본 논문에서는 객체의 인식성을 높이기 위해 가상의 지역 광원을 사용한 카툰 렌더링 기법을 제안한다. 지역 광원은 각 메쉬의 기하 정보를 분석하여 배치되며 객체의 지역적인 음영 대비를 증가시켜 객체의 모양과 특정이 눈에 잘 띄도록 한다. 하지만 지역 광원을 사용한 쉐이딩 기법은 객체의 일부 영역에서 갈라지고 불연속적인 음영을 만들어 이미지의 질적 하락을 초래한다. 이러한 현상을 막기 위하여 곡률과 샐리언시의 개념을 사용하여 영역의 특성에 따라 차등적으로 지역 광원을 객체에 적용하였다. 곡률은 해당 영역의 기하적 특성을 구분하여 지역 광원에 의한 음영 대비 증감을 조정하고, 샐리언시는 영역의 중요도를 판별하여 곡률이 쉐이딩에 미치는 가중치를 조절한다.
As interest in traffic safety increases, research on autonomous driving, which reduces the incidence of traffic accidents, is increased. Object recognition and detection are essential for autonomous driving. Therefore, research on object recognition and detection through traffic image big data is being actively conducted to determine the road conditions. However, because most existing studies use only daytime data, it is difficult to recognize objects on night roads. Particularly, in the case of a light source object, it is difficult to use the features of the daytime as it is due to light smudging and whitening. Therefore, this study proposes Yolo based light source object detection for traffic image big data processing. The proposed method performs image processing by applying color model transitions to night traffic image. The object group is determined by extracting the characteristics of the object through image processing. It is possible to increase the recognition rate of light source object detection on a night road through a deep learning model using candidate group data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.671-674
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2007
현재 다양한 분야(영화, 광고, AR 등)에서 영상합성 기법이 많이 사용되고 있다. 실제 영상에 가상의 객체를 합성하거나 가상의 환경에 객체를 합성하는 경우 등 영상과 객체간의 사실적인 합성결과를 얻기 위해서는 실제 환경에 적용된 광원의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실 세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 이용하여 실 세계의 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 LDR(Low Dynamic Range) 영상으로부터 실 세계정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR 영상을 생성한다. HDR 영상을 가시화 한 후 영상에 나타나는 밝기 값을 기반으로 영상을 분할하고 분할된 영상들이 나타내는 빛의 세기에 비례하여 방향성 광원을 추정한다. 추정된 조명조건을 이용하여 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 결과를 얻을 수 있으며 소수의 광원을 추정함으로써 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강 현실 분야에도 적용할 수 있다. 또한 분할된 영상들로부터 광원을 추정하기 때문에 각각의 영상들이 오브젝트에 나타내는 조명효과도 확인할 수 있다.
This paper presents a practical method to estimate the directions of light sources in real environment, using a mirror sphere placed on a set of known natural features in augmented reality. For the stable result of static lighting, we take the multiple images around the sphere and estimate the principal light directions of the vector clusters for each light source in realtime. We also estimate the moving illuminant for changes of the scene illumination, and augment the virtual objects onto the real image with the proper highlighting and shadows. The proposed method of this paper can be applied to augmented reality visualization without any previous information respecting the environmental illuminations.
In this paper, we present new cel shading technique using local light that increases local contrast for apparent shape depiction. To convey detail and overall shape, we employ virtual local light to represent cubic effect and local shape. Moreover, we control increase of local contrast using curvature as complexity and curvature as importance to adapt depicted local shape to feature of each area. Our technique depicts shape well wherever global light is.
An area light source in the three dimensional space shines past a scene polygon, to generate two types of shadow volumes for each scene polygon, i.e., one with partial occlusion and the other with the complete occlusion. These are called, penumbra and umbra, respectively. In this paper, consider the problem for computing the umbra of a convex polygon from convex quadric light sources such as circles, ellipses, spheres, ellipsoids and cylinders. First, we give characteristics of the boundary surfaces of the umbra and then propose an algorithm for generating the umbra using them.
Kim, Kang-Yeon;Lee, Jae-Y.;Yoo, Jae-Doug;Lee, Kwan-H.
한국HCI학회:학술대회논문집
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2006.02a
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pp.1222-1227
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2006
본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.493-495
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2002
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.
We propose a deep learning-based method that can estimate an appropriate lighting of both indoor and outdoor images. The method consists of two networks: Crop-to-PanoLDR network and LDR-to-HDR network. The Crop-to-PanoLDR network predicts a low dynamic range (LDR) environment map from a single partially observed normal field of view image, and the LDR-to-HDR network transforms the predicted LDR image into a high dynamic range (HDR) environment map which includes the high intensity light information. The HDR environment map generated through this process is applied when rendering virtual objects in the given image. The direction of the estimated light along with ambient light illuminating the virtual object is examined to verify the effectiveness of the proposed method. For this, the results from our method are compared with those from the methods that consider either indoor images or outdoor images only. In addition, the effect of the loss function, which plays the role of classifying images into indoor or outdoor was tested and verified. Finally, a user test was conducted to compare the quality of the environment map created in this study with those created by existing research.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.179-181
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2016
조명이 객체에 균일하지 않은 세기의 빛을 제공하는 문제는 조명의 하드웨어 설계에서 해결해야 할 문제 중 하나였다. 본 논문에서는 객체가 받는 특정 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 균일한 밝기의 영상으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기가 균일하지 않은 특정 조명에서 획득한 영상과 밝기가 균일한 일반 조명에서 획득한 영상을 이용한다. 우선 균일하지 않은 특정 조명에서 컬러필터나 다른 광원을 이용해서 특정 조명의 밝기를 기준으로 객체의 반사 스펙트럼을 복원한다. 복원한 반사 스펙트럼을 균일한 조명의 스펙트럼 특성으로 스펙트럴 재조명을 하여 두 영상간 밝기의 차이를 비교한다. 이 비교를 통해 특정 조명에서 획득한 영상의 밝기를 보정하고 보정 결과 비교를 통해 보정이 잘 되었음을 확인할 수 있다. 이 결과를 통해 특정 조명의 하드웨어 설계의 어려움을 줄일 수 있을 것으로 기대 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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