본 논문에서는 다시점 비디오와 깊이 정보의 상관도를 이용해서 현재 JVT(joint video team)에서 표준화 된 다시점 비디오 부호화 (multi-view video coding : MVC)의 참조 소프트웨어인 JMVM(joint multi-view video model)을 기반으로 하여 효율적인 다시점 비디오 압축 방법을 제안한다. 기존의 일반적인 비디오 부호화 방식은 단일 시점에 대한 비디오 부호화 기술이기 때문에 다시점 비디오 전송을 위해서는 시점 당 각각 전송 채널에 필요하다. 하지만 다시점 비디오 부호화 기법을 이용하게 되면, 단일 전송 채널을 이용하여 전송이 가능하다. 본 논문에서 제안된 방법은 입력된 다시점 입력 영상과 해당 하는 깊이 정보를 이용하여 시점 간의 예측 방법의 효율성을 높였다. 다시점 입력 영상과 깊이 정보의 전역 변이 벡터 (global disparity vector : GDV)의 상관도를 이용하였으며, 다시점 영상과 깊이 정보를 동시에 전송해야 할 경우 복잡도를 낮출 수 있고, 약 $0.01{\sim}0.1dB$의 PSNR 이득을 얻을 수 있다.
방송의 디지털 전환 완료 후, 세계 각국은 3DTV 및 UHDTV(Ultra High Definition Television)로 대표되는 실감방송서비스 및 기술개발에 박차를 가하고 있다. 특히 3DTV의 경우, 현재 시판되고 있는 평면TV의 필수기능으로 포함되어 있으며, 우리나라를 비롯한 선진 각국에서는 상용 3DTV 방송서비스가 제공되고 있다. 또한, UHDTV의 등장으로 무안경 다시점 3DTV의 걸림돌이던 해상도 저하문제가 해결되면서 시점당 해상도가 향상된 다시점 3D 디스플레이 상용품 및 시제품들이 속속 발표되고 있다. 이에 따라, 무안경 다시점 3DTV 방송 서비스도 가시화 될 것으로 보며, 이를 위해서는 다시점 디스플레이뿐만 아니라 다시점 비디오 부호화 등의 표준기술이 필요하다. 본고에서는 무안경 다시점 3DTV 기술의 핵심이 되는 디스플레이 기술과 다시점 3D 비디오 부복호화 기술을 중심으로 알아본다.
최근, 실감 영상에 대한 관심과 요구가 증가하면서 신개념 서비스인 3차원 다시점(Multi-view) 방송에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이와 더불어 광고와 게시를 목적으로 입체 영상과 입체 디스플레이 장치의 수요가 증가하고 있어, 앞으로 다시점 영상 콘텐츠와 디스플레이 장치가 활발하게 보급될 전망이다. 다시점 영상 콘텐츠는 제작 단계에서 컴퓨터 그래픽스 객체를 합성하면 보다 목적에 부합하는 콘텐츠를 제작할 수 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라로부터 얻은 RGB 텍스쳐 데이터와 깊이 테이터에 컴퓨터 그래픽스 객체를 합성하여 다시점 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 제작된 다시점 합성 영상을 검증하고 재생하는 다시점 비디오 뷰어를 설계, 구현 한다. 가상의 다시점 영상에 그래픽스 객체를 합성하는 방법은 후 합성 기반으로, 임의의 그래픽스 객체 모델을 생성하여 깊이 정보를 부여하고, 가상 시점 영상의 생성과 동일한 방법으로 그래픽스 객체의 각 시점별 영상을 생성한다. 끝으로 깊이정보를 사용하여 가상 시점 영상의 적절한 좌표공간으로 그래픽스 객체를 삽입한다. 그래픽스 합성의 정확성 검증을 위해 다시점 그래픽스 합성 영상을 디스플레이하는 뷰어는 2D 및 입체를 모두 지원하고, view switching, frozen moment, view sweeping 등의 interactive special effect기법과 다양한 포맷의 저장이 가능하다. 또한, 입체 영상의 실험에서는 그래픽 객체의 입체감 조절을 위해 실제 카메라 시점 간에 필요한 중간시점영상의 개수를 결정할 수 있다.
최근 들어, 실감형 콘텐츠를 제작하기 위한 무안경 다시점 3DTV 와 가상, 증강현실 콘텐츠에 대한 기술개발이 활발해 지고 있다. 또한, UHDTV 의 등장으로 무안경 다시점 3DTV 의 걸림돌이던 해상도 저하문제가 해결되면서 시점당 해상도가 향상된 다시점 3D 디스플레이 상용품 및 시제품들이 발표되고 있다. 하지만, 시청 위치가 한정되어 있고, 시청자에게 눈의 피로를 일으키며, 비싼 가격으로 인해 아직까지 소비자에게 좋은 반응을 얻지 못하고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문은 다시점 영상을 증강현실로 보여주는 방법을 소개한다. 제안한 방법을 사용하기 위해, 다시점 카메라 시스템으로 영상을 획득하고, HMD (head mounted display)와 휴대용 (handheld) 장치를 사용하여 다시점 영상을 시청한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 시점 제한 문제를 해결할 수 있음을 확인했으며, 제안한 방법을 활용하여 다양한 실감형 콘텐츠를 제작할 것으로 기대한다.
