본 논문에서는 iCAM06의 HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위한 적응적 표준 편차를 이용한 자동레인지 고속 양방향 필터 (auto-range fast bilateral filter, FBF)를 제안한다. 다양한 노출 시간으로 촬영한 여러영상들은 전체 다이나믹 레인지를 포함한 한 장의 HDR 영상으로 만들어진다. HDR 영상 렌더링의 대표적인 알고리즘은 iCAM06이며, 이는 국부 백색 적응 (local white point adaptation), 색 순응 (color adaptation), 및 영상 처리 변환 (image processing transformation, IPT) 같은 iCAM 구조를 기초로 한다. iCAM06의 고속 양방향 필터는 레인지 필터에서 고정 표준 편차를 사용한다. 이는 넓고 낮은 분포를 가지는 고 자극치 영역에서 불필요한 고속 양방향 필터 계산의 원인이 된다. 이를 해결하기 위하여 XYZ 각 자극치 영상을 경계값에 의해 저 자극치 영상 및 고 자극치 영상으로 나눈 후, 각 자극치 영역에 대하여 히스토그램 분포에 기초한 가변 표준 편차를 이용한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 고속 양방향 필터보다 계산 속도가 개선되었음을 확인하였다.
Rendering에 의하여 추출된 정어리 조유를 이용하여 식품 및 사료의 원료로 직접 사용할 수 있는 정제 정어리유를 제조하기 위하여 탈산, 탈색 및 탈취등의 정제 실험을 실시하였다. 4%의 산성활성백토를 가하여 $105^{\circ}C$에서 20분간 질소가스하에서 탈색하는 것이 conjugated 화합물의 생성없이 가장 효과적이었다. 탈취온도가 높을수록 conjugated 화합물의 생성이 촉진되었으며, 요오드가 및 고도불포화지방산의 함량이 감소되는 경향이 뚜렷하여 정어리유의 경유 $180^{\circ}C$ 이하에서 탈취하는 것이 바람직한 것으로 밝혀졌다.
일반적으로 표면반사율과 분광반사율을 N차원의 칼라 코드로부터 정확히 복원하기 위해서는 N개의 기저함수가 필요하다. 전형적인 렌더링 응용에서 벡터의 덧셈, 스칼라 곱셈 및 성분별 곱셈에 대한 벡터 연산이 이질동형이라고 가정하고 광원의 중첩, 광원-표면간 상호간섭 및 상호반사와 같은 물리적인 연산을 모델링하지만 벡터 연산이 물리적인 현상을 그대로 반영하는 것은 아니다. 그러나 만약 기저함수가 특성함수로써 제한된다면 표면반사율과 분광반사율의 사상 결과 및 벡터들은 렌더링에서 물리적인 연산인 이질이형을 유지하게 된다. 본 논문은 새로운 N차원의 특성함수를 제안하고 N차원의 기저함수로 근사화된 먼셀 칼라 칩에 대하여 제안한 알고리즘의 정확성을 평가할 것이다.
간접 조명은 사실적인 이미지 생성에서 매우 중요한 역할을 한다. 우리는 광원에 대한 사진트리(quadtree)를 사용한 확산 간접 조명의 실시간 렌더링 기법을 제안한다. 먼저, 수십만 개의 간접 광원 정보를 이미지의 각 픽셀에 저장하며, 이를 시점에 독립적인, 사진트리 형태의 이미지 피라미드로 만든다. 이 광원 트리를 하향식의 너비우선으로 탐색하며, 좋은 화질을 제공하는 적합한 광원 집합을 찾아 조명을 근사한다. 우리는 트리의 생성과 탐색 등의 모든 과정을 그래픽스 하드웨어 상에서 실시간에 처리한다. 결과 이미지들은 제안된 기법이 컬러 블리딩(color bleeding) 등의 확산 간접 조명 효과를 잘 연출하는 것을 보여준다. 우리의 기법은 복잡한 장면에서도 별도의 전처리과정없이 초당 수십${\sim}$수백 프레임으로 렌더링할 수 있었다. 샘플링을 사용한 기존의 기법에 비하여 동급 화질에서 7배 가량 더 빠른 성능을 보였으며, 샘플링 노이즈를 피할 수 있었다.
본 논문에서는 광 회절 단층 촬영 (Optical Diffraction Tomography, ODT) 기법을 사용해 얻어진 세포 영상을 3차원 가상 공간에 시각적으로 표현하고 기존의 세포 영상들과의 일치감을 주는 색상 매핑 기술을 포함한 가시화 프레임 워크를 소개한다. 전체 볼륨을 구성하는 내부 구조에 대한 정보가 잘 알려져 있거나 명확하게 구분 가능한 인체의 장기 또는 산업 기기와 같은 기존의 볼륨 데이터와는 달리 세포 영상 데이터는 세포소기관들 간의 경계가 모호하거나 상황에 따라 형상의 변화가 다양하다는 특징을 가지고 있어, 세포의 형상에 대한 일관적인 시각 표현이 상대적으로 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 세포의 3차원 형상을 실시간으로 렌더링 할 수 있는 가시화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 우선 세포의 3차원 형상을 나타내기 위해 볼륨 데이터의 가시화에서 널리 활용되고 있는 볼륨 렌더링 기법을 ODT 영상에 맞게 적용했으며, 빈 공간 교란 기법을 통한 렌더링 결과의 개선으로 세포내 구조의 연속성을 나타낼 수 있게 했다. 또한 다중 전이 함수에 대해 레이어 기반 독립 렌더링을 적용하는 것을 통해 다수의 세포내 구조를 하나의 화면에 표현하는 복합 가시화 기법을 제안했다. ODT 영상 및 염색 영상을 동시에 촬영 가능한 현미경으로부터 얻어진 세포 영상을 가시화 하는 것을 통해 제시된 가시화 기법의 유용성을 확인했다.
