KR101764341B1 - 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법에 관한 것으로서, 고품질 지형 데이터의 직관적 편집을 위한 다중 해상도 기반의 지형 데이터 편집 방법에 관한 것이다. 이를 위하여, 본 발명에 따른 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법은, 지형 데이터를 높이 맵 형태로 입력 받는 단계; 상기 입력된 높이 맵을 대역 별로 분리하여 다중 해상도 분석을 처리하는 단계; 상기 다중 해상도 분석된 높이 맵으로부터 선택된 위치를 중심으로 일정 거리내의 높이 값을 조정함으로써 다중 해상도 기반의 지형 편집을 처리하는 단계; 및 상기 다중 해상도 기반의 지형 편집 처리된 높이 맵을 점진적 메쉬 형태로 저장하는 단계를 포함한다.

Description

절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법{Method for editing terrain data created by procedural terrain method}

본 발명은 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 고품질 지형 데이터의 직관적 편집을 위한 다중 해상도 기반의 지형 데이터 편집 방법에 관한 것이다.

최근 컴퓨터 그래픽스 기술 전반의 발전에 따라 영화, 애니메이션, 게임 등의 디지털 콘텐츠에서 지형을 사실적으로 표현하고자 하는 요구가 매우 높아지고 있다. 산, 평원, 강, 협곡 등 다양한 지형을 실제와 유사하게 구성하고 이들의 전역적/지역적 특징을 재현하는 것은 콘텐츠 전체의 품질을 높이는 데 필수적인 요소라고 할 수 있다. 특히 실제 측정 데이터를 사용할 수 없고 디자이너의 상상력에 의존하여 만들어지는 가상 세계의 지형을 표현하기 위해서는 지형의 여러 가지 특징을 과장되게 나타낼 수 있으면서도 보는 사람이 어딘가 실제로 있을 법하다고 느끼게 되는 요소를 유지시켜 주는 기술이 필요하다.

대부분의 프로덕션에서 사용하는 지형 제작 기법은 대부분의 지형이 프랙탈(fractal)적인 특징을 가지는 것에 착안한다. 가령 산봉우리의 경우 산맥의 굴곡, 봉우리, 작은 언덕 등 다양한 규모의 지형적 특징들이 통계적으로 비슷한 성질을 가지고 있다고 알려져 있다. 이러한 사실을 바탕으로, 절차적 함수 기반의 지형 제작 기법들은 여러 주파수 대역에서 정의된 2차원 노이즈 함수들을 여러 가지 방법으로 조합하고 프랙탈 차원을 임의로 조절하여 실제 지형 형성 과정의 물리적 모델링 없이도 매우 사실적인 지형 데이터들을 만들어 낼 수 있도록 발전되어 왔다.

1980년대에 발표된 펄린(Perlin) 노이즈 함수는 지형뿐만 아니라 구름, 돌 표면, 대리석 등 다양한 패턴을 생성하는 데 성공적으로 사용되어 왔다. 또한 펄린 노이즈를 응용한 fBm(fractional Brownian motion), 멀티프랙탈(multifractal) 등의 기법은 다소 제한적이던 펄린 노이즈 기반의 지형 형태를 더욱 폭넓게 만들었다. 한편 'Zhou' 등은 절차적 함수를 쓰는 대신 실제의 지형 측정 데이터를 재활용하여 지형을 얻는 방법을 제안했다. 이들은 기존의 텍스쳐 합성 기법을 확장하여 사용자가 그린 영상을 바탕으로 매우 사실적인 지형을 얻었다.

한편, 실제 영상 제작 현장에서는 지형의 품질뿐만 아니라 다양한 방법으로 만들어진 지형을 아티스트의 요구에 맞게 추가 변형시킬 수 있는 방법 또한 절실하다. 대부분의 지형 편집 기법은 가우시안 (Gaussian) 형태의 가중치 함수를 이용한 브러시 인터페이스에 기반하고 있다. 하지만 이러한 브러시 인터페이스로 지형의 지역적 높낮이를 조절하는 경우, 사용자가 원하지 않는 크기의 굴곡 또는 디테일이 훼손되는 문제가 발생한다.

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 목적은 다양한 지형 생성 기법을 통하여 얻어진 지형 데이터를 사용자의 요구에 맞게 변형하기 위한 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 다중 해상도 기반의 지형 데이터 편집을 위하여 다양한 레벨의 지형 디테일을 사용자가 원하는 대로 선정하여 조절할 수 있는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법을 제공하는 것이다.

