芸術科学会論文誌 Vol.20, No. 4, pp. 210 – 218 (2021)

LinDA：漫画向けの建造物の背景線画半自動生成
中山 雅紀 1) (正会員)

野村 芽久美 2)

1) 慶應義塾大学 理工学部

藤代 一成 1) (正会員)

2) 慶應義塾大学 大学院 理工学研究科

LinDA: Semi-Automatic Generation ofLine Drawings for Building Background in Manga
Masanori Nakayama1)

Megumi Nomura2)

Issei Fujishiro1)

1) Faculty of Science and Technology, Keio University
2) Graduate School of Science and Technology, Keio University{nakayama, megumi.nomura, fuji} ＠ fj.ics.keio.ac.jp

概要
近年，専門的なスキルのない作者でもデジタル漫画を描く機会が増えてきている．全コマに背景を描くには多大な時間を要するため，フリー素材の写真や線画を自作に利用することがある．しかし，汎用性を重視するフリー素材をそのまま漫画に挿入しても，素材の線画には作者自身の特徴をもたせられず，手描きオブジェクトに馴染まない場合がある．そこで本論文では，手癖が線分の角度に依存する事実に着目し，建造物のベクタ線画を手描き風の線画に半自動的にスタイル転写する手法を提案する．その手法を実装したシステム―LinDA (Line Drawing Artist) を用いた評価実験の結果，転写後の線画には描き手の手癖が反映されているという評価が得られた．また，提案手法により，作画時間短縮化および作業負荷軽減の効果も実現されることが分かった．

Abstract
Many novices have recently utilized digital paint tools to create their manga. It is time-consuming for those to prepare
the background, therefore they often used to use reusable materials. However, such materials lack characteristics of handdrawn strokes, and the converted backgrounds possibly do not ﬁt into the foreground. In this paper, a semi-automatic
method for stylizing a line drawing of buildings is proposed by taking into account angle-dependent hand motion ofdrawing. An experiment with a proposed system called LinDA empirically proves that the stylized background linedrawings reﬂect the artists’ own characteristics with reduced time and subjective workload.

– 210 –

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生成する (5 章)．最後に LinDA を用いた線画作成に関1 まえがき

する評価を通じて，本手法による手癖を考慮した背景線

非写実的レンダリング (non-photorealistic rendering)
は強調や省略などの表現を用いて，芸術的なイメージを生成する技術である．そのなかでも漫画は，複数のイラ画半自動生成の有効性を議論する (6 章)．

2 関連研究本章では，従来研究との比較を通して，本論文の位置

ストと文字を組み合わせた特徴的なコンテンツとして研究が盛んである．漫画制作工程のなかでも，線画作成はづけを明確にする．

重要な工程である．従来，漫画は紙とペンで描かれてき

2.1 線画作成の支援たが，近年ではフルデジタルで作成されることも多い．

Simo-Serra ら [5] は，畳込みニューラルネットワーク

イラストツールの多くは，タブレットを併用して筆圧にを用いて，ラフスケッチから線画を自動生成するツー

よる太さの変化や揺らぎを表現し，アナログな印象を与ル—SmartInker を開発した．Fišer ら [6] は，フリーハ

えるストロークを再現している．CG の分野においてもンドで描かれたスケッチを自動的に修正・美化するシス

近年では，スタイル転写 (style transfer) [1] の技術が著

テム—ShipShape を開発した．いずれの研究も，より短しく発展しているが，漫画の線画作成に焦点を当てた研

時間で簡単に整った線画を提供する目的をもつが，ユー究はほとんど知られていない．

ザごとの手癖は考慮されていない．

多くの漫画は複数のコマで展開されるが，初心者が全Xing ら [7] は，類似オブジェクトの繰返し描画を回避てのコマに背景を描くには多大な時間を要する．それをするために，ユーザの作画を予測し，自動作画する手法

効率化する手段の一つは，汎用的な素材として配布されを提案した．ユーザのストロークを分析するため，手癖ている写真や線画を使用することである．しかし，そのは反映されやすい．しかし用途がスケッチに限定されてような背景をそのまま漫画に挿入しても，近景との間におり，漫画制作で時間削減として用いられる既存の線画画風の不整合が生じて，一枚の絵としての統一感が低下には対応できない．

