Image Morphing

Beier & Neely의 Field Morphing 알고리즘은 두 영상 사이를 자연스럽게 변형(morphing)시키는 대표적인 영상 변형 기법이다. 단순히 두 영상을 투명하게 합성(cross dissolve)하는 것이 아니라, 영상의 형태(shape)와 색상을 동시에 변화시켜 보다 자연스러운 중간 영상을 생성한다.

이 알고리즘에서는 먼저 두 영상에서 서로 대응하는 특징(feature)을 여러 개의 선분(line pair)으로 지정한다. 예를 들어 얼굴 영상이라면 눈, 코, 입, 턱선 등에 대응하는 선분을 각각 정의한다. 각 선분 쌍은 한 영상의 특징이 다른 영상의 어느 위치로 이동해야 하는지를 나타낸다.

중간 영상을 생성할 때는 먼저 대응하는 선분들을 일정한 비율로 보간하여 중간 위치의 선분을 만든다. 그런 다음 출력 영상의 각 픽셀에 대해 이 중간 선분을 기준으로 원본 영상과 목적 영상에서 대응되는 위치를 계산하여 영상을 각각 왜곡(warping)한다. 하나의 픽셀은 여러 선분의 영향을 동시에 받으므로, 각 선분에 의한 변위를 거리와 선분의 길이를 이용한 가중치로 평균하여 최종 변위를 결정한다. 일반적으로 가까운 선분일수록 큰 영향을 미치고, 먼 선분의 영향은 작아진다.

두 영상을 각각 중간 형태로 왜곡한 후에는 동일한 비율로 밝기값을 선형 보간(cross dissolve)하여 최종 morphing 영상을 얻는다. 따라서 영상의 형태는 점진적으로 변하고, 색상도 자연스럽게 변화하게 된다.

Beier & Neely 알고리즘은 비교적 적은 수의 특징 선분만으로도 자연스러운 영상 변형을 얻을 수 있어 얼굴 변형(face morphing), 특수 효과, 컴퓨터 그래픽스 등에서 널리 사용되는 morphing 기법이다. 다만 대응 선분을 사용자가 직접 지정해야 하므로 자동화가 어렵고, 선분의 개수가 많아질수록 계산량도 증가하는 단점이 있다.

모핑 결과: 치타의 이미지 영역밖의 픽셀값은 0으로 처리하였다.