본 논문에서는 volume rendering 기법을 이용하여 2차원 MRI 영상들을 합성하여 3차원 영상 만들 때 보다 해상도를 높이기 위한 개선된 sampling방법을 소개한다 2차원 슬라이스 영상들이 3차원으로 재구성할 때 voxel 기반으로 렌더링을 하기 때문에 오브젝트의 내부 영역까지도 볼 수 있는 것이 volume rendering의 가장 큰 장점이다. 따라서 영상을 재구성하는 과정에서 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 공간 해상도를 향상시키면 보다 명확하게 오브젝트 내부 정보를 살펴 볼 수 있다. 본 논문에서는 nearest neighbor 이나 linear 같은 interpolation으로 sampling한 방법보다 cubic interpolation을 3차원 공간에서 적용 시켜서 보다 resampling이 잘 되도록 하여 해상도를 향상시켜 보았다. 이렇게 향상된 Interpolation 적용시켜서 렌더링할 때 얼마나 오브젝트 내부 영역이 잘 가시화가 되었는지 transfer function을 적용시켜서 오브젝트 내부 정보를 렌더링 해보았고, 임의의 축으로 오브젝트을 잘라서 2D 단면 영상으로 출력해 보았다. 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 resampling을 하면 영상 해상도가 개선되었음을 볼 수 있었다.
최근 컴퓨터 그래픽스 분야에서 3차원 렌더링은 영화 제작, 광고, 인테리어 시뮬레이션, 의료 영상 등 많은 분야에서 중요하게 사용되고 있으며 기술의 발달로 인해 그 사실성이 매우 높아지고 있다. 또한 렌더링 기술의 발달과 하드웨어의 비약적인 발전에 의해 실시간 게임 등에도 물리 기반 3차원 렌더링 기법들이 응용되어 사실성을 더해 가고 있다. 그러나 영화 제작 등에 사용될 수 있는 정도의 고품질 영상을 생성하기 위해 아직 적지 않은 시간을 필요로 하는 한계를 가기고 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 공간에 만들어진 복잡한 장면에 대하여 고품질 영상의 매우 중요한 요소 중의 하나인 물리 기반 전역 조영을 빠른 시간 안에 사실적으로 생성할 수 있는 렌더링 기법을 제안한다. 특정 제약 속에서 빠른 계산을 가능하게 하는 프로그래밍 가능한 그래픽스 하드웨어를 사용하여 물리 기반 전역 조영 알고리즘을 가속하고 포톤 매핑 기법을 적용한 광선 추적법 기반에서 효과적으로 동작할 수 있도록 렌더링 시스템의 구조를 최적화 하였다.
본 논문에서는 지상파 DMB에서의 DIBR(깊이 영상 기반 렌더링) 기반의 3차원 서비스를 위한 깊이 영상 전처리 방법을 제안한다. 지상파 DMB 환경에서의 3차원 서비스는 HD급 화질의 3차원TV와 달리 작은 화면을 통해 3차원 영상이 출력되고, 3차원 영상의 전송량에 제약이 따르기 때문에 DIBR을 이용한 3차원 서비스 모델이 주목 받고 있다. 그러나 DIBR을 이용하여 3차원 서비스를 하는 경우에 획득된 깊이 영상을 그대로 사용하게 되면 비 폐색 영역으로 인한 홀이 발생하게 되고, 깊이 영상의 연속성으로 인해 객체 내에 홀이 발생되는 문제점을 가지게 된다. 이에 깊이 영상이 가지는 값을 화소의 이동거리와 특성에 따라 같은 값으로 조절하여 객체 내에 발생되는 홀의 수를 감소시키고, 경사도 방향 기반 평활화 필터를 이용하여 깊이 영상의 비연속성을 줄여 홀을 분산시킴으로서 렌더링된 3차원 영상의 입체감을 유지하면서 화질을 향상시켰다.
비사실적 렌더링(NPR; Non-Photorealistic Rendering)은 2차원 영상과 3차원 모델을 대상으로 하는 방법이 다르며 각각의 대상에 NPR을 적용하여 두 콘텐츠를 혼합하면 이질감이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 객체와 영상에 있어서 각각의 대상에 카툰 및 스케치와 같은 비사실적 효과를 적용하여 조화롭게 혼합하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 2차원 영상의 데이터를 분석하여 컬러 분포 특징을 얻고 이를 이용하여 실사 영상이나 3D 객체의 컬러 수를 줄인다. 단순화된 컬러맵과 윤곽선 에지 데이터로부터 비사실적 렌더링을 실시한다. 컬러맵 정보의 추출 및 적용 과정에서 자연스러운 장면 연출을 위해서 영상분할 과정이 필요하다. 그러나 영상분할 기법은 많은 연산을 필요로 한다. 특히 크기가 큰 입력에 대해서는 비사실적 렌더링에 많은 시간이 소요된다. 처리 시간이 많은 영상분할의 고속화를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬 컴퓨팅을 할 수 있는 GPGPU(General-Purpose GPU)를 사용한다. GPGPU의 사용으로 알고리즘의 수행속도를 크게 개선하였다. 또한 영상분할 후 단순화된 컬러를 추출하여 일련의 컬러맵을 생성한 뒤 3D 객체에 NPR을 적용할 때 추출해낸 컬러맵을 적용하여 2차원 영상과 3차원 객채 간의 이질감을 줄이고 조화롭게 하였다.
