본 논문에서는 빛에 영향에 따른 유화의 변화를 보여주기 위해 2D 이미지 재조명과 색채변화를 반영한 회화적 렌더링 방법을 제안한다. 이 방법은 2D 이미지를 재조명하고 해당 음영 값을 가중치로 하여 색채변화를 반영해 렌더링한다. 이때 재조명의 경우 2D 이미지를 3D 이미지로 근사 추정하여 노말값을 결정하고 해당 값과 조명 위치값 사이의 각을 음영 값으로 추출하여 반영한다. 조명 위치는 사용자가 지정 가능하며 빛에 영향에 따른 색채변화 결과는 기존에 연구된 결과를 참조한다. 본 논문에서는 기존의 로컬 이미지에 근사한 자동 회화적 렌더링이 보여주는 단순하고 평면적인 결과에 비해, 재조명을 통해 빛바랜 색과 양감을 반영함으로써 현실에 존재하는 작품처럼 생동적이고 입체적인 렌더링 결과를 제공하여 문화예술작품으로의 표현 및 색채변화 예측-복원에 기여하고자한다.
본 논문에서는 Mental ray 렌더러를 통해 렌더링 된 이미지의 색감과 사실적인 빛의 감쇠효과를 위해 사용되는 Color Management를 활용한 Linear Work Flow 작업과정을 제시하고 그 이론적인 배경을 설명하고자 한다. 디지털로 사용되는 대부분의 이미지 포맷은 모든 모니터에서 동일한 색감을 표현하기 위해 sRGB라는 표준화된 형식을 사용하고 있다. 하지만 Mental ray는 기본적으로 감마 커브가 1.0으로 이루어진 이미지를 렌더링한다. sRGB가 가지고 있는 2.2의 감마커브와 차이가 발생함에 따라 사용자가 원하는 색감을 얻어내기 어렵다. 반면에 Color Management를 활용해 렌더링 된 이미지의 감마 커브를 수정해주면 3D 소프트웨어로 사용 된 텍스쳐의 원본 색감을 렌더링 후에도 유지할 수 있다. 또한 라이팅의 감쇠(Decay)와 산란에도 영향을 주어 보다 풍부한 색감의 이미지를 얻게 된다. 본 연구에서는 Autodesk Maya의 Mental Ray를 이용해 실험을 하고 Color Management를 활용한 이미지와 그렇지 않은 이미지를 비교 분석한다. 연구의 범위는 제품 렌더링을 위한 스튜디오 라이팅 기법으로 한정하였다.
영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.
Monte Carlo 렌더링은 모든 빛을 광원에서부터 추적하는 것 대신, 몇 개의 빛의 경로만을 추적해서 이들의 평균으로 화소값을 정해 이미지를 만드는 방법이다. 여기서 추적하는 빛이 많다면 이미지가 사실적으로 만들어질 수 있지만 연산량이 증가한다. 따라서 적은 빛의 경로를 추적하여 렌더링을 수행하여 이미지를 만들고, 노이즈를 제거해서 많은 양의 빛을 추적하여 렌더링을 한 이미지와 유사하게 만들려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 많은 연산량을 요구하기 때문에 고성능의 기기 사양을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 저사양의 기기에서 활용할 수 있도록 Harris corner 검출법과 median filtering을 활용한 렌더링 이미지 노이즈 제거 연구를 수행했다.
재조명(relighting) 렌더링은 장면 내에 새로운 광원의 추가 또는 기존 광원 속성의 변경으로 인한 영상의 변화를 효율적으로 계산하는 과정을 말한다. 본 논문에서는 쉐이딩(shading) 계산에서 광원에 독립적인 파라메터를 미리 텍스쳐 이미지 형태로 캐시화하여 재조명 렌더링 과정에서의 계산량을 줄이는 방법을 사용하였다. 이러한 쉐이딩 파라메터들의 캐시 이미지들은 사용자가 카메라 시점을 바꾸고자 할 경우 새로 생성을 하여야 하는데, 이 계산에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 새로운 시점에서의 캐시 이미지들를 영상 기반 렌더링(image-based rendering) 기법을 이용하여 실시간에 구하는 방법을 제시한다. 먼저 여러 개의 지정된 카메라 시점에 대한 캐시 이미지들을 미리 생성해 둔다. 다음 원하는 시점의 캐시 이미지는 각 픽셀에 투영되는 3차원 표면점을 역시점변환(inverse viewing transform)을 통해 구하고, 이 점을 지정된 카메라 시점으로 다시 투영하여 캐시 이미지에서의 대응 픽셀을 찾는다. 대응 픽셀의 파라메터 값들을 평균하여 새 캐시 이미지에 써준다. 이 과정들은 하드웨어 그래픽 가속기의 단편 쉐이더(fragment shader)를 이용하여 실시간으로 수행된다.
컴퓨터 그래픽스는 컴퓨터를 이용하여 다양한 이미지를 생성하는 응용 학문이다. 컴퓨터를 이용하여 이미지를 생성하기 위해서는 나타내고자 하는 물체를 표현하는 모델링과 표현된 모델을 이미지로 나타내기 위한 렌더링이 필요하며, 일반적으로 모델링 방법에 따라 렌더링 기법도 좌우된다.
