본 논문은 세일리언시 밀도에 기반한 스트로크의 단계별 세부묘사(Level of Detail:LOD) 표현 알고리즘을 제안한다. 회화적 렌더링에서 스트로크 LOD는 주된 대상에 대한 관찰자의 시선을 집중시키며 표현의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가진다. 이를 위해 세밀하게 묘사된 부분과 추상적 묘사가 될 영역을 구분할 필요가 있다. 본 논문에서는 세일리언시 분포를 기준으로 공간 분할 후, 그 데이터에 기반하여 세밀한 표현의 정도를 제어한다. 세일리언시 분포가 높은 영역은 작가가 표현하고자 하는 주된 대상으로 가정하여 세밀한 묘사가 되도록 하며 밀도가 낮은 영역은 상대적으로 추상적인 표현을 한다. 우리의 알고리즘을 통해 쉽고 명확하게 스트로크 LOD를 제어, 표현 할 수 있다.
프랑스의 신인상파 화가 쇠라(Seurat)는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 개발하였다. 점묘화는 캔버스에 작은 브러시 스트로크로 가득 채워서 그림을 그리는 방식이다. 이렇게 그려진 그림을 멀리 떨어져서 보면 각각의 브러시 스트로크는 보이지 않고, 혼합된 색상으로 보이게 된다. 이것을 색상의 병치혼합이라고 불린다. 본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 회화적 렌더링기법을 제안한다. 우리는 점묘화에 나타나는 무수히 작은 점들을 자연스럽게 표현하기 위해서 왕타일링(Wang Tiling)기법을 활용한 계층적인 점 구조를 제안한다. 또한 신인상파의 팔레트 사용방법을 기반으로 사용자가 정의한 안료로 표현가능 한 팔레트를 설계한다. 마지막으로, 우리는 설계된 팔레트를 기반으로 계층적인 점구조로 샘플링 된 입력영상을 점묘 화가들이 했던 방식을 사용하여 병치혼합 시킴으로써 최종결과영상을 얻게 된다.
This paper presents a brush stroke direction creation method to distill painterly expressions from picture images. In actual paintings, each brush stroke has the same directionality in one segmented area. but directionality changes in the area of image border edges. This study employed the following methods to implement the directionality of the brush stroke area by: (1) detecting edge in input images, (2) region splitting and merging based on quad-tree division method, and (3) composing a direction map to create brush strokes with the same directionality in the segmented area. The results of the implementation enabled the simulation of the directionality of the stroke area shown in actual paintings.
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.
본 논문은 신인상주의(Neo-impressionism)의 분할적, 점묘적인 화풍을 표현하기 위한 회화적 렌더링(painterly rendering)의 알고리즘과 그 구현 방법을 다루고 있다. 논문에서 제시하는 알고리즘은 한 장의 영상을 입력으로 하여, 신인상주의 화가인 쇠라(Georges Seurat)나 시냑(Paul Signac)의 점묘화 같은 느낌을 주는 결과 영상을 만들어 낸다. 결과 화면은 두 단계로 구성되며 입력 영상에서 색을 분할된 영상, 색이 분할된 영상을 이용하여 브러시 스트로크를 생성하여 적응시킨 결과 영상으로 이루어진다.
본 논문은 회화적 렌더링에 있어서 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 전류가 흐르는 도선 주위에는 자기장이 생성된다는 물리적 이론을 기초로 자기장 모델의 벡터를 생성한다 이 모델을 이용하여 원형(circular) 스트로크나 방사형(emissive)의 벡터 필드를 만들어 내고 스트로크에 적용함으로써 고흐와 같은 화가의 브러쉬 기법을 효과적으로 표현할 수 있다.
