Abstract : 본 논문은 볼륨 렌더링에서 다중 단서를 기반으로 최적의 시점(Viewpoint)을 찾는 방법을 제안한다. 다양한 특징 map에서 상호 보완적인 정보를 추출하고 결합하여 하나의 통합된 시각적 중요도를 제시한다. density map에서는 객체의 양적 크기를 나타내는 공간 점유율(Area Ratio)을, saliency map에서는 복합적인 지표를 결합한 주목도(Saliency value)를, 마지막으로 depth map에서는 볼륨 표면의 굴곡 및 복잡도를 보여주는 평균 깊이 경사도(Mean depth gradient)를 단서로 추출한다. 나아가 시각적 중요도에 따라 선별되고 단순화된 카메라 정점의 위치 영역을 포인트 클라우드로 시각화한다. 이를 통해 렌더링 시 높은 카메라 자유도를 유지하면서 볼륨의 특징을 잘 포착하는 최적의 시점 영역을 찾아 단순화한 모델을 제공한다. 

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