してしまう．素材の線画に手描きストロークのような揺

2.2 ストロークベースのスタイル転写
Lu ら [8] は，筆圧やペンの傾斜情報を含む高次元入力

らぎの特徴をもたせ，背景の作画を自身のテイストに近デバイスで描画したサンプルストロークを，マウスなどづけるのは，漫画家の強い要望である．
そこで本論文では，均一に描かれたベクタ線画を，描の低次元入力デバイスで描画されるストロークと合成す

き手の手描き風の線画に半自動的に変換する手法を提案ることで，単純な入力から変化に富んだストロークを生する．特に幾何学的な繰返し構造が顕著である都市景観成した．Yang ら [9] は，花の写真を対象として，各ストに注目し，直線分により構成された建造物のシーンに限ロークに着目し，写真から中国風の特徴的な絵画を作成定する．本研究においては単コマへの適用例を示していする手法を提案した．これらの研究は，ストロークベーるが，一度入力したストローク情報は，他の類似したコスのスタイル転写によって手描き感を感じさせるイラス

マの背景にも利用可能なため，漫画作品全体では作画作

トを作成できる．しかし，ユーザが求めるストロークの業の大幅な向上が期待できる．

特徴が変化するたびに，それに対応したライブラリや絵本論文ではまず，予備実験によって，ストロークの画を用意する必要がある．

太さの変化や揺らぎなどの手癖の主要な発生要因とし

2.3 提案手法の位置づけて，線分の角度が関係することを明らかにする (3 章)．

線画の自動作成は，作業の単純化と時間・作画コストのそして，線画の各線分の特徴を，角度によって変化す削減という点で有効である．特に，読者を漫画の世界観る濃淡変化情報として定量的に示し，特徴の類似度にに引き込むために重要であるにもかかわらず，作画に時よって線分を分類する．その結果に応じて，スタイル転間を要する背景画において，その生産性の向上はひじょ

写によってストロークを変換する (4 章)．さらに，このうに大きい．作者であるユーザの手描き感が損なわれや提案手法を実装したシステム―LinDA (Line Drawingすいという課題に対し，前節で紹介したような，ユーザArtist) [2] [3] [4] を用いて作者の手癖を反映した線画をが手描きしたストロークをサンプルとするスタイル転写– 211 –

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表 1 抽出筆線と角度別筆線クラスタとの平均類似度

図 1 予備実験参加者 1〜9 のストロークサンプル(それぞれ縦・横・斜線Ａ・斜線Ｂクラスタとよぶ)；で対処できると考えられる．本論文では，ウェーブレッ

(iii) 各クラスタからランダムに抽出した筆線に対し，各ト変換に基づく “線分特徴量” という新しい概念を導入

クラスタ内の各筆線との輪郭の類似度を計算する；

することで，線画中の幾何的に類似した線分を分類し，(iv) 各クラスタ内のすべての筆線との類似度を平均し，クラスタ単位での類似度とする；

作者から提供される少数のサンプルストロークを効果的に配置・転写する手法を提案する．

(v) その筆線に対する各クラスタの類似度を比較する．

3 手法の前提と方針

選ばれた筆線に対する全 4 種のクラスタの類似度を比較

本章では，対象線画に関する前提を明らかにし，手法の方針を決定するための予備実験について説明する．

して，筆線と同一の角度であるクラスタの類似度のみが高い場合，その筆線は，所属クラスタ特有の特徴を有していると判断できる．筆線の輪郭抽出には，ノイズの誤3.1 入力線画の前提
1 章でも述べたように，本論文における入力線画は，建造物の線画に限定する．図 1 は，次節の手癖検証実験において，9 名の実験参加者から提出された，同図左上のリファレンスを同じ条件でなぞった窓枠のサンプル群である．窓枠ひとつとっても，作者によってストロークの特徴は大きく異なる．そこで，建造物に適用の対象を限定しても，手癖を反映させて手描き風線画を作成する
提案手法の意義は十分に成り立つと考える．