이를 위하여, 본 발명의 제1 측면에 따르면, 본 발명에 따른 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법은, 지형 데이터를 높이 맵 형태로 입력 받는 단계; 상기 입력된 높이 맵을 대역 별로 분리하여 다중 해상도 분석을 처리하는 단계; 상기 다중 해상도 분석된 높이 맵으로부터 선택된 위치를 중심으로 일정 거리내의 높이 값을 조정함으로써 다중 해상도 기반의 지형 편집을 처리하는 단계; 및 상기 다중 해상도 기반의 지형 편집 처리된 높이 맵을 점진적 메쉬 형태로 저장하는 단계를 포함한다.

본 발명에 따른 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법은 지형 데이터를 다중 해상도에 기반하여 편집함으로써 원하는 수준의 디테일을 제한적으로 편집할 수 있는 장점이 있다.

또한, 지형 데이터를 점진적 형태로 재구성하여 LoD(Level of Detail)를 실시간 내비게이션에 적용할 때 발생하는 튐 현상(popping effect)을 최소화할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 절차를 나타내는 흐름도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 높이 맵을 기본적인 2차원 격자로 나타낸 도면.
도 3은 도 2의 높이 맵 데이터를 렌더링한 결과를 나타내는 도면.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비등방성 가우시안 함수 기반의 가중치 함수를 2차원 평면에 도식화한 그래프.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시 예를 상세하게 설명한다. 본 발명의 구성 및 그에 따른 작용 효과는 이하의 상세한 설명을 통해 명확하게 이해될 것이다.

본 발명의 상세한 설명에 앞서, 동일한 구성요소에 대해서는 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호로 표시하며, 공지된 구성에 대해서는 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 구체적인 설명은 생략하기로 함에 유의한다.

본 발명을 설명하기에 앞서 먼저 본 발명에서 사용되는 용어를 설명한다. 본 발명에서의 용어 '높이 맵(height map)'은 2차원 정규 격자(regular grid) 의 각 지점에 수직 방향으로의 높이를 설정한 자료 구조를 의미한다. 한편, 큰 규모에서 보았을 때 지형 데이터는 수직 방향으로의 높이 변화가 가장 큰 특징이므로 상기 높이 맵으로 표현하는 것이 효과적일 수 있다.

또한, '다중 해상도(multiresolution) 방법'이란 주어진 데이터를 여러 주파수 대역의 신호가 합쳐진 것으로 보고 이를 분석하거나 일부를 편집하는 기술이다. '차이 영상(difference image)'이란 해상도가 동일한 두 영상의 대응되는 두 픽셀 값 간의 차이를 저장한 영상을 의미한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 지형 편집 방법은 먼저 절차적 또는 기타 지형 생성 기법에 의해 얻어진 높이 맵을 입력 받고(S101), 이후 다중 해상도 기반의 편집을 거쳐 변형된 높이 맵을 출력한다(S102-S105). 이를 세부적인 단계 구분하면, 지형 데이터의 다중해상도 분석 단계(S102), 다중해상도 기반의 지형 편집 단계(S103), 고속 렌더링을 위한 LoD(Level of Detail) 표현 단계(S104), 결과 높이 맵으로부터 UV 맵 출력 단계(S105) 등으로 구분될 수 있다.

이하, 상기 도 1의 각 세부 단계에 대하여 상세하게 설명한 후, 다중해상도 편집에 적합한 자료 구조 선정 방법에 관하여 상세히 설명하기로 한다.

높이 맵

먼저, 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이 편집을 위한 지형 데이터를 높이 맵 형태로 입력받는다. 도 2는 높이 맵을 기본적인 2차원 격자로 나타낸 도면이며, 도 3은 도 2의 높이 맵 데이터를 렌더링한 결과이다.

한편, 설명의 편의를 위하여 높이 맵의 해상도는 2의 승수 형태로 가정한다.

다중 해상도 분석

이와 같이, 높이 맵 데이터를 입력 받으면, 다음으로 입력된 높이 맵 데이터로부터 다중 해상도 분석을 수행한다.

한편, 높이 맵은 여러 대역의 주파수가 하나로 합쳐진 단일 해상도 데이터로 볼 수 있다. 따라서, 다중 해상도 편집을 위해서는 입력된 높이 맵을 우선 대역 별로 분리하는 다중 해상도 분석 작업이 선행되어야 한다. 높이 맵은 픽셀 밝기가 높이에 대응하는 2차원 그레이 스케일 영상으로 분석될 수 있다. 따라서 2차원 그레이 스케일을 기본 영상(base image)과 해상도별 웨이블릿(wavelet)의 합으로 표현하는 이미지 피라미드(image pyramid) 기법을 도입함으로써 높이 맵의 다중 해상도 분석이 가능해진다.