깊이 영상 기반 렌더링은 깊이 정보를 활용하여 가상 시점의 영상을 생성하는 기술로 다양한 3차원 영상시스템에서 필요로 하는 기술이다. 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 어려운 과제는 가상 시점 영상에서 새롭게 드러나는 부분을 채우는 과정이다. 영상 인페인팅은 이 과정에서 보편적으로 활용되는 방법이다. 본 논문에서는 홀을 채우는 과정에서 발생하는 오류를 줄이고 자연스럽게 채우는 방법을 제안한다. 먼저 색상 영상의 정보와 깊이 정보를 활용하여 지역적으로 적응적 패치 크기를 선택하도록 하였다. 또한 패치 간 유사도에 따라 홀을 채우는 방법을 한 번에 채우는 경우와 부분적으로 채우는 경우로 구분하였다. 이를 통해 오류의 발생을 줄이고 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 큰 문제가 되는 오류의 전파를 억제하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 시각적으로 자연스러운 가상 시점 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
기존 NPR(Non Photo-realistic Rendering)에 관련된 연구들에서 보여주는 결과 영상들은 그 모델이 예술적 표현 매체임에도 불구하고, 그 매체에 대한 정확한 분석과 미학적인 연구를 토대로 하기 보다는 지나치게 기술적인 측면에서 접근이 이루어졌기 때문에 구현하고자 한 매체의 실제 특성과 합리성에 어긋나는 경우가 종종 보이고 있다. 따라서 정확한 회화적 렌더링의 구현을 위한 알고리즘을 위해 예술 표현 매체에서 추출해야 할 특징들이 무엇인지 분석하여, 인간이 그림을 그리는 과정에서 나타나는 특징들을 충실하게 단계별로 알고리즘화 할 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다. 본 논문에서는 미술 사조 중에서 19세기 후반에 프랑스를 중심으로 일어난 인상주의를 모델로 하였다. 따라서 우선 유화의 일반적인 특징과 유화 작품들 중 인상주의 화풍에서 드러나는 특징들을 분석하였고, 이를 통해 나타난 여러 특징들 중에서 알고리즘화하기 위한 요소들을 추출하여 재정의하고, 그것들을 토대로 알고리즘화 하였다. 또한, 예술적 관점에서의 분석을 통해 나온 지금까지의 결과물들을 통해 NPR 연구에 있어 예술과 공학 분야의 협력적 연구의 타당성과 가능성을 강조하고자 한다.
이 논문은 제13회 부산국제영화제(2008년10월2일부터10월10일까지 개최)조직위원회로부터 의뢰를 받아 필름으로 제작한 20초 분량의 공식트레일러 제작에 관한 연구결과를 요약한 것이다. 디지털콘텐츠 제작에서의 정체성과 방향성 확립이 필요한 시기에 한국적인 수묵채색화 기법을 3D Animation과 접목시켜 제 13회 부산국제영화제의 공식트레일러 제작에 활용하였다. 서양화가 신창식화백의 '아리랑_희망I(공식 포스터)를 모티브로 한국적인 수묵채색화의 특징을 고찰하여 모델링, 쉐이딩, 렌더링 단계에서 먹의 농담, 선의 강약, 수묵채색화의 색채요소를 디지털기법으로 어떻게 표현할 수 있는가에 대한연구결과 이다.
본 논문은 다중 카메라에서 얻은 영상과 그 영상으로부터 얻은 깊이영상(depth map)을 사용하여 중간시점에서의 영상을 생성하기 위하여 OpenGL 함수를 적용하는 방법을 소개한다. 기본적으로 영상기반 렌더링 방법은 카메라로 직접 얻은 영상을 그래픽 엔진에 적용하여 결과 영상을 생성하는 것을 의미하지만 주어진 영상 및 깊이정보를 어떻게 그래픽 엔진에 적용시키고 영상을 렌더링 하는지에 관한 방법은 잘 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 카메라 정보로 물체가 생성될 공간을 구축하고, 구축된 공간 안에 색상영상과 깊이영상 데이터로 3차원 물체를 형성하여 이를 기반으로 실시간으로 중간영상 결과를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 중간영상에서의 깊이영상도 추출하는 방법을 소개하도록 하겠다.
Catmull-Clark subdivision scheme provides a powerful method for building smooth and complex surfaces. But the number of faces in the uniformly refined meshes increases exponentially with respect to subdivision depth. Adaptive tessellation reduces the number of faces needed to yield a smooth approximation to the limit surface and, consequently, makes the rendering process more efficient. In this paper, we present a new adaptive tessellation method for general Catmull-Clark subdivision surfaces. Different from previous control mesh refinement based approaches, which generate approximate meshes that usually do not interpolate the limit surface, the new method is based on direct evaluation of the limit surface to generate an inscribed polyhedron of the limit surface. With explicit evaluation of general Catmull-Clark subdivision surfaces becoming available, the new adaptive tessellation method can precisely measure error for every point of the limit surface. Hence, it has complete control of the accuracy of the tessellation result. Cracks are avoided by using a recursive color marking process to ensure that adjacent patches or subpatches use the same limit surface points in the construction of the shared boundary. The new method performs limit surface evaluation only at points that are needed for the final rendering process. Therefore it is very fast and memory efficient. The new method is presented for the general Catmull-Clark subdivision scheme. But it can be used for any subdivision scheme that has an explicit evaluation method for its limit surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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