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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 오경수
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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최근 컴퓨터 하드웨어 기술의 빠른 발전과 함께 실시간 컴퓨터 그래픽스분야에서도 많은 연구가 있었으며, 그래픽스 분야 중에서 실시간(Real-time) 모션 블러(MotionBlur)에 대한 연구들이 많이 진행되었다. 그 중에서 대중적으로 사용되는 기술은 후처리기반(Post Filtering)필터링 방법으로, 후처리기반 방법은 속도 맵을 이용하여, 픽셀 마다 해당 속도를 기반으로 주변 픽셀 색상을 효과적으로 샘플링하여 모션 블러된 색상을 도출하는 기법이다. 하지만 이 방법은 낮은 샘플링 카운트를 이용할 경우 노이즈(noise)가 발생하고, 한순간 단편의 데이터를 이용하기 때문에 움직임이 복잡한 장면에서 잘못된 데이터 샘플링으로 부자연스러운 블러 형태의 아티펙트(artifacts)를 만들어내는 문제가 있다. 이러한 모션 블러는 오히려 연속되는 영상을 보는 사용자로 하여금 불편함 또는 어색함을 느끼게 한다.
본 논문은 이러한 문제를 개선하면서 실시간으로 GPU-Pipeline에서 모션 블러를 효과를 만들기 위해서 기존의 방법처럼 후처리 기반으로 처리하지 않고 순방향(Forward Processing)으로 처리한다. 순방향 처리 시 동시다발적으로 움직이는 물체 간 복잡한 시공간적 가시성 검사를 위해서 정렬되지 않은 배열(Unordered array)을 이용한다. 본 논문의 기법은 첫 프레임과 마지막프레임, 두 프레임 사이에서 노출될 가능성이 있는 다수의 잠재적 프래그먼트들을 만들어낸다. 각각의 잠재적 프래그먼트는 프레임간의 시공간적(Spatial and Temporal) 차이를 기반으로 모든 픽셀에서 선형 보간(Linear Interpolation)기법을 이용하여 생성된다. 퍼포먼스 향상과 메모리 사용 비용의 감소를 위해 시간마다 생성된 프래그먼트들 중에서 카메라와 가장 가까운 가시적 프래그먼트만을 정렬되지 않은 배열(Unordered array)에 저장한다. 이후 해당 픽셀 위치의 배열에 저장된 여러 시간에 존재하는 가시적 프래그먼트들의 색상을 평균화하여 하나의 모션 블러 픽셀을 얻어낸다. 이와 같은 프로세스를 스크린 공간의 모든 픽셀에서 수행하여 이동하는 물체들이 얽혀있는 복잡한 상황에서도 비실시간으로 누적 버퍼 알고리즘을 통해 얻어낸 결과의 품질과 매우 유사한 결과를 얻어냈으며 좋은 퍼포먼스로 실시간으로 렌더링된다.
본 논문은 이러한 문제를 개선하면서 실시간으로 GPU-Pipeline에서 모션 블러를 효과를 만들기 위해서 기존의 방법처럼 후처리 기반으로 처리하지 않고 순방향(Forward Processing)으로 처리한다. 순방향 처리 시 동시다발적으로 움직이는 물체 간 복잡한 시공간적 가시성 검사를 위해서 정렬되지 않은 배열(Unordered array)을 이용한다. 본 논문의 기법은 첫 프레임과 마지막프레임, 두 프레임 사이에서 노출될 가능성이 있는 다수의 잠재적 프래그먼트들을 만들어낸다. 각각의 잠재적 프래그먼트는 프레임간의 시공간적(Spatial and Temporal) 차이를 기반으로 모든 픽셀에서 선형 보간(Linear Interpolation)기법을 이용하여 생성된다. 퍼포먼스 향상과 메모리 사용 비용의 감소를 위해 시간마다 생성된 프래그먼트들 중에서 카메라와 가장 가까운 가시적 프래그먼트만을 정렬되지 않은 배열(Unordered array)에 저장한다. 이후 해당 픽셀 위치의 배열에 저장된 여러 시간에 존재하는 가시적 프래그먼트들의 색상을 평균화하여 하나의 모션 블러 픽셀을 얻어낸다. 이와 같은 프로세스를 스크린 공간의 모든 픽셀에서 수행하여 이동하는 물체들이 얽혀있는 복잡한 상황에서도 비실시간으로 누적 버퍼 알고리즘을 통해 얻어낸 결과의 품질과 매우 유사한 결과를 얻어냈으며 좋은 퍼포먼스로 실시간으로 렌더링된다.
목차
목 차국문초록 ⅴ영문초록 ⅶ제 1 장 서론 11.1 연구 배경 및 목적 11.2 논문의 구성 3제 2 장 관련 연구 42.1 누적버퍼 (Accumulation Buffer Approaches) 42.2 포스트 프로세싱 (Post-Processing Approaches) 42.3 분석적 가시성 (Analytical Visibility Approaches) 62.4 스토캐스틱 (Stochastic Approaches) 72.5 정렬되지 않은 배열 (Unordered array Approaches) 8제 3 장 본문 103.1 알고리즘 개요 103.2 프래그먼트당 기여도 검사 123.3 1St Pass : 가시적 프래그먼트의 위치 찾기 및 저장 153.3.1 이동하는 프래그먼트 위치 찾기 153.3.2 Unordered array를 이용한 프래그먼트 가시성 검사 및 저장 163.4 2nd Pass : 픽셀 색상 결정 방법 193.5 프래그먼트 빈 공간 문제 203.5.1 깊이 값에 따른 주변 픽셀 채우기 203.5.2 양방향 렌더링 21제 4 장 실험결과 244.1 구현 환경 244.2 기존 방법과 연구방법의 비교 및 성능 평가 24제 5 장 결론 33참고문헌 35
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