Kim, Chang-Ick;Park, Jung-Woo;Lee, Jae-Ho;Hwang, Jenq-Neng
ETRI Journal
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제29권3호
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pp.353-362
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2007
In this paper, we propose a novel unsupervised video object extraction algorithm for individual images or image sequences with low depth of field (DOF). Low DOF is a popular photographic technique which enables the representation of the photographer's intention by giving a clear focus only on an object of interest (OOI). We first describe a fast and efficient scheme for extracting OOIs from individual low-DOF images and then extend it to deal with image sequences with low DOF in the next part. The basic algorithm unfolds into three modules. In the first module, a higher-order statistics map, which represents the spatial distribution of the high-frequency components, is obtained from an input low-DOF image. The second module locates the block-based OOI for further processing. Using the block-based OOI, the final OOI is obtained with pixel-level accuracy. We also present an algorithm to extend the extraction scheme to image sequences with low DOF. The proposed system does not require any user assistance to determine the initial OOI. This is possible due to the use of low-DOF images. The experimental results indicate that the proposed algorithm can serve as an effective tool for applications, such as 2D to 3D and photo-realistic video scene generation.
In this paper, we proposed real-time stereoscopic image conversion algorithm using object segmentation and motion parallax. The proposed algorithm separates objects using luminance of image, extracts moving object among objects of the image using motion parallax and generates depth map. Parallax process is done based on the depth map. The proposed method has been evaluated using visual test and APD(Absolute Parallx Difference) for comparing the stereoscopic image of the proposed method with that of MTD. The proposed method offers realistic stereoscopic conversion effect regardless of the direction and velocity of the 2-D image.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3664-3677
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2017
Abrupt scene changes generally incur the afterimage effect. So, the unblocked image portion is still viewed by human eyes just after it is blocked by some pattern. Yovo's secure display method utilized this phenomenon and it is systematically analyzed using computational afterimage modeling by replacing the complex afterimage effect via simple low-pass filtering. With this approach, realistic images perceived by the human eye can be computationally generated at every single moment, especially reflecting the afterimage effect. The generated images are compared with the original images to determine the factors that affect the image quality of the secure display method. The simulation results demonstrate that the ratio of the unblocked portion to the blocked portion of an image and the playback rate are two primary factors related to the recognized image quality. We also found that the two factors are still effective for generalized secure display techniques.
모션그래픽이라는 분야는 그 역사가 오래되지 않았다. 최근 영상디자인이 부각되고 있는 것은 세계적인 추세이다. 이러한 세계적 흐름은 영화, 광고, 전시장 영상, 웹, 모바일, 게임영상 및 뉴미디어까지 그 영향을 미치고 있다. 또한 컴퓨터의 새로운 기술이 발달하면서 영상콘테츠의 VFX 분야가 급격하게 변화되고 있다. 이러한 제작기술은 실사와 C.G의 합성기법으로 가상과 허구의 개념을 초월함과 동시에 매치무빙 기술을 이용하여 그래픽과 현실공간에 사실적인 표현방법을 극대화하고 있다. 매치무빙 기술은 실사와 그래픽이 공존하기 위하서 실사카메라와 가상카메라의 합성을 정교하게 매칭하는 기술이다. 본 논문은 입체적 공간에서 매치무빙 기법을 활용하여 실사카메라의 움직임을 3D Layer 방법으로 이어받아 새로운 디자인과 결합된 모션그래픽 영상제작방법을 제안한다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3942-3961
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2019
Recently, the models of deep super-resolution networks can successfully learn the non-linear mapping from the low-resolution inputs to high-resolution outputs. However, for large scaling factors, this approach has difficulties in learning the relation of low-resolution to high-resolution images, which lead to the poor restoration. In this paper, we propose Stage Generative Adversarial Networks (Stage-GAN) with semantic maps for image super-resolution (SR) in large scaling factors. We decompose the task of image super-resolution into a novel semantic map based reconstruction and refinement process. In the initial stage, the semantic maps based on the given low-resolution images can be generated by Stage-0 GAN. In the next stage, the generated semantic maps from Stage-0 and corresponding low-resolution images can be used to yield high-resolution images by Stage-1 GAN. In order to remove the reconstruction artifacts and blurs for high-resolution images, Stage-2 GAN based post-processing module is proposed in the last stage, which can reconstruct high-resolution images with photo-realistic details. Extensive experiments and comparisons with other SR methods demonstrate that our proposed method can restore photo-realistic images with visual improvements. For scale factor ${\times}8$, our method performs favorably against other methods in terms of gradients similarity.
