단안비디오로부터 광폭 베이스라인을 갖는 라이트필드 합성기법

Wide-baseline LightField Synthesis from monocular video

  • 백형선 (인하대학교 정보통신공학과) ;
  • 박인규 (인하대학교 정보통신공학과)
  • Baek, Hyungsun (Department of Information and Communication Engineering, Inha University) ;
  • Park, In Kyu (Department of Information and Communication Engineering, Inha University)
  • 발행 : 2021.06.23

초록

본 논문에서는 단안비디오 입력으로부터 각 SAI(sub-aperture image)간의 넓은 기준선을 갖는 라이트필드 합성기법을 제안한다. 기존의 라이트필드 영상은 취득의 어려움에 의해 규모가 작고 특정 물체위주로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 최신 딥러닝 기법들을 라이트필드 분야에 적용하기 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 사실적 렌더링 기반의 가상환경상에서 실제환경과 유사함을 갖는 데이터를 취득하였다. 생성한 데이터셋을 이용하여 기존의 새로운 시점을 생성하는 기법 중 하나인 다중 평면 영상(Multi Plane Image) 기반 합성기법을 통해 라이트필드 영상을 합성한다. 제안하는 네트워크는 단안비디오의 연속된 두개의 프레임으로부터 MPI 추정하는 네트워크와 입력영상의 깊이 정보를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

키워드

과제정보

이 논문은 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행된 연구임(SRFC-IT1702-54). 이 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(2020-0-01389, 인공지능융합연구 센터지원(인하대학교)).