컴퓨터그래픽스에서 지연된 음영처리는 깊이 버퍼링을 이용하여 화면에 나타날 기하 정보만을 저장한 후, 픽셀 음영처리를 화면공간에서 후처리하는 기법이다. 일반적인 그림자 매핑과 달리 후처리 기반 기법은 렌더링 파이프라인 구조의 변화 없이 적용이 가능하므로 다중 광원에 의한 그림자 효과를 다루기에 적합하다. 본 논문에서는 지연된 음영처리 기반의 그림자 생성 방법과 밉맵을 이용하여 이를 부드러운 그림자로 확장하는 방법을 제안한다. 광원으로부터 가시도 맵을 저장한 후, 밉맵 필터링을 통해 가시도 맵을 블러한 후 음영처리 결과에 적용한다. 이러한 기법은 부드러운 그림자 효과를 얻지만, 픽셀 깊이에 관계없는 필터링으로 인해 빛샘 현상이 발생할 수 있다. 이러한 빛샘 현상을 제거하기 위해 본 논문은 또한 화면공간에서의 깊이 차이에 따른 적응형 샘플링 기법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
면광원에 의한 부드러운 그림자의 표현은 가상 장면을 보다 사실적으로 보이도록 한다. 하지만 부드러운 그림자의 계산은 매우 느리게 수행되기 때문에 실시간 3차원 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 가속화가 요구된다. 우리는 기존의 실시간 부드러운 그림자 방법들이 가정했던 면광원의 모양과 색상을 보다 일반적으로 확장하여 임의의 모양과 색상을 갖는 면광원에 대한 부드러운 그림자 생성 방법을 제안한다. 그림자 매핑 정보를 획득할 수 있는 그림자 맵은 픽셀과 면광원 간의 가시성 검사를 근사하기 위해 사용되며 픽셀 주변의 그림자 복잡도에 따라 근사의 정도를 결정하였다. 그 결과 보다 일반적인 형태와 색상의 면광원에 대한 부드러운 그림자를 실시간에 표현할 수 있었다.
섀도우 매핑 알고리즘에서 섀도우 맵이 확대되면 계단형 섀도우 실루엣이 나타난다. 본 논문에서는 재구성된 실루엣을 이용하여 소프트 섀도우를 생성한다. 먼저 섀도우 실루엣은 선형 또는 2차 곡선 모델을 기반으로 한 서브 텍셀 엣지 검출 방법을 통해 확보한다. 그리고 적분을 이용하여 정확한 섀도우 밝기의 평균을 얻기 위해 적분 기반 섀도우 필터링 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 상기 과정을 통해 앨리어싱 현상이 두드러지는 실루엣을 효과적으로 제거하며 소프트 섀도우를 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다.
3D 게임에서 오브젝트의 위치를 파악하거나 사실감을 높이기 위하여 광원의 시점에서 정점의 깊이 값을 계산하는 그림자 매핑 기법이 많이 사용된다. 그림자 맵의 깊이 값은 월드 좌표를 통해 계산되기 때문에 월드 좌표가 변하지 않는 정적 오브젝트는 깊이 값을 갱신할 필요가 없다. 본 논문에서는, (1) 렌더링 속도를 향상시키기 위하여 한번만 저장하는 정적 오브젝트 깊이 값과 매번 갱신하는 동적 오브젝트의 깊이 값을 다중 렌더 타겟을 이용하여 따로 관리한다. 또한 (2) 쿼터 뷰 기반 3D 게임에서 동적 오브젝트 그림자 품질을 높이기 위하여 광원의 위치가 카메라를 따라다니며 동적 오브젝트에 가깝게 변동한다. 제안하는 방법의 효율성을 3D 게임의 다양한 정적 및 동적 오브젝트 구성에 따른 실험을 통하여 검증하였다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술의 급속한 발전과 더불어 온라인 게임의 환경도 다양하게 변하고 있다. 사실적인 표현을 위한 원근감, 입체감, 물체의 재질, 그림자, 빛의 세기 등의 다양한 요소가 고려되어야 한다. 그 중 음영의 표현은 객체의 사실적 표현에 중요한 역할을 한다. 음영을 생성하기 위해서는 반복적인 많은 연산을 수행해야 한다. 즉 객체 판단을 위한 수많은 점들에 대한 영역의 분리와 빛의 세기 등을 구별해야 한다. 본 논문은 실시간 그림자를 생성하기 위해 그림자의 영역을 판단하기 위한 데이터를 추출하지 않고, 객체에 대한 LOD를 생성하여 이를 그림자로 매핑 해줌으로써 사실적인 음영을 생성시킬 수 있는 효율적인 방법을 제시한다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.606-609
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2006
Extraction of building is one of essential issues for the 3D city models generation. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available, and this shows an opportunity for the urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to extract 3D buildings in urban settlements areas from high-spatial resolution panchromatic imagery. The proposed algorithm determines building height interactively by projecting shadow regions for a given building height onto image space and by adjusting the building height until the shadow region and actual shadow in the image match. Proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the algorithm showed promising results. ┌阀 䭏佈䉌ᔀ鳪떭臬隑駭验耀
