PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 슈퍼컴퓨터 또는 여러 대의 컴퓨터를 이용한 병렬/분산 처리로나 가능하였던 실시간 볼륨 렌더링을 한대의 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 렌더링을 가능하게 하였을 뿐만 아니라 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 텍스쳐 좌표의 조작을 이용하여 다양한 종류의 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링하고 픽셀 쉐이더의 여러 기능들을 이용하여 퐁 쉐이딩 연산, 이른 깊이 테스트, 팔진트리 텍스쳐등을 구현하여 고품질 영상을 실시간으로 얻고자 하였다.
본 논문에서는 OpenGL Rendering을 이용한 모델기반 3D 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 알고리즘에 대해 중점적으로 연구하였다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 맵(Depth Map)을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리 된 깊이 정보는 OpenGL상에서의 일정 간격의 꼭지점(Vertex) 정보로 샘플링 된다. 샘플링 된 꼭지점 정보는 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑 (texture mapping)을 위한 폴리곤(polygon)을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay Triangulations) 알고리즘이 적용되었다. 이렇게 구성된 폴리곤 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 객체를 만들었다. 제한된 하나의 이미지와 깊이 정보만을 가지고 좀 더 넓은 범위의 시점을 가지는 다시점 객체를 생성하기 위해, 새로운 꼭지점을 생성하여 폴리곤을 확장시켜 기존보다 더 넓은 시점을 확보할 수 있었다. 또한 렌더링된 모델의 경계 영역 부분의 깊이정보 평활화를 통해 시각적인 개선을 이룰 수 있었다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상을 이용한 사람 및 사물을 3차원 모델로 복원하는 문제는 오랫동안 이를 해결하기 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔다. 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상은 3차원 공간에서 점 구름 형태로 다루어지며, 이는 연속적인 3차원 공간상에 이산적인 값을 대응시키기 때문에 다면체 모델을 이용한 렌더링에 비해 추가적인 표면 재구성 과정이 필요하다. 본 논문에서는 다면체 모델이 아닌 점 구름을 시각화하기 위한 효과적인 광선 추적 기반 렌더링 기법을 제안한다. 특히 프로세서의 발열과 배터리 문제로 인한 모바일 환경에서의 제한적인 성능에서도 효과적인 렌더링 기법으로서의 가능성을 보인다.
이 논문에서는 볼륨 데이터의 효율적인 영상 기반 랜더링 알고리즘을 제시한다. 중간 영상 공간은 밀림 객체 공간에서 중간 영상이 위치하는 2차원 공간이다. 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간을 이용함으로써 매핑이 좀더 간단해지면 점대점 매핑에서 기인하는 구멍을 없앨 수있다. 중간 영상 공간상에서의 매핑은 근원 화소의 깊이 값으로 만들어진 테이블을 가지고 쉽게 이루어진다. 또한 이 논문에서는 효율적인 객체의 표현을 위하여 텔타트리에 기반을 둔 새로운 사진 트리를 제안한다. 트리 구조를 사용할 경우 인접한 영상들에 존재하는 중복 정보를 제거함으로써 압축 효과를 얻을 수있다. 제안된 트리는 델타트리에 비해서 더 좋은 압축 성능을 보이며 빠르게 영상을 생성할 수 있다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 256 $\times$256$\times$256의 볼륨에서 비교적 좋은 질의 256$\times$256 의 영상을 1초에 25~40개 정도 만들어 낼수 있다.
일반적인 화상회의 시스템에서는 카메라의 위치가 모니터 중앙에 위치하여 있지 않기 때문에 화자간의 시점 불일치 현상이 발생하게 되며 따라서 대화 시 현장감이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 컬러 카메라와 깊이 카메라(depth camera)를 이용하여 획득한 컬러 영상과 깊이 정보를 가지고 DIBR(Depth image based rendering) 기반의 시점 일치(eye-contacted) 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 생성된 시점 일치 영상에서 발생하는 홀(hole)을 인접 화소 값의 산술평균을 이용하여 효율적으로 채울 수 있는 홀 채움 기법과 객체 경계에서 발생하는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 깊이 정보에서 획득된 객체의 경계를 확장하여 보정하는 기법이 포함되어 있다. 제안하는 기법으로 생성된 시점 일치 영상은 매우 좋은 화질을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보였다.
