초록

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전통적인 컴퓨터 그래픽스분야에서 실제감 있는 장면(scene)을 만들어 내기 위해 표면의 반사특성에 대한 연구가 많이 행해졌다. 표면의 반사특성을 구하기 위하여 기존의 방법들은 복잡한 기하학적 정보를 구하거나 실제 표면의 반사 특성을 얻기 위한 장치를 사용하였다. 본 논문에서는 기하학적 정보 없이 샘플링한 영상으로부터 라디안스맵(radiance map)을 만들고, 이를 이용하여 BRDF를 구하는 방법을 제시한다. 또한 BRDF를 효과적으로 저장하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 임의의 위치에서의 광원에 대하여서 조작이 가능하며 빠른 시간에 새로운 장면을 재구성(reconstruction)할 수 있다. 또한 사용자가 임의로 광원(color light)의 색깔을 변화시킬 수 있고, 여러 개의 광원(multiple light source)에 대하여 장면의 재구성이 가능하다.

전통적인 컴퓨터 그래픽스분야에서 실제감 있는 장면(scene)을 만들어 내기 위해 표면의 반사특성에 대한 연구가 많이 행해졌다. 표면의 반사특성을 구하기 위하여 기존의 방법들은 복잡한 기하학적 정보를 구하거나 실제 표면의 반사 특성을 얻기 위한 장치를 사용하였다. 본 논문에서는 기하학적 정보 없이 샘플링한 영상으로부터 라디안스맵(radiance map)을 만들고, 이를 이용하여 BRDF를 구하는 방법을 제시한다. 또한 BRDF를 효과적으로 저장하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 임의의 위치에서의 광원에 대하여서 조작이 가능하며 빠른 시간에 새로운 장면을 재구성(reconstruction)할 수 있다. 또한 사용자가 임의로 광원(color light)의 색깔을 변화시킬 수 있고, 여러 개의 광원(multiple light source)에 대하여 장면의 재구성이 가능하다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 기하학적 정보 없이 광원에 대해 미리 샘플링한 영상을 이용하여 임의의 위치에서의 광원에 대해 빠르게 영상을 복원하는 방범을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 BRDF를 구하는 방법에서 영상의 픽셀밝기를 사용하는 대신에 노출시간이 다른 영상으로'구한 라디안스 맵을 정확한 BRDF를 구하였다.
• 그러나 이 방법은 픽셀의 밝기정보(intensity)를 표면의 반사특성에 이용하므로 물리적으로 정확하지 않다. 본 논문에서는 기하학적 정보 없이 광원의 위치를 달리한 여러 장 의 라디안스 맵(radiance map)으로부터 장면(scene)을 생성 할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 표면의 반사되는 빛의 양 을 픽셀의 밝기(intensity) 대신에 카메라의 노출시간올 달 리한 영상으로부터 얻은 라디안스를 이용함으로써 물리적으로 더 정확한 표면의 반사 특성을 얻어낸다.

가설 설정

• BRDF를 구하는 기본적인 알고리즘은 Tien-Tsin Wong의 접근 방법을 근거로 한다. Wong의 방법은 영상의 각 픽셀을 표면 요소(surface element)로 두고 영상의 픽셀밝기를 표면의 반사되는 빛의 양으로 가정하고 BRDF를 구하였다. 그러나 픽셀의 밝기(intensity)는 물리적으로 정확한 밝기 정보가 아니 다.