3 차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3 차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3 차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다.
본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 히스토그램(histogram)을 이용한 다시점 비디오의 휘도(luminance)와 색차(chrominance)성분 보상 기법을 제안한다. 다시점 비디오는 카메라의 기하학적인 위치 차이와 여러 대의 카메라가 동일한 특성을 가지도록 완벽히 조정되지 못함으로 인해 동일한 시간대에 촬영된 인접한 시점 영상 간에 휘도와 색상의 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 시점간 움직임 예측 시에 오정합의 원인이 되어 부호화 효율을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 시점간의 히스토그램을 비교하여 정합하는 휘도 및 색차 보상 기법을 수행한다. 일정한 시간 대역(time interval)에서 다시점 비디오의 평균 누적 히스토그램을 이용하여 참조 영상을 생성하고 각 시점별로 정합 함수를 통해 다시점 영상 간의 휘도와 색상의 불일치성을 보상한다. 제안하는 조명 보상 기법을 통하여 다시점 비디오 부호화 효율을 높일 수 있었다.
2D 및 입체 영상 콘텐츠의 공급이 많아지면서 실감 콘텐츠에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 실감 콘텐츠는 다시점 카메라로부터 획득한 다시점 비디오, 깊이 카메라에서 얻은 RGB 영상과 컴퓨터 그래픽스와 같은 synthetic data를 합성하여 보다 실감나게 제작된다. 다시점 카메라를 이용하면 다시점 비디오를 쉽게 획득할 수 있으나 제작비용이 많이 들고, 깊이 카메라를 사용하면 시스템 구성은 상대적으로 용이하나 시점 영상이 하나라는 단점이 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라에서 얻은 RGB 텍스쳐 데이터와 깊이 데이터로부터 가상 다시점 영상을 생성하고, 생성된 영상에 컴퓨터 그래픽스를 합성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다시점 카메라 시스템을 사용하지 않고도 시점에 따른 가상 시점 화상을 용이하게 제작하여 그래픽 객체를 합성한다. 합성된 다시점 3D 모니터나 입체 모니터를 이용하여 3차원으로 실감나게 시청할 수 있다.
본 논문은 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 효과적으로 보상하기 위한 히스토그램 매칭 기법의 성능을 향상시키는 영상의 에지 방향성을 고려한 전처리 기법을 제안하였다. 다시점 비디오는 카메라 간 서로 다른 위치와 방위로 인해 인접한 시점 영상 간에 존재하는 동일 물체에 색상 차이가 발생할 수 있다. 히스토그램 매칭 기법은 모든 시점 영상의 히스토그램을 정해진 참조시점 영상의 히스토그램에 매칭시켜 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 보상하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 매칭을 수행하기 전에 ELA(Edge-based Line Averaging) 선형 보간 기법과 Cosited 대표 값 추출 필터를 결합한 전처리 필터를 선행하여 조명 보상 효과와 다시점 부호화 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 일반적인 다시점 비디오 부호화에 비해 약 2 dB의 평균 PSNR 향상과 34%의 비트율 절감 효과를 가짐을 확인하였다.
규칙 기반의 영한 기계번역에서는 영어의 문법 규칙을 구축하고 이를 이용하여 영어의 구문 분석을 수행한다. 그러나 쉼표를 포함한 문장이나 특수한 형식의 문장들은 문법에 의해 분석하기 어렵다. 이를 문법에 의해 분석하기 위해서는 문법이 복잡해지고 문법의 수가 많아지게 되어 분석의 복잡도를 증가시키게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이미 존재하는 규칙에 의해 분석할 수 있는 형태로 문장을 바꾸는 문장 다시 쓰기를 제안한다. 문장 다시 쓰기를 위해 쉼표를 포함한 문장에 대해서 다시 쓰기가 필요한 패턴을 구축하였으며 이에 대해 문장 다시 쓰기를 실험하였다. 문장 다시 쓰기를 통해 입력 문장을 변형함으로써 규칙의 추가 없이 구문 분석이 가능하며 제안한 방법은 특수한 형식을 가진 문장 및 쉼표에 의해 연결되는 문장들에 대해 보다 정확한 분석과 번역을 위한 새로운 방법으로서 의의가 있다.
영상의 영역 분할을 통한 다시점 영상의 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 영상을 생성하기 위해 공간적으로 색상 정보와 시간적으로 움직임 정보를 이용하여 객체를 추출하고 이로부터 다시점 영상을 생성하게 된다. 색상 정보는 움직임 정보로는 정확한 외곽을 추출하지 못하기 때문에 정확한 외곽을 추출하기 위해 사용되어진다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차를 이용하며, 정합창을 사용하여 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계로 색상 정보와 움직임 정보를 통해 독립적으로 얻어진 결과를 결합하게 된다. 움직임 예측을 통해 얹은 움직임의 세기값을 색상정보를 이용해 얻은 영역에 할당하고 이를 깊이값으로 변환하게 된다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이값을 통해 회전변환의 과정을 거쳐서 최종의 다시점 영상이 생성된다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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