깊이 지도
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1. 개요
깊이 지도는 카메라로부터의 거리에 따라 휘도를 표현하는 이미지로, 가까운 표면은 어둡게, 먼 표면은 밝게 나타낸다. 이러한 깊이 지도는 장면 내 안개 효과 시뮬레이션, 얕은 피사계 심도 구현, 3D 장면 렌더링 최적화, 3D 모델링 및 재구성, 머신 비전 등 다양한 분야에서 활용된다. 그러나 단일 채널 깊이 지도는 투명한 물체, 다중 거리, 비트 심도, 거리 측정 방식 등에서 한계를 가지며, 이러한 제약은 깊이 지도의 활용 범위를 제한할 수 있다.
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| 깊이 지도 | |
|---|---|
| 개요 | |
 | |
| 유형 | 이미지 |
| 용도 | 3차원 컴퓨터 그래픽 컴퓨터 비전 |
| 상세 정보 | |
| 정의 | 이미지의 각 픽셀에 대해 시점으로부터의 거리를 나타내는 이미지 |
| 응용 분야 | 3차원 모델링 컴퓨터 비전 스테레오 비전 3차원 스캐닝 가상 현실 |
| 관련 기술 | |
| 연관 기술 | 범프 매핑 높이 맵 수심 측정법 |
2. 예시
깊이 지도는 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하며, 그 활용 범위는 다음과 같다.
위 이미지들은 원본 모델(입방체 구조)과 이를 바탕으로 생성된 두 가지 다른 방식의 깊이 지도를 보여준다.
첫 번째 깊이 지도는 카메라로부터의 거리에 비례하여 휘도(밝기)를 다르게 나타낸다. 카메라에 가까운 표면은 더 어둡게, 멀리 있는 표면은 더 밝게 표시된다.
두 번째 깊이 지도는 기준이 되는 초점면으로부터의 거리에 따라 휘도를 조절한다. 초점면에 가까운 표면일수록 더 어둡게 표현되며, 초점면에서 멀리 떨어진 표면(카메라에 더 가깝거나 더 먼 경우 모두 포함)은 더 밝게 나타난다.
3. 활용
3. 1. 3D 그래픽 효과
깊이 지도는 3D 그래픽에서 다음과 같은 시각 효과를 구현하는 데 사용된다.3. 2. 렌더링 최적화
Z-버퍼링과 Z-컬링은 3D 장면의 렌더링 효율성을 높이는 데 사용되는 기술이다. 이 기술들은 시야에서 가려져 렌더링 과정에서 무시해도 되는 객체를 식별하는 데 도움을 준다. 특히 컴퓨터 게임과 같이 실시간 렌더링이 중요한 응용 프로그램에서 렌더링 속도를 향상시키는 데 중요한 역할을 한다.
또한, 그림자 맵핑은 3D 컴퓨터 그래픽에서 조명에 의해 드리워지는 그림자를 생성하는 과정에서 깊이 지도를 활용하는 기술이다. 그림자 맵핑에서는 일반적인 경우와 달리 관찰자(시청자)의 시점이 아닌, 광원의 관점에서 깊이 지도를 계산하여 그림자를 처리한다.[2]
3. 3. 3D 모델링 및 재구성
깊이 지도는 자동 입체 사진 생성에 필요한 거리 정보를 제공하며, 입체경을 통해 3D 보기를 시뮬레이션하는 관련 애플리케이션에서 활용된다.
또한, 표면 아래 산란 효과를 구현하는 데 사용된다. 이는 사람의 피부와 같이 빛이 표면 아래로 일부 투과했다가 다시 산란되는 반투명 재질의 사실적인 표현을 가능하게 한다.
컴퓨터 비전 분야에서는 깊이 지도를 이용하여 3D 모델을 만들거나 재구성하는 데 사용된다. 단일 이미지 또는 여러 이미지의 깊이 지도, 혹은 다른 유형의 이미지를 사용할 수 있다.[3] 깊이 지도는 3D 스캐너를 통해 직접 생성하거나[4], 여러 장의 이미지를 분석하여 재구성할 수도 있다.[5]
3. 4. 머신 비전
머신 비전 및 컴퓨터 비전 분야에서 깊이 지도는 3차원(3D) 이미지를 2차원(2D) 이미지 처리 도구로 다룰 수 있게 지원한다. 또한, 컴퓨터 비전에서는 단일 또는 여러 시점에서 촬영된 이미지의 깊이 지도나 다른 유형의 이미지를 활용하여 3D 모양을 모델링하거나 재구성하기도 한다.[3] 이러한 깊이 지도는 3D 스캐너를 통해 직접 생성하거나[4], 여러 장의 이미지를 분석하여 재구성하는 방식으로 얻을 수 있다.[5] 또한, 머신러닝 모델 학습 등에 필요한 깊이 이미지 데이터 세트를 구축하는 데에도 활용된다.[6]
4. 한계
깊이 지도는 유용하게 사용되지만 몇 가지 기술적인 한계점을 가지고 있다. 이러한 한계점들은 특정 상황에서 깊이 지도의 정확성이나 활용 범위를 제약할 수 있다.
