본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.
This paper proposes a system for measuring the 3D human bodies using the multiple 2D images. The system establishes the multiple image input circumstance from the digital camera for image measurement. The algorithm considering perspective projection leads us to estimate the 3D human bodies from the multiple 2D images such as frontal. side and rear views. The results of the image measurement is compared those of the direct measurement and the 3D scanner for the total 40 items (12 heights, 15 widths and 13 depths). Three persons measure the 40 items using the three measurement methods. In comparison of the results obtained among the measurement methods and the persons, the results between the image measurement and the 3D scanner are very similar. However, the errors for the direct measurement are relatively larger than those between the image measurement and the 3D scanner. For example, the maximum errors between the image measurement and the 3D scanner are 0.41cm in height, 0.39cm in width and 0.95cm in depth. The errors are acceptable in body measurement. Performance of the image measurement is superior to the direct. because the algorithm estimates the 3D positions using the perspective projection. In above comparison, the image measurement is expected as a new method for measuring the 3D body, since it has the various advantages of the direct measurement and 3D scanner in performance for measurement as well as in the devices, cost, Portability and man power.
2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 이 기술은 3D 입체영상 콘텐츠 부족을 해결할 수 있다는 장점이 있다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 특정 영상이외에는 영상에서 신뢰성 있는 단서가 있는 경우는 많지 않다. 따라서 3D변환 기술은 일반 영상에서도 우수하고, 일관된 입체영상이 생성하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 본논문에서는 상기 조건을 만족할 수 있는 3D변환 방법을 제안한다. 주 기술로 최근 다양한 분야에서 활용되는 관심맵과 에지를 활용한 다. 깊이맵을 생성하기 위해서 기하적 투영, 근접 모델 및 바이노믹 필터를 활용한다. 실험에서는 제안한 방법을 24개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 입체감 및 시각적 피로도 등의 주관적 평가를 통해 3D 콘텐츠의 우수한 만족도를 확인하였다.
Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.
3D 애니메이션 작업의 결과물을 출력하는데 있어서 동영상 파일로의 렌더링이 가능하지만 대부분의 프로덕션에서는 Image Sequence 렌더링 방식을 택하고 있다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식은 최종 영상물 제작을 위한 합성에 있어서 중요한 과정이다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식에는 다양한 Format의 이미지 형태들이 사용되는데 그 대표적인 것으로서 TGA format을 들 수가 있다. 하지만 TGA format 방식의 이미지가 이러한 과정에서 최적인가에 대한 의문점이 제기되어지고, 3D 프로그램마다 고유의 이미지 format을 가지고 있다는 점에서 이에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Alias 사의 Maya를 중심으로 이러한 Image Sequence format에 대한 압축률, 선명도, 합성시 필요한 Alpha Channel 의 보존성, Z-Depth에 관한 Information에 관하여 연구하고자 한다. 이 연구의 결과는 3D 애니메이션을 Pipeline에 Image Sequence forma떼 대한 가이드라인을 제공해주는데 목적이 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.178-184
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2023
AI image generation technology has become a popular research direction in the field of AI, which is widely used in the field of digital art and conceptual design, and can also be used in the process of 3D texture mapping. This paper introduces the production process of 3D texture mapping using AI image technology, and discusses whether it can be used as a new way of 3D texture mapping to enrich the 3D texture mapping production process. Two AI deep learning models, Stable Diffusion and Midjourney, were combined to generate high-quality AI textures. Finally, the lmage to material function of substance 3D Sampler was used to convert the AI-generated textures into PBR 3D texture maps. And applied in 3D environment. This study shows that 3D texture maps generated by AI image generation technology can be used in 3D environment, which not only has short production time and high production efficiency, but also has rich changes in map styles, which can be quickly adjusted and modified according to the design scheme. However, some AI texture maps need to be manually modified before they can be used. With the continuous development of AI technology, there will be great potential for further development and innovation of AI-generated image technology in the 3D content production process in the future.
Design is important in the IT, digital appliance, and auto industries. Aesthetic and art images are being applied for better design satisfaction of the products. Various artistic image patterns are used to satisfy demand of design, but it takes much lead-time and effort to implement them for making dies and molds. In this paper, a hybrid reverse engineering method generating accurate 3D engraving models from 2D art images is proposed through image processing, 3D reconstruction, and NURBS interpolation methods. In order to generate the 3D model from the 2D artistic image, cloud points with z-depth are extracted according to intensity values of the image. An adaptive median filter and harmonic filter are used to obtain the intensity values accurately. NURBS surfaces are generated through the interpolation of the cloud points. Performance of the developed system is to be confirmed through the realization of Mona Lisa and Golden Gate Bridge.
2D 콘텐츠 상품의 가치를 반영하기 어렵다. 3D 홀로그램 DID를 이용하면 상품의 매력도, 구매력, 인지도 등 DID영상 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 3D 홀로그램, DID영상 시스템, 터치스크린, CMS를 설계하고 3D 홀로그램 콘텐츠 DID 영상시스템을 구현한다. 또한 2D 콘텐츠와 3D 콘텐츠와 3D 홀로그램 DID에 대해 매력도, 구매력, 인지도, 만족도 등을 비교분석한다.
본 논문에서는 휴대하기 편하고 3D 콘텐츠 제작이 용이한 트윈 카메라 모듈 시스템을 구현하고자 하였다. 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 2D 스테레오 카메라로 부터 입력되는 영상을 변환하여 3차원 영상으로 출력할 수 있는 시스템이다. 본 눈문에서 제안한 시스템의 성능평가를 위해 Test Platform을 이용하여 좌, 우 두 개의 렌즈로 촬영된 스테레오 입체 영상의 좌, 우 영상 간의 시차에 따른 회전(Rotation), 기울기(Tilt)에 대한 보정을 평가하였다. 또한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 3D 입체 영상의 거리오차(Depth Error)를 검증하여 트윈 카메라 모듈 시스템의 효율성을 검증하고자 하였다. 본 논문에서 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 촬영된 영상을 3D 입체 영상과 준비 영상으로 변화하여 외부에 출력하면 각기 다른 3D 입체 영상 제작 방식에 따른 출력장치에 맞춰 디스플레이가 가능하다. 또한 생성된 영상을 준비 영상과 입체 영상을 각기 다른 채널을 통해 출력하여 많은 제품에 적용하기 쉽고 간편하게 3D 입체 영상 콘텐츠를 제작하는데 이용할 수 있을 거라 기대한다.
최근 다양한 3차원 영상처리 기술이 산업체 전반으로 확대되고 있다. 관련 기술중의 하나인 입체변환은 기존의 2D영상에서 입체영상을 생성하는 기술이다. 이 기술은 영화, 방송 콘텐츠에 적용되어 3D 입체로 시청할 수 있는데, 3D 기술의 지속적인 산업체 응용이 요구됨에 따라 입체변환 기술을 새로운 분야로 적용하여 새로운 입체 콘텐츠를 제작하는 것이 필요하다. 이러한 추세에 따라 이 기술을 의료영상에 응용하는 것이 본 논문의 목적이다. 의료 영상은 정확한 판독이 필요하기 때문에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 2D 의료영상으로부터 입체영상을 생성하는 의료영상 입체변환 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT(Computed Tomograpy) 영상을 사용한다. 제안 방법은 장기의 영역 분할, 에지를 이용한 경계선 추출, 각 장기의 깊이 정보에 따른 명암 분석 등으로 구성된다. 얻어진 데이터를 바탕으로 CT 영상의 깊이맵을 생성한다. 최종적으로 추출된 깊이 맵과 2D 의료영상으로 부터 입체영상을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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