본 논문에서는 텍스처 매핑을 처리하기 위한 텍스처 유닛 하드웨어 설계에 효율적인 새로운 유동형 소수점 포맷을 제안한다. 기존 고정 소수점 포맷은 하드웨어가 간단한 반면 고품질 텍스처 처리를 수행할 경우 오버플로우/언더플로우가 발생하며 부동 소수점 포맷은 이를 해결할 수 있으나 하드웨어가 복잡하다. 제안한 방식은 오버플로우/언더플로우를 해결하면서 부동소수점보다 하드웨어 크기를 줄여서 본 포맷을 적용한 가산기는 부동소수점보다 26% 작으며 곱셈기는 고정/부동 소수점보다 절반 이상으로 작다. 따라서 제안한 포맷은 100Mhz 이상의 빠른 동작이 가능하며 모바일 3차원 그래픽 가속기의 텍스처 유닛 설계에 효과적이다.
3D 스캐너의 보급으로 3차원 모델 생성이 가능하게 되었으나 결과로 얻은 형상이 아직 사진에서와 같은 사실적 묘사에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 3D 스캔 데이터에 효율적인 텍스처 매핑을 통해 사실적 렌더링 결과를 얻을 수 있는 방법을 기술한다. 3D 얼굴 스캔 데이터와 얼굴의 사진 이미지의 좌표를 정확하게 맞추어 3D 스캔 데이터와 얼굴 이미지의 버덱스를 매치시켜주고, 얼굴 이미지의 해당 버텍스에 들어 있는 칼라 값을 3D 스캔 데이터의 버텍스에 넘겨주는 텍스처 매핑을 구현한다. 본 논문에서는 정면, 좌측, 우측 3장의 이미지를 이용하여 간단히 멀티텍스처 매핑을 수행하는 방법과 이 때 발생하는 사진 간의 경계선에서 발생하는 문제 해결에 대해 기술한다.
현재 3차원 컴퓨터 그래픽 가속기에서 텍스쳐 매핑과 같은 실감기법을 처리해 주기 위해서는 넓은 대역폭과 많은 메모리를 필요로 한다. 또한 PDA와 같은 차세대 mobile 응용분야에서는 점차적으로 3차원 그래픽의 지원이 요구되고 있는 추세이다. 이를 mobile 환경에서 지원하기 위해서는 낮은 소비 전력 및 적은 메모리, 그리고 하드웨어 비용 등의 제약 요건이 따른다. 그러나 이러한 제약 조건에도 불구하고, mobile 환경에 적합한 3차원 그래픽 하드웨어의 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 Windows CE 기반의 mobile 환경에서 Direct3D의 압축 텍스쳐 데이터를 효율적으로 처리하는 하드웨어를 제시한다. 이는 1 cycle에 2개 texel을 처리할 수 있으며, 작은 2-level cache를 사용하여 대역폭을 효과적으로 줄였다.
의료영상의 크기가 커짐에 따라 처리해야 할 데이터량이 많아졌다. 또한 점점 더 많은 사람들이 빠른 3차원 가시화 결과를 기대한다. 하지만 이전에 제시된 많은 방법들은 실시간 응답 결과를 기대하기는 힘들다. 본 논문은 하드웨어를 이용하여 의료영상을 빠른 속도로 3차원 가시화하는 방법과 그 구현 결과에 대해 기술한다. 구현에 있어 자바를 이용함으로써 플랫폼 독립적이며 OpenGL을 기반으로 한 자바 3D API를 사용함으로써 쉽고 빠르게 3차원 가시화 결과를 디스플레이할 수 있다.
최근 3차원 그래픽스 분야는 기존의 단순 이미지의 처리가 아닌 보다 나은 화질과 보다 많은 기법의 도입이 요구되어 지고 있다. 이에 본 논문에서는 가장 기본적인 실감영상의 표현 기법인 텍스쳐 매핑 기법에 대하여 논하였고, 3차원의 객체 공간에서 2차원의 스크린 공간으로의 변환으로 인해 생길 수 있는 문제점과 렌더링 알고리즘에 대해 분석하였으며, 이에 부합하는 렌더링 시스템을 설계, 분석하였다. 또한 본 시스템은 고성능 3차원 그래픽 처리를 위하여 채택되어지고 있는 프로세서-메모리 집적 방식을 이용, 래스터라이징 유닛과 프레임버퍼를 단일 칩으로 구성하여 렌더링과 텍스쳐 매핑 과정에서 발생할 수 있는 지연현상을 제거하였다.
