Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.101-104
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2021
영상에 새로운 광원을 추가하거나 기존의 광원을 변경하여 영상 내 오브젝트들에 적용된 조명을 변경하는 것을 영상 기반 재조명이라 한다. 하지만, 영상에는 재조명을 위해 필요한 광원과 오브젝트들의 3차원 기하 정보가 부재하다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 영상으로부터 재조명에 필요한 요소들을 추정하는 접근법을 취한다. 오브젝트 표면의 노말과 알베도는 조명의 주 요소이지만 광원에는 독립적이므로 새로운 광원에 대한 재조명을 가능케 한다. 따라서 본 연구는 영상으로부터 노말맵과 알베도맵을 추정한 뒤, 이를 이용하여 영상 기반 렌더링하는 영상 재조명 방법을 제안한다. 조건부 적대적 생성망을 다양한 조명 환경에서 렌더링된 3차원 오브젝트 영상들과 그에 대응하는 노말맵, 알베도맵을 이용해 학습함으로써, 임의의 영상에 대한 노말맵과 알베도맵 추정기를 생성한다. 이를 통해 추정된 노말맵과 알베도맵은 3차원 공간상에서 새로운 광원에 대해 렌더링됨으로써 재조명 영상을 생성한다. 마지막으로, 영상 기반으로 재조명된 영상과 ground truth와의 비교 실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법이 유효함을 확인한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.399-402
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2023
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.
This paper deals with a real-time image based relighting system for tangible video teleconference. The proposed image based relighting system renders the extracted human object using the virtual environmental images. The proposed system can homogenize virtually the lighting environments of remote users on the video teleconference, or render the humans like they are in the virtual places. To realize the video teleconference, the paper obtains the 3D object models of users in real-time using the controlled lighting system. In this paper, we use single color camera and synchronized two directional flash lights. Proposed system generates pure shading images using on and off flash images subtraction. One pure shading reflectance map generates a directional normal map from multiplication of each reflectance map and basic normal vector map. Each directional basic normal map is generated by inner vector calculation of incident light vector and camera viewing vector. And the basic normal vector means a basis component of real surface normal vector. The proposed system enables the users to immerse video teleconference just as they are in the virtual environments.
Lee, Yeonkyeong;Go, Hyunsung;Lee, Jinwoo;Kim, Junho
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.26
no.3
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pp.87-97
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2020
In this paper, we propose a novel neural relighting that infers a relighted rendering image based on the user-guided specular highlight map. The proposed network utilizes a pre-trained neural renderer as a backbone network learned from the rendered image of a 3D scene with various lighting conditions. We jointly optimize a 3D light position and its associated relighted image by back-propagation, so that the difference between the base image and the relighted image is similar to the user-guided specular highlight map. The proposed method has the advantage of being able to explicitly infer the 3D lighting position, while providing the artists' preferred 2D screen-space interface. The performance of the proposed network was measured under the conditions that can establish ground truths, and the average error rate of light position estimations is 0.11, with the normalized 3D scene size.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2004.11a
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pp.241-246
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2004
각각 다른 영상에서 추출된 배경이나 물체를 합성하고자 할 때 조명 조건의 이질감 때문에 자연스럽지 못한 영상이 얻어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 특히 전반사 성분의 위치와 모양이 사실적으로 처리되는 것이 중요하다. 기존의 많은 연구에서 정지된 물체에 대해 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하여 다루는 방법이 제안되었는데 이러한 방법들을 토대로 본 논문에서는 동영상에 대한 적용 가능성을 확인한다. 정지한 물체에 대한 재조명을 위해서는 물체의 위치가 동일하고 조명 조건이 다른 두개이상의 이미지가 필요하므로 동영상의 연속된 필드들을 이용하여 이러한 조건을 유사하게 만족시키는 이미지 쌍을 만드는 방법을 먼저 제안한다. n번째 n+2번째 필드 간의 물체의 움직임을 추정하여 중간 위치의 합성 영상을 만들어 내면 n+1번째 필드의 물체와 동일한 위치와 모양의 영상을 얻을 수 있을 것이다. 이렇게 얻어진 합성 영상과 원래의 n+1번째 필드의 영상이 서로 다른 조명 조건을 가지고 있으면 정지된 물체에 행해졌던 영상 재조명 방법의 사용이 가능하며, 이 두 영상으로 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하고 난반사 성분끼리의 선형 보간과, 전반사 성분끼리의 모핑(morphing) 과정을 통해 재조명된 영상을 생성한다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 결과 영상과 같은 조건의 정지 영상을 직접 재조명한 결과 영상을 비교하여 그 성능이 거의 차이가 없음을 확인할 수 있다.
본 고에서는 우리가 이미 잘 알고 있는 IoT 시장과 전망에 대해 IoT 제공자(공급자)의 관점에서 재조명해 보고자 한다. 이를 통해 IoT 플랫폼과 서비스 관점에서 필요한 사항과 이슈에 대해 알아보고 LG유플러스의 IoT 방향성과 비교하여 해결 방안을 모색해 보고자 한다.
지난 8월9일 오후 서울도심 한가운데서 승객을 태운 천연가스(CNG)버스가 신호 대기중 폭발하는 사고가 발생해 승객과 길을 가던 행인 등 18명이 중경상을 입는 끔찍한 사건이 발생했다. 이 사고를 계기로 국민들은 가스자동차에 대한 막연한 불안감을 가지게 되었고 또 일부는 LPG자동차의 안전성에 의문을 가지게 되었다. 이에 LPG자동차의 안전성과 관련해서 정확한 정보를 제공하고 우리나라 LPG자동차의 대내외적 위상을 재조명해보고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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