가상 현실 시스템은 사실감과 몰입감을 동시에 제공해야 한다. 사실감은 사실적인 영상에 의해 생성되기 때문에 가상 환경의 각 물체는 특정에 따라 자세히 표현하고 빛에 의한 반사도 충분히 고려해야 한다. 몰입감은 사실적인 움직임과 빠른 반응 속도로 정의되므로 가상 환경은 가능한 빠르게 렌더링되고 사용자의 의도에 따라 움직임이 일어나야 한다. 유한 개의 상세도 레넬을 가지는 불체로 구성된 가상환경은 시점에 따라 물체의 석절한 상세도 레벨을 선택해야 한다. 본 논문에서는 상세도 레벨의 선택 문제를 에러(상세도 레벨 간의 영상에서의 차이), cost( 렌더링 시간), L -distance( 전번 프레임과의 레벨 차이)를 정의하여 형식화한다. 또한, 이러한 문제를 풀기 위하여 well-distributed adaptive algorithm을 제시 한다.
This work shows how to create an algorithm and implementation for motion and image matching between a vehicle simulator and Unity 3D based virtual object. The motion information of the virtual vehicle is transmitted to the real simulator via a RS232 communication protocol, and the motion is controlled based on the inverse kinematics solution of the platform adopting rotary-type six actuators driving system. Wash-out filters to implement the effective motion of the motion platform are adopted, and thereby reduce the dizziness and increase the realistic sense of motion. Furthermore, the simulator system is successfully designed aiming to reducing size and cost with adaptation of rotary-type six actuators, real driving environment via VR (Virtual Reality), and control schemes which employ a synchronization between 6 motors and 3rd order motion profiles. By providing relatively big sense of motion particularly in impact and straight motions mainly causing simulator sickness, dizziness is remarkably reduced, thereby enhancing the sense of realistic motion.
In this paper, we propose a new system which captures real depth and color information from natural scene and implemented it. Based on it, we produced stereo and multiview images for 3-dimensional stereoscopic contents and introduced the production of a digital hologram which is considered to the next-generation image. The system consists of both a camera system for capturing images which correspond to RGB and depth images and softwares (SWs) for various image processings which consist of pre-processing such as rectification and calibration, 3D warping, and computer generated hologram (CGH). The camera system use a vertical rig with two paris of depth and RGB camera and a specially manufactured cold mirror which has the different transmittance according to wavelength for obtaining images with the same view point. The wavelength of our mirror is about 850nm. Each algorithm was implemented using C and C++ and the implemented system can be operated in real-time.
This study analyzed expression types and characteristics of modern fashion designs using body parts. The research was conducted based on a literature review and empirical research of fashion magazines published in Korea and other countries from 2001 to 2008. Four fashion statements predominated. Most frequently, body parts presented in modern fashion design, included realistic expressions, simplification, anatomic expression and a mixture with other patterns and logos. A body part, such as an eye, a lip, a hand or a chest was characteristically located in an unfamiliar position, as part of modern fashion design using body parts. Other parts and surrealistic images were shown with accessories utilizing body shapes. Second, amusing images were emphasized with humorous expressions, including simplification of body parts, childish decorations, fairy tale illusions and cartoon factors. Third, erotic images were presented with a more realistic expression of a partial image of a female body part, such as a lip or a tongue. Fourth, the use of facial images of celebrities in modern fashion design showed the phase of the times and the characteristic utilization of pop art as an image.
컴퓨터 그래픽스 관련 하드웨어의 비약적 발달은 고해상도의 영상을 모니터상에 표현할 수 있게 하였다. 이에 따라 자연 형태의 정밀한 렌더링을 요구하게 되어 높은 수준의 렌더링 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다 렌더링 기법에는 사진과 같은 정확한 영상을 구현하는 포토 리얼리스틱 렌더링과, 실시간 빠른 렌더링을 가능케 하는 실시간 렌더링으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 포토 리얼리스틱 렌더링에서 사용되는 여러 기법 중 빛과 재질에 대한 Caustics 표현방법에 대하여 살펴보았다. 먼저 영화 속에서 Caustics가 어떻게 사용되고 표현되었는가를 분석하고 나아가 실제 렌더러를 이용하여 Caustics 효과를 구현한다. 렌더러를 이용한 실증적인 실험을 통하여 사용된 플러그인의 객관적인 기준 및 성능에 대하여 알아보고 구현을 위한 각 변수들의 사용 환경 등을 분석한다. 그 실험결과는 많은 렌더링 작업을 위한 자료로 활용되고 특성 및 성능에 대한 이해를 돕기 위한 데이터로 활용될 수 있을 것이다.
지난 백년간 많은 영화가 꿈의 강박관념과 억압된 소망에 대한 충족을 표현하는데 급급하여 프로이드의 주장처럼 마음 속 깊이 은폐되어 있던 무의식속 욕망이 위장된 형식을 통해 드러나며 희망의 실현을 추구하는 실제 꿈의 형식과 같이 표현되어 온 영화는 극히 드물었다. 특유의 난해함과 몽환적인 구조와 스토리로 잘 알려진 명장데이빗 린치 감독은 그의 대표적인 영화 "멀홀랜드 드라이브(2001)"에서 꿈의 이미지 프레젠테이션 과정과 형식을 보다 더 꿈과 같은 몽환적인 느낌으로 표현하는데 성공하고 있는데 본 연구에서는 낯설게 묘사된 그의 영화 구조를 프로이드의 정신분석학 연구를 토대로 비교분석하여 그가 어떻게 리얼하게 꿈을 표현했는지를 분석하려한다. 통념적으로 꿈의 세계는 완전히 시각적인 것으로 알려져 있으나 사실 사물에 대한 느낌이 가장 관건이며 이것이 바로 꿈의 세계에서 우리에게 현실과 같은 사실적인 체험을 제공해줄 수 있는 핵심적인 이유임을 보다 더 리얼하게 보여주고 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 일반적인 2차원 영상에서 운동 시차론 이용하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체 영상을 생성하고, 2차원 영상에서 운동 물체의 운동 방향과 속도에 상관없이 3차원 효과를 제공할 수 있는 입체 영상 변환 방법을 제안하고자 한다. 입체 영상은 제안한 움직임 검출, 영역 분할, 그리고 깊이 지도 생성 방법을 이용하여 인접한 2차원 영상 사이에서 운동 시차를 계산하여 생성된다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며, MTD 방식과의 성능 비교를 통하여 제안한 방법의 성능 평가를 수행하였다.
Super-resolution (SR) has great significance in image processing because it enables downstream vision tasks with high spatial resolution. Recently, SR studies have adopted deep learning networks and achieved remarkable SR performance compared to conventional example-based methods. Deep-learning-based SR models generally require low-resolution (LR) images and the corresponding high-resolution (HR) images as training dataset. Due to the difficulties in obtaining real-world LR-HR datasets, most SR models have used only HR images and generated LR images with predefined degradation such as bicubic downsampling. However, SR models trained on simple image degradation do not reflect the properties of the images and often result in deteriorated SR qualities when applied to real-world images. In this study, we propose an image degradation model for HR satellite images based on the modulation transfer function (MTF) of an imaging sensor. Because the proposed method determines the image degradation based on the sensor properties, it is more suitable for training SR models on remote sensing images. Experimental results on HR satellite image datasets demonstrated the effectiveness of applying MTF-based filters to construct a more realistic LR-HR training dataset.
얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스처 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, 유클리디 거리 변환 (Euclidean Distance Transform)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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