볼륨랜더링은 연속적인 2차원 영상들을 기반으로 하여 3차원 데이터로 만드는 것이다. 오브젝트의 내부영역까지도 가시화 할 수 있는 장점 때문에, 최근 MRI, PET, SPECT같은 의료 영상의 경우 볼릅랜더링을 이용해서 진단에 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 볼륨랜더링을 쉽게 할 수 있도록 2차원 데이터를 바탕으로 볼륨데이터를 만드는 방법을 제시하고, 볼륨랜더링 기법을 이용해 의료 영상에 적용시켜 보았다. 또한 2차원 데이터를 추출하는 샘플링 단계에서 해상도를 향상시키기 위해 linear interpolation과 cubic interpolation을 통해 볼륨랜더링된 영상의 공간 해상도를 조절하도록 설계 및 구현하여 보았으며, 변형함수(transfer function)를 이용하여 각각의 결과를 비교하였다 2차원 영상의 샘플링에 사용되는 interpolation 방법을 3차원 영상에 적용하여 구현하였다. 의료영상의 볼륨랜더링 기법은 3차원 입체 데이터로 구현되는 것이므로 영상 분석을 통한 진단에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 3D 디지털 영상 컨텐츠의 저작권 보호를 위해 DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 강인성(robustness), 비가시성(invisibility), 보안성(security)을 만족하는 블라인드(Blind) 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 깊이 영상 기반 랜더링(DIBR, Depth Image Based Rendering)에 효과적으로 대처하기위해 고안된 알고리즘으로, 랜더링시 발생하는 왜곡에 영향이 적은 1-Level DWT LH 부대역에 워터마크를 삽입하는 방법이다. 이 방법에서 저작권에 대한 판단은 추출한 워터마크 정보를 통합 판단하는 방법을 사용한다. 이 방법은 저작권 보호를 위해 원본 영상을 보관할 필요가 없으며, 깊이 영상 기반 랜더링 baseline distance 5% 공격에 좌,우시점 영상 모두 효율적으로 적은 에러율을 보이며 워터마크로서 충분한 강인성을 보여준다.
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.
본 논문은 한 장 혹은 여러 장의 실세계의 사진 영상을 입력으로 받아 영상 기반 모델링 방법 중 하나인 영상 분할 모델링 방법을 통해 환경을 3차원으로 모델링을 하고 주어진 실세계 사진 영상을 비사실적 렌더링하여 환경 탐색시 환경맵으로 사용하도록 하여 비사실적 탐색 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 세밀한 3차원 환경 메쉬 모델을 생성하여 2차원 환경맵의 비사실적 랜더링 과정을 통해 비사실적 애니메이션 효과를 손쉽게 만들어 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한, 환경맵의 비사실적 렌더링을 통한 환경 매핑방법으로 각 프레임 간의 유사성을 유지하며 렌더링하는 특징을 가지고 있어 자연스러운 비사실적 탐색 영상을 생성 할 수 있다.
3차원 동영상은 다양한 응용분야들에서 차세대 콘텐츠로 큰 주목을 받고 있다. 2D-to-3D 변환은 3차원 동영상의 시대로 넘어가는 과도기 동안에 3차원 동영상 콘텐츠의 부족현상을 해결하기위한 강력한 기술로 여겨지고 있다. 일반적으로 2D-to-3D 변환을 위해서는 2차원 동영상 각 장면의 깊이영상을 추정/생성한 후 깊이 영상 기반 랜더링 (DIBR : Depth Image Based Rendering) 기술을 이용하여 스테레오 동영상을 합성한다. 본 논문은 2차원 동영상 내 존재하는 다양한 변환 단서들을 통합하는 새로운 깊이 융합 기법을 제안한다. 우선, 알맞은 깊이 융합을 위해 몇몇 단서가 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 지 아닌지 검사된다. 그 후, 신뢰성 검사의 결과를 기반으로 현재 장면은 4개의 유형 중 하나로 분류된다. 마지막으로 최종 깊이 영상을 생성하기 위해 신뢰할 수 있는 깊이 단서들을 조합하는 장면 적응적 깊이 융합이 수행된다. 실험 결과를 통해 각각의 단서가 장면 유형에 따라 타당하게 활용되었고 최종 깊이 영상이 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 단서들에 의해 생성되었음을 관찰할 수 있다.