In this paper, we present a new, easy-to-generate system that is capable of creating virtual 3D tree models and simulating a variety of growth processes of a tree from a single, real tree image. We not only construct various tree models with the same trunk through our proposed digital image matting method and skeleton-based abstraction of branches, but we also animate the visual growth of the constructed 3D tree model through usage of the branch age information combined with a scaling factor. To control the simulation of a tree growth process, we consider tree-growing attributes, such as branching orders, branch width, tree size, and branch self-bending effect, at the same time. Other invisible branches and leaves are automatically attached to the tree by employing parametric branch libraries under the conventional procedural assumption of structure having a local self-similarity. Simulations with a real image confirm that our system makes it possible to achieve realistic tree models and growth processes with ease.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5506-5521
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2017
Three-dimensional video (3DV), as the new generation of video format standard, can provide the viewers with a vivid screen sense and a realistic stereo impression. Meanwhile the view synthesis has become an important issue for 3DV application. Differently from the conventional methods based on depth, in this paper we propose a new view synthesis algorithm, which can employ the correlation among views and warp in the image domain only. There are mainly two contributions. One is the incorporation of sobel edge points into feature extraction and matching, which can obtain a better stable homography and then a visual comfortable synthesis view compared to SIFT points only. The other is a novel image blending method proposed to obtain a better synthesis image. Experimental results demonstrate that the proposed method can improve the synthesis quality both in subjectivity and objectivity.
애니메이션 다큐멘터리는 상반되는 속성을 가지고 있는 장르의 혼합으로 새롭게 주목받고 있는 하이브리드 장르이다. 다큐멘터리 관점에서는 실재 세계를 비현실적인 방법으로 재현하는 것에 의구심을 가지게 되지만 디지털 기술 발전으로 실제 사진과 디지털 이미지의 경계가 모호해지면서 다큐멘터리 역시 완벽하게 객관성을 보장할 수 없게 되었다. 2008년 아리 폴만(Ari Folman)의 애니메이션 다큐멘터리 <바시르와 왈츠를>이 큰 성공을 거두면서 애니메이션 다큐멘터리 장르에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 현재 연구의 초점은 '허구적 애니메이션이 어떻게 다큐멘터리의 실재성을 증명할 수 있는가'에 대한 것으로 대부분 다큐멘터리 중심으로 이루어지고 있다. 애니메이션 다큐멘터리가 실사 다큐멘터리와의 구분되는 가장 큰 특징은 대상의 이미지를 현실 세계에 지표를 두지 않고 애니메이션의 추상적 이미지를 통해 현실 너머의 인간의 심리와 무의식의 비가시적인 영역까지 재현한다는 것이다. 이에 본 연구자는 회화적 재현 방식을 취하고 있는 애니메이션 다큐멘터리의 시각적 스타일에 대한 심의 있는 분석의 필요성을 주장하며 사례작품에서 나타나는 이미지 표현의 특성을 살펴보고 이를 바탕으로 객관적 사실 전달하기 위한 목적으로 대상과의 유사성을 추구하는 사실적 이미지, 애니메이션의 표현 요소인 과장과 생략으로 통한 변형된 이미지 그리고 인물의 내면과 환상 등의 비가시적인 영역을 재현한 초현실주의적 이미지로 시각적 스타일을 구분하였다. 시각적 스타일 유형과 특성을 분석한 본 연구를 통해 애니메이션 다큐멘터리가 단지 다큐멘터리의 기존의 재현 양식으로 편입되는 것이 아니라 새로운 방식으로 현실을 이야기하는 하이브리드 장르로서 자리매김할 수 있기를 기대해본다.
제품을 설계하는 디자이너나 엔지니어는 많은 시간과 노력을 들이지 않고서 그들이 설계한 3차원 제품 모델에 대한 사실적인 이미지를 원한다. 디자인 프로세스의 초기인 개념 설계에서부터 설계검증, 그리고 가공 과정에서 사실적인 이미지가 매우 유용하므로, 대부분의 주요 CAD 제작사는 그들의 CAD 소프트웨어에 고급 렌더링 기능을 추가하고 있다. 상용의 CAD/CAM 모델러에서는 NURB 곡면을 기초로 모델링을 수행하므로, NURB 곡면을 렌더링할 수 있는 패키지가 필요하다. VIF(Visual InterFace) 렌더링 라이브러리는 A-buffer 방식과 Ray tracing 방식의 두 가지 고급 렌더링 모드를 제공한다. 다각형은 물론 NURB 곡면을 입력으로 받아 사용자가 설정한 표면의 각종 계수, 원하는 view와 설정된 광원에 따라 이미지를 만들고 다양한 형태로 출력시킬 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 본 논문에서는 VIF 렌더링 라이브러리에 대한 구조와 기능별로 분류된 함수에 대하여 설명하며, 실제로 CAD/CAM 시스템과 통합되어 구상설계에서부터 3차원 설계 모델링에 이르기까지의 제조공정에서 설계검증 툴로써 어떻게 활용되고 있는가에 대하여 기술한다.Abstract Engineers and industrial designers want to produce a realistic-looking images of a 3D model without spending a lot of time and money. Photo-realistic images are so useful from the conceptual design, through its verification, to the machining, that most major CAD venders offer built-in as well as add-on photo-realistic rendering capability to their core CAD software. Since 3D model is consists of a set of NURB surfaces in commercial CAD packages, we need a renderer which handles NURB surface as well as other primitives.A new rendering library called VIF (Visual InterFace) provides two photo-realistic rendering modes: A-buffer and Ray tracing. As an input data it takes NURB surfaces as well as polygonal data and produces images in accordance with the surface parameters, view and lights set by user and outputs image with different formats. This paper describes the overall architecture of VIF and its library functions classified by their functionalities, and discusses how VIF is used as a graphical verification tool in manufacturing processes from the conceptual design to 3D modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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