노이즈 편집을 이용한 그래픽스 객체 편집

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor崔廷柱-
dc.contributor.author윤종철-
dc.date.accessioned2018-11-14T05:35:40Z-
dc.date.available2018-11-14T05:35:40Z-
dc.date.issued2005-
dc.identifier.other251-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/14362-
dc.description학위논문(석사)--亞州大學校 大學院 :미디어 學科,2005-
dc.description.abstract컴퓨터 그래픽스의 발전을 통해, 여러 가지 자연물에 대한 실사적인 표현이 가능하게 되었다. 하지만, 이런 자연물들은 비정형화된 형태를 가지고 있어, 단순히 사용자에 의해 디자인하기엔 많은 시간을 요구하는 경우가 많다. 이런 어려움에 대한 해결점으로 비정형화된 형태를 표현할 수 있는 여러 알고리즘이 소개 되었고 그 중 가장 손쉽고 많이 쓰이고 있는 것이 Perlin[8]이 제안한 편향치 노이즈 함수(Gradient Noise Function)이다. 노이즈 함수는 텍스처 생성 또는 랜덤한 모양을 만들어, 실제 자연현상에 대한 애니메이션을 더욱 더 실감나게 하는 방법으로 쓰여 왔다. 본 연구에서는 노이즈의 통계적 특징은 보존하면서, 사용자가 원하는 제약에 맞는 결과 값을 산출하는 방법을 제시한다. 본 연구는 이상적 형태의 통계 값과, 실제 노이즈 함수의 편향치의 통계 값의 차이를 최소화 하는 최적화 기법을 통해 이루어진다. 이 방법을 통해 노이즈가 적용된 애니메이션이나 모양에 대한 세부적인 제어가 가능하다.-
dc.description.tableofcontents목차 제 1 장 서론 = 1 제 2 장 기존 연구 = 4 제 3 장 배경(Background) = 6 제 1 절 펄린의 편향치 노이즈 알고리즘 = 7 제 2 절 카이-스퀘어 통계치 테스트 = 10 제 3 절 이산 푸리에 변환 = 11 제 4 장 노이즈의 지역적 제어 = 13 제 1 절 최적화 기법을 사용한 제약된 노이즈의 생성 = 13 제 1 항 최적화 문제 = 14 제 2 항 다차원 노이즈로의 확장 = 17 제 3 항 근사치 최적화 함수 = 19 제 4 항 프랙탈 합의 제어 = 19 제 2 절 해가 없을 경우의 보완점 = 26 제 1 항 노이즈 정의역 이동 = 27 제 2 항 진폭 한계치 조절 = 29 제 5 장 노이즈의 전역적 제어 = 30 제 1 절 노이즈 매개변수 추출 = 31 제 1 항 최대 진폭 추출 = 31 제 2 항 주기 추출 = 33 제 3 항 편향치 추출 = 35 제 2 절 전역적 제어의 확장 = 36 제 1 항 노이즈 피라미드 = 37 제 2 항 정의역 확장 = 39 제 6 장 결과 = 41 제 7 장 결론 및 향후 계획 = 46-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.title노이즈 편집을 이용한 그래픽스 객체 편집-
dc.title.alternativeEditing Graphical objects using Noise Editing-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 일반대학원-
dc.contributor.alternativeNameYoon, Jong Chul-
dc.contributor.department일반대학원 공학계열-
dc.date.awarded2005. 2-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId564249-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000000251-
dc.description.alternativeAbstractNoise is used to create realistic animations that look like natural phenomena as well as procedural textures and shapes by adding randomness to graphical applications. In this paper, we suggest a method to edit noise values to satisfy the constraints that reflect the user's demands while maintaining the inherent statistical features of the noise function. Noise editing uses optimization to minimize the difference between the statistical characteristics of the ideal and edited versions of a noise source. Using our editing method, detailed control of animation and shape data that include noise is possible.-
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Graduate School of Ajou University > Department of Engineering Field > 3. Theses(Master)
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