LPEG-21의 주요 요소 중 하나인 Digital Item Adaptation(DIA)은 사용자 선호도(User Preferences) 및 터미널 능력(Terminal Capabilities)에 따라 적응 변환된 디지털 아이템(digital item)을 제공한다. 본 논문은 MPEG-21 프레임워치에서 입체 영상 디지털 아이템의 적응을 구현하는 DIA 테스트베드의 구현을 목적으로 한다. 사용자 선호도에는 입체시차 종류, 길이 범위, 지연 영상 간격 등이 있다. 터미널 능력으로는 코덱, 입체 랜더링 포멧, 디스플레이 타입 등이 있다. 상기 기술자들은 서버로 전송되어 적응된 입체영상이 생성되며, 또한 변환된 입체영상 DI는 사용자의 요구에 따라 MPEG-2 또는 MPEG-4로 엔코딩되어 전송된다. 클라이언트는 서버의 DIA에서 전송되는 입체영상 DI를 Java와 JMF로 구현된 프로그램을 웹 브라우저 상에서 구동된다. 클라이언트는 웹 브라우저로 서버에 접속한 후 원하는 입체영상 DI를 실시간으로 전송 받는다.
위성영상 촬영 기법의 발전과 인터넷 인프라의 확충으로 인해 이를 활용하는 다양한 서비스가 이루어지고 있지만, 대부분 저해상도의 위성영상과 수치고도모형 데이타를 기반하고 있다. 본 논문은 고해상도의 위성영상 데이타를 웹 환경에서 효율적인 스트리밍 서비스가 가능하도록 원시데이타를 가공하는 모듈과 이를 전송하고 렌더링하는 모듈을 구현하였다. 실제 북한산 일대의 위성사진 데이터를 대상으로 논문에서 제안된 기법을 활용하였으며, 넓은 외부지형을 실시간 처리할 때 발생하는 그래픽 문제를 효율적으로 해결하고 있음을 보인다.
본 논문에서는 라이팅 환경을 구성하고 있는 광원과 물체의 광학적인 특성을 모델링하여 특정 위치의 관찰자의 시야에 들어오는 3차원 영상을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 이전의 논문에서 제안했던 기법을 개선하고, 실제의 자동차 리어램프를 실험에 적용하여 추정한 빛자극과 측정된 빛자극을 비교하여 검증하였다. 랜더링 알고리즘으로는 컴퓨터 그래픽에서 많이 사용되고 있는 광선추적기법을 이용하고, 정확한 실사영상(realistic image)을 재현하기 위하여 물체의 물리적 특성을 반영하는 분광분포를 고려하였다. 물체의 빛 표면반사 및 투과특성과 광원의 빛방출 기하특성을 모델링하여 시점으로 들어오는 빛에너지 추정의 정확도를 개선하였다. 또한 추정된 빛에너지를 인간시각이 느끼는 동일한 색자극으로 디스플레이에 표시할 수 있도록 모니터특성화기법을 적용하여 실사영상에 근접한 영상을 재현하였다.
Stereoscopic image generated by depth image-based rendering(DIBR) for surveillance robot and camera is appropriate in a low bandwidth network. The image is very important data for the decision-making of a commander and thus its integrity has to be guaranteed. One of the methods used to detect manipulation is to check if the stereoscopic image is taken from the original camera. Sensor pattern noise(SPN) used widely for camera identification cannot be directly applied to a stereoscopic image due to the stereo warping in DIBR. To solve this problem, we find out a shifted object in the stereoscopic image and relocate the object to its orignal location in the center image. Then the similarity between SPNs extracted from the stereoscopic image and the original camera is measured only for the object area. Thus we can determine the source of the camera that was used.
사실적 동영상 콘텐츠를 제작하기 위해 개발된 동영상 기반 모델링 / 렌더링은 컴퓨터 그래픽스와 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구주제 중 하나이다. 원본 입력 동영상 클립과 3차원 그래픽 모델을 부드럽게 합성하기 위해, 실세계 장면 촬영에 사용된 광원과 카메라의 기하학적인 정보가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원본 동영상 클립에서 나타나는 물체들의 위상과 그림자들의 윤곽 정보로부터 최적의 광원에 대한 위치와 방향을 추정하는 간단한 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 추정된 광원을 이용함으로써 삽입된 모델에 대한 렌더링뿐만 아니라 잘 어울리는 그림자의 생성을 하는 기능을 제공한다. 그림자는 경험적으로 3차원 공간에 존재하는 물체들 사이의 상대적인 위치를 보여주는 중요한 시각적 요소로 알려져 있다. 따라서 본 기법은 제안된 실시간 그림자 생성과 렌더링 알고리즘을 통해 최종적 합성된 동영상의 사실성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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