이하, 본 발명의 실시예에 따른 상기 다중 해상도 분석 방법을 상세히 설명한다.

우선 입력된 높이 맵을 H 라고 정의하고 그 해상도가 (2^J)＊(2^J) 라고 가정한다. 이때, 원본 높이 맵 H를 절반 해상도 (2^J-1)＊(2^J-1)로 다운샘플링(down-sampling)한 영상을 H_{J -1} 이라고 한다. H_{J -1}을 다시 원래 해상도로 업샘플링(up-sampling) 한 후 원본 영상과의 차이 영상을 구하여 이를 하기 <수학식 1>과 같이 B_J로 정의한다.

[수학식 1]

B_J = H - H_{J -1}

따라서 H_{J -1} 과 B_J 를 알고 있는 경우 원본 높이 맵 H 는 하기 <수학식 2>와 같이 재구성할 수 있다.

[수학식 2]

H = B_J + H_{J -1}

이를 재귀적으로 H_{J -1} 에 대하여 수행하면, H는 하기 <수학식 3>과 같이 정의될 수 있다.

[수학식 3]

H = B_J + B_{J -1} + B_{J -2} + … + B₁ + H₀

이때 각 B는 원본 높이 맵 H의 웨이블릿 계수가 되고, H₀는 최저 해상도의 기본 영상이 된다. 각각의 B는 제한된 주파수 대역 내에서 정의되는(band-limited) 성질을 갖는다.

노이즈 기반 지형 데이터

다음으로, fBm 등 노이즈에 기반한 절차적 지형 생성 기법은 하기 <수학식 4>와 같이 주파수 대역 별로 나뉘어진 노이즈 이미지로부터 얻어진다.

[수학식 4]

H = a¹ x N(2¹) + a² x N(2²) + a³ x N(2³) + …

이때 a 는 각 대역별 이미지의 공헌도를 조절하는 파라미터이다.

이와 같은 지형 생성 방법을 사용할 경우, aⁱ ＊ N(2ⁱ) 를 웨이블릿 계수로 보면 별도의 다중 해상도 분석 없이 다중 해상도 영상을 얻게 된다. 단, 지형 생성 시 사용된 노이즈 함수에 따라 N(2ⁱ) 이 특정 주파수 대역에 제한되지 않는 경우가 발생할 수 있으며, 이에 따라 결과 높이 맵에 결함이 발생할 우려가 있는 경우에는 앞서 설명된 다중 해상도 분석을 거친다.

다중해상도 기반 지형 편집

기본적으로 대부분의 지형 편집 기법은 선택된 위치를 중심으로 일정 거리 내의 높이 값을 높이거나 내리는 방식이다. 이때 높이가 변하지 않는 주변과의 어긋남을 방지하기 위하여 유한한 크기의 RBF(Radial Basis Function)를 가중치 함수로 사용한다. 하지만 이 방법은 지형 표면에 혼합되어 있는 다양한 크기의 특징들을 구분없이 스케일링(scaling) 하므로, 사용자가 원하는 방식으로 지형을 변형시키기 어렵다. 예를 들어 산 전체의 높이를 높이기 위해 높이 맵을 편집하는 경우, 소규모 언덕과 같은 지역적인 특징까지 잡아 늘여지게 되어 사실적이지 못한 결과를 얻는 문제가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위하여, 하기 <수학식 5>와 같은 주파수 공간과 이미지 공간에 걸치는 비등방성 가우시안 함수를 가중치 함수로 사용한다.

[수학식 5]

G = e^{-a(x² + y²)/δ_xy - bz²/δ_z}

이때 이미지 공간은 xy축에 정의되며, 주파수 공간은 z 축에 정의되고, δ_xy 와 δ_z 는 각각 이미지 공간과 주파수 공간에서의 가우시안 커널의 너비를 정의한다. 또한 a는 비등방성 가우시안 함수를 x축과 y축으로 조절하기 위한 파라미터이고, b는 비등방성 가우시안 함수를 z축으로 조절하기 위한 파라미터이다.
사용자는 δ_xy 와 δ_z 를 적절히 조절하여 변형되는 범위를 원하는 대로 설정할 수 있다.

도 4는 비등방성 가우시안 함수 기반의 가중치 함수를 2차원 평면에 도식화한 것이다. 도 4를 참조하면, 이미지 공간(410)은 xy 축에 정의되고, 주파수 공간(420)은 z 축에 정의된다. 따라서, 비등방성 가우시안 함수 기반의 가중치 함수가 도 4에 도시된 바와 같이 표현될 수 있다.

