본 논문에서는 현실감 있는 렌더링을 위하여 최근 널리 사용되고 있는 영상 기반 조명(image-based lighting)과정을 실시간으로 처리하기위한 기술을 다룬다. 기존의 영상을 광원으로 사용하는 실시간 렌더링 기법에서는 주로 난반사(diffuse reflection)와 거울 면 정반사(mirror-like specular reflection)을 다루는 반면, 본 논문에서는 기존에 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용하던 퐁 반사 모델(Phong reflection model)을 실시간으로 렌더링 하기 위한 방법을 제안한다. 특히 새로운 방법론 보다는 기존의 방법들을 확장하여 게임이나 실시간 미리보기 등의 응용에서 전통적인 방법으로 제작된 표면 속성을 가지는 기하객체를 보다 사실적으로 렌더링하기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 난반사의 경우에는 기존의 방법과 유사하게 전처리 과정에서 원본 광원 영상으로부터 난반사를 실시간으로 계산하기 위한 영상을 생성하는 방법을 사용한다. 정반사의 경우에도 유사하게 전처리 과정에서 광택도(shininess)에 따른 반사 맵을 미리 생성하고 이를 물체의 광택도(shininess)에 따라서 보간하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 실시간에 비교적 매우 적은 양의 계산과 적은 텍스처 참조를 통하여 영상 기반 조명을 근사할 수 있다.
Undesirable negative image is occurred in photographs taken across partial reflections such as glass window and electronic display. Efficient removing reflections given a single image are in the spotlight in recent researches. This paper discusses and evaluates two published image reflection removal algorithms, and compares the performance of time and quality of those methods with a common dataset. As benchmarking test cases are presented, we propose to modify one of the methods to reduce the run-time with small effects on the similar image quality.
Undesired reflection removal from an image captured through glass window is widely needed with the prevalence of camera. In this paper, we present and implement a reflection removal algorithm, which is specially designed for smart devices. Our implementation requires smart phone application to take two input pictures of the same target, one with flash light on and another with flash light off. Then, we find a flash spot in the picture, match the features to align the input pictures, transform the color space, and finally combine the pictures. As the result, we get a resulting image with removed reflection, achieving the visually pleasant.
본 연구는 타각적 검사장비의 개발을 위한 연구로 PC를 기반으로 Foucault Test (Knife edge Test)를 이용하여 굴절상태의 측정을 목표로 하였다. Knife edge Test를 이용하여 입사광선이 망막에서 반사된 출사광선의 이미지를 CCD 카메라를 사용하여 촬영하고, 그 이미지를 분석하여 반사상의 지름을 측정하여 동공의 크기를 측정하였다. 또한 반사 이미지의 방향으로 굴절상태를 판정하고 반사 이미지의 높이를 측정하여 굴절이상도를 확인하였다. 구면수차는 반사상과 반대방향에 나타나는 부반사 이미지의 명도를 비교하여 측정하였고, 그 크기를 통해 수차값을 계산할 수 있었다.
눈의 cornea, crystalline의 reflection pattern을 알기 위해 matrix를 이용하여 image의 위치, size를 이론적으로 계산하였고, 3개의 light source와 reflex camera를 이용하여 reflection pattern를 측정할 수 있는 system을 만들었다. 단일 광원을 이용하여 retina에서 반사 pattern으로부터 눈의 원시 및 근시 등을 측정하였고, 2개의 광원을 이용한 reflection pattern으로부터 cornea, crystalline의 curvature를 측정하였다.
A reflection-type three-dimensional (3D) screen using retroreflector is proposed to improve the visibility of a projected 3D image while keeping its perspective. For the projection-type 2D display, the diffuser is used to represent the 2D scene, overcoming the limitation of the aperture of the projection lens set. If the diffuser is adopted for the projected 3D image, only 2D images sectioned and blurred should be displayed on the screen. The proposed screen can make the 3D image with the aperture limitation visible to be applied to the 3D image projection systems. The feasibility of the proposed screen is verified by experiments.
초음파 CT는 시기적으로 가장 빨리 X-ray CT와 함께 연구되어 왔으나 인체내의 투과성, 난반사, 긴파장등에 의해 실용화가 아직은 요원하다. 초음파 CT는 크게 Time of flight (TOF)CT, Attenuation CT, Reflection CT, Diffraction CT등으로 나눌수 있다. 초기에는 TOF CT, Attenuation CT의 연구가 주로 이루어 졌으나 투과의 문제로 인하여 실제로는 유방의 진단에 국한되고 있다. Reflection CT는 초음파의 특성상 실용화가 가장 쉬우나 Transducer 크기등의 문제로 연구가 지연되고 있다. Diffraction CT는 모든 초음파 CT의 특성을 갖고 있으며 현재에 실용화는 요원한 실정이다. KAIST에서는 TOF CT와 Reflection CT의 특징을 결합한 초음파 CT를 연구 발표한 바 있다. 3-D Image은 지금까지의 초음파진단장치에서 표시하는 2-D Image가 갖고 있는 제반의 문제들을 극복하기 위해 현재 KAIST에서 활발히 연구가 진행중에 있다.
In this paper, we propose a simple algorithm to calculate the number of passing cars at night by using an image processing sensor for digital black and white images with 256 tone levels. To recognize cars, we capture their head lamps. The reflection of the head lamps is one of the most troublesome factors in recognizing cars. The main problem in this paper is how to recognize cars under the influence of the reflection of the head lamps especially in rainy days. In general, the image of a head lamp is nearly circular and the reflection is long and narrow. On the difference of these forms, we can exclude the reflection in our proposed algorithms For real-time operation and simple calculation, we recognize the existence of cars using fifteen lines with 256 tone levels. In the experimental application on a road, the recognition rate of a real-time operation is more than 90%. Moreover, we will also explain briefly how to recognize passing cars for 24 hours.
Reflection considered as the view disturbing noise in optical systems, such as stereo camera in autonomous vehicles especially in night. Reflection caused by the street light or due to rainwater under adverse weather conditions. A blur image detected by the camera that results in wrong guidance to vehicle for detecting its track. A vehicle guidance approach through stereo vision can be same in day and night time. However it cannot be guided with same image analysis due to diverse illumination conditions. We develop the technique that shows its efficacy with illustrations of reflection removal off the camera lens and vehicle tracking control.
This study investigated elementary school teachers' understanding of the image formation by converging lens, pinholes camera, mirror and water. In each case teachers were asked to draw the ray diagram to indicate the position of the image. Teachers' ray diagrams were analyzed in accordance with the scientific process of image formation. Results of analysis showed that teacher's conceptions were classified into five levels for each situation. And most of the teachers were in level 3 and level 4 in each case. Because they had difficulties in the appling scientific conception(propagating path of light, diffused reflection from each object point, role of the eye, ray tracing) to finding location of image. Also most of teachers didn't know how to apply the law of reflection and refraction to each situation. The study finally discussed the teacher training program of the optical image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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