検出が少なく，弱いエッジも検出できる Canny アルゴリズムを用いた．また，筆線の類似度計算には，画像比較の特徴量である Hu 積率を用いた．具体的には，基本的な画像の特徴量である粗積率を求め，そこから並進不変量である中心積率を算出し，さらにスケール不変量への変換を経て，最終的にアフィン不変量となる Hu 積率が導出される．
上記の手順で，9 名の線画から 6 本ずつ選んだ筆線に対する各クラスタの類似度を算出した．そのなかで最も3.2 手癖の定義と仮定
線分の角度によってストロークの手癖が異なるという仮説を検証するために予備実験を行った．以下に実験の手順を説明する．なお，本節に限り，ユーザが線分をなぞったストロークを “筆線” と呼称する．

顕著にクラスタごとの特徴が表れた実験参加者 1 の結果を表 1 に示す．他の結果は文献 [4] を参照してほしい．
各抽出筆線に対して最も類似したクラスタを青色のセルで表す．いずれの抽出筆線も，本来所属しているクラスタと最も類似する結果となった．Hu 積率はその特性(i) 以下の条件で各実験参加者が線画をなぞる；

上，比較対象と類似しているほど値が小さくなるが，筆(A) タブレットとスタイラスペンを使用

線の傾きの影響は受けない．それでもクラスタごとの相(B) 同じ種類のペンを使用関が得られたということは，クラスタごとに特有の特徴(C) フリーハンドで描画が存在することの証しである．

(D) キャンバスの回転を禁止

4 提案手法(E) キャンバスの拡大・縮小を許可

本章では提案手法について説明する．LinDA におけ(ii) 線画から垂直・水平な線分を 10 本ずつ，右肩下がり，右肩上がりの斜線を 5 本ずつランダムに選ぶる処理工程と，対応する後続の節番号を図 2 に示す．

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図 2 LinDA における処理工程と画像形式(a) 空間周波数領域の分割

4.1 サンプルストロークの入力(b) 方向別のエッジ検出

図 3 複素ウェーブレット変換によるエッジ検出

入力および出力するベクタ線画の各線分は，4 個の制御点から構成される三次ベジエ曲線で定義されている．
入力線画の線分は，均一な太さの黒いストロークに統一している．
ユーザはペンタブレットを使用して，ストロークを入力し，サンプルとして登録する．線画を半透明で表示するトレーシング機能を使用して，ユーザは線画のなかで線分の角度の種類に合わせて，いくつかの代表的な線分をなぞる．ストロークに最も近い線分を検索すること

図 4 ラスタ画素とベクタ線分の対応付け

で，なぞった線分を特定し，その線分とストロークのズレを，手癖として記録する．

4.4 ストロークの分類

4.2 点特徴量の算出
本手法では，線分の角度を検出するために，線画を一事前に登録されたストロークと，線画中の線分を対応旦ラスタライズしたうえで，画素ごとに離散ウェーブづけるために，線分特徴量の比較による検索を行う．しレット変換を適用する．線分のベクトルデータから直接かし，各点の特徴量は，画素の解像度に依存するため，一角度を算出しない理由は，線分の角度だけでなく，線分本の線分のなかで空間スケールが変化するような状況，同士の交差状況も含めて特徴量を定義するためである．

例えば強いパースがかかった線分の特徴量は扱いにく

特に，偶関数のみで構成される一般的な実数型ウェー

い．本来ならば平行線で，特徴量が一致する直線分群で◦ブレットでは，水平・垂直・斜めと 45 刻みで三方向しかあっても，強い射影変換がかかると，異なる傾きの線分判別することができないが，奇関数を含む複素型ウェーとして認識される可能性がある．射影変換を用いずに，ブレット [10] では，位相差を検出することが可能なため，三次元空間に存在する直線分を直接取り扱うオブジェク

30◦ 刻みで６方向のエッジ検出が可能となる (図 3)．

ト空間アプローチも考えられるが，漫画の作品によって4.3 線分特徴量の算出

はそもそも完全な三次元構造を有していない画風もあり入力線画がベクタ線画であるのに対し，特徴量抽出は得るため，本手法では，画像空間での評価を目指し，消画素単位で処理されるため，線分と対応すべき画素を対失点を検出することで，特徴量を補完するアプローチを応づけて，各線分がもつ特徴量を定義する．図 4 に示す採用することにした．

