본 논문은 광선 추적법 텍스쳐 매핑에서 MIP-Map 알고리즘 사용 시 텍스쳐 이미지들의 MIP-Map 수준을 선택하는 효과적인 방식을 제안한다. 이는 렌더링 시 물체와 교차하는 광선의 길이만을 사용하여 해당 물체의 텍스쳐 MIP-Map 수준을 선택하는 방법이다. 본 방식은 MIP-Map을 지원하지 않는 방식에 비하여 텍스쳐 알리아싱 면에서 우수하고 성능 저하는 미비하다.
컴퓨터 게임에서 사용하는 복잡한 3차원 캐릭터 모델을 단순한 모델로 만드는 것은 매우 중요하다. 제안 방법은 3차원 게임 캐릭터에서 특징선을 추출하여 모델을 단순화 시키는 새로운 방법에 대해 제안한다. 주어진 3차원 캐릭터 모델은 텍스처 정보를 포함하고 있다. 3차원 캐릭터 모델에서의 텍스처 및 곡률의 변동을 이용해서 2차원 맵인 모델특징맵(Model Feature Map)을 생성한다. 모델특징맵은 곡률 맵(curvature map)과 텍스처 맵(texture map)으로부터 생성되며, 본 맵을 통해 에지 추출 기법을 이용하여 특징선을 추출한다. 모델특징맵은 표준 영상처리툴을 이용해 쉽게 편집할 수 있다. 실험을 통하여 본 알고리즘의 효율성을 보여주며, 실험은 얼굴 캐릭터에 한정하지 않는다.
In this paper, a texture synthesis technique based on the NCAR(non-causal auto-regressive) model and the pyramid structure is proposed. In order to estimate the NCAR model parameters accurately from a noisy texture, the MAP(maximum a posteriori) estimation technique is also employed. In our approach, since the input texture is decomposed into the Laplacian oyramid planes first and then the NCAR model is applied to each plane, we are able to obtain a good synthesized texture even if the texture exhibits some non-random local structure or non-homogenity. The usrfulness of the proposed method is demonstrated with seveal real textures in the Brodatz album. Finally, the 2-dimensional MAP estimation technique can be used to the image restoration for noisy images as well as a texture image synthesis.
본 논문은 range map과 texture map이 포함된 range image를 삼각형 메쉬로 된 3차원 형상으로 복원하고, 이 삼각형 메쉬를 기하학적 축소 알고리즘을 적용하여 간략화하는 방법에 대하여 기술한다. 그리고 이 논문에는 복원된 3차원 모델에 texture mapping이 가능하고 간략한 정도를 사용자가 쉽게 결정할 수 있으며, 실시간 multiple level-of-detail에 적용 가능한 빠른 속도의 간략화 방법을 제시한다. 구현한 방법을 국보급 문화재를 스캐닝한 실험 데이터에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
The 3D-AVC standard aims at improving coding efficiency by applying new techniques for utilizing intra, inter and view predictions. 3D video scenes are rendered with existing texture video and additional depth map. The depth map comes at the expense of increased computational complexity of the encoding process. For real-time applications, reducing the complexity of 3D-AVC is very important. In this paper, we present a fast intra mode decision algorithm to reduce the complexity burden in the 3D video system. The proposed algorithm uses similarity between texture video and depth map. The best intra prediction mode of the depth map is similar to that of the corresponding texture video. The early decision algorithm can be made on the intra prediction of depth map coding by using the coded intra mode of texture video. Adaptive threshold for early termination is also proposed. Experimental results show that the proposed algorithm saves the encoding time on average 29.7% without any significant loss in terms of the bit rate or PSNR value.
In this paper, we introduced a novel voxel-wise UV parameterization and view-dependent texture synthesis for the immersive rendering of a truncated signed distance field (TSDF) scene model. The proposed UV parameterization delegates a precomputed UV map to each voxel using the UV map lookup table and consequently, enabling efficient and high-quality texture mapping without a complex process. By leveraging the convenient UV parameterization, our view-dependent texture synthesis method extracts a set of local texture maps for each voxel from the multiview color images and separates them into a single view-independent diffuse map and a set of weight coefficients for an orthogonal specular map basis. Furthermore, the view-dependent specular maps for an arbitrary view are estimated by combining the specular weights of each source view using the location of the arbitrary and source viewpoints to generate the view-dependent textures for arbitrary views. The experimental results demonstrate that the proposed method effectively synthesizes texture for an arbitrary view, thereby enabling the visualization of view-dependent effects, such as specularity and mirror reflection.
이본 논문에서는 Bayesian 영상 분할법과 SOM(Self Organization feature Map)을 이용한 텍스쳐(Texture) 분할 방법을 제안한다. SOM의 입력으로 다중 스케일에서의 웨이블릿 계수를 사용하고, 훈련된 SOM으로부터 관측 데이터에 대한 우도(尤度, likelihood)와 사후확률을 구하는 방법을 제시한다. 훈련된 SOM들로부터 구한 사후확률과 MAP(Maximum A Posterior) 분류법을 이용하여 텍스쳐 분할을 얻는다. 그리고 문맥 정보를 이용하여 텍스쳐 분할 결과를 개선하였다. 제안 방법은 HMT(Hidden Markov Tree)을 이용한 텍스쳐 분할보다 더 우수한 결과를 보여준다. 또한 SOM과 HMTseg라고 불리는 다중스케일 Bayesian 영상 분할 기법을 이용한 텍스쳐 분할 결과는 HMT와 HMTseg을 이용한 결과보다 더 우수한 성능을 보여준다.
본 연구는 3차원 도시 모델링을 위해 라이브러리 기반의 texture mapping 기법을 사용하여 건물 모델을 제작하였다. 이 기법은 건물의 종류 및 특성에 따라 라이브러리 형태로 구축되어있는 texture map을 선택, 출력하여 3차원 건물 프레임에 mapping하는 과정으로 이루어진다. 이 기법의 효과적인 적용을 위해 LiDAR 데이터를 이용하여 건물을 자동적으로 분류하였고, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 단위 모델 구현을 위한 건물의 3차원 프레임을 제작하였다. 또한 사실감 있는 건물 texture를 구현하기 위해 실제 건물의 지상사진을 이용하여 texture map 라이브러리를 구축하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2400-2419
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2014
Pre-segmented pixels can reduce the difficulty of segmentation and promote the segmentation performance. This paper proposes a novel segmentation method based on merging texture superpixels by computing inner similarity. Firstly, we design a set of Gabor filters to compute the amplitude responses of original image and compute the texture map by a salience model. Secondly, we employ the simple clustering to extract superpixles by affinity of color, coordinates and texture map. Then, we design a normalized histograms descriptor for superpixels integrated color and texture information of inner pixels. To obtain the final segmentation result, all adjacent superpixels are merged by the homogeneity comparison of normalized color-texture features until the stop criteria is satisfied. The experiments are conducted on natural scene images and synthesis texture images demonstrate that the proposed segmentation algorithm can achieve ideal segmentation on complex texture regions.
이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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