• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.33-38
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• 2011

본 논문에서는 입력 대상 이미지를 만화와 같은 영상으로 만드는 방법으로 참조 이미지를 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 미리 정의된 참조 이미지를 사용하여 대상을 변형한다. 이를 위하여 통적 외형 모델(AAM)을 사용하여 대상 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점과 선택된 참조 이미지의 특징점을 기준으로 대상 이미지를 와핑(warping)한다. 변형된 대상 이미지를 추상화(abstraction)한 뒤, 에지를 추출하고 명도 영역을 양자화(quantization)하는 것으로 만화와 같은 단순화된 결과 이미지를 생성한다. 과장되어 표현된 만화 스타일 이미지를 참조 이미지로 사용하는 것으로 만화의 두 주요한 특징인 과장된 표현과 단순화가 같이 적용된 결과 이미지틀 생성할 수 있다. 본 논문의 방법은 대상 이미지의 변형 정도를 조절하거나 변형에 사용할 참조 이미지를 바꾸는 것으로 다양하게 표현된 결과를 생성하는 것이 가능하다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.27-33
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• 2008

본 논문에서는 입력으로 들어온 사람의 얼굴 영상으로부터 간략하면서도 인물의 특성이 잘 반영되도록 스타일화된 일러스트레이션 영상을 만드는 방법을 제시한다. 이를 위해 입력으로 들어온 영상으로부터 얼굴 영역 및 각 구성요소들을 인식하고, 그 결과를 효과적인 스타일화에 이용한다. 실제 스타일화는 크게 주요 부분을 간단한 톤으로 표현해주는 톤 그리기 부분과 해당 부분을 적은 선으로 효과적으로 묘사하는 선 그리기 부분으로 나뉘며, 이 두 부분에 머리카락이 나 옷 부분 등에 추가적인 효과를 더하여 이루어진다. 이러한 스타일화 과정은 일반적으로 사람이 그린 그림과 같이 극도의 추상화과정을 거쳐 보다 적은 표현으로 대상의 특징을 잘 살려주는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 여백을 살리는 간단한 표현으로도 대상을 효과적으로 묘사하는 동양화 기법을 응용한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.31-40
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• 2009

오늘날 실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 영화제작, 게임 개발, 재활의학, 스포츠 분석 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 시간에 따라 변화하는 일련의 자세로 이루어진 동작 데이터는 그 내용을 신속하고 정확하게 파악하는 것이 쉽지 않다. 이는 특히 많은 양의 동작데이터를 관리하고 원하는 동작을 찾고자 할 때 장애가 되곤 한다. 널리 사용되는 한 가지 방법은 동영상을 재생하듯이 관찰 시점을 진전시키는 동시에 3차원 공간상의 시야를 조절하는 것이다. 하지만 이 방식은 시점과 시야의 두 요소를 함께 고려하면서 데이터의 길이에 비례하는 시간 동안 지속적인 상호작용을 수행하여야 하는 번거로움을 야기한다. 본 논문은 동작 데이터를 분석하여 일련의 효과적인 관찰 시점 및 시야를 자동으로 찾아내고, 이로부터 생성된 이미지 시퀀스를 만화책 레이아웃 형식으로 배치하는 새로운 시각화 방법을 제안한다. 사용자는 만화책을 읽는 것처럼 바르게 전체 흐름을 파악할 수 있고, 원하는 동작이 등장하는 부분을 쉽게 찾아낼 수 있다. 이동, 권투, 환경과의 상호작용 등 여러 종류의 동작 데이터를 만화책 형식으로 시각화한 결과를 보임으로써 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.28-39
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• 2011

멀티미디어 산업의 발달과 함께 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 그 중 인터넷 만화와 같은 디지털 만화 시장의 확장은 급속하게 커지고 있어서, 콘텐츠의 부족과 다양성 때문에 동영상 카투닝에 대한 연구가 계속되고 있다. 지금까지는 동영상 카투닝은 비사실적 렌더링과 말풍선에 초점이 맞추어졌으나, 이러한 것들을 적용하기 위해서는 카투닝 서비스에 적합한 프레임 추출이 우선시 되어야만 한다. 기존의 방법으로는 동영상의 장면전환이 일어나는 샷(shot)안의 프레임을 추출하여, 사용자가 지정한 영역을 임의의 색상으로 렌더링(Rendering)하는 시스템이 있다. 하지만 이러한 방법은 사람의 손을 거치는 반자동적인 방법으로서 정확한 프레임 추출을 위해 사람의 손을 거쳐야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 보다 정확한 카투닝에 적용할 프레임을 추출하기 위해 오디오 및 비디오 분리를 통한 방법을 제안한다. 먼저 동영상으로부터 오디오와 비디오를 분리한다. 오디오는 먼저 MFCC와 영교차율의 특징을 추출하고, 이 특징 정보를 미리 학습된 데이터와 GMM 분류기를 통하여 음악, 음성, 음악+음성으로 분류한 후 음성 영역을 설정한다. 비디오는 히스토그램을 이용한 방법과 같은 일반적인 장면전환 프레임을 추출 후 얼굴 검색을 통해서 만화에서 의미가 있는 프레임을 추출한다. 그 후 음성 영역내에 얼굴이 존재하는 장면전환 프레임이나 일정 시간동안 음성이 지속되는 영역 중 장면전환 프레임을 추출하여 동영상 카투닝에 적합한 프레임을 자동으로 추출한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.11-22
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• 2017

본 연구는 영상처리 알고리즘을 활용하여 영상 기반의 카툰을 제작하는 저작 시스템인 IMToon(IMage-based carToon)을 제안한다. 제안하는 IMToon은 영상을 기반으로 하여 일반 사용자들도 쉽고 효율적으로 카툰을 구성하는 프레임들을 제작할 수 있도록 한다. 이를 위해 저작시스템을 크게 카툰 이펙터와 대화형 이야기 편집기의 두 기능으로 나누어 설계한다. 카툰 이펙터는 입력 영상을 카툰 형식의 영상으로 자동 변환하는 기능으로 영상기반 카툰 쉐이딩과 윤곽 드로잉의 단계로 진행된다. 영상기반 카툰 쉐이딩은 사용자로부터 원하는 장면의 사진을 입력으로 받아 입력 사진의 컬러 모델에서 명암 정보를 분리하고, 원하는 단계의 음영대로 단순화하여 카툰 형식의 영상으로 생성하는 방법이다. 그리고 테두리 검출을 통해 쉐이딩된 영상에 윤곽선을 적용시키는 윤곽 드로잉 단계를 거쳐 최종적으로 카툰 형식의 영상을 생성한다. 대화형 이야기 편집기는 웹툰이나 만화책과 같이 이야기를 전달하는 완성된 카툰의 한 장면을 생성하기 위하여 말풍선과 자막 등을 대화형 구조로 입력하는 기능이다. 여기에 단일 영상을 카툰방식으로 변환하는 카툰 이펙터를 비디오로 확장시켜 정지 영상 뿐 아니라 동영상에도 응용할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 제안한 IMToon 시스템을 통해 사용자가 원하는 카툰을 영상을 기반으로 보다 쉽고 효율적으로 제작할 수 있는지 여부를 다양한 실험을 통해 확인한다.