집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 사용자가 특수 안경을 착용하지 않고 3차원 입체영상을 볼 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 한가지이다. 집적 영상 시스템은 3차원 정보를 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지인 기초영상(Elemental Image)의 형태로 저장한다. 그리고 이런 이미지들을 다시 렌즈 어레이를 통해서 보여주어 사용자들로 하여금 3차원 정보를 얻을 수 있도록 한다. 이런 기초영상은 컴퓨터 그래픽을 이용해서 만들어낼 수도 있는데 이런 집적 영상 방식을 CG(Computer Generated) 집적 영상 시스템이라고 한다. 그리고 컴퓨터를 이용해 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑(Image Mapping)이라고 한다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 PRR(Point Retracing Rendering), MVR(Multi-Viewpoint Rendering), PGR(Parallel Group Rendering) 등이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산양이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 생성 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG(Computer Graphics) 응용 분야에서 사용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법에 비해 속도 향상을 이룬 VVR(Viewpoint Vector Rendering)이라는 향상된 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 설명한 후 VVR을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 추후 개선되어야 할 방향을 제시한다.
피부, 옷 등 실세계의 대부분의 물질들은 반투명한 재질로 되어있고, 부드러운 외양을 띄고 있다. 본 논문에서는 GPU 기반의 계층화 알고리즘을 통해, 양극 확산 (dipole diffusion) 기법에 기반한 표면 내에서의 빛의 산란에 의한 조명을 근사하여 반투명한 재질을 실시간에 렌더링하는 기법을 제안한다. 무수히 많은 수의 픽셀 빛 입자들은 GPU를 활용하여 쿼드트리로 계층화된다. 렌더링될 각 픽셀마다, 많은 빛 입자를 대신하여 좋은 화질로 근사할 수 있는 집합들을 선택하고, 이것을 사용하여 조명을 계산한다. 우리는 또한, 고해상도 이미지를 효율적으로 렌더링하기 위해 공간적 일관성과 early-z 컬링을 이용한 계층적 화면 보간 기법을 소개한다. 이를 위하여, 화면 정보를 GPU 상에서 계층화한다. 우리는 공간적 유사도가 높은 픽셀들을 하나의 픽셀로 렌더링함으로써 적응적으로 보간한다. 실험을 통해 빛 계층화를 통해 반투명한 물체를 실시간에 렌더링할 수 있음을 확인하였다. 화면 보간 기법은 동급 화질에서 렌더링 비용을 $2{\sim}4$배 정도 감소시켰다. 모든 과정은 GPU를 사용한 이미지 공간 상에서 빠르게 수행되며, 어떠한 긴 전처리과정도 필요하지 않는다.
직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 BCC (body-centered cubic) 볼륨 데이터의 등 가면을 GPU(graphics processing unit)에서 실시간으로 레이 캐스팅 렌더링하는 방법을 제시한다. 우선 준-보합 전치필터를 적용한 후 7-방향 박스-스플라인 필터를 기반으로 하여 4차 스플라인 함수로 볼륨데이터를 복구한다. 그래픽스 하드웨어에서 실시간 렌더링을 하기 위해, 참조테이블 및 조건 분기를 사용하지 않고 데이터 인출시의 비용을 줄이도록 쉐이더 코드를 최적화하였다. 본 방법을 기존의 BCC 레이 캐스팅과 비교해 본 결과, 비슷한 성능의 기존 방법에 비해 렌더링 속도는 20% 이상 빨라졌고 렌더링 이미지의 품질은 가장 좋았다.
Meteorological data contains observation and numerical weather prediction model output data. The computerized analysis and visualization of meteorological data often requires very high computing capability due to the large size and complex structure of the data. Because the meteorological data is frequently formed in multi-variables, 3-dimensional and time-series form, it is very important to visualize and analyze the data in 3D spatial domain in order to get more understanding about the meteorological phenomena. In this research, we developed interactive 3-dimensional visualization techniques for visualizing meteorological data on a PC environment such as volume rendering, iso-surface rendering or stream line. The visualization techniques developed in this research are expected to be effectively used as basic technologies not only for deeper understanding and more exact prediction about meteorological environments but also for scientific and spatial data visualization research in any field from which three dimensional data comes out such as oceanography, earth science, and aeronautical engineering.
We present a fog generation algorithm in 2D images. The proposed algorithm provides a scattering model for the approximated calculation of fog density. The scattering model needs parameters of distance and altitude information. However, 2D images do not include that information, so that we calculate them from the depth information generated in an interactive manner, and estimate the scattering factor by using the scattering model. Then we generate fog effect on an input image using the scattering factor by distance-oriented selection blur and color blending. With the algorithm, we can easily create the fog-effected images and fog generated animation from 2D images.
The paper presents an efficient algorithm based on ROAM for visualization of large scale terrain models in real-time. The quality and smoothness of the terrain data visualization within a 3D interactive environment is preserved, while the complexity of the algorithm is kept on a reasonable level. The main contribution of the paper is an introduction of a number of efficient techniques such as implicit coordinates method within the patch array representing ROAM and the viewpoint dependent triangle rendering method for dynamic level of detail (LOD) updates. In addition, the paper presents experimental comparison of a variety of culling techniques, including a newly introduced method: relational position culling. These techniques are incorporated in the visualization software, which allows to achieve more realistic terrain representation and the real-time level of detail reduction.
Several optimization techniques have been proposed for volume ray casting, but these cannot achieve real-time frame rates. In addition, it is difficult to apply them to some applications that require perspective projection. Recently, hardware-based methods using 3D texture mapping are being used for real-time volume rendering. Although rendering speed approaches real time, the larger volumes require more swapping of volume bricks for the limited texture memory. Also, image quality deteriorates compared with that of conventional volume ray casting. In this paper, we propose a data structure for real-time volume ray casting named PERM (Precomputed dEnsity and gRadient Map). The PERM stores interpolated density and gradient vector for quantized cells. Since the information requiring time-consuming computations is stored in the PERM, our method can ensure interactive frame rates on a consumer PC platform. Our method normally produces high-quality images because it is based on conventional volume ray casting.
영상기반 모델링 및 렌더링의 주된 흐름중의 하나는 plenoptic function을 어떻게 구현할 것인가에 집중되고 있다. 본 논문은 임의의 위치에 배치된 파노라마 군을 이용하여 plenoptic function을 구현하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 우선 간단한 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 주변 환경에 대한 개괄적인 깊이 정보를 추출한 뒤, 이를 이용하여 파노라마 영상 데이터를 보정/보간하여 새로운 시점에서의 렌더링을 수행한다. 본 기법을 사용한 결과 실시간에 부드러운 네비게이션을 구현할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.130-139
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2023
With the increasing popularity of computer-generated virtual influencers, the trend is rising especially on social media. Famous virtual influencer characters Lil Miquela and Imma were all created by CGI graphics workflows. The process is typically a linear affair. Iteration is challenging and costly. Development efforts are frequently siloed off from one another. Moreover, it does not provide a real-time interactive experience. In the previous study, a real-time graphic workflow was proposed for the Digital Actor Hologram project while the output graphic quality is less than the results obtained from the CGI graphic workflow. Therefore, a real-time engine graphic workflow for Virtual Influencers is proposed in this paper to facilitate the creation of real-time interactive functions and realistic graphic quality. The real-time graphic workflow is obtained from four processes: Facial Modeling, Facial Texture, Material Shader, and Look-Development. The analysis of performance with real-time graphical workflow for Digital Actor Hologram demonstrates the usefulness of this research result. Our research will be efficient in producing virtual influencers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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