몬테카를로 렌더링은 사진과 흡사한 이미지를 렌더링하는 데 널리 쓰이는 기술이다. 그러나 이 기술로 고품질의 이미지를 얻으려면 픽셀 당 샘플의 수를 증가시켜야 하며, 필연적으로 긴 렌더링 시간을 필요로 한다. 이 문제를 풀기 위하여, 이미지 필터링 기술을 적용할 수 있다. 이는 적은 샘플 수로, 노이즈가 존재하는 렌더링 결과를 빠른 시간 내에 구한 뒤, 필터링을 적용하여 추가적인 샘플 없이 정답 이미지에 근사하는 부드러운 이미지를 얻는 방법이다. 본 논문에서는 에이트러스 웨이블릿필터에 스테인의 공평 에러 추정법(SURE)을 적용하여, 실시간에 가까운 속도로 렌더링한 이미지의 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 슈어(SURE)를 이용하여 에이트러스 웨이블릿 필터의 필터링으로 인한 에러를 추정할 수 있고, 이를 통하여 에러를 줄이는 방향으로 웨이블릿의 계수를 정할 수 있다. 본 연구진은 이 필터링 방법을 최신 실시간 광선추적법 시스템인 엠브리(embree)에 적용하여 성능을 확인하였다.
최근 3D 디지털 렌더링 및 CGI 소프트웨어의 급격한 발전으로 디지털 렌더링 이미지에서 매우 사실적인 포토리얼리즘의 구현이 가능해졌다. 건축 시각화 분야는 영화, 게임, 가상현실 등 다른 디지털 렌더링이 응용되는 분야의 기반 환경을 창조하는 역할을 하므로 디지털 건축 렌더링 이미지의 포토리얼리즘에 관한 심도 갚은 논의가 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 건축 시각화 분야에서 디지털 렌더링 이미지의 포토리얼리즘을 구현하기 위한 원칙을 정립하고 세부 요소들을 분석하였다. 이를 위하여 기존의 선행 연구를 이론적으로 분석하여 서로간의 상관관계를 밝히고 이후의 신기술을 이용한 건축 렌더링 이미지로부터 포토리얼리즘의 4가지 원칙(물리적으로 정확한 빛의 계산, 정확한 오브젝트 형상의 재현, 사실적인 재질과 텍스쳐의 표현, 사진에 나타나는 카메라의 특성 재현)을 도출하였다. 이 원칙들의 세부 항목들을 포토리얼리즘을 구현하기 위한 필수적인 요소들과 아티스트의 판단에 따라 취사선택이 가능한 요소로 분류하였으며, 선택적 요소들은 무작위성과 관련이 깊으며 이것이 포토리얼리스틱 건축 렌더링의 다양한 스타일을 결정하는 원인임을 고찰하였다.
본 논문에서는 OpenCV를 이용한 영상처리 작업환경에서 영상처리 결과에 따라 마커를 기반으로 한 복잡한 형태의 3D 애니메이션 객체를 띄우기 위해 사용되는 증강현실 라이브러리(ARToolkit, OpenVRML)를 함께 사용하는 시스템을 제시하였다. OpenCV 라이브러리와 증강현실 라이브러리는 카메라로부터 이미지를 얻어오기 위한 함수 및 가져온 이미지 타입이 다르고 각각의 라이브러리에 맞게 이미지를 처리하기 위한 설정 및 최종적으로 디스플레이 하기 위한 일련의 과정에 있어서 호출되는 모듈들이 상이하였다. 또한 ARToolkit내에서도 보다 복잡한 3D객체의 렌더링을 수월하게 하기 위한 OpenVRML 기반 렌더링과 개발자가 원하는 렌더링을 손쉽게 수행할 수 있는 OpenGL 기반 렌더링과의 병렬적인 연동에 있어서 두 라이브러리를 사용하는 프로젝트의 카메라 및 렌더링 설정과 렌더링 처리 절차에 차이가 있어 두 프로젝트의 기능별 모듈을 하나로 통합하였다. 그리고 영상처리 라이브러리의 이미지 처리에 대한 모듈을 전체 시스템의 처리 순서에 맞게 알맞은 함수들로 배정하여 이 함수 내에서 추후 개발자가 개발한 시스템에 맞게 직접 편집하여 활용할 수 있도록 하였다.
본 논문은 단일의 옷감 이미지로 가상의 그래픽 렌더링을 위해 Pix2Pix 방법을 이용하여 Normal map 을 생성하는 방법을 제시한다. 구체적으로 단일의 이미지를 이용해서 Normal map 를 생성하기 위해, Color image 와 Normal map 쌍의 training dataset 을 Pix2Pix 방법을 이용해서 학습시킨다 또한, test dataset 의 Color image 를 입력으로 넣어 생성된 Normal map 결과를 확인한다. 그리고 선행연구에서 사용되어오던 U-Net 방식의 방법과 본 논문에서 사용한 Pix2Pix 를 이용한 Normal map 생성 결과를 SSIM(Structural Similarity Index)으로 비교 평가한다. 또한, 생성된 Normal map 을 렌더링하고자 하는 가상 객체의 사이즈에 맞게 사이즈를 조정하여 OpenGL 로 렌더링한 결과를 확인한다. 본 논문을 통해서 단일의 패턴 이미지를 Pix2Pix 로 생성한 Normal map 으로 옷감의 디테일을 사실감 있게 표현할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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