역 해프토닝의 성능을 향상시키려면 최적의 평활화마스크가 생성되어야하고, ?거의 평활화 마스크를 생성하기 위해서는 정확한 해프톤 셀 정보가 구해져야한다. 이에 본 논문에서는 퓨리에 공간에서 가우시안 보간법에 의해 구해진 피크위치를 이용해서 해프톤 셀 정보의 초기값을 설계하고 spatial 공간에서 셀크기, 각도 및 offset을 미세조정하면서 , 반복연산 (iteration )을 통한 해프톤 셀정보 추출방법을 제안한다. 제안한 방법으로 구한 해프톤 셀 정보를 이용하면 최적의 평활화 마스크를 만들 수 있으며 , 영상의 원점에서 멀리 떨어져 오차가 많이 누적되는 부분에서도 해프톤 셀 중심(seed pixel)을 정확하게 구하는 것을 실험을 통해 확인하였다. 제안한 방법은 평활화 마스크를 만들기 위한 정보로 사용될 뿐만 아니라 , 해프톤 셀단위의 연산이나, 퓨리에 공간의 피크 정보를 이용하여 텍스쳐 패턴을 찾는 분야등에 유용하게 활용할 수 있다.
최근 그래픽 하드웨어/소프트웨어의 발전으로 실시간 환경에서 레이트레이싱 기술을 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 하지만 대부분의 최적화 기술들이 게임이나 설계와 같은 동적인 3D 응용에 적합한 효과적인 가속 구조 구축에 집중되어 있기 때문에 상대적으로 가속 구조 변경이 적은 UX 환경에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 3D 공간 안에 존재하는 물체의 변형보다는 물체가 사용하는 재질과 텍스쳐의 변형이 빈번한 UX 환경의 특징을 고려한 새로운 부분 렌더링 기술을 제안하고, 제안 기법이 실제 렌더링 시간을 얼마나 개선할 수 있는지를 실험을 통해 검증하였다.
3차원 깊이 영상은 시점으로부터 객체까지의 거리와 관련된 정보를 제공하는 영상으로 최근 자율주행 자동차, 스마트 드론, 로보틱스, 증강 현실, 의료 영상 등에 핵심 정보로 활용되는 매우 중요한 정보이다. 이에 따라 컴퓨터 비전 분야에서는 2차원 영상으로부터 3차원 깊이 정보를 획득하는 연구가 계속되어 왔고, 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 그 성능도 나날이 향상되고 있다. 그 중에서도 스테레오 영상 간의 매칭을 통하여 깊이 정보를 획득하는 스테레오 매칭 기술은 데이터베이스 구축이 비교적 용이하고 획득 환경이 제한적이지 않다는 장점으로 인해 널리 활용되고 있다. 하지만 텍스쳐가 없는 영역, 패턴이 반복되는 영역, 가림 영역 등에서 성능에 한계를 보이기 때문에, 깊이 영상의 신뢰도를 추정하는 스테레오 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술을 이용하여 깊이 정보를 효과적으로 복원할 수 있다. 본 고에서는 스테레오 매칭을 통하여 획득한 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술의 발전 동향을 살펴보고 현재 기술의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
영상이나 이미지로부터 3차원 정보를 복원해내기 위한 기술은 컴퓨터 비젼과 그래픽스 분야에서 많은 연구의 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 여러 장의 이미지로부터 특징점을 추출한 후 그 점들로부터 프로젝티브 복원을 하고 카메라 파라메터를 계산하여 유클리디언 공간으로 변환시켜 3차원 데이터를 계산하는 방법을 구현하였다. 계산된 3차원 데이터와 가장 적합한 폴리곤을 선택하고 텍스쳐 매핑을 하는 방법을 결합하여 사실적인 3차원 모델을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 CCCD 카메라로부터 획득한 영상시퀀스들에서 인접한 두 영상 사이의 차영상과 얼굴이 가지는 컬러정보를 이용하여 분리한 얼굴 영역에서 양쪽 눈과 입의 위치좌표를 특징점으로 이용하여 입력된 얼굴에 자동정합된 변형가능 템플리트(deformable template)를 가지고 연속된 다음 프레임에서 얼굴 전체를 트래킹하는 알고리듬을 제안한다. 실제 입력영상의 얼굴 영역과 변형 가능 템플리트의 차이를 비교하기 위해 텍스쳐 매핑(Texture mapping)을 도입하여 트래킹의 정확도를 살펴본다.
T-DMB aBIFS 데이터 방송은 방송 AV 콘텐츠에 부가데이터를 연결하여 방송함으로써 대화형 방송 서비스를 가능하게 하고 있다. T-DMB 비디오 콘텐츠에서 움직이는 객체 부분에 부가데이터를 연결함으로써 시청 중에 사용자 Interaction을 통한 움직임 객체 영역의 정보 소비를 위한 응용을 고려할 때에, 저작단계에서 움직임 영역을 정의하고 이를 추적하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 $K264{\mid}AVC$비디오에 대해 효율적인 움직임 객체 영역 추적을 완전 부호화를 수행하지 않고 비트스트림에서 부호화 정보를 이용하여 움직임 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 움직임 정보 및 부분적으로 복원된 텍스쳐 정보를 사용하여 객체의 특성에 따라 적응적으로 객체의 특성점을 추적함으로써 빠른 처리 속도와 정확한 추적을 동시에 가능하게 한다. 실험을 통하여, 제안하는 방법이 움직임 정보만을 사용한 방법의 처리 속도와 유사하면서도 정확한 추적 성능을 보일 뿐만 아니라 다양한 유형의 객체에 대한 적응적인 추적이 가능함을 확인하였다.
워터쉐드 변환은 영상분할을 위한 강력한 도굴로 이용되고 있으나, 일반적으로 다수의 국부적 최소점들로 인한 과분할 현상을 초래하여 이를 해결하기 위한 많은 방법들이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 동시정보행렬을 분석하여 비 관련 최소점들을 억제함과 동시에 의미 있는 화소 집합들만을 마커로 선택하고 레이블링하는 자동마커 추출단계와 각 마커로부터 범랑과정 및 재 레이블링에 의한 워터쉐드 추출단계를 수행하여 영상을 분할하는 자동마커 기반 워터쉐드 영상분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 과분할 정도로 현격히 줄이는 것을 보이기 위해 일반영상과 텍스쳐 특성이 강한 ICQ(Indo Cyanine Green) 망막영상에 적용하여 실험 분석하였다.
본 논문에서는 동적인 실제 객체로부터 얻어진 깊이 맵으로부터 3차원 메쉬 모델을 생성할 때, 영상의 경계정보를 기반으로 효율적인 비정규 메쉬를 생성하는 기법을 제안한다. 우선 깊이 맵으로부터 소수의 특징점과 경계영역에서의 실루엣 점을 추출한다. Delaunay 삼각화 기법을 적용할 때 경계 피부에 발생하는 불필요한 삼각형들을 효율적으로 제거하기 위해 실루엣점으로 구성된 경계 라인을 제약조건으로 사용한다. 즉 깊이 맵으로부터 경계 영역 정보를 추출하고 이를 기반으로 관심 객체의 비정규 삼각 메쉬에 존재하는 불필요한 외부 삼각형을 제거한다. 최종적으로 생성된 3차원 메쉬에 포함된 형상 노이즈를 제거하기 위해 메쉬 스무딩 기법을 적용하고, 깊이 맵과 동시에 획득된 컬러 영상을 텍스쳐링하여 3차원 메쉬를 생성한다.
얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다
다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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