LoD 표현을 위한 후처리

본 발명의 실시예에 따라 다중 해상도로 표현된 지형 데이터는 그 자체로 LoD 기반 렌더링에 사용이 가능하다. 따라서 카메라로부터 원거리에 있는 지형 데이터는 저해상도의 기본 맵으로, 줌인(zoom in)되어 있는 지형은 모든 디테일을 표현하도록 하여 메모리의 낭비를 막고 빠른 속도의 렌더링이 가능해진다. 하지만 주파수 대역이 다른 웨이블릿 계수가 더해질 때 영상의 튐(popping) 현상이 발생할 수 있다. 이를 줄이기 위하여 편집 결과로 얻어진 높이 맵을 점진적 메쉬(progressive mesh) 형태로 저장하는 것이 바람직하다.

결과 높이맵

일반적으로 높이 맵은 그 자체로 사용되기보다는 추가적인 텍스쳐 맵이나 노말 맵을 덧씌워 사용된다. 이를 지원하기 위하여 높이 맵을 2차원 평면에 대응시키는 UV 맵을 동시에 출력한다. 이렇게 만들어진 높이 맵과 UV 맵은 범용 모델링 소프트웨어에 입력되어 환경(scene) 구성에 직접 사용되거나, 렌더링 소프트웨어에 직접 적용되어 원경 이미지를 얻는 데에도 사용될 수 있다.

본 발명의 명세서에 개시된 실시 예들은 본 발명을 한정하는 것이 아니다. 본 발명의 범위는 아래의 특허청구범위에 의해 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석해야 할 것이다.

410: 주파수 공간 420: 이미지 공간

Claims (10)

1. 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법에 있어서,
   지형 데이터를 높이 맵 형태로 입력 받는 단계;
   상기 입력된 높이 맵을 대역 별로 분리하여 다중 해상도 분석을 처리하는 단계;
   상기 다중 해상도 분석된 높이 맵으로부터 선택된 위치를 중심으로 일정 거리내의 높이 값을 조정함으로써 다중 해상도 기반의 지형 편집을 처리하는 단계; 및
   상기 다중 해상도 기반의 지형 편집 처리된 높이 맵을 점진적 메쉬 형태로 저장하는 단계를 포함하며,
   상기 다중 해상도 기반의 지형 편집은 주파수 공간과 이미지 공간에 걸치는 비등방성 가우시안 함수 기반의 가중치 함수를 이용하는 것을 특징으로 하는, 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 점진적 메쉬 형태로 저장하는 단계 이후에,
   상기 높이 맵을 2차원 평면에 대응시키는 UV 맵을 출력하는 단계를 더 포함하는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 높이 맵은 2차원 정규 격자의 각 지점에 수직 방향으로의 높이를 설정한 값으로 구성하는 것을 특징으로 하는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 높이 맵의 해상도는 2의 승수 형태로 표현되는 것을 특징으로 하는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 다중 해상도 분석은,
   상기 높이 맵을 픽셀 밝기가 높이에 대응하는 2차원 그레이 스케일 영상으로 구성하고, 상기 2차원 그레이 스케일을 기본 영상과 해상도별 웨이블릿의 합으로 표현하여 분석하는 것을 특징으로 하는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 높이 맵 H는 하기 수학식으로 분석되는 것을 특징으로 하는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.
   H = B_J + B_J-1 + B_J-2 + … + B₁ + H₀
   이때, 각 B는 원본 높이 맵 H의 웨이블릿 계수이며, H₀는 최저 해상도의 기본 영상이고, 상기 높이 맵의 해상도를 2^J*2^J로 나타낼 때, 상기 J는 상기 높이 맵의 해상도를 나타내는 2의 승수 계수이다.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 웨이블릿 계수 B는 제한된 주파수 대역 내에서 정의되는 것을 특징으로 하는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.
8. 삭제
9. 제 1 항에 있어서, 상기 가중치 함수는,
   하기 수학식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.
   G = e^{-a(x² + y²)/δ_xy - bz²/δ_z}
   이때, 상기 이미지 공간은 xy축에 정의되며, 상기 주파수 공간은 z 축에 정의되고, δ_xy 와 δ_z 는 각각 이미지 공간과 주파수 공간에서의 가우시안 커널의 너비를 정하며, a는 상기 가중치 함수를 x축과 y축으로 조절하기 위한 파라미터이고, b는 상기 가중치 함수를 z축으로 조절하기 위한 파라미터이다.
10. 제 9 항에 있어서, 상기 가중치 함수는,
    상기δ_xy 와 δ_z 를 조절하여 변형되는 범위의 설정이 가능한 것을 특징으로 하는 절차적 방법에 의해 생성된 지형 데이터를 편집하는 방법.

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