제안 방법

• 0 을 사용하여 구현하였다. 또한 디지털 카메라를 사용하여 노출시간이 다른 10개의 영상으로부터 라디안스 맵을 구하였다. 수평으로 0~90도, 수직방향으로 0〜30도까지를 10도씩 간격으로 라디안스 맵을 샘플링하여 실험에 이용하였다.
• 본 논문에서는 기하학적 정보 없이 광원에 대해 미리 샘플링한 영상을 이용하여 임의의 위치에서의 광원에 대해 빠르게 영상을 복원하는 방범을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 BRDF를 구하는 방법에서 영상의 픽셀밝기를 사용하는 대신에 노출시간이 다른 영상으로'구한 라디안스 맵을 정확한 BRDF를 구하였다. 실험결과를 통하여 광원에 대한 다양한 조작이 가능하여, 위치가 다른 몇 개의 광원에 대하여도 영상을 재구성(reconstruction)할 수 있게 되었다.
• 즉 픽셀의 밝기가 2배라고 해서 실제 밝기가 2배는 아니다. 본 논문에서는 BRDF롤 구하기 위하여 픽셀의 밝기 대신에 카메라의 노출시간을 달리한 여러 장의 영상을 이용하여 라디안스 맵을 사용한다: 그림 1은 픽셀의 BRDF를 설명한다, 입사하는 광원의 라디안스를 L이라 두고 영상의 각 픽셀의' 라디안스 값을 반사되는 빛의 양으로 두었다, 각 픽셀의 BRDF를 구하는 알고리즘은 그림2 와 같다.
• 또한 디지털 카메라를 사용하여 노출시간이 다른 10개의 영상으로부터 라디안스 맵을 구하였다. 수평으로 0~90도, 수직방향으로 0〜30도까지를 10도씩 간격으로 라디안스 맵을 샘플링하여 실험에 이용하였다. 그림5 는 본 논문에서 제시한 방법을 통하여 영상을 복원한 결괴.
• 제안된 방법은 Windows NT를 기반으로 하여 visual c++6.0 을 사용하여 구현하였다. 또한 디지털 카메라를 사용하여 노출시간이 다른 10개의 영상으로부터 라디안스 맵을 구하였다.
• Ward는 .하드웨어적인 장치를 사용하여 표면의 반사특성을 측정하고 복원해 내는 방법[2]을 제안하였다. SATO는 레이저 레인지 스캐닝(laser range scanning)을 통하여 물체를 모델링(modeling)하고 텍스춰(texture)를 통하여 표면의 반사특 성을 구하는 방법 [3]을 제시하였다.

이론/모형

• BRDF를 구하는 기본적인 알고리즘은 Tien-Tsin Wong의 접근 방법을 근거로 한다. Wong의 방법은 영상의 각 픽셀을 표면 요소(surface element)로 두고 영상의 픽셀밝기를 표면의 반사되는 빛의 양으로 가정하고 BRDF를 구하였다.
• 따라서 BRDF를 효과적으로 저장하기 위한 표현 방법이 필요하다. BRDF를 저장하기 위한 수학적인 방법으로써 Cabral 이 제안한 방법[기을 이용한다. Cabral 은 spherical hannonics를 써서 BRDF를 효율적으로 저장하는 방법을 제시하였다.
• 여기 서 파라미터 & 와 4)는 각각 수직각과 수평각을 나타낸다. 본 논문에서는 반사되는 빛의 양(irradiance)를 구하기 위하여 카메라의 노출시간을 변화시킨 여러 장의 영상으로부터 라디안스 영상을 구하는 방법 [5]을 사용하였다. 그림 3은 BRDF를 구하기 위하여 라디안스 맵에 대한 샘플링을 보여준 다.
• 실세계의 밝기를 화면의 밝기로 바꾸어 주는 것을 톤 매핑 (tone mapping)이라고 한다. 우리는 앞에서 구한 라디안스 맵을 화면의 영상으로 보여 주기 위기 위하여 적응성 히스토그램 방법〔6]을 사용하였다.

성능/효과

• c는 RED성분이 강한 광원에 대하여 복원한 영상이고, d는 BLUE성분이 강한 광원에 대해 복원한 영상이다. 실험에서 보여주듯이 제시한 방법을 통하여 임의의 위치에 있는 광원에 대해 영상을 복원할 수 있고 광원의 색깔도 변화시킬 수 있다.

후속연구

• 앞으로의 연구과제는 BRDF를 저장할 수 있는 방법에 대하여 웨이블릿(wavel의:)이나 DCT를 이용한 방법을 모색중이다

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이 논문을 인용한 문헌

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