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3D 입체 영상의 플로우 기반 추상화 기법

Flow-Based Abstraction of Stereoscopic 3D Images
HCI 2012, 2012.1, 311-313 (3 pages)
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초록
실사 영상을 예술적인 느낌의 영상으로 변환하는 기술인 비사실적 렌더링(Non-Photorealistic Rendering, NPR)에 대한 연구는 활발하게 이루어지고 있으며, 최근 3D 입체 영상 (Stereoscopic 3D Images)의 발전으로 입체영상에 비사실적 렌더링을 적용하고자 하는 시도 또한 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 2D 이미지에서의 비사실적 렌더링 기법을 3D 입체 영상에 적용하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 두 이미지에서 동일한 결과만을 남기는 것을 목표로 하며, 이를 위해 두 이미지를 각각 동일한 좌표를 갖는 중간 이미지로 와핑시킨다. 이후 와핑된 두 이미지에 Flow-Based Image Abstraction 알고리즘을 적용하여 두 결과를 서로 비교하게 되면 동일한 렌더링 결과만을 남겨 놓을 수 있으며, 여기에 와핑시 사용한 각 대응점의 3D 좌표를 이용하여 Depth를 고려한 렌더링 결과를 얻을 수 있다. 그 결과 생성된 이미지에는 양안 경쟁(Binocular Rivalry)이 발생하지 않아 입체감이 손상되지 않음을 확인할 수 있다.

Researches on Non-Photorealistic Rendering, which can convert real images into artistic images, are being actively performed. Moreover, there have been several attempts to apply NPR to stereoscopic 3D images due to recently development in stereoscopic 3D. In this paper, we propose a method that can apply 2D NPR to stereoscopic 3D images. The proposed method aims to remain same NPR result on each stereo image, so we warp each image into novel view that have same coordinates. After that, we apply flow-based image abstraction method to warped images and compare each abstraction result, so different outcome can be skipped. Furthermore, we have 3D coordinate of each correspondence point from warping stage. We can make depth-aware rendering result with these information. As a result, created 3D image has no Binocular Rivalry, which can cause visual fatigue and disturbance during depth perception.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 본론
4. 결과
5. 결론
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