We present a non-photo realistic pen-ink drawing method for outlining and shading of the input image. Especially, we focus on the detailed illustration of the image of which stroke's direction is important. The pen-ink renderer is an alternative display models user can generate traditional illustration renderings of their photo realistic image. The previously proposed pen drawing methods produce feasible description in general image but it is difficult to express in detail for the sophisticated images that need to consider the direction of stroke for each image region. In order to overcome the disadvantages of the conventional method, a direction vector is extracted from a tensor field and we determine a stroke's direction in consideration of not only an edge area but also a gradient of a surrounding area in the image. For more detailed description for the sophisticated image, we generate white noises based on the light and shade of the input image and determine the direction and length of the stroke by using the tensor field for each generated white noise. The proposed method works particularly well for traditional architectural images where the direction and detailed description of the pen is important.
Maximum intensity projection (MIP) is a common visualization technique in medical imaging system. A typical method to improve the performance of MIP is empty space leaping, which skips unnecessary area. This research proposes a new method to improve the existing empty space leaping. In order to skip more regions, we introduce a variety of acceleration strategies that use some tolerance given by the user to take part in image quality loss. Each proposed method shows various image quality and speed, and this study compares them to select the best one. Experimental results show that it is most efficient to add a constant tolerance function when the image quality required by the user is low. Conversely, when the user required image quality is high, a function with a low tolerance of volume center is most effective. Applying the proposed method to general MIP visualization can generate a relatively high quality image in a short time.
본 논문에서는 투명한 스플랫을 사용한 깊이 기반의 3차원 이미지(Depth image based 3D rendered image) 렌더링에서의 가시성 기법을 제시한다. 이는 기존의 두 개의 패스로 이루어지는 가시성 기법을 z-버퍼 알고리즘과 변화된 McMillan's 알고리즘을 사용하여 하나의 패스로 구성함으로써 성능을 향상시켰다. 또한 스플랫의 순서에 따라 올바르지 않은 기준설정으로 인해 발생하는 화질의 문제점을 McMillan's 알고리즘을 수정함으로써 해결하였다.
This paper reports a non-photorealistic rendering method for creating stream pattern from an input image. Our method extracts potential stream pattern in the given image. The proposed approach uses a shock filter based on a partial difference equation(PDE) which is implemented by applying a selective dilation and erosion processes. However, unlike the traditional first order solution to the PDE, we employ a second order scheme and compensate for the undesired diffusive effects caused by a viscosity form. The selection of dilation or erosion for a pixel is based on an edge detector computed from a structure tensor. By adding noises on to the input image, our method also can generate stream pattern even if there is less texture in some area. The experimental results show that the stream pattern is extracted very well.
영상기반 렌더링(image-based rendering)은 적은 비용으로 실시간 영상을 생성할 수 있다는 장점이 있지만, 원시 영상(source image)만으로 가상환경을 생성하기에는 부족하다. 원시 영상과 함께 카메라 정보, 깊이정보, 사용자 입력 등을 이용하는데, 적은 수의 원시 영상과 추가 정보를 이용하여 원하는 장면을 생성하기 위해 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상 기반의 가상환경에서 네비게이션을 위해 필요한 영상을 영상 참조기법을 통해 생성한다. 깊이가 깊지 않은 가상환경에서는 하나의 영상만으로도 이동 표현이 가능하지만 깊이가 깊을 경우 추가적인 영상을 필요로 하게 된다. 이 두 영상간의 새로운 영상을 모핑(morphing)을 통해 생성할 수도 있지만 사용자 입력이 많고 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 영상 참조 기법은 가상환경에서 적은 사용자 입력으로 빠르게 네비게이션을 위한 영상을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 점묘화를 생성하기 위한 회화적 렌더링 기법을 제안한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 그리고 입력영상을 영상분할 기법을 이용해 공간적 구도를 잡고 각 분할 영역의 관계를 고려해 색상을 할당한다. 각 할당된 색은 보색과 함께 정의된다. 각 분할영역은 해당영역에서 표현될 수 있는 색상의 작은 점묘 브러시 스트로크로 렌더링이 된다. 이때 입력영상의 밝기정보를 유지할 수 있도록 점묘 스트로크는 색상이 결정된다. 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.
기존의 회화적 렌더링은 영상 기울기(image gradient) 정보를 사용해 스트로크의 방향, 크기, 길이 등을 결정하였다. 영상 기울기는 객체의 모양을 표현하는데 있어서 유용한 정보이지만 풍경화에서 표현되는 객체(물, 나무 등)의 현재 움직임이나 흐름을 나타낼 수 없는 한계를 가진다. 실제 화가들의 그림에서, 객체의 실제 움직임에 기반한 브러시 스트로크는 관찰자에게 객체의 움직임을 보다 쉽게 인지할 수 있게 하며, 그림이 그려질 당시의 느낌을 보다 생동감 있게 전달할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 풍경화의 주 대상이 되는 객체들의 움직임 정보를 기반으로 동적인 객체의 움직임을 효과적으로 표현할 수 있는 회화적 스트로크 생성에 관한 연구를 제안한다. 이를 위해 동일한 시점을 가진 순차영상 집합으로부터 표현하고자 하는 장면의 움직임 정보(크기, 방향, 편차)을 추출한다. 그리고 움직임의 크기가 큰 영역은 움직임의 방향에 기반하여 스트로크를 생성하며 움직임의 정보가 작은 영역은 영상 기울기 값을 기반으로 방향을 결정한다. 우리의 알고리즘은 사실적인 움직임의 방향을 표현하는데 유용하며 이는 풍경화영상을 렌더링 하는데 유용하다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.142-146
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2023
We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.
본 논문에서는 조영전 CT 와 조영후 CTA 영상 의 움직임을 보정하기 위하여 연산에 효율적인 다중 GPU 기반 영상정합 기법을 제안한다. 제안방법은 크게 다중 GPU 기반 정합과 뇌혈관 가시화의 두 단계로 구성된다. 우선, 복셀기반정합을 수행하기 위하여 GPU 내부의 병렬성뿐 아니라 GPU 간 병렬성도 고려함으로써 유사도값을 계산한다. 그리고 나서 CTA 영상데이터에서 최적변환행렬에 의하여 변환된 CT 영상데이터를 다중 GPU를 이용하여 차감하고, 차감된 결과를 GPU 기반 볼륨렌더링기법을 이용하여 가시화한다. 본 논문에서 제안한 방법을 화질과 수행시간측면에서 기존방법에 대한 우수성을 나타내기 위하여 5쌍의 조영전 뇌 CT 영상과 조영후 뇌 CTA 영상데이터를 사용하여 비교하였다. 실험결과 제안방법은 뇌혈관이 잘 가시화되어 혈관질환을 정확히 진단할 수 있었다. 다중 GPU 기반 방법은 CPU 기반 방법에 비하여 11.6배, 단일 GPU 기반 방법에 비하여 1.4배 빠른 결과를 보여주었다.
With existing illumination rendering system being used in domestic, internationally developed common programs are taking over the market more than 90%. However, since the programs are established with DB designed to be most suitable for their own products, accuracy in analysis and visualized image are hardly reliable. This raises the necessities of establishing DB for domestic developed products. A method of establishing artificial luminair DB, which was studied on DB establishment in consideration of optical characteristics of domestic products with using RADIANCE program was presented in this study, and it is considered as the program of simulating light movement most accurately among all rendering programs developed so far.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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