본 논문은 깊이 영상 기반의 렌더링 방식을 이용하는 다시점 영상 시스템에서 새로운 프레임율 변환(Frame Rate Up-Conversion, FRUC) 방식을 소개한다. 제안된 방식은 깊이 영상을 이용해 각각의 블록을 세부 영역으로 나누고, 주변 시점의 영상을 이용해 각각 세부 영역의 폐쇄 영역의 정보를 복원한다. 복원된 폐쇄 영역의 정보와 기존의 세부 영역의 정보를 이용해 움직임 예측 및 보상을 수행한다. 제안하는 방법은 폐쇄 영역이 발생하는 영역에서 기존의 방법보다 정확한 움직임 예측을 수행한다.
최근에는 가상 공간을 현실감 있는 영상으로 실시간 렌더링하기 위한 방법으로 모델기반 표현방법 대신 영상 기반 표현 방법을 사용하여 탐색 영상을 생성하는 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 영상 기반 탐색 시스템을 구현하기 위해 새로운 방법인 직각 교차 실린더 매핑과 분할기반 환경 모델 링 방법을 제안한다. 직각 교차 실린더란 두 개의 실린더를 직교하여 교차된 부분만을 표현한 물체를 말한다. 직각 교차 실린더 매핑 방법은 일반적인 환경 맵에서 발생하는 왜곡 현상을 제거하고 환경 맵에서 하나의 픽셀이 차지하는 환경 영역이 거의 일정하다는 특징을 가진다. 이러한 직각 교차 실린더 매핑 방법은 고정된 시점에서 완전 시야를 갖는 영상을 얻어 낼 수 있으나 시점이 변경된 영상을 표현하기 어렵다. 이를 위해 환경을 구성하는 물체들을 기준으로 환경 맵을 분할하고 분할된 물체의 특성에 따라 깊이 값을 설정하는 영상 분할을 통한 환경 모델 링 방법을 사용한다. 이 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 다중 환경 맵을 사용 시 자세한 환경 모델 링이 가능하다.
지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)은 지리적으로 참조 가능한 소프트웨어 시스템을 말한다. 이러한 지리정보시스템의 주요 특징 중 지리정보의 표현이라는 문제를 중심으로 살펴볼 때 기존의 2차원적인 표현에서 3차원적인 표현으로의 연구개발이 활발하게 진행되고 있으나, 방대한 양의 지리정보를 빠르고 효율적으로 처리하는데 많은 문제가 있어, 본 논문에서는 GIS의 효율적인 장면 렌더링을 위해서 영상기반 모델링과 렌더링을 위해 제안된 LDI(Layered Depth Images)를 이용하여 3차원의 GIS를 렌더링 하고자 한다. 실측기반 방식으로부터 3차원의 지형데이터를 획득하고, 이렇게 획득된 3차원의 지형 데이터는 깊이 정보를 가지고 있는데, 이러한 깊이 정보를 기반으로 하여 LDI를 생성하였다. 또한 전통적인 모델링 방식인 3DS-Max를 이용하여 LDI를 생성하였다. 이렇게 획득된 LDI 정보를 이용하여 보다 효율적인 3차원의 GIS 렌더링을 할 수 있었다.
In this paper, we evaluate depth image preprocessing for 3D data service based on DIBR over T-DMB. We evaluate two preprocessing methods of depth images. These are gaussian smoothing and adaptive smoothing. The results show that adaptive smoothing is more suitable for images with sharp transition of depth.
본 연구에서는 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기법을 사용한 다시점 중간 영상 생성을 하는데 있어서 최종 중간 영상의 화질을 개선하기 위한 방법으로 깊이 정보의 확장과 메쉬 구성 (즉, 표면 재구성) 그리고 이 방법들을 교차 적용하여 어떤 것이 가장 좋은 결과를 낼 수 있는 지에 대해서 실험하였다. 마이크로소프트사에서 제공하는 브레이크 댄서와 발레 영상을 사용하여 실험 결과를 살펴보았고 다양한 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용시켜 분석해 보았다. 실험 결과는 기존의 점 구름만을 활용하는 것보다 깊이 정보를 확장하는 방법과 메쉬 구성 방법을 모두 시켰을 때 가장 좋은 결과가 나타났다. 그리고 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용하기 전에는 깊이 확장만으로도 충분히 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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