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컴퓨팅 장치에서 3차원 객체 영상 렌더링을 위한 적응형 표면 스플래팅(surface splatting)하는 방법으로서, (a) 상기 3차원 객체 영상의 하나 이상의 특징 영역 및 색상 변화 정보를 고려한 스펙트럴 샘플링(spectral sampling)을 통해 상기 3차원 객체 영상을 간략화하기 위한 포인트 분포를 결정하는 단계; 및(b) 상기 결정된 포인트 분포에 따라 각 포인트에 상응하는 타원형 스플랫의 크기 및 모양을 결정하는 단계를 포함하되,상기 타원형 스플랫은 위치 정보, 색상 정보 및 두 개의 접선 벡터로 정의되며,상기 (b) 단계는 상기 포인트의 분포, 굴곡 및 색상 변화 정보를 이용하여 상기 타원형 스플랫의 접선 벡터를 결정하는 적응형 표면 스플래팅 방법
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제1항에 있어서,상기 3차원 객체 영상은 얼굴 모델이며, 상기 특징 영역은 눈, 입술, 눈썹 및 피부 중 하나를 포함하며, 각 특징 영역에 서로 다른 가중치가 부여되는 적응형 표면 스플래팅 방법
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제2항에 있어서,상기 3차원 객체 영상의 각 포인트는 위치 정보, 법선 벡터, 색상 정보 및 상기 가중치로 정의되는 적응형 표면 스플래팅 방법
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제1항 또는 제2항에 있어서,상기 (a) 단계는 상기 3차원 객체 영상을 위한 전체 포인트의 수, 굴곡 부분을 위한 포인트 수 및 상기 색상 변화에 따른 포인트의 수를 결정하는 적응형 표면 스플래팅 방법
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제4항에 있어서,상기 (a) 단계는 상기 컴퓨팅 장치의 처리 능력에 따라 상기 전체 포인트의 수, 굴곡 부분을 위한 포인트 수 및 상기 색상 변화에 따른 포인트의 수를 결정하는 적응형 표면 스플래팅 방법
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제4항에 있어서,상기 특징 영역에 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하되, 상기 부여된 가중치에 의해 상기 특징 영역에 포인트의 밀도가 높아지는 적응형 표면 스플래팅 방법
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제4항에 있어서,상기 결정된 포인트 분포에 의해 상기 3차원 객체 영상의 소정 포인트는 위치가 변경되며, 상기 변경된 위치의 포인트의 색상 정보는 아래의 수학식에 의해 반복 계산되어 결정되는 적응형 표면 스플래팅 방법
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제1항에 있어서,상기 타원형 스플랫에 의해 덮이지 않은 홀에 대해 홀 주변 정보를 선형 보간하여 홀의 색상 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는 적응형 표면 스플래팅 방법
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제1항에 따른 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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3차원 객체 영상 렌더링을 위한 적응형 표면 스플래팅(surface splatting) 장치로서, 상기 3차원 객체 영상의 하나의 이상의 특징 영역 및 색상 변화 정보를 고려한 스펙트럴 샘플링(spectral sampling)을 통해 상기 3차원 객체 영상에 대한 포인트 분포를 결정하는 샘플링부; 및상기 결정된 포인트 분포에 따라 각 포인트에 상응하는 스플랫의 크기 및 모양을 결정하는 스플랫 최적화부를 포함하되,상기 스플랫은 각 포인트에 대해 서로 다른 크기를 갖는 타원형 스플랫이며, 상기 타원형 스플랫은 위치 정보, 색상 정보 및 두 개의 접선 벡터로 정의되며, 상기 스플랫 최적화부는 상기 포인트의 분포, 굴곡 및 색상 변화 정보를 이용하여 상기 타원형 스플랫의 접선 벡터를 결정하는 적응형 표면 스플래팅 장치
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제12항에 있어서, 상기 3차원 객체 영상은 얼굴 모델이며, 상기 특징 영역은 눈, 입술, 눈썹 및 피부 중 하나를 포함하며, 상기 샘플링부는 각 특징 영역에 부여된 가중치를 고려하여 상기 포인트의 분포를 결정하는 적응형 표면 스플래팅 장치
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