ように線分を等分割し，分割位置付近の画素の加重平均

4.4.1 消失点の推定による分類をとり，線分上の部分的な特徴量とする．この一連の処

4.2 節の特徴量抽出では，透視図法の影響を考慮して理により，同一の線分上であっても，場所によってエッいない．そこで，線画の消失点を推定し，各線分がどのジ成分が異なり，角度と同時に周辺環境も加味された線消失点に属するか否かをあらかじめ調査して分類する．

分全体の特徴量が定義される．

消失点推定方法には，澤田ら [11] の手法を採用した．

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図 5 本手法による線画の生成例 (第二著者)

作画では，そのおよそ 1/9 である 35 本のストローク入

4.4.2 特徴量の閾値計算による分類
同じ消失点に属する線分群に限定したうえで線分特徴力で図 5 (c) が作成された．そして作画時間が 16 分 44量を比較し，類似するサンプルストロークを特定し，同秒短縮され，全てなぞった場合のおよそ 2/5 となった．

じ文脈で描かれている他の線分を収集する．各線分は，線分に沿った変化する点特徴量である線分特徴量を保6 評価持している．ユーザがなぞったストロークをもつ線分群

前章の事例に加えて，計４種類の線画に対して LinDAと，線画内の線分群の線分特徴量を比較することで，単を使用し，全ての線分をなぞる場合と比較して，作画時なる角度による分類だけでなく，用途の類似した線分を間の削減および身体的・精神的負担の軽減の効果を検証検索することができる．

した [4]．さらに作者の描画時の手癖が再現されている

4.4.3 ランダム性の付与

か，十分なクオリティをもっているかを評価し，生産性最終的に同じグループに分類された線分全てに，同じが向上したか否かを考察した．第二著者を含む 20 代女

形状のストロークを適用してしまうと，手描きならでは性 3 名，20 代男性 1 名が実験に参加し，線画の作成，作の不規則性が失われる．そこで各ストロークに微少なノ画時間の計測と入力ストローク数の計測による定量的評

イズを加え，線分の特徴を大きく変化させずに，細部が価，そして第二著者を除く実験参加者 A〜C はこれらに異なるストロークを生成する．

加えてアンケートによる定性的評価，主観的作業負荷を評価する NASA-TLX のうち RTLX 評価 [12] を行った．

5 結果

6.1 実験参加者ごとの線画作成結果

線分数や構図の異なる 4 種類の線画を用いて，LinDA第二著者を除く実験参加者が作成し，作成の時間差がの生産性を検証した．図 5 に，第二著者による線画作成大きかった線画 1 を背景として手前に実験参加者自身が結果の一例 (線画 1) を示す．図 5 (a) を対象線画とし作画したキャラクタを配置したコマを図 6 に示す．適用て，図 5 (b) のように線画の一部を入力すると，図 5

結果から，3.2 節で仮定したように，同じ背景線画でも(c) のような完全な線画が生成される．実際の作業の様

角度の異なる線分で，そのストロークの特徴が異なるこ子は添付ビデオを参照してほしい．とを確認した．さらに，手前のキャラクタに表れている

図 5 を見ると，ほぼ全ての線分が登録されたストロー

ストロークの変化の特徴が背景線画のストロークにも見クをもつ線分群のいずれかに類似すると判断され，一括られ，作者ごとにコマ全体に作者の画風が馴染む結果がでそれぞれ登録したストロークに変換されたことが確認得られた．

できる．もちろん LinDA における作画では，線分の傾

6.2 時間計測による評価
LinDA で作成した場合と全てなぞった場合の時間差

きだけでなく，線分が使われている周辺状況 (線分特徴量) の違いによりグルーピングされるので，シーンの複を表 2 に示す．

雑さに応じて傾きの分類数以上の入力本数が必要にはな

表 2 から，全てなぞるより LinDA を用いて線画作成る．しかしそれでも，図 5 (c) と図 5 (d) を比較するした方が作画時間が短いことがわかる．線画 1 と線画 2と，線画の線分数が 328 本であるのに対し，LinDA でのでは作画時間が 10 分以上短縮され，全てなぞった場合– 214 –

