Abstract

Cartoons are one type of illustration usually in a non-realistic or semi-realistic style. To make a cartoon drawing manually requires good drawing ability. So, not everyone can make cartoons. This research proposes a non-photorealistic rendering algorithm to create cartoon drawings automatically. The algorithm consists of four phases. First, create an image abstraction using bilateral filtering. Second, using kmeans clustering for abstract image quantization. Third, get the contour lines of the drawing using the canny algorithm. Fourth, contour lines and quantized images are combined. The results show that this algorithm can produce good visualization of cartoon images.

Highlights

  • Cartoons are one type of illustration usually in a non-realistic or semi-realistic style

  • The results show that this algorithm can produce good visualization of cartoon images

  • Technology and Sensor Application (AITS), [online] (2), pp.[28–31]

Read more

Summary

PENDAHULUAN

Non Photorealistic Rendering (NPR) adalah teknik dalam memanipulasi sebuah citra atau gambar realis menjadi tidak realis, dapat menciptakan sebuah citra yang berbeda dari aslinya. Non Photorealistic Rendering (NPR) adalah teknik untuk memanipulasi sebuah citra atau gambar realis menjadi tidak realis, dapat. Dalam menghasilkan efek kartun pada citra dengan menggunakan teknik Non-Photorealistic Rendering (NPR), algoritma yang di gunakan merupakan aspek penting dalam mendapatkan hasil dengan karakter estetika seni dan visualisasi yang lebih baik. (Kang, Lee and Chui, 2007) menyajikan teknik rendering non fotorealistik yang secara otomatis memberikan abstraksi bergaya dari sebuah citra. Hasil eksperimen menunjukkan efektivitas metode ini dalam menghasilkan gaya dan peningkatan fitur ilustrasi dari foto. Gambar yang telah terkuantisasi disatukan dengan gambar tepi untuk mendapatkan efek kartun dengan warna yang lebih halus, visibilitas yang lebih tinggi, dan kurang mendetail

Abstraksi Gambar Menggunakan Bilateral Filtering
Kuantisasi Warna Menggunakan K-Means
HASIL DAN PEMBAHASAN
KESIMPULAN
Methods
Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.