회화적 애니메이션은 비디오 동영상을 이용하여 손으로 그린 듯 한 회화적 느낌을 표현하는 방법이며 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하는 것이 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 프레임 간 브러시 스트로크의 일관성을 유지하기 위한 모션 맵 생성을 제안한다. 모션 맵이란 모션이 발생한 에지 위치를 기준으로 해서 모션 정보를 더함으로써 프레임 간 에지가 움직이는 영역을 말한다. 본 논문에서 사용한 모션 추정 방법은 광류 (optical flow) 방법과 블록 기반 방법을 이용하였으며 여러 가지 모션 추정 방법을 통해서 얻은 모션 정보 ( 방향과 크기 ) 중 신호 대 잡음비 (PSNR)가 가장 큰 방법을 최종 모션 정보로 선택하여 모션 맵을 생성하였다. 생성된 모션 맵은 다음 프레임의 덧칠 부분을 결정해 준다. 손으로 그린 듯 한 회화적 느낌을 표현하면서도 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하기 위해서 브러시 스트로크의 방향을 결정해주는 강한 에지에 대해서만 모션 정보를 적용하였다. 또한 다중노출기법과 소스 영상과 캔버스간의 차이 맵을 이용하여 프레임 간 플릭커링 현상을 줄이고자 하였다. 구조적 일관성을 유지하기 위해 국부 기울기 보간법 (local gradient interpolation)을 이용하여 브러시 스트로크 간 방향의 일관성을 유지하였다.
본 논문에서는 점묘화를 생성하기 위한 회화적 렌더링 기법을 제안한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 그리고 입력영상을 영상분할 기법을 이용해 공간적 구도를 잡고 각 분할 영역의 관계를 고려해 색상을 할당한다. 각 할당된 색은 보색과 함께 정의된다. 각 분할영역은 해당영역에서 표현될 수 있는 색상의 작은 점묘 브러시 스트로크로 렌더링이 된다. 이때 입력영상의 밝기정보를 유지할 수 있도록 점묘 스트로크는 색상이 결정된다. 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.
본 논문에서는 브러시 스트로크 프로파일을 이용한 새로운 스트로크 기반 표현기법을 소개한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 이미지 검색기법에 기반하고 있으며 단순하지만 다양한 페인팅 스타일을 생성할 수 있는 유연성과 확장성이 있는 알고리즘 이다. 이를 위해 우리는 실제 스트로크 데이터를 수집하여 구축한 확장 가능한 데이터베이스를 사용한다. 그리고 인력영상을 데이터베이스에 있는 스트로크의 조합으로 재생산 한다. 이때 적합한 스트로크를 결정하는 검색 프로세스와 검색된 스트로크를 캔버스에 그릴지 말지를 판단하는 판단 프로세스를 알고리즘에 포함시킨다. 또한 우리는 물리적인 시뮬레이션 없이 사용할 수 있는 시각적 효과가 좋은 효율적인 브러시 스트로크 모델 및 표현기술을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다양한 사용자 파라미터를 제어함으로써 다양한 회화적 작품의 변이를 만들어 낼 수 있고 스트로크 데이터베이스의 구성을 변경함으로써 다양한 회화적 매체의 스타일을 갖는 결과물을 생산할 수 있는 확장성 있는 프레임워크를 제공한다.
본 논문에서는 점묘주의에서 화가들이 사용했던 색상이론을 기반으로 색상병치의 특징 및 패턴을 분석하고 얻어진 분석 데이터를 회화적 렌더링에 적용해 점묘화를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 점묘화의 병치를 분석하기 위해서, 실제 작품에 나타나는 스트로크의 색상을 추출하고 그 색상의 분포도를 잘 알려진 확률분포함수와 적합도 검정을 통해 최적의 분포도 함수를 얻는다. 이러한 분포도 함수를 이용해 색상 병치를 함으로써 2D 입력영상을 점묘화풍의 영상으로 효과적으로 변환할 수 있었다. 우리의 연구는 실제 작품을 통해 얻어진 데이터를 사용함으로써 보다 신뢰성이 있으며 합리적이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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