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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박종승
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 인천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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비사실적 렌더링(NPR; Non-Photorealistic Rendering)은 2차원 영상과 3차원 모델을 대상으로 하는 방법이 다르며 각각의 대상에 NPR을 적용하여 두 콘텐츠를 합치면 이질감이 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 객체와 영상에 있어서 각각의 대상에 카툰 및 스케치와 같은 비사실적 효과를 적용하여 조화롭게 혼합하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 2차원 영상의 데이터를 분석하여 컬러 분포 특징을 얻고 이를 이용하여 비디오 영상이나 3D 객체의 컬러 수를 줄인다. 단순화된 컬러맵과 윤곽선 에지 데이터로부터 비사실적 렌더링을 실시한다. 컬러맵 정보의 추출 및 적용 과정에서 자연스러운 장면 연출을 위해서 영상분할 과정이 필요하다. 그러나 영상분할 기법은 많은 연산을 필요로 한다. 특히 크기가 큰 입력에 대해서는 비사실적 렌더링에 많은 시간이 소요된다. 처리 시간이 많은 영상분할의 고속화를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬 컴퓨팅을 할 수 있는 GPGPU(General-Purpose GPU)를 사용한다. GPGPU의 사용으로 알고리즘의 수행속도를 크게 개선하였다. 또한 영상분할 후 단순화된 컬러를 추출하여 일련의 컬러맵을 생성한 뒤 3D 객체에 NPR을 적용할 때 추출해낸 컬러맵을 적용하여 2차원 영상과 3차원 객체간의 이질감을 줄이고 조화롭게 하였다
목차
제 1 장 서 론 11.1 연구 배경 및 동기 11.2 연구 목표 21.3 연구의 범위 및 접근 방법 3제 2 관련 연구 52.1 비사실적 렌더링 기법 52.2 영상 분할 기법 72.3 CUDA 9제 3 장 CUDA를 이용한 비사실적 렌더링 기법 153.1 분할 알고리즘 173.2 NPR 알고리즘 243.3 CUDA 프로그래밍 26제 4 장 실험 결과 314.1 실험 환경 314.2 실행 속도 비교 334.3 비사실적 렌더링 결과 38제 5 장 결 론 485.1 요약 485.2 장점 및 기여 495.3 문제점 및 향후 연구과제 49
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