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図 6 実験参加者ごとの本手法による線画 1 の生成結果を背景にしたコマの例
表 2 LinDA を使用した場合の作画短縮時間かつ短時間であるといえる．質問 (2) から，LinDA を使用する手順の理解は容易であり，後述する RTLX の結果からも LinDA の使用による精神的負荷は小さいという結果になった．質問 (3) で回答した実験参加者全員が自分の手癖が反映されていると感じ，自由記述コメントでもそれを裏付ける反応が得られた．ゆえに，本手法で提のおよそ 1/2〜1/4 となった．例えば線分数に約 3 倍の差がある線画 1 と線画 3 でも，入力したストロークの本案した線分特徴量が有効に機能している証拠であると考えられる．
しかし，質問 (4) において一定の満足感は得られつつ数の差は 2 倍未満である．類似した角度や特徴をもつ線分が多く並ぶ部分が多いために構成する線分数が多い線
画 1 や線画 2 では，入力すべき代表的な線分に対応するストロークの本数は少なくても，それが適用される線分が多く，本手法のストローク一括変換が効果的に機能し，も，質問 (5) では全員が線画に違和感を覚えると回答した．その原因として，特に長い線分に対し，手癖とは異なる意図しない揺らぎや，まっすぐ描こうとして不要にかかる筆圧などで，作者が望まないストロークも登録される問題が浮き彫りになった．ゆえに，長い線分が描き作画時間の削減に貢献したと考えられる．

やすいよう，揺らぎを軽減する手ぶれ補正や，登録した

6.3 アンケート・コメントによる評価
LinDA で作成した線画が，全てなぞった線画と比較して十分なクオリティを有しているか，そして LinDA というシステムの使用感について質問を用意し，実験参加ストロークを自由に取捨選択できる機能が必要であると考えられる．

6.4

NASA-TLX [12] は主観的作業負荷を評価するために者 A〜C が回答した．なお，ここでのクオリティとは，LinDA で作成した線画を漫画内で使用する場合，全てなぞった線画と代替できる，少しの加工で使用できる，あるいは大幅な加工が必要な線画であるかなどを意味す

RTLX による評価

幅広く使用されている評価尺度である．実験参加者は，

4 種の線画に対し，それぞれ LinDA を使用した場合と全てなぞった場合について，NASA-TLX の形式に則って6 種類の主観的負荷の評価尺度に記入した．本実験では，る．なお，質問項目を以下のように設定した．

日本語訳された NASA-TLX の尺度 [13] を使用した．そ(1) 容易に線画が作成できたか？

して 6 種類の評価値から単純平均を算出する RTLX を(2) ＵＩは理解しやすいか？

用いて総合値を求めた．第二著者を除く各実験参加者が(3) 手癖は再現されているか？

各線画を LinDA と CLIP STUDIO Paint でそれぞれ作(4) クオリティに満足したか？

成した際の総合値の差を表 3 に示す．

(5) 線画に違和感を覚えるか？

全ての結果で全てなぞった場合より LinDA で線画し質問 (1)〜(4) についての回答結果を図 7 に示す．計
測時間と質問 (1) から，時間と作業工数あるいは手間について LinDA は全てなぞる場合よりも線画作成が容易た場合の方が，実験参加者が感じる負荷が小さく，線分が多い線画ほどその効果が高い．また，前節での時間による比較においても時間の差が大きい．長時間作業しな– 215 –芸術科学会論文誌 Vol.20, No. 4, pp. 210 – 218 (2021)

図 7 LinDA での線画作成に関するアンケートの回答結果
表 3 LinDA を使用した場合の RLTX 総合値の差

作者が理想とする手描き感のある線画をより効率的に生成するための課題として，以下のような項目が挙げられる．

7.1 ストロークの太さの自由な変更
線画のなかで建造物の輪郭の線分は太く，窓のようくても線画を作成できることが作者の精神的ストレスや身体的負担を軽減させることに繋がり，実験参加者 C はデジタルでの漫画・イラスト作成経験が最も少ないため，その効果が顕著に表れたと考えられる．そして，実験参加者全員が LinDA の方が総合値が低いという結果から，LinDA を使用すると漫画で 1 コマ作成するのにかかるなオブジェクトは細く，というように一つの建造物に対して様々な太さのストロークで描画することがある．

