Radiosity method is a global illumination model for image synthesis. It computes all energy interactions among diffuse elements in a virtual environment. One of the major drawbacks if its time consuming computation. Existing radiosity algorithms for static scene is difficult to be applicable to dynamic environments. In this paper we proposed an hierarchical scene partition scheme to speedup the link update computations in the dynamic environments. Since the proposed spatial data structure is global, it not only can be used to speedup the culling of non-affected links after geometry change, but also can be used to accelerate the subsequent visibility computation. Several empirical tests are given to show the efficiency of our improved algorithm.
포톤 매핑은 대표적인 전역 조명 방법으로써 광원에서 많은 수의 포톤을 방출하여 이를 이용해 사실적인 렌더링을 수행한다. 하지만 매우 많은 수의 포톤을 추적하기 때문에 실시간 렌더링이 힘들고 많은 양의 메모리를 사용하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선한 방법이 점진적 포톤 매핑이다. 기존의 점진적 포톤 매핑은 먼저 광선 추적법을 통해 각 광선과 물체와의 충돌 위치를 찾는다. 다음으로 포톤 추적 단계에서는 반복적으로 적은 수의 포톤을 방출하고, 충돌 위치를 중심으로 하며 고정된 반지름을 가지는 구 안에 들어오는 포톤으로 포톤의 밝기를 누적한다. 이 방법은 포톤 매핑보다 자원을 적게 소모하지만, 방출된 포톤이 임의의 방향으로 진행하기 때문에 충분한 포톤을 확보하고 부드러운 영상을 렌더링하기 위해 많은 시간이 필요하다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 포톤 탐사 단계를 추가하여 구 안에 들어오는 포톤들의 분포를 계산하고 그에 따라 구의 반지름을 조절하는 방법을 제안한다. 또한 래디언스 추정 과정에 콘 필터를 적용하여 영상을 선명히 렌더링한다.
래디오시티(radiosity)는 디퓨즈 반사(diffuse reflection)를 효과적으로 표현하는 전역조명(global illumination) 방법으로 공간 및 물체 표면간의 에너지 교환을 모델링한다. 그러나 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 제약이 존재하며, 이를 해결하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 래디오시티 알고리즘이 제안되고 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 GPU 기반의 점진적 세분(progressive refinement) 래디오시티를 구현하고 HDR(High Dynamic Range) 래디언스(radiance) 맵으로 구성된 3차원 공간에 적용하여 사실적인 합성영상을 렌더링하였다. 대상 공간과 조명환경을 HDR 래디언스 맵으로 구성함으로써 영상기반(image-based) 방법의 장점인 대상 장면의 복잡도와 관계없는 결과 영상을 생성할 수 있었다 환경맵을 이루는 각 텍셀(texel)의 해상도 설정 및 밉매핑(mipmaping)의 적용에 따라 다양한 실험 결과를 분석하였으며, 기존의 HDR 레디언스 맵과 GPU를 이용한 증분 래디오시티 방법과의 비교를 통해 본 시스템의 개선된 렌더링 성능을 확인하였다.
This paper aims to illuminate the role of serial context among industry, academia and government, taking much care of the role of society and community in the sustainable regional planning and practice. This paper is composed of five chapters, each of them dealing with different aspects. In In chapter 1, we give the little long introduction of the time of mutation and significance of locus that explains the conceptual background and framework of this paper. In chapter 2, we elaborate on the mutation and metamorphosis of structural, social, and natural changes in the world and especially Japan. In chapter 3 and chapter 4, the main chapters of this paper, we describe the evolution of academic town in megalopolis, the revitalization of technopolis, and the creative local culture of the World Heritage for the regional renaissance in Japan. In chaper 5, we conclude this paper. As for this illumination, we should pay more due regards to the locus, orbit and iconography of region to develop better hosting environment and habitat for global innovation of industry-academia-government collaboration's serial contexts through sustainable tourism and tourism sustainability. Especially, at the time of natural and social mutation, we could not look over the heavy and sudden natural unexpected changes, the deep structural social and community changes in Japan, and war and terrorism in Asia on the global scene for sustainable rejuvenation.