무인 원격 로봇이 감지한 주변 장면에 대한 정보는 텍스처를 매핑한 3D 지형 모델을 통해 현실감 있게 재현할 수 있다. 무인 원격 로봇에는 2D 및 3D 데이터셋을 획득할 수 있는 이종의 센서가 탑재된다. 무인 원격 로봇은 지속적으로 이동하므로 고정된 텍스처를 매핑하는 3D 지형 모델과 달리, 서로 다른 위치와 다양한 시점에서 촬영된 카메라 영상 텍스처를 3D 지형 모델에 매핑하는 기법이 필요하다. 이러한 점증적 3D 지형 모델링을 위한 동적 텍스처 매핑 기법을 설명한다.
3DoF+ 비디오 부호화 표준을 개발하고 있는 MPEG-I 비주얼 그룹은 표준화 과정에서 참조 SW 코덱인 TMIV(Test Model for Immersive Video)를 개발하고 있다. TMIV 는 제한된 공간에서 동시에 여러 위치에서 획득한 뷰(view)의 텍스처(texture) 비디오와 깊이(depth) 비디오를 효율적으로 압축하여 임의 시점의 뷰 렌더링(rendering)을 제공한다. TMIV 에서 수행되는 깊이 비디오의 비트 심도 스케일링 및 압축은 깊이 정보의 손실을 발생하며 이는 렌더링(rendering)된 임의 시점 비디오의 화질 저하를 야기한다. 본 논문에서는 보다 효율적인 깊이 비디오 압축을 위한 히스토그램 등화(histogram equalization) 기반의 구간별(piece-wise) 깊이 매핑 기법을 제안한다. 실험결과 제안기법은 자연 영상(natural sequence)의 End-to-End 부호화 성능에서 평균적으로 3.1%의 비트율 절감이 있음을 확인하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.81-86
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2024
Advancements in generative AI are reshaping graphic and 3D content design landscapes, where AI not only enriches graphic design but extends its reach to 3D content creation. Though 3D texture mapping through AI is advancing, AI-generated 3D modeling technology in this realm remains nascent. This paper presents AI 2D image-driven 3D modeling techniques, assessing their viability in 3D content design by scrutinizing various algorithms. Initially, four OBJ model-exporting AI algorithms are screened, and two are further evaluated. Results indicate that while AI-generated 3D models may not be directly usable, they effectively capture reference object structures, offering substantial time savings and enhanced design efficiency through manual refinements. This endeavor pioneers new avenues for 3D content creators, anticipating a dynamic fusion of AI and 3D design.
대부분의 모바일 공간정보 획득시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다, 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 기능한 전방위 카메라 탑재를 통해 프레임 카메라의 촬영 범위 및 기선 거리에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 다수의 중첩된 영상의 외부표정요소를 결정하는 대표적인 지오레퍼런싱(Georeferencing) 방법이다. 본 연구에서는 전방위 영상에 적합한 광속조정법의 수학적 모델을 제안하여 전방위 영상의 외부표정요소 및 지상점을 추정하고자 한다. 먼저 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 이용해 관측방정식을 수립한다. 그리고 지상 모바일매핑시스템(GMMS, Ground Mobile Mapping System)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토털 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건 (Stochastic Constraints)식을 수립한다. 마지막으로 확률제약조건 요소 및 추정 미지수를 조합하여 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 모델별로 추정된 지상점 좌표의 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 모델에 적용한 경우에 지상점이 ${\pm}5cm$ 정도로 정확하게 추정되었다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능함을 알 수 있었다.
과학적 가시화의 한 분야인 볼륨 가시화는 3차원, 혹은 그 이상의 차원의 공간에서 정의된 추상적이고 복잡한 볼륨 데이타로부터 의미 있고 가시적인 정보를 효과적으로 추출하도록 도와주는 다양한 기술에 관한 연구 분야로서, 기상학, 의학, 계산 유체 역학 등 여러 학문 분야에서 점차 그 중요성을 더해가고 있다. 한편 가상 현실은 컴퓨터가 만든 가상의 세상에 사용자가 몰입하여 시각, 청각, 촉각 등의 감각을 이용하여 세상을 경험하고 대화식으로 정보를 주고받을 수 있도록 도와주는 여러 기술에 관련된 연구 분야로서 국내외적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 CAVE라 불리는 몰입형 3차원 가상 환경 시스템 환경에서 인체 볼륨 데이타를 보다 개선된 볼륨 가시화 방법을 사용하여 실시간으로 입체 영상을 생성해주는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 기존 3차원 텍스처 매핑 기반 볼륨 렌더링 방법의 느린 속도를 보완하고자, 영상 기반 렌더링에 기반을 둔 향상된 텍스처 매핑 기법을 사용하여 실시간 볼륨 입체 가시화 기능을 지원하며, 사용자를 위하여 다양한 인터페이스 기능들을 제공한다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위한 테스트 데이터로서 Visible Korean Human 데이타를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 입체 영상 시스템에 필요한 가시화 기법과 라이브러리, 그리고 구체적인 구현 내용에 대해서 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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