CLIP STUDIO Paint などのイラストツールでは，筆圧で太さを調整する場合もあるが，線分単位で太さを変更したい際は，ストロークそのものの太さを変更する．現時点での LinDA は，ストロークそのものの太さを変更する機能はなく，かつ線分の類似度を幾何学的に判定し負担が軽減されると予想できる．ているため，描画対象の一貫性を飛び越えて反映されて7 まとめと今後の課題しまうことがある．この課題を解決するためには，スト

本論文では非写実的レンダリングの分野のなかでも，イラストと文字を組み合わせ，多彩な表現力と高い芸術性をもつ漫画の作成支援について，ストロークベースのロークの任意の太さ変更とストロークの反映範囲を編集する機能が必要である．

7.2 ストローク入力機能の拡張
ストロークの自動適用後に，特定の線分を選択したう

スタイル転写を採用し，効率的な背景線画生成を目的とした．建造物の線画に対し，角度ごとに線分を分類し，対応したストロークに一括変換することで，手描き風線画を半自動生成する手法を提案した．さらに，提案手法を実装したシステム LinDA を用いて線画とストロークの入力により，作者が手描きしたオブジェクトにより馴染む背景線画を生成した．そして，評価実験を通して，LinDA を使用することで作業時間が短縮され，主観的な負荷も軽減されていることが確認された．さらに，デジタル漫画・イラストを作成する人が LinDA を使用して，自身が描画する際に生じる手癖を反映した線画が生成できるという評価を得た．現時点では対象を建造物に限定

えで，部分的にストロークを登録し直す機能を追加すると，さらなる作画の効率化が可能と考えられる．そして長い線分や苦手な角度の線分をなぞる際に生じる，反映させたくないストロークの揺らぎや筆圧の変化を軽減するために手ぶれ補正機能を実装することで，作者の望むストロークを入力できると予想される．また，現時点では一筆描きでの入力を想定しているが，複数の短いストロークを繋げて一本のストロークとする描画方法にも適応できると，ストロークの幅広いスタイル化が可能になると考えられる．

7.3

前章では LinDA で作成した線画と LinDA の使用感しているが，建造物は多くの漫画で描かれており，相当な割合の背景に適用できる．

LinDA の有用性のさらなる評価について定量的・定性的な評価を実施したが，実験参加– 216 –

芸術科学会論文誌 Vol.20, No. 4, pp. 210 – 218 (2021)

人数が少なく，十分なサンプル数が得られなかったためづく一括ストロークテクスチャ変換― . 画像関連学に統計的検定による有用性の検証を行っていない．建造会連合会第 6 回秋季大会, 2019.

物の線画を手描き風に半自動生成する本手法，および本[4] 野村芽久美. LinDA：漫画向けの建造物の背景線画手法を実装したシステム LinDA が漫画の作成支援に貢半自動生成. 慶應義塾大学大学院理工学研究科修士

献できることを真に検証するためには，サンプルとなる論文，2021．

線画を増やして再度評価する必要がある．

[5] E. Simo-Serra, S. Iizuka, and H. Ishikawa. Real-

7.4 線画クオリティの定量評価

Time Data-Driven Interactive Rough Sketch Ink-

全ての線分をなぞった線画と，LinDA によって生成

ing. ACM ToG, Vol. 37, No. 4, Article No. 98,

された線画を比較し，画風の差異を統計的に記述できれ2018.

ば，定量的評価も可能になると考えられる．線画全体と[6] J. Fišer, P. Asenta, and D. Sýkora. Shipshape: Aしての図形の類似度だけなく，ストロークの個性という

Drawing Beautication Assistant. In Proceedings

微細ながらも重要な特徴を見落とさない点から，深層学of the Workshop on Sketch-Based Interfaces and習に基づく類似度判定といった新しいアプローチも奏功

Modeling, pp. 49–57, 2015.