본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 표면 재구성 문제를 최적화 문제로 정의하고 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 경사법(gradient method) 대신 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용한다. 이를 위해 2차원 이미지에 적절한 유전자 표현 및 유전자 연산을 제시한다. 또한 입력 이미지를 단계별로 축소하고, 축소된 이미지에 유전자 알고리즘을 적용하여 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적 방법을 적용함으로써 유전자 알고리즘의 수렴 속도를 개선한다. 반사 모델로 기존의 람버션 반사 모델(Lambertian illumination model)에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주었으며 실험을 통해 제시된 방법의 타당성을 보인다.
Planetary global localization is necessary for long-range rover missions in which communication with command center operator is throttled due to the long distance. There has been number of researches that address this problem by exploiting and matching rover surroundings with global digital elevation maps (DEM). Using conventional methods for matching, however, is challenging due to artifacts in both DEM rendered images, and/or rover 2D images caused by DEM low resolution, rover image illumination variations and small terrain features. In this work, we use train CNN discriminator to match rover 2D image with DEM rendered images using conditional Generative Adversarial Network architecture (cGAN). We then use this discriminator to search an uncertainty bound given by visual odometry (VO) error bound to estimate rover optimal location and orientation. We demonstrate our network capability to learn to translate rover image into DEM simulated image and match them using Devon Island dataset. The experimental results show that our proposed approach achieves ~74% mean average precision.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.78-87
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2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.387-392
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1998
To establish a monthly data collection planning for the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI), we have examined the global patterns of three impacting factors: pigment concentration, cloud cover, and sun glint. Other than satellite mission constraints (e.g., duty cycle), these three factors are considered critical for the OSMI data collection. The Nimbus-7 Coastal Zone Color Scanner (CZCS) monthly mean products and the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) monthly mean products (C2) were used for the analysis of pigment concentration and cloud cover distributions, respectively. And the monthly simulated patterns of sun glint were produced by performing the OSMI orbit prediction and the calculation of sun glint radiances at the top-of-atmosphere (TOA). Using monthly statistics (mean and/or standard deviation) of each factor in the above for a given 10$^{\circ}$ latitude by 10$^{\circ}$ longitude grid, we generated the priority map for each month. The priority maps of three factors for each month were subsequently superimposed to visualize the impact of three factors in all. The initial results illustrated that a large part of oceans in the summer hemisphere was classified into the low priority regions because of seasonal changes of clouds and sun illumination. Sensitivity tests were performed to see how cloud cover and sun glint affect the priority determined by pigment concentration distributions, and consequently to minimize their seasonal effects upon the data collection planning.
본 논문은 영상의 자연스러운 증강을 위하여 패치 기반 텍스쳐 합성에 의한 마커 은닉 방법을 제안한다. 마커는 증강현실을 구성하는 물체의 인식과 추적을 위해 효과적인 도구로 활용되지만, 시각적으로 강조되어야 하는 특성으로 인해 증강현실의 실감성 감소와 사용성 저하를 유발한다는 문제점을 가지고 있다. 제안된 방법은 영상 속의 마커를 대체할 수 있도록 주변 배경과 어울리는 새로운 영상을 합성하여 마커를 은닉한다. 패치 기반의 텍스쳐 합성알고리즘을 사용하여 실시간성을 보장하는 동시에, 배경 텍스쳐의 전역적인 특성을 유지하고, 영상 주변의 조명 변화에 유연하다는 장점이 있다.
Hydrogenated a-SiGe middle cell for triple junction solar cell was investigated with various process parameters. a-SiGe I-layer was deposited at substrate temperature $245^{\circ}C$ and hydrogen content(R) was up to 26.7. Low optical bandgap(1.45eV) of a-SiGe cell was applied for middle cell although a-SiGe single cell efficiency with low Ge content was higher. And this cell was applied to the middle cell of a glass superstrate type a-Si/a-SiGe/uc-Si triple junction solar cell. The triple junction solar cell was resulted in the initial efficiency of about 9%, area $0.25cm^2$, under global AM 1.5 illumination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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