• 제목/요약/키워드: 영상 텍스처

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에지 밀도 정보를 이용한 회화적 렌더링 (Painterly rendering using density of edges)

  • 이호창;박영섭;서상현;윤경현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.7-15
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    • 2006
  • 회화적 렌더링은 주어진 영상을 가지고 사람이 직접 그린 듯 한 회화적 느낌을 표현하는 것이다. 이러한 회화적 느낌을 표현하기 위한 요소에는 브러시의 굵기, 방향, 질감, 그리고 생성된 브러시가 캔버스에 그려질지 판단하는 기준설정 등이 있다. 본 논문에서는 에지 밀도를 이용해 브러시가 캔버스에 그려질 조건을 설정하는 알고리즘을 제시한다. 에지밀도란 일정 영영에서의 에지의 양을 나타낸다. 기존의 색 차이만을 고려하던 그려질 조건에 에지밀도정보를 추가로 적용하여 대상과 배경을 분리하여 세밀함과 추상함을 동시에 표현할 수 있다. 이와 함께 정적 격자 단위로 그려질 위치를 찾는 것이 아닌 동적 격자 단위로 찾아가는 방법을 사용한다. 그리고 방향 보간을 통한 일관된 브러시의 방향설정을 하고 텍스처를 이용한 사실적인 브러시의 질감표현을 한다. 위의 과정들을 통해 좀 더 사람이 그린것과 같은 오일 페인팅(oil painting) 효과를 얻을 수 있다.

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비디오 영상에서의 비보정 3차원 좌표 복원을 통한 가상 객체의 비디오 합성 (Video Augmentation of Virtual Object by Uncalibrated 3D Reconstruction from Video Frames)

  • 박종승;성미영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.421-433
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    • 2006
  • 본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.

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곡류로 제조한 파베이크 모닝빵의 품질 특성 (The Quality Characteristics of Par-Baked Morning Buns made with Cereals Powder)

  • 김현아;송청락;김용식
    • 한국조리학회지
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    • 제20권6호
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    • pp.102-114
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    • 2014
  • 본 연구는 쌀의 소비를 촉진하고자 섬유소가 풍부한 곡류(현미, 보리, 귀리, 고아미 2호)로 파베이크 모닝빵을 제조하여 밀가루 모닝빵과 품질 특성을 측정하였다. 반죽의 발효율을 75분간 측정한 결과, 밀가루로 만든 반죽이 가장 컸고, 빵의 부피도 밀가루로 만든 모닝빵이 유의적으로 가장 컸다. 무게는 귀리와 고아미 가루로 만든 빵의 무게가 가장 무거웠고, 비용적은 고아미로 만든 빵이 가장 높았으며, 오븐 스프링은 대조군이 가장 높았다. 텍스처의 경도 측정 결과, 고아미로 제조한 모닝빵과 밀가루빵의 경도가 비슷하였으며, 색 측정 결과 명도는 밀가루로 만든 빵이 가장 밝았고, 그 다음이 고아미 모닝빵이었다. 영상 측정 결과, 빵의 껍질의 두께는 보리와 고아미로 만든 빵이 유의적으로 얇았고, 기공의 조밀도는 모든 곡류빵이 대조군에 비해 조밀하였다. 관능검사 결과, 밀가루로 만든 빵이 가장 선호되었고, 곡류로 제조한 빵 중에서는 고아미로 만든 것이 가장 선호되었다.

HCI를 위한 트리 구조 기반의 자동 얼굴 표정 인식 (Automatic Facial Expression Recognition using Tree Structures for Human Computer Interaction)

  • 신윤희;주진선;김은이;;;박세현;정기철
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.60-68
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    • 2007
  • 본 논문에서는 자동으로 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 휴리스틱 정보를 기반으로 설계된 트리 구조를 이용하여 행복, 역겨움, 놀람의 감정과 무표정을 인식한다. 카메라로부터 영상이 들어오면 먼저 얼굴 특징 검출기에서 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 그 후에 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 눈 영역과 비 눈 영역으로 구분한 뒤 눈의 중심 영역과 에지 정보를 기반으로 하여 눈, 눈썹, 입 등의 얼굴 특징을 찾는다. 검출된 얼굴 특징들은 얼굴 표정 인식기에 사용되며 얼굴 인식기는 이를 기반으로 한 decision tree를 이용하여 얼굴 감정을 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 MMI JAFFE, VAK DB에서 총 180장의 이미지를 사용하여 테스트하였고 약 93%의 정확도를 보였다.

