세일리언시의 LOD강조에 의한 페인터리 렌더링 방법에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In recently years, A Mobile Device has great capability in taking a photo and the popular apps are image retouching Apps. Mobile computing power has enough to use NPR algorithms for making effects. But there are limits on using existing NPR algorithms for images have detailed texture, lights, speedy feelings, long exposure, etc. they require more LOD enhancement algorithms. To get LOD enhancement, we use saliency to find out radically changed area. this paper suggest a effective and light algorithms using saliency to enhance LOD. several photoes in open sites are tested and got great results and detailed feelings.

국문 초록 (Abstract)

모바일 환경에서 사진 촬영이 대중화 함에 따라 다양한 효과를 제공하는 앱들이 많이 사용되고 있다. 또한 모바일 컴퓨팅 능력이 획기적으로 확대되고 있어 NPR효과들이 사용되어 새로운 이미지를 생성하는데 사용될 수 있다. 그러나 이러한 이미지들은 세밀한 텍스추어, 광량의 급격한 변화, 속도감 표현, 장시간 노출등 기존의 NPR에서 사용하는 방법으로는 표현에 제약이 있어 LOD를 강조할 수 있는 방법이 필요하다. 세일리언시는 변화가 심한점을 찾아내는 좋은 방법이고 이 부분이 세밀한 표현이 필요한 지점이다. 본 논문은 세일리언시를 이용하여 LOD를 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 실험결과 모바일 환경에서 얻어진 이미지에 새로운 효과를 적용하여 새로운 이미지를 만들어 내는데 적합하였다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1. 연구 배경 1
• 1.2. 연구 목표 2
• 1.3. 연구의 구성 5
• 2. 기존 연구 6
• 2.1. 스트로크 기반 회화적 렌더링 6
• 2.2. 브러시 모델 7
• 2.2.1. 물리 기반 모델 7
• 2.2.2. 이미지 예제 모델 7
• 2.2.3. 브러시 사전 모델 8
• 2.2.4. 브러시 사전 모델의 적용 방법 10
• 2.3. 스트로크의 생성 위치 12
• 2.3.1. 사용자와의 인터랙션 12
• 2.3.2. 단일/다중 캔버스 계층 14
• 2.4. 생성 위치 결정 알고리즘 15
• 2.5. 영상의 이해도를 높이기 위하여 LOD를 적용하는 방법 16
• 3. 세일리언시를 LOD 강조로 사용하는 알고리즘 26
• 3.1. SBR을 위한 에너지 함수 26
• 3.2. SBR에서 LOD를 표현하기 위한 기존 연구 28
• 3.3. 제안하는 시스템 개요 29
• 3.3.1. 전처리 단계 개요 32
• 3.3.2. 영역 분할 개요 33
• 3.3.3. 스트로크 생성 개요 34
• 3.4. 에지밀도를 이용한 영역 분할 방법 34
• 3.5. 세일리언시 맵을 이용한 공간 분할 방법 39
• 3.5.1. 영상 분할을 위한 세일리언시를 사용한 이미지 생성 39
• 3.5.2. 공간 분할 41
• 3.5.3. 스트로크 생성 44
• 3.5.4. 스트로크 적합도 판정 44
• 3.6. 스트로크 리스트를 통합하여 LOD 강조로 사용하는 알고리즘 45
• 3.6.1. 영역 분할을 위한 전처리 단계 46
• 3.6.2. 영역 분할 47
• 3.7. 스텐실 렌더링 방법 52
• 3.8. 페인트 맵 54
• 3.9. 계층별 스트로크 생성 57
• 3.10. 제안하는 LOD강조를 위한 방법 65
• 3.10.1. LOD 강조를 위한 영역 분할 65
• 4. 실험 결과 70
• 5. 평가 및 추후 연구 과제 78
• 국문초록 83
• Abstract 84