이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.
In this paper, we propose a new method of eye, face, and lip makeup techniques on the target face image from several makeup examples without losing detail features such as eyelids, eyebrows, hair. After detection of the feature layer for the skin, we applied our makeup techniques to the target face by using a blending technique. We used a cartoon rendering using bilateral filter. In order to smoothly makeup the target face, we created two Gaussian Weight maps for natural skin makeup effects. Our method did not need to perform complex operations, so the makeup results are so natural. Our experimental results show good performances in various makeups.
본 논문은 깊이 영상 기반의 렌더링 방식을 이용하는 다시점 영상 시스템에서 새로운 프레임율 변환(Frame Rate Up-Conversion, FRUC) 방식을 소개한다. 제안된 방식은 깊이 영상을 이용해 각각의 블록을 세부 영역으로 나누고, 주변 시점의 영상을 이용해 각각 세부 영역의 폐쇄 영역의 정보를 복원한다. 복원된 폐쇄 영역의 정보와 기존의 세부 영역의 정보를 이용해 움직임 예측 및 보상을 수행한다. 제안하는 방법은 폐쇄 영역이 발생하는 영역에서 기존의 방법보다 정확한 움직임 예측을 수행한다.
As a part of development of Korean K2 main battle tank, embedded training computer to be operated in the main equipment, which makes it possible to train without a special-purposed training simulator, was adopted for tank combat training. The category of embedded training of Korean K2 main battle tank includes driving training, gunnery training, single tank combat training, platoon level combat training, and command and platoon leaders combat training. For realization unit level tank embedded training system, the virtual reality was utilized for real time image rendering, and network based real time communication system of K2 tank was utilized for sharing status information between tanks. As a result, it is possible to train themselves on their own tank for enhancing the operational skills and harmonized task with members.
물리기반 유체 애니메이션 시스템들이 시각 특수효과 산업계에서 빠르게 발전하고 있고, 이를 이용해 매우 높은 화질의 영상을 제작하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 컴퓨터 게임과 같은 실시간 응용 분야의 경우, 화질보다는 시뮬레이션 속도가 더 중요한 문제이다. 본 논문은 프로그래머블 그래픽스 파이프라인을 이용하여 유체에 대한 애니메이션을 수행하는 실시간 기법에 대해 설명한다. 두 개의 키-프레임이 주어졌을 때, 본 기법을 이용하여 원시 프레임으로부터 목적 프레임으로 변하는 연속 영상을 대화식으로 생성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 사실적인 아바타(avata) 구현의 핵심이라 할 수 있는 입체적인 얼굴 표현을 위해, (※원문참조) 기하학적인 정보를 사용하지 않고 중첩 메쉬를 허용하는 개선된 메쉬 워프 알고리즘(mesh warp algor※원문참조)을 이용하여 IBR(Image Based Rendering)을 구현하는 방법을 제안한다. 3차원 모델을 대신하기 위해 (※원문참조) 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상들에 대해 작성된 메쉬를 사용한다. 합성하고자 하는 (※원문참조) 정면 얼굴 영상에 대해서는 정면 메쉬만을 작성하고, 반측면이나 측면 메쉬는 표준 메쉬를 근거로 자(※원문참조)된다. 얼굴 포즈 합성의 성능을 펴가하기 위해, 얼굴을 수평으로 회전하는 실제 포즈 영상과 합성된 포(※원문참조)에 대해 주요 특징점 들을 정규화 한 위치 오차를 측정한 결과, 평균적으로 양 눈의 중심에서 입의 (※원문참조)리에 대해 약 5%의 위치 오차만이 발생한 것으로 나타났다.
웹환경에서 모든 클라이언트 컴퓨터에 방대한 볼륨데이타를 저장하여 놓고 이것을 인터랙티브하게 가시화하는 것은 쉽지 않다. 한 가지 해결 방법은 볼륨데이타를 압축하여 데이타베이스 서버에 보관하여 놓고 요구에 맞추어 네트워크를 통하여 클라이언트 컴퓨터에 전송하여 가시화하는 것이다. 이러한 경우 압축에 많이 사용하는 알고리즘이 웨이블릿 변환이다. 이 논문에서는 서버 컴퓨터에서 볼륨데이타를 웨이블릿 알고리즘을 이용하여 압축하여 놓고 클라이언트 컴퓨터로 전송하여 디렉트볼륨렌더링하는 패러다임에 적합한 웨이블릿과, 압축률을 구하기 위한 실험을 한다. Engine, CThead, Bentum 볼륨데이타를 Har, Daubechies4, 12, 20 웨이블릿을 이용하여 각각 전체 데이타의 50%, 10%, 5%, 1%, 0.1%, 0.03%로 압축하여 디렉트볼륨렌더링을 이용하여 가시화한 후 육안 및 영상평가지표를 이용하여 평가하였다. 성능은 압축률이 낮은 범위에서는 Harr 웨이블릿이 우수하였고 압축률이 높은 곳에서는 Daubechies4와 Daubechies12 웨이블릿이 우수하였다. 바람직한 압축률은 육안으로 평가한 경우는 전체 데이타의 약 1%이고 영상평가지표를 이용하여 평가한 경우는 전체 데이타의 약 5-10%이었다.
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.
VR 영상을 활용한 가상현실 콘텐츠는 제작의 용이성과 사용자 편의성으로 인해 주목받고 있으나 상호작용이 결여된 상태이기 때문에 응용 분야와 활용성에 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 360도 파노라마 영상과 게임엔진을 활용하여 상호작용이 가능한 고해상도 VR 서비스를 구축하는 방안을 제시한다. 특히 복잡한 연산이 소요되는 배경 영상은 파노라마 영상으로 미리 렌더링하여 생성한 것이므로 낮은 사양의 단말기에서도 높은 프레임 수를 유지하면서 서비스를 제공할 수 있는 특징이 있으며, 사용자의 시점과 움직임에 반응하여 고해상도의 배경영상을 발췌하여 보여주기 때문에 상당한 몰입감을 구현할 수 있다. 본 제안 방법의 효과성을 보이기 위해 가상 동물원 환경을 VR로 구성하여 보았으며 사용자의 상호작용과 몰입감을 증대시킬 수 있음을 보이기 위해 상호작용 게임을 사례로 보인다.
탐색기의 센서 영상을 이용하여 최종 표적에 대한 선정을 수동 또는 자동으로 할 수 있는 표적 관리 모의 시스템을 개발하였다. 모의 시스템은 비행체 시스템과 지상 시스템으로 구성하였다. 비행체 시스템은 비행체의 운동역학과 센서 영상을 모의하고 지상 시스템은 표적 템플릿 모의와 지상 제어기를 모의를 수행한다. 비행체의 운동역학은 의사 6자유도를 기반으로 비례항법유도기법을 사용한다. 탐색기의 센서 영상은 알려진 적외선 영상 렌더링 기법을 이용하여 직접 개발하였으며 상용 프로그램과 비교하여 검증하였다. 지상제어기는 사용자 편의를 위해 임무에 관련된 정보를 가능한 많이 전시할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성하였다. 최종적으로 표적 격추 임무 모의를 통해 요구하는 성능에 만족함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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