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클러스터링 알고리즘의 후처리 방안과 분할된 영역들의 분류에 대한 연구 (A Study of Post-processing Methods of Clustering Algorithm and Classification of the Segmented Regions)

  • 오준택;김보람;김욱현
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권1호
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    • pp.7-16
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    • 2009
  • 클러스터링 알고리즘은 영역들간의 공간정보를 고려하지 않고 사전에 정의된 수만큼의 군집들로 분할하기 때문에 영상의 과분할을 유발하며, 이에 실제적인 응용분야에 적용하기에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 클러스터링 알고리즘에 의해 획득한 군집들을 대상으로 보다 나은 분할결과를 획득하기 위한 후처리 방안으로, 비동질적인 군집의 재분류와 베이시안 알고리즘에 의한 유사영역의 합병알고리즘을 제안한다. 먼저, 클러스터링 알고리즘에 의해 분할된 영상의 군집들에 대해서 가장 비동질적인 군집을 선택하여 이를 나머지 군집들 중 하나로 재분류하며, 최소평균내부거리값에 의해 결정된 군집수만큼 반복적으로 수행된다. 그리고 여전히 존재하는 유사한 인접영역들을 제거하기 위해서 영역간의 Kullbeck-Leibler 거리값을 기반으로 베이시안 알고리즘을 이용한 영역 합병을 수행한다. 마지막으로, 제안한 방법의 유효함을 검증하기 위한 목적으로, 분할된 영역들의 우세컬러와 텍스처 정보를 기반으로 하는 SVM(support vector machine) 기반 영역분류시스템을 설계한다. 실험결과, 제안한 방법은 다양한 실험영상들에 대해서 단계별 더 나은 성능을 보였으며, 분할된 영역들의 분류에서도 효과적인 결과를 보여 제안방법의 유효함을 확인하였다.

슈퍼픽셀의 밀집도 및 텍스처정보를 이용한 DBSCAN기반 칼라영상분할 (A Method of Color Image Segmentation Based on DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) Using Compactness of Superpixels and Texture Information)

  • 이정환
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.89-97
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    • 2015
  • In this paper, a method of color image segmentation based on DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) using compactness of superpixels and texture information is presented. The DBSCAN algorithm can generate clusters in large data sets by looking at the local density of data samples, using only two input parameters which called minimum number of data and distance of neighborhood data. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. Each superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. In this paper, superpixels are generated by SLIC(simple linear iterative clustering) as known popular. Superpixel characteristics are described by compactness, uniformity, boundary precision and recall. The compactness is important features to depict superpixel characteristics. Each superpixel is represented by Lab color spaces, compactness and texture information. DBSCAN clustering method applied to these feature spaces to segment a color image. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulation is carried out to several outdoor images. The experimental results show that the proposed algorithm can provide good segmentation results on various images.

광학적 다중 법선 벡터 기반 훈색(暈色)현상 BRDF 압축 기법 (Optical Multi-Normal Vector Based Iridescence BRDF Compression Method)

  • 유세운;이상화;박종일
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제37권3호
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    • pp.184-193
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    • 2010
  • 본 논문은 생물체 표면에서 번쩍이고 다채로운 색깔의 반사특성을 보이는 훈색(暈色)현상의 양방향 반사율 분포 함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)의 압축방법을 제안한다. 그래픽스 기술에서 훈색 현상의 용어를 보통 이리데센스(Iridescence) 또는 구조적 색상(structural colors)라고 부른다. 이러한 현상의 주요한 특징은 시점에 따라 다채로운 색상과 밝기를 갖는 것이다. 이것을 구현하기 위해 기존의 그래픽스 기술들은 BRDF를 이용한 방법을 사용한다. BRDF 방법은 많은 시점의 영상을 직접 활용하여 사실적인 표현이 가능한 장점이 있지만, 데이터양이 커서 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 훈색(暈色: Iridescence)현상의 BRDF로부터 반사맵을 작성하고, 반사맵을 여러 개의 색상 기반의 동심원으로 반사맵을 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 이때 동심원 1개는 1개의 법선벡터에 의한 반사광의 빔폭을 의미한다. 본 논문에서는 여러 개의 가상의 광학적 법선벡터를 사용하여 울퉁불퉁한 동심원을 합성한다. 그리고 동심원의 중심을 통과하는 한 선분으로부터 1차원 스펙트럼 정보를 취득한다. 제안하는 방법은 BRDF의 막대한 데이터양을 효과적으로 줄여서 단지 1장의 텍스처를 사용하여 사실적인 밝기 차이와 스펙트럼 표현이 가능한 영상기반 렌더링 기법(IBR: image based rendering)으로 사용할 수 있다.

신경망과 Mean-shift를 이용한 눈 추적 (Eye Tracking Using Neural Network and Mean-shift)

  • 강신국;김경태;신윤희;김나연;김은이
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제44권1호
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    • pp.56-63
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    • 2007
  • 본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.