する可能性が高い．

[7] J. Xing, H. Chen, and L. Wei. Autocomplete

7.5 曲線ストロークへの拡張

Painting Repetitions. ACM ToG, Vol. 33, No. 6,

本手法で提案した「線分特徴量」は，従来の “特徴点”

Article No. 172, 2014.という０次元の概念を，“点の連なった曲線分” という１[8] J. Lu, F. Yu, A. Finkelstein, and S. DiVerdi.

次元へ拡張したものである．具体的には，任意のパラメ

HelpingHand: Example-Based Stroke Stylization.

トリック曲線上を等間隔にサンプリングし，各点におけ

ACM ToG, Vol. 31, No. 4, Article No. 46, 2012.

る点特徴量を集約して，曲線分全体の特徴量とする．こ[9] L. Yang, T. Xu, J. Du, and E. Wu. Easy Drawing:の特徴量は，曲線分全体に渡る，近傍の他の曲線分とのGeneration of Artistic Chinese Flower Painting

交差状況を反映しており，類似した状況の曲線分を同定

by Stroke-Based Stylization. IEEE Access, Vol. 7,する目的で利用可能である．ゆえに曲線分への対応は不

pp. 35449–35456, 2019.
[10] 加藤毅. 画像解析のための複素数離散ウェーブレッ可能ではないといえる．

ト変換の設計と応用に関する研究. 博士論文, 豊橋

謝辞

技術科学大学, 2015.

各実験に協力してくださった方々に深謝する．本論文[11] 澤田友哉, 後藤悠汰, 豊浦正広, 茅暁陽, 行場次朗.の一部は，科研費基盤研究 (A)17H00737，21H04916 のリーディングラインを考慮した顕著性マップの作支援により実施された．

成. 電子情報通信学会論文誌 A, Vol. J98-A, No. 6,

pp. 446–449, 2015.

参考文献[12] S. G. Hart. Nasa-Task Load Index (nasa-tlx); 20[1] L. A. Gatys, A. S. Ecker, and M. Bethge. Im-Years Later. In Proceedings of the Human Factors

age Style Transfer Using Convolutional Neuraland Ergonomics Society Annual Meeting, Vol. 50，

Networks. In Proceedings of the IEEE CVPR,

pp. 904—908，2006.
[13] 芳賀繁, 水上直樹. 日本語版 NASA-TLX によるメ

pp. 2414–2423, 2016.
[2] 野村芽久美, 中山雅紀, 藤代一成. LinDA：漫画背景

ンタルワークロード測定 —各種室内実験課題の困

画像の半自動生成に向けた線分特徴量抽出. 情報処

難度に対するワークロード得点の感度—. 人間工学,理学会第 81 回全国大会講演論文集, Vol. 4, pp. 163–

Vol. 32, No. 2, pp. 71–79, 1996.

164, 2019．
[3] 野村芽久美, 中山雅紀, 藤代一成. LinDA： 都市景観の背景線画半自動生成システム―線分特徴量に基– 217 –芸術科学会論文誌 Vol.20, No. 4, pp. 210 – 218 (2021)

藤代 一成

中山 雅紀

2002 年慶應義塾大学理工学部卒業．2004 年慶應義塾大学大学院理工学研究科修士課程修了．修士（工学）．2010
年同大学院博士課程単位取得退学．現在情報工学科藤代研究室研究員兼日蓮宗玉泉山安国院住職．フォトリアル
レンダリング，球面幾何に基づくモデリングや情報処理，球面ディスプレイ，ステレオグラム，3D 人体計測，等の研究開発に従事．情報処理学会，画像電子学会，他会員．

東京大学，筑波大学，お茶の水女子大学，東北大学を経て，2009 年より慶應義塾大学理工学部情報工学科教授．

1988 年理学博士（東京大学）．CG・可視化や知的環境メディアに関する研究に従事．第 16 回 CG Japan Award受賞．本会では副会長，評議員等を歴任．日本工学会，情報処理学会フェロー，画像電子学会名誉会員，IEEE，ACM シニア会員．現在，日本学術会議連携会員，可視化情報学会会長．

野村 芽久美2019 年 3 月慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業．
2021 年 3 月同大大学院理工学研究科開放環境科学専攻修士課程修了．修士（工学）．在学中は非写実的レンダリングの研究に従事．現在，日本放送協会に勤務．

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