본 논문에서는 GPU와 스텐실 버퍼(stencil buffer) 및 깊이 버퍼(depth buffer)를 이용하여 가려진 픽셀들을 렌더링 단계 이전에 건너뛰는(skipping) 방법을 제시하고자 한다. 그래픽 카드에 기본적으로 제공되는 기능인 깊이 및 스텐실 버퍼 검사(depth & stencil buffer test)를 이용하여 이진 차폐 맵(binary occlusion map)을 만들고 이를 재사용하여 가려지는 부분의 픽셀들을 효과적으로 건너뛰게 하는 방법이다. 전체 볼륨 데이터는 팔진트리(octree) 구조를 가진 서브볼륨들로 나뉘어 저장되며 시점에 가까운 서브볼륨부터 렌더링에 사용된다. 서브볼륨들을 차례로 렌더링하면서 차폐 맵을 갱신하게 하면, 멀리 있는 서브볼륨들을 렌더링할 때 이미 가려진 픽셀들을 렌더링에서 제외할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.114-115
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2013
The blur amount of an image changes proportional to scene depth. Depth from Defocus (DFD) is an approach in which a depth map can be obtained using blur amount calculation. In this paper, a novel DFD method is proposed in which depth is measured using an infocused and a defocused image. Subbaro's algorithm is used as a preliminary depth estimation method and edge blur estimation is provided to overcome drawbacks in edge.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.91-97
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2013
Image and it's processing techniques are widely applied and very important in the recent IT environment. In this paper, we try to reconstruct original BMP(Bitmap) image into indexed image and codebook utilizing vector quantization and represent high quality image only with same pixel depth of previous indexed image like JPEG etc. That is, By adopting common map method onto index image with $2^n$ color codebook, image can be represented as high quality as $2^{n+1}$ color codebook. When proposed output image is compared with original BMP image, it provides as much around 2dB as higher PSNR than conventional 8 bit index image(normal JPEG). Furthermore, this improvement(2 dB higher PSNR) could be provided when using the 9 bit indexed image.
In this paper, we propose the method for creating a stable stereoscopic 3D contents with the production guidelines by removing the excessive depth value and scene changes for high quality. We have developed a three-dimensional depth analysis tool for detecting the scene changes out of the production guidelines and the depth value changes excessively. The Scenes detected by depth analysis tool can be modified at the post production and it helps to make a stable stereoscopic 3D contents.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.1
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pp.41-48
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2009
This Paper introduces representation and coding schemes of multiview texture and depth data for complex three-dimensional scenes. We represent input color and depth images using compressed texture and depth map pairs. The proposed X-codec encodes them further to increase compression ratio in a near-lossless way. Our system resolves two problems. First, rendering time and output visual quality depend on input image resolutions rather than scene complexity since a depth image-based rendering techniques is used. Second, the random access problem of conventional image-based rendering could be effectively solved using our image block-based compression schemes. From experimental results, the proposed approach is useful to graphics applications because it provides multiview rendering, selective decoding, and scene manipulation functionalities.
To identify the location of the object and improve the realism in 3D game, shadow mapping is widely used to compute the depth values of vertices in view of the light position. Since the depth value of the shadow map is calculated by the world coordinate, the depth values of the static object don't need to be updated. In this paper, (1) in order to improve the rendering speed, using multiple render targets the depth values of static objects stored only once are separated from those of dynamic objects stored each time. And (2) in order to improve the shadow quality in the quarter view 3D game, the position of the light is located close to dynamic objects traveled along the camera each time. The effectiveness of the proposed method is verified by the experiments according to the different static and dynamics object configuration in 3D game.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.6
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pp.579-586
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2019
The object of this study are 32 floor plans types of "Standard Korea Traditional-Houses Design=SKTHD.". The purpose of the research was to enhance the satisfaction level of users by comparing and analyzing the characteristics of the SKTHD. Research decision : 1. It tried to accommodate modern life by including space elements of modern housing, such as the 'entrance space', in the SKTHD. 2. The SKTHD. also favored the southern layout of living rooms and entrance spaces. 3.The number of bedrooms was generally planned to be two to three and it was judged that more various space and bedroom were needed to hold various functions of rural areas. 4. It has been analyzed that the depth of space is deeper to enter the entrance space(E)' than to enter from Thet-maru(TM). And as the depth of space in the Master bedroom is related to personal privacy, it is needed that the depth of space should be sufficiently.
This paper presents a 3D stereoscopic TIP (Tour Into Picture) for Korean classical paintings being composed of persons, boat, and landscape. Unlike conventional TIP methods providing 2D image or video, our proposed TIP can provide users with 3D stereoscopic contents. Navigating a picture with stereoscopic viewing can deliver more realistic and immersive perception. The method firstly makes input data being composed of foreground mask, background image, and depth map. The second step is to navigate the picture and to obtain rendered images by orthographic or perspective projection. Then, two depth enhancement schemes such as depth template and Laws depth are utilized in order to reduce a cardboard effect and thus to enhance 3D perceived depth of the foreground objects. In experiments, the proposed method was tested on 'Danopungjun' and 'Muyigido' that are famous paintings made in Chosun Dynasty. The stereoscopic animation was proved to deliver new 3D perception compared with 2D video.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.28-34
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2020
This paper proposes an approach to the fusion of two heterogeneous sensors with two different fields-of-view (FOV): LIDAR and an RGB camera. Registration between data captured by LIDAR and an RGB camera provided the fusion results. Registration was completed once a depthmap corresponding to a 2-dimensional RGB image was generated. For this fusion, RPLIDAR-A3 (manufactured by Slamtec) and a general digital camera were used to acquire depth and image data, respectively. LIDAR sensor provided distance information between the sensor and objects in a scene nearby the sensor, and an RGB camera provided a 2-dimensional image with color information. Fusion of 2D image and depth information enabled us to achieve better performance with applications of object detection and tracking. For instance, automatic driver assistance systems, robotics or other systems that require visual information processing might find the work in this paper useful. Since the LIDAR only provides depth value, processing and generation of a depthmap that corresponds to an RGB image is recommended. To validate the proposed approach, experimental results are provided.
This paper proposes a neural network that can reduce the number of parameters while reducing matching errors in occluded regions to increase the accuracy of depth maps in stereo matching. Stereo matching-based object recognition is utilized in many fields to more accurately recognize situations using images. When there are many objects in a complex image, an occluded area is generated due to overlap between objects and occlusion by background, thereby lowering the accuracy of the depth map. To solve this problem, existing research methods that create context information and combine it with the cost volume or RoIselect in the occluded area increase the complexity of neural networks, making it difficult to learn and expensive to implement. In this paper, we create a depthwise seperable neural network that enhances regional feature extraction before cost volume generation, reducing the number of parameters and proposing a neural network that is robust to occlusion errors. Compared to PSMNet, the proposed neural network reduced the number of parameters by 30%, improving 5.3% in color error and 3.6% in test loss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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