본 논문에서는 GPU와 스텐실 버퍼(stencil buffer) 및 깊이 버퍼(depth buffer)를 이용하여 가려진 픽셀들을 렌더링 단계 이전에 건너뛰는(skipping) 방법을 제시하고자 한다. 그래픽 카드에 기본적으로 제공되는 기능인 깊이 및 스텐실 버퍼 검사(depth & stencil buffer test)를 이용하여 이진 차폐 맵(binary occlusion map)을 만들고 이를 재사용하여 가려지는 부분의 픽셀들을 효과적으로 건너뛰게 하는 방법이다. 전체 볼륨 데이터는 팔진트리(octree) 구조를 가진 서브볼륨들로 나뉘어 저장되며 시점에 가까운 서브볼륨부터 렌더링에 사용된다. 서브볼륨들을 차례로 렌더링하면서 차폐 맵을 갱신하게 하면, 멀리 있는 서브볼륨들을 렌더링할 때 이미 가려진 픽셀들을 렌더링에서 제외할 수 있다.
3D 컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 매우 중요한 요소이다. 그림자가 없으며 물체와 물체간의 정확한 위치를 파악하기가 어렵기 때문이다. 즉 물체가 다른 물체에 바로 붙어 있는지 조금 떨어져 있는지를 알아내기가 곤란한 것이다. 이러한 그림자의 중요성에도 불구하고 현존하는 3D 가속 하드웨어들은 그림자의 생성을 전혀 지원하지 못하고 있다. 또한, 이것을 보완하기 위해 많은 그림자 생성 알고리즘들이 제시되었지만 모두 그 한계가 명확하였다. 많은 그림자 생성 기법 중 텍스춰 하드웨어를 이용한 그림자 지도 기법은 광원과 물체가 고정되어 있을 경우 매우 빠른 속도로 그림자를 생성시킬 수 있지만 과원이나 물체가 움직일 경우에는 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 그림자 지도 기법에 영상기반 렌더링 기법을 적용하여 실시간으로 그림자를 생성하고자 하였다. 본 논문의 기법은 매우 많은 메모리를 필요로 하기 때문에 데이터를 적당히 샘플링하여 웨이블릿 기반 압축 기법으로 압축하였고, 그림자를 생성할 때는 가장 가까운 저장된 그림자들을 2차원 보강하였다.
유비쿼터스 시대가 다가오면서, 많은 사람들은 모르는 장소에서 자신의 위치와 목적지까지의 경로에 대한 정보를 알고 싶어할 것이다. 기존의 네비게이션(navigation)을 위한 비전기술은 고차원과 저차원 특징값을 이용하였다. 텍스춰 정보, 색상 히스토그램과 같은 저차원 특징값은 영상의 특징을 정확하게 표현하기 어려우며, 마커와 같은 고차원 정보는 실험환경을 구축하는데 어려움이 있다. 우리는 기존 저/고차원의 특징값 대신, 영상의 특징을 표현하고 인덱싱(indexing)하기 위한 유용한 정보를 많이 포함하고 있으며, 실제환경에서 널리 분포되어있는 중차원 특징값인 문자영상을 이용한다. 문자영상추출은 MLP(Multi-layer perceptron)와 CAMShift알고리즘을 결합한 방법을 이용하며, 서로 다른 장소지만 같은 문자를 가진 곳에서 인식을 수행하기 위해 문자영상의 크기와 기울기를 기반으로 한 영상 검색공간을 대상으로 영상매칭을 수행한다. 실험에서 문자영상을 포함하는 직사각형 검색공간으로 인해 다양한 크기와 기울기에서 높은 인식률을 보이며, 간단한 계산으로 빠른 수행시간을 가진다.
In this paper, we propose a new algorithm that obtains the surfac eorientation of the texture image using structural approaches. The proposed method showed that structural approaches can be effectively used in 3-D analysis of textures as well as description and segmentation without additional information. By examining fourier power spectrum of the texture image, we detemine the tilt of the textured surface. Then, 1-D projection information of the texture in the obtained tilt direction is used to compute the slant. Using the obtained information, we can compute the vanishing point, and rearrange the textured surface with lines converging to the vanishing point and lines perpendicular to the tilt direction. In the experimental results, we have ascertained the proposed algorithm can make a rpecise 3-D analysis of structural textures.
영상내의 문자 정보는 색인에 필요한 유용한 정보를 제공하므로, 이를 이용한 멀티미디어 데이터의 인덱싱기법이 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문은 mean shift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 문자 영역 추출 방법을 제안한다. 다양한 크기와 모양의 문자에 적응성을 가지는 필터를 만들기 위해 신경망을 이용한다. 문자 영역의 위치와 크기는 문자 확률 영상상에서 mean shift 알고리즘을 이용하여, 국소 탐색만으로 별도의 후처리 과정 없이 기존의 문자 추출 방법보다 우수한 성능을 보인다.
컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 장면의 사실성을 높이기 위하여 매우 중요한 요소이다. 전경을 렌더링 할 때 그림자의 모양이나 위치를 정확하게 나타내는 것도 중요하지만, 실제 세계에서 흔히 볼 수 있는 면적을 가지는 광원에 의한 부드러운 그림자를 효과적으로 표현하는 것도 중요하다. 그러나 현존하는 대부분의 그림자 생성 기법들은 사실적인 그림자를 사실적인 실시간으로 생성해 내기에 어려움이 많다. 기존에 제안된 영상 기반 렌더링 기법을 이용하면 실시간으로 그림자를 생성해 내는데 유용하게 사용될 수가 있다. 하지만 이러한 방법에서는 일반적으로 그림자 지도의 크기가 지나치게 방대해지기 때문에, 텍스춰 메모리에 올리기에 무리가 따르게 되므로, 효율적인 압축기법이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 그림자 지도의 크기와 압축의 부담으로 인해, 다양한 물체의 움직임을 표현하거나, 부드러운 그림자로의 확장에 어려움이 있을 수 있다. 이러한 점을 해결하고자, 본 논문에서는 영상 기반 렌더링 기법을 적용한 방법에 이미지 와핑 기법을 응용하여 그림자 지도의 크기를 대폭 줄일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서는 물체가 움직이는 범위와 상관없이 매우 적은 개수의 그림자 지도만으로 그림자를 만들어 낼 수 있기 때문에, 부드러운 그림자를 만들기 위한 방법으로 쉽게 적용할 수 있다. 이 논문에서 개발한 기법은 3차원 게임이나 가상 현실 등 관련 분야에서 사실적인 영상을 실시간으로 생성해 내는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
본 논문에서는 명함 영상에서 e-mail 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 입력된 명함 영상으로부터 e-mail 주소의 특성 및 명함 영상 내에서의 텍스춰 특성을 분석하여 배경으로부터 텍스트 영역을 분할한다. 분할된 텍스트 영역으로부터 불필요한 정보들을 제거하고 e-mail 행으로 추정될 수 있는 몇 개의 후보 영역을 추출한다. 각 행에 대하여 연결화소들을 조사하여 개별 문자로 분리한 후, at-symbol(@)을 인식하여 e-mail 영역을 식별한다. 제안한 방식을 구현하여 여러 가지 폰트의 텍스트뿐만 아니라, 배경 영상, 캐리커쳐 등을 포함하고 있는 다양한 형태의 명함 영상에 대하여 적용하였으며, 98% 이상의 성공률을 보여주고 있다.
3D 컴퓨터 그래픽에서 그림자는 매우 중요한 요소이다. 그림자가 없으면 물체와 물체간의 정확한 위치를 파악하기가 어렵기 때문이다. 즉, 물체가 다른 물체에 바로 붙어있는지 조금 떨어져 있는지를 알아내기가 곤란한 것이다. 이러한 그림자의 중요성에도 불구하고 현존하는 3D 가속 하드웨어들은 그림자의 생성을 전혀 지원하지 못하고 있다. 또한, 이것을 보완하기 위해 많은 그림자 생성 알고리즘들이 제시되었지만 모두 그 한계가 명확하였다. 많은 그림자 생성 기법 중 텍스춰 하드웨어를 이용한 그림자 지도 기법은 광원과 물체가 고정되어 있을 경우 매우 빠른 속도로 그림자를 생성시킬 수 있지만 광원이나 물체가 움직일 경우에는 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 그림자 지도 기법에 영상기반 렌더링 기법을 적용하여 실시간으로 그림자를 생성하고자 하였다. 본 논문의 기법은 매우 많은 메모리를 필요로 하기 때문에 데이터를 적당히 샘플링하여 웨이블릿 기반 압축 기법으로 압축하였고, 그림자를 생성할 때는 가장 가까이 저장된 그림자들을 2차원 보간하였다.
본 논문에서는 컬러 정지 영상을 대상으로 상반신 인물 영상이 입력되었을 때, 얼굴 영역을 추출하고 검증하는 방법을 제안한다. 본 논문의 얼굴 추출과정은 1단계로 영상 내 피부색 영역을 추출한 다음, 후보 영역들에 대한 공간적 제한조건을 이용하여 1차 얼굴 후보 영역을 결정한다. 2단계에서는 얼굴 구성 요소 중 가장 두드러진 특징으로서 눈 영역을 탐색하고, 눈 영역을 기준으로 한국인의 얼굴에 대한 구조적 통계값을 적용한다. 이로서 얼굴 포함 최소 사각형 후보 영역을 결정한다. 마지막 3단계에서는 영상 내 색상 정보와 공간 정보 그리고 구조적 통계치로부터 결정된 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 영역의 텍스춰(texture)를 Wavelet Packet Analysis를 이 용해 조사함으로써 얼굴 영역을 확정하게 된다.
지금까지 3차원 지리 공간 구성을 위해서는 2D 지리 데이터로부터 수작업으로 건물의 프레임을 만들고 단면 영상을 붙여서 건물을 모델링하였다. 본 논문에서는 지도 데이터의 표준으로 사용되고 있는 수치지도와 임의의 위치에서 입력된 건물의 영상을 이용하여 3D 지리공간을 자동으로 구성하는 지리 모델링 시스템을 제안한다. 먼저 OpenGL을 이용하여 가상공간에 지형을 TIN과 DEM 방법으로 형상화한다. 건물을 모델링하기 위해 임의의 위치에서 카메라로 입력한 건물 영상으로부터 건물의 단면 영상을 추출하고, 검출된 수직선으로부터 카메라의 위치를 자동으로 추정하고, 건물의 높이를 계산하고, 얻어진 단면영상과 texture 맵핑을 하여 실제 공간에 가까운 3D 지리공간을 자동적으로 구성한다. 제안한 방법을 실제 지역에 적용하여 제안한 지리 모델링 시스템의 효율성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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