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2D 이미지에서 3D 모델링 데이터 변환 알고리즘에 관한 연구
Study on the 3D Modeling Data Conversion Algorithm from 2D Images 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.19 no.2, 2016년, pp.479 - 486  

최태준 (Dept. of Creative ICT Eng., Busan University of Foreign Studies) ,  이희만 (Dept. of Multimedia, Seowon University) ,  김응수 (Div. of Digital Media Eng., Busan University of Foreign Studies)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, the algorithm which can convert a 2D image into a 3D Model will be discussed. The 2D picture drawn by a user is scanned for image processing. The Canny algorithm is employed to find the contour. The waterfront algorithm is proposed to find foreground image area. The foreground area is...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 방법들은 각각의 장·단점이 있고 각각 어느 특정 분야에서 장·단점을 발휘한다.본 논문에서는 에지 (Edge)를 검출하고 Waterfront알고리즘에 의해 영역을 검출하고자 한다.
  • 본 논문은 2D이미지로부터 3D모델 변환 알고리즘 개발에 관한 연구로 2D도형 이미지를 이용하여 3D알고리즘으로 3D데이터를 획득하였다.변환 알고리즘을 이용한 2D이미지를 3D데이터로부터 모델링하는 방법에 대하여 테스트하였다.
  • 만일 여백이 없는 경우에는 임의로 여백을 만들어 전경과 배경을 분리한다.이런가정 하에 배경 부분에는 정보가 없음으로 에지 (Edge)를 검출하여 경계 영역을 검출하고자 한다. EdgeDetection기법은 데이터 크기를 줄이며, 의미없는 자료를 없애주고, 영상의 구조적 정보 보존 측면에 영상처리에 많이 사용되는 기법이다.

가설 설정

  • z축은화면을 기준으로 앞뒤의 방향이 되는데 이를 수평축 라인의 길이에 따라 축으로 나오도록 구성한다. 논문에서는 우수계 좌표를 사용하여 축은화면을 기준으로 앞으로 튀어 나오는 방향이 된다. Fig.
  • 본 연구에서 3D모델링 제작을 위해 사용하는 2D 이미지는 전경 이미지 분리를 비교적 쉽게 하기 위하여 Fig.4과 같이 중심 도형의 외부에 여백이 있는이미지라고 가정한다.만일 여백이 없는 경우에는 임의로 여백을 만들어 전경과 배경을 분리한다.
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참고문헌 (13)

  1. C.S. Choi, “Classification of Fundermental Types of Korean Faces and Generation of the Faces for Each Province,” Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 19, No. 2, pp. 943-946, 1996. 

  2. D. DeCarlo, D. Metaxas, and M. Stone, "An Antropometric Face Model Using Variational Techniques," Proceeding of Special Interest Group on GRAPHics and Interactive Techniques on Computer Graphics, pp. 67-74, 1998. 

  3. K. Waters, "A Muscle Model for Animating Three-Dimension Facial Expression," Proceeding of Special Interest Group on GRAPHics and Interactive Techniques on Computer Graphics, Vol. 21, No. 4, pp. 117-124, 1987. 

  4. Y.C. Lee, D. Terzopoulos, and K. Waters, "Realistic Modeling for Facial Animation," Proceeding of Special Interest Group on GRAPHics and Interactive Techniques on Computer Graphics, pp. 55-62, 1995. 

  5. S.W. Jang, “Estimation of 3D Rotation Information of Animation Character Face,” Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol. 16, No. 8, pp. 49-55, 2011. 

  6. S.W. Jang, “Synthesizing Faces of Animation Characters Using a 3D Model,” Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol. 17, No. 8, pp. 31-40, 2012. 

  7. Industry trends in 2D and 3D image conversion, http://www.gokea.org (accessed Jun., 08, 2015). 

  8. B.K.P. Horn, Shape From Shading: A Method For Obtaining The Shape Of A Smooth Opaque Object From One View, MIT AI Lab Technical Report, 1970. 

  9. R. Zhang and P/Sing Tsai, "Shape from Shading: A Survey," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 21, No. 8, pp. 690-706, 1999. 

  10. Ruben Garcia-Zurdo, "Three-dimensional Face Shape By Local Feature Prediction," International J. of Image Processing, Vol. 9, No. 1, pp.1-10, 2015. 

  11. Heightmap, http://en.wikipedia.org/wiki/Heightmap (accessed Jun., 08, 2015). 

  12. H.W. Byun and H.M. Jung, "Cartoon Character Rendering Based on Shading Capture of Concept Drawing," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 14, No. 8, pp. 1082-1093, 2011. 

  13. 3D Modeling, https://ko.wikipedia.org/wiki/3D_Modeling (accessed Sep., 26, 2007). 

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