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Pastel Effect Simulation for Game Scenes

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게임 영상의 파스텔 효과 표현 기술

Heekyung Yang, Hyukmin Kwon, Kyungha Min

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초록

영어

Many competitive games offer various special rendering effects on their game scenes. Non-photorealistic rendering (NPR) presents fundamental techniques for the special rendering effects. Among various NPR techniques, we focus on a rendering effect that mimics pastel style, which has been rarely studied. We present a convolution-based approach that simulates pastel drawing effects for rendering game scenes. Our motivation is to mimic the properties of pastel drawing artworks such as thick and bold stroke pattern, smearing effect and stroke overlaying. The thick and bold pastel stroke pattern is mimicked by introducing bold noise which resembles a rectangle-shaped stroke pattern. The smearing effect is simulated by devising a convolution model that integrates noise in two-stages: the noise lying in the orthogonal directions of the convolution direction is integrated in the first stage and the results in the first stage are integrated in the second stage. The stroke overlaying is implemented by considering an accumulated noise field (ANF) that considers the distribution of noise in each layer and mimics the blending of colors of the stroke patterns lying in different layer. These three concepts are integrated in a convolution-based framework to present visually pleasing pastel drawing effects for game scene.

한국어

우리는 게임 렌더링을 위해 파스텔 드로잉 효과를 시뮬레이션 하는 회선기반 방법을 제안한다. 연구 동기는 굵고 진한 스트로크 패턴, 문지르기 효과, 스트로크 겹침 등 파스텔 드로잉의 속성을 모방하는 것이다. 굵고 진한 파스텔 스트로크 패턴을 위해 우리는 직사각형 모양의 스트로크 패턴 과 유사한 굵은 노이즈를 사용한다. 문지르기 효과는 노이즈를 두 단계로 적분하는 회선 모델을 제안한다: 첫 단계로 회선 방향에 수직한 노이즈를 적분하고, 이를 두 번째 단계에서 회선 방향으 로 적분한다. 스트로크 겹침 효과를 구현하기 위해 우리는 누적 노이즈 필드(ANF, accumulated noise field)를 제안한다. 이는 각 레이어에 노이즈가 분포되어 있다고 가정하고, 서로 다른 레이어 에 있는 스트로크 패턴의 색을 섞는 모델을 의미한다. 이러한 세 가지 개념은 회선기반 프레임 웍 으로 통합되며 시각적으로 만족스러운 게임 장면의 파스텔 드로잉 효과를 보인다.

목차

ABSTRACT
 1. Introduction
 2. Related research
  2.1 Physical model
  2.2 Approximate model
  2.3 Texture-based model
  2.4 Example-based model
 3. Convolution framework
 4. Bold noise
 5. Bold convolution kernels
 6. Cumulative noise field
 7. Implementation and Results
 8. Conclusion and Future Directions
 Acknowledgement
 Reference
 <국문초록>
 <결론 및 향후 연구>

저자정보

  • Heekyung Yang 양희경. Dept. of Computer Science, Graduate School, Sangmyung Univ.
  • Hyukmin Kwon 권혁민. Dept. of Eenrgy Grid, Graduate School, Sangmyung Univ.
  • Kyungha Min 민경하. Dept. of Eenrgy Grid, Graduate School, Sangmyung Univ.

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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