최근 비실사(Non-Photorealistic Rendering) 기법은 3차원 그래픽의 추상화를 통해 사용자와의 원활한 커뮤니케이션을 이끌어 낼 수 있다는 점에서 않은 주목을 받고 있다. 비실사 기법 중에서도 실루엣 에지 렌더링은 3차원 객체의 에지를 찾아내고 디스플레이 하는 것으로 다양한 비실사 기법의 기반을 이루는 연구이다. 또한 실루엣 에지 렌더링은 기법의 변화를 통해서 선의 미를 살리는 수묵화 효과를 이뤄낼 수 있다. 본 논문은 다중 폴리곤 처리를 이용한 실루엣 에지 렌더링 기법을 제안하며 이를 사용하여 수묵화 기법의 효과를 보여준다. 다중 폴리곤 처리를 통한 실루엣 에지 렌더링 기법은 구현이 간단하고 여러 가지응용이 가능하다는 장정을 가지고 있다. 이 변화된 기법을 통해서 사용자는 3차원 객체에 수묵화 기법을 다양하게 적용할 수 있게 된다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.
섀도우 매핑 알고리즘에서 섀도우 맵이 확대되면 계단형 섀도우 실루엣이 나타난다. 본 논문에서는 재구성된 실루엣을 이용하여 소프트 섀도우를 생성한다. 먼저 섀도우 실루엣은 선형 또는 2차 곡선 모델을 기반으로 한 서브 텍셀 엣지 검출 방법을 통해 확보한다. 그리고 적분을 이용하여 정확한 섀도우 밝기의 평균을 얻기 위해 적분 기반 섀도우 필터링 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 상기 과정을 통해 앨리어싱 현상이 두드러지는 실루엣을 효과적으로 제거하며 소프트 섀도우를 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다.
3차원 모델을 바탕으로 실루엣 에지를 찾아 디스플레이 해주는 대부분의 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. NPR(nonphotorealistic rendering)에서 가장 초점을 두는 것은 컴퓨터로 렌더링된 결과가 사람이 그린듯한 효과를 줄 수 있느냐에 있다. 기존에 연구된 대부분의 시스템들은 사람이 그린듯한 효과를 주기 위해 물체의 표면에 대한 텍스츄어(Texture)와 어두운 정도, 그리고 스트록(Stroke)을 표면의 윤곽에 맞도록 그리는 많은 기법들을 소개해 왔다. 본 논문에서는 NPR 표현의 가장 기본이 되는 실루엣 에지 추출에 초점을 두고 추출한 실루엣 에지에 대해 파라미터화된 브러쉬 함수(Parameterized Brush Functions)를 적용하여 다양한 스타일로 디스플레이할 수 있는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
최근 3차원 그래픽 기법 중에서도 비실사(Non-Photorealistic Rendering) 기법은 3차원 그래픽의 변형을 통해 사용자와의 원활한 커뮤니케이션을 이끌어 낼 수 있다는 점에서 많은 주목을 받고 있다. 비실사 기법에서는 실루엣 에지를 찾아내고 디스플레이 하는 것이 중요한 과정이며 여러 가지 연구가 행해지고 있다. 지금까지 실루엣 에지 렌더링 연구는 데스크탑 플랫폼에서는 많이 이루어졌지만 모바일 기기에서의 구현을 위한 노력은 부족하였다. 본 논문은 모바일 기기 환경에서의 비실사 기법 적음을 위한 실루엣 에지 렌더링 기법을 제안한다. 모바일 기기 환경에서의 부족한 리소스와 폴리곤 제한을 극복하기 위하여 기존 연구보다 폴리곤 연산의 숫자를 감소시키는 기법을 제시하였다. 이 기법의 적용은 모바일 기기에서의 렌더링 프레임률을 높여주어 원활한 비실사 기법 적용에 도움을 준다.
본 연구에서는 대구에서 활동하고 있는 모델과 심미적인 안모를 가졌다고 추천받은 68명의 젊은 여성을 대상으로하여 두부X-선 사진, 정모 사진과 측모 실루엣 사진을 채득하였다. 두부X-선 사진의 연조직 측모선만을 사용한 3명씩의 측모 실루엣을 FH plane이 평행하게 한장에 그려서 제작한 사진을 경북대학교 미술학과 재학생 7명과 교정 전공의 15명에게 평가하게 하였으며 정모 사진은 교정 전공의만 평가하게 하였다. 아주 좋은 경우를 9점, 좋은 경우를 7점, 보통인 경우를 5점, 좋지 않은 경우를 3점으로 처리토록 하였다. 측모 실루엣에서 교정 전공의와 미대생의 심미안간의 상관관계, 교정 전공의가 평가한 정모와 측모의 심미성간의 상관관계, 교정 전공의가 평가한 측모 실루엣의 평균 점수가 5점 이상인 38명의 측모 계측항목과 측모 심미성간의 상관관계를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 측모 실루엣에서 교정 전공의와 미대생의 심미안간의 상관관계는 유의성있게 나타났다(r=0.67, P=0.0001). 2. 교정 전공의가 평가한 정모와 측모의 심미성간의 상관관계는 유의성있게 나타났다(r=0.26, P=0.0381). 3. 측모 실루엣과 상관관계가 유의성있게 나타난 항목은 Na-Pog to N', BNV to Pog', BNV/B'-Pog', Ls-Li-Pog', Li-B'-Pog', Z angle이었다(P<0.05). 4. 측모 계측항목의 평균치 및 표준편차를 구하였다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
동작은 유아의 신체적, 사회적, 인지적 발달에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 유아의 신체에 적절한 동작 추정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동작교육에 필요한 동작 중에서 걷기, 뛰기, 앙감질의 이동동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기의 비이동 동작을 대상으로 한다. 제안된 시스템은 두 대의 카메라에서 획득된 프레임에서 조명 보정, 배경 제거, 모폴로지 실행 등의 과정을 통해 실루엣을 추출한다. 실루엣 특징으로 면적, 가로세로 비율, 발의 위치, 7개의 Hu moments를 사용한다. 또한 지역 특징으로 실루엣을 $5{\times}3$으로 나누어 각 영역의 면적과 움직임을 사용한다. 동작 추정을 위해서, 추출된 특징에 확률 전파를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 마커없이 유아들의 기본 동작을 추정함으로써 동작교육을 위한 가상 학습공간에서 실감형 인터페이스로 사용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
본 논문에서는 2D 실루엣 영상을 컨벡스 형태의 중첩으로 분할시키는 방법을 제안한다. 컨벡스 형태는 2D 실루엣 영상을 분해하기 위한 기본적인 구조를 제공하는데 사용된다. 컨벡스 형태를 얻기 위하여 포아송 방정식을 이용하였다. 연속적인 포아송 방정식을 적용시킴으로써 다양한 형태의 컨벡스 형태를 얻을 수 있으며, 전 실루엣 영역으로 확장하여 여러 개의 컨벡스 형태를 얻을 수 있다. 얻어진 컨벡스 형태를 중첩시키면 원래의 실루엣 영상을 얻을 수 있다. 알고리즘은 분해, 머징, 필터링 및 타협 과정을 통하여 순서적으로 실행된다. 제안된 알고리즘은 다양한 실루엣 영상에 적용하여 그 타당성을 알아보았다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 복잡한 형태를 갖는 영상을 단순한 컨벡스 형태의 조합으로 분해시킬 수 있어서 영상을 표현하는데 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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