본 논문에서는 2D-3D 변환 후, 입체감 수정에 관련한 피드백 시스템과 그에 맞게 적용되는 적응적 관계식을 제안한다. 2D-3D 변환을 통해 우선 깊이 영상을 생성하고 이를 이용하여 깊이 영상 기반 렌더링(DIBR)을 통해 수평방향의 이동을 계산하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 그러나 깊이 정보 기반 렌더링 후 사용자 선호에 따라 입체감을 수정할 필요가 있을 때 깊이 영상을 재생성 해야 하는 문제점이 발생하며 이를 극복하고자 피드백 시스템을 통한 두 개의 조절 파라메터를 소개 한다. 즉, 'Pull-in'혹은 'Push-away'의 입체감을 조절 할 수 있는 시차 이동식을 제안한다.
본 논문은 수묵화 기법에 의한 3차원 영상을 하드웨어 가속을 이용하여 실시간 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 수묵화에 관한 비사실적 렌더링의 연구는 2D 혹은 2.5D 수묵화 드로잉 시스템에 초점이 맞추어 왔었다. 이들 시스템들은 사용자의 세밀한 붓 터치 입력이 필요하고 2D 혹은 2.5D의 수묵화 영상만을 생성해 낼 수 있었다. 본 논문에서는 3차원 수묵화를 위한 자동화된 렌더링 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 별도의 사용자 입력을 받아들이지 않고 임의의 3차원 모델을 받아들여 이를 기반으로 3차원 수묵화 영상을 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 2D 드로잉 기법에서 벗어나 3D 수묵화 효과를 위한 새로운 모델링 과정을 제안한다. 2차원 기법을 3차원으로 확장 적용하는 데에는, 차수 증가와 더불어 계산량이 증가하여 결과 영상물을 얻기까지 많은 처리 시간이 요구되는 난점이 있다. 본 논문에서는 동양화 풍의 3D 게임과 가상 현실 환경에 적합한 실시간 렌더링을 위하여 상용 그래픽스 하드웨어 가속 기능에 기반한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 그리하여 결과 영상물의 품질, 실시간 처리 능력 그리고 상용성을 동시에 만족시키고자 한다.
영상기반 모델링 및 렌더링의 주된 흐름중의 하나는 plenoptic function을 어떻게 구현할 것인가에 집중되고 있다. 본 논문은 임의의 위치에 배치된 파노라마 군을 이용하여 plenoptic function을 구현하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 우선 간단한 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 주변 환경에 대한 개괄적인 깊이 정보를 추출한 뒤, 이를 이용하여 파노라마 영상 데이터를 보정/보간하여 새로운 시점에서의 렌더링을 수행한다. 본 기법을 사용한 결과 실시간에 부드러운 네비게이션을 구현할 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 삼차원 장면을 다시점 텍스처와 깊이맵을 이용해 표현하고 이를 부호화하는 기법을 제안한다. 이를 위해 입력 다시점 데이터를 압축된 텍스처 및 깊이맵쌍 포맷으로 변환하고 제안한 코덱인 X-Codec을 통해 손실을 최소화하면서 부호화 효율을 향상시킨다. 우선 제안한 부호화 시스템은 다시점 색상과 깊이영상을 입력으로 사용하므로 기존의 기하학 기반 렌더링 기법과 달리 렌더링 속도가 장면의 복잡도가 아닌 입력 영상의 해상도에 따라 좌우된다. 또한, 영상을 블록 단위로 나누어 부호화와 복호화를 수행하기 때문에 임의 영역 접근이 용이하고 그래픽스 프로세싱 유닛을 이용한 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과 제안한 방법은 다시점 데이터를 이용한 다시점 렌더링, 선택적 복호화, 깊이정보를 이용한 삼차원 장면의 조작 등 다양한 기능을 동시에 제공하므로 대용량 데이터로부터 삼차원 장면을 탐색하는 그래픽스 응용에 유용하다.
영상 기반 렌더링에서 평면에 투영된 사영 영상만을 가지고 3 차원 영상을 재구성 하는 여러 가지 모델링 기법들이 연구되어 왔다. 4D Plenoptic Function 을 사용하는 Light Field Rendering 이나 Lumigraph 방법은 여러 개의 영상으로 새로운 시점의 영상을 생성하는 기법이다. 이러한 방법은 사용자가 가상 세계에서의 항해를 가능하게 하고 2 차원의 정보만으로 3 차원 환경을 구성 할 수 있다. Concentric Mosaic, Plenoptic Stitching, Sea of Image 등은 Light Field 를 이용하여 사용자가 여러 가지 환경에서 항해할 수 있게 하는 기법이다. 특히 Takahashi 는 도시의 거리와 같은 대규모 환경에서의 항해에 관한 연구를 발표하였다. 단일 경로를 따라 파노라마 영상을 획득한 다음 Light Field 방법을 사용해서 새로운 시점의 영상을 생성한다. 하지만 대규모 환경에서 사용자가 이동할 수 있는 경로의 범위는 매우 넓고 경로를 따라 조밀하게 파노라마 영상을 획득해야 하기 때문에 데이터의 양이 많아지고 영상획득의 어려움이 있다. 이러한 단점으로 인하여 참조 영상의 네트워크 전송 시에 네트워크의 부하가 증가될 수 있다. 본 논문에서는 Takahashi 의 방법을 기본으로 파노라마 영상 모핑 방법을 이용하여 임의 시점 (Arbitrary View)의 영상을 렌더링 하는 방법을 제안한다. 파노라마 영상의 획득 간격을 비교적 크게 하면서 파노라마 영상 모핑 기법을 이용하여 중간 영상을 생성한 후 Takahashi 의 방법을 사용하여 임의 영상을 생성하는 방법이다. 적은 수의 파노라마 영상으로 비교적 좋은 임의 시점의 영상을 재구성 할 수 있었다.
본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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