Blink Scripting 101 - 2D Radial Ramp 구현

2D Radial Ramp 구현: 두 가지 접근 방식

2D 공간에서의 Radial Ramp는 이미지를 기준으로 중심에서 바깥쪽으로 점진적으로 변화하는 값을 계산하는 작업입니다. 이 작업은 주로 비네팅 효과(vignetting), 마스크 생성, 혹은 기타 그래픽적 효과를 구현할 때 유용합니다. 이 섹션에서는 두 가지 방식으로 Radial Ramp를 구현하는 방법을 살펴보고, 각각의 핵심 아이디어와 과정을 정리하겠습니다.

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1. 첫 번째 접근 방식: 거리 공식 기반

개요

첫 번째 방법은 간단한 거리 공식(distance formula)을 기반으로 하여 각 픽셀의 중심으로부터의 거리를 계산하고 이를 Normalize(정규화)하여 Ramp를 생성합니다.

주요 공식

거리 공식:

이를 이용해 중심에서 바깥으로 갈수록 값이 증가하는 Radial Ramp를 생성할 수 있습니다.

코드 분석

kernel Radial : ImageComputationKernel<ePixelWise>
{
  Image<eRead,eAccessRandom,eEdgeClamped> src; // 입력 이미지
  Image<eWrite> dst;                           // 출력 이미지

  param:
    float mult;                                // 확대 배율

  local:
    float cx;                                  // 중심 X 좌표
    float cy;                                  // 중심 Y 좌표
    float xt;                                  // 이미지 폭
    float yt;                                  // 이미지 높이

  void define(){
    defineParam(mult, "mult", 1.0f);           // mult 기본값 설정
  }

  void init(int2 pos){
    xt = src.bounds.x2;                        // 이미지 폭
    yt = src.bounds.y2;                        // 이미지 높이
    cx = xt / 2.0f;                            // 중심 X 계산
    cy = yt / 2.0f;                            // 중심 Y 계산
  }

  void process(int2 pos){
    // 픽셀의 중심으로부터의 거리 계산 및 정규화
    dst() = sqrt(pow((pos.x - cx) / (xt / mult), 2) +
                 pow((pos.y - cy) / (yt / mult), 2));
  }
};

주요 과정

1. 파라미터 정의:
   • mult: 거리 값을 확대/축소할 배율을 설정.
2. 초기화 (init):
   • 이미지의 폭(xt)과 높이(yt)를 계산.
   • 이미지의 중심 좌표(cx, cy)를 계산.
3. 프로세스 (process):
   • 각 픽셀의 좌표를 중심 좌표(cx, cy)와 비교하여 상대적 거리 계산.
   • sqrt와 pow를 사용하여 거리 값 생성.
   • 거리 값에 mult를 적용해 스케일링.

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2. 두 번째 접근 방식: 벡터 길이와 노멀라이즈 사용

개요

두 번째 방법은 벡터 연산과 벡터 길이(length)를 활용하여 Radial Ramp를 생성합니다. 이 방법은 벡터의 방향성과 길이를 계산하며, 중심으로부터의 상대적 거리를 간단하게 표현할 수 있습니다.

주요 공식

벡터 길이 공식:

노멀라이즈된 거리:

여기서 MaxDist는 중심에서 이미지 가장자리(코너)까지의 최대 거리입니다.

코드 분석

kernel Radial_2 : ImageComputationKernel<ePixelWise>
{
  Image<eRead,eAccessRandom,eEdgeClamped> src;                        // 입력 이미지
  Image<eWrite> dst;                                                  // 출력 이미지

  param:
    float gamma;                                                      // 감마 파라미터
    bool invert;                                                      // 반전 여부 설정

  local:
    float xt;                                                         // 이미지 너비
    float yt;                                                         // 이미지 높이
    float2 position;                                                  // UV 좌표
    float2 direction;                                                 // 정규화된 UV 좌표
    float2 center;                                                    // 이미지의 중심
    float distance;                                                   // 중심에서부터의 거리
    float MaxDist;                                                    // 중심에서 이미지 경계까지의 최대 거리
    float distanceNorm;                                               // 정규화된 거리
    float out;

  void define(){
    defineParam(gamma,"gamma",1.0f);                                  // 감마 기본값 설정
    defineParam(invert,"invert", false);                              // 반전 기본값 설정
  }

  void init(int2 pos){
    xt = src.bounds.x2;                                               // 이미지의 가로 경계값
    yt = src.bounds.y2;                                               // 이미지의 세로 경계값
    center = float2(xt/2 , yt/2);                                     // 이미지 중심을 float2로 정의
    MaxDist = length(center);                                         // 중심에서 경계까지의 벡터 길이 계산
  }

  void process(int2 pos){
    float2 position = float2 (pos.x, pos.y);                          // 각 픽셀의 X와 Y 좌표
    float2 direction = position - center;                             // 중심을 기준으로 한 위치 오프셋
    float distance = length(direction);                               // 각 픽셀이 중심에서 떨어진 거리 계산
    float distanceNorm = distance / MaxDist;                          // 정규화된 거리 계산
    float out = invert == true ? distanceNorm : 1.0f / distance;      // 반전 조건에 따라 출력값 설정

    dst() = pow(out,gamma);                                           // 감마 값을 적용하여 최종 출력
  }
};

주요 과정

1. 파라미터 정의:
   • gamma: 감마 보정을 위한 파라미터.
   • invert: Radial Ramp를 반전할지 결정하는 Boolean 값.
2. 초기화 (init):
   • 이미지의 폭(xt)과 높이(yt)를 계산.
   • 중심 좌표(center)를 float2로 계산.
   • 중심에서 가장자리까지의 최대 거리(MaxDist)를 계산.
3. 프로세스 (process):
   • 픽셀 좌표를 float2로 변환.
   • 픽셀과 중심 간의 벡터 계산(direction).
   • 벡터의 길이(length)를 이용해 거리 계산.
   • 정규화된 거리(distanceNorm) 또는 반전된 거리(1.0f / distance) 계산.
   • 감마 보정(pow) 적용 후 출력.

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두 방법의 비교

항목	첫 번째 방법	두 번째 방법
기술적 복잡도	간단, 거리 공식을 직접 사용	벡터 연산과 정규화를 사용
유연성	적은 파라미터로 단순 계산 수행	추가 파라미터(gamma, invert)로 조정 가능
효율성	상대적으로 빠름	약간 더 복잡하지만 유용한 벡터 개념 도입
활용성	간단한 효과(비네팅 등)에 적합	다양한 그래픽 효과 구현 가능

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결론

두 가지 방법 모두 Radial Ramp를 효과적으로 구현할 수 있지만, 벡터 기반 방법은 더 유연하며 다양한 그래픽 효과에 응용될 수 있습니다. 반면, 첫 번째 방법은 간단한 구현과 빠른 계산이 필요할 때 유용합니다.

이 두 접근법을 이해하고 활용하면, 복잡한 그래픽 효과나 이미지 프로세싱 작업에서 더욱 창의적이고 강력한 솔루션을 개발할 수 있습니다.