깊이 지도의 주요 한계점은 다음과 같다.
- 표면 정보 표현의 한계: 단일 채널 깊이 지도는 처음 보이는 표면만을 기록하므로, 투명한 물체 너머나 굴절, 반사된 표면의 깊이 정보는 제대로 담지 못한다. 이는 피사계 심도나 안개 효과 등을 시뮬레이션할 때 제약이 될 수 있다.
- 다중 거리 표현의 어려움: 하나의 픽셀이 나타내는 영역 안에 여러 거리가 혼재하는 경우(예: 머리카락, 풀, 물체 가장자리 등), 이를 정확히 표현하기 어렵다.
- 정밀도 제한: 사용하는 비트 심도에 따라 표현할 수 있는 거리 단계의 수가 제한된다. 예를 들어 8비트 깊이 지도는 최대 256개의 서로 다른 거리만을 나타낼 수 있어, 더 높은 정밀도가 필요한 경우 한계가 된다.
- 거리 측정 방식: 깊이 지도는 생성 방식에 따라 카메라 평면으로부터의 수직 거리를 나타낼 수 있다. 이는 실제 카메라와 객체 표면 간의 기하학적 거리와 차이가 있을 수 있다. 다만, 많은 응용 분야에서는 이 차이가 큰 문제가 되지 않을 수도 있다.
4. 1. 투명 객체 및 반사
단일 채널 깊이 지도는 카메라에서 가장 먼저 보이는 표면까지의 거리만을 기록한다. 따라서 투명한 물체를 통해 보이거나, 빛이 굴절되는 경우, 또는 거울 등에 반사된 표면에 대한 정보는 담을 수 없다. 이러한 한계점 때문에 피사계 심도나 안개 효과를 정확하게 시뮬레이션하는 데 깊이 지도를 사용하는 것이 제한될 수 있다.4. 2. 다중 거리 표현
단일 채널 깊이 지도는 하나의 픽셀 안에 여러 거리가 동시에 존재하는 경우, 이를 제대로 표현하지 못하는 한계를 가진다. 이는 한 픽셀이 나타내는 영역 안에 두 개 이상의 물체가 겹쳐 있을 때 발생할 수 있다. 예를 들어, 사람의 머리카락이나 동물의 털, 풀과 같이 가늘고 여러 겹으로 이루어진 물체를 표현할 때 이러한 문제가 두드러진다. 또한, 물체의 가장자리가 픽셀 영역을 부분적으로만 차지하는 경우에도 깊이 정보가 모호하게 표현될 수 있다.4. 3. 비트 심도
깊이 지도의 의도된 사용 목적에 따라 깊이 지도를 더 높은 비트 심도로 인코딩하는 것이 유용하거나 필요하다. 예를 들어, 8비트 깊이 지도는 최대 256개의 서로 다른 거리만을 나타낼 수 있다. 따라서 높은 정밀도가 요구되는 경우에는 더 높은 비트 심도의 사용이 필요하다.4. 4. 거리 측정 방식
깊이 지도는 생성되는 방식에 따라 객체와 장면 카메라 평면 사이의 수직 거리를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 평평한 표면을 정면에서 수직으로 촬영하는 경우, 카메라는 표면 전체에 대해 동일한 거리를 기록할 수 있다. 하지만 기하학적으로 보면, 이미지의 가장자리 부분에 있는 표면까지의 실제 거리는 중앙 부분까지의 거리보다 더 멀다. 즉, 깊이 지도에 기록된 거리(수직 거리)와 실제 카메라와 객체 표면 사이의 거리(실제 거리)가 다를 수 있는 것이다. 그러나 많은 응용 분야에서는 이러한 거리 측정 방식의 차이가 중요한 문제로 여겨지지는 않는다.참조
[1]
문서
Computer Arts / 3D World Glossary
ftp://ftp.futurenet.[...]
2011-01-26
[2]
서적
Real-Time Shadows
https://books.google[...]
CRC Press
2016-04-19
[3]
웹사이트
Soltani, A. A., Huang, H., Wu, J., Kulkarni, T. D., & Tenenbaum, J. B. Synthesizing 3D Shapes via Modeling Multi-View Depth Maps and Silhouettes With Deep Generative Networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1511-1519).
https://github.com/A[...]
[4]
학술
Lidarboost: Depth superresolution for tof 3d shape scanning
http://www.academia.[...]
IEEE
2009
[5]
서적
Depth map and 3D imaging applications: algorithms and technologies: algorithms and technologies
http://www.academia.[...]
IGI Global
2011
[6]
논문
Iranian kinect face database (IKFDB): a color-depth based face database collected by kinect v.2 sensor
2021-01
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