Building extraction is one of the essential issues for 3D city modelling. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available and it brings new methodology for urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to determine building heights from monoscopic high-resolution satellite data. The algorithm is based on the analysis of the projected shadow and actual shadow of a building. Once two roof comer points are measured manually, the algorithm detects (rectangular) roof boundary automatically. Then it estimates a building height automatically by projecting building shadow onto the image for a given building height, counting overlapping pixels between the projected shadow and actual shadow, and finding the height that maximizes the number of overlapping pixels. Once the height and roof boundary are available, the footprint and a 3D wireframe model of a building can be determined. The proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the result is compared with the building height determined by stereo analysis. The accuracy of building height extraction is examined using standard error of estimate.
컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 그림자 자체로서 뿐 아니라 장면 내 물체들 간의 거리감에 대한 단서를 제공함으로써 사실감 제고 측면의 매우 중요한 역할을 한다. 그림자를 표현하기 위한 전통적인 방법으로 그림자 매핑이나 그림자 볼륨 등의 기법들이 사용되지만 점광원(point light)을 가정하므로 결과가 자연스럽지 못하다. 반면, 면광원(area light)을 사용할 경우 부드러운 그림자를 생성하므로 좀 더 사실적인 그림자 표현이 가능하지만 광원면(light source surface) 전체에 대한 적분을 요구하기 때문에 계산비용이 매우 비싸다. 이러한 단점을 극복하기 위해 차폐물(occluder)의 광원으로의 역투사(back-projection)나 반영(penumbra)의 크기 계산을 통한 필터링 등 여러 방안들이 소개되었지만 낮은 수준(order)의 근사로 인한 누광(light bleeding)이나 물결현상(ringing effect), 그리고 성능저하 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 그림자 아틀라스(shadow atlas)를 이용하여 이러한 문제들을 개선하는 방법에 대하여 기술한다.
There is a need to convert the old low- or medium-resolution satellite image-based thematic mapping to the high-resolution satellite image-based mapping of GSD 1m grade or lower. There is also a need to generate middle- or large-scale thematic maps of 1:5,000 or lower. In this study, the DEM and orthoimage is generated with the KOMPSAT-2 stereo image of Yuseong-gu, Daejeon Metropolitan City. By utilizing the orthoimage, automatic extraction experiments of land cover information are generated for buildings, roads and urban areas, raw land(agricultural land), mountains and forests, hydrosphere, grassland, and shadow. The experiment results show that it is possible to classify, in detail, for natural features such as the hydrosphere, mountains and forests, grassland, shadow, and raw land. While artificial features such as roads, buildings, and urban areas can be easily classified with automatic extraction, there are difficulties on detailed classifications along the boundaries. Further research should be performed on the automation methods using the conventional thematic maps and all sorts of geo-spatial information and mapping techniques in order to classify thematic information in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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