사람은 일반적으로 깊이를 지각하는데 두 눈으로 들어오는 영상의 시차(binocular disparity)를 이용하며 6-15m 정도의 범위 내에서는 매우 뛰어난 깊이 판별 능력을 보인다. 그러나 사람은 하나의 눈만으로도 깊이를 지각하는데 별 어려움을 느끼지 못한다. 이것은 공간의 깊이 지각 단서로 양안단서안이 아니라 다양한 단안단서(monocular Cue)들이 함께 사용되기 때문이다. 본 논문에서는 사람이 공간 깊이정보 파악에 사용하는 것으로 알려진 여러 단안 단서들 중 영상의 채도(saturation) 정보와 디포커스(defocus) 정보, 기하학적 깊이(geometric depth) 정보에 기반을 둔 단안 영상에서의 상대적 깊이지도의 생성방법을 제안한다.
2차원적 이미지에 생동감 있는 3-D 깊이감을 구현하기 위한 노력은 입체 지각에 대한 이론적 이해 및 그에 따른 기술적 발전과 더불어 오래 동안 지속되어 왔다. 본 논문에서는 입체경을 사용한 입체시 구현 원리에 기반을 둔 대중적인 입체경들을 간략히 개괄하고, 이들 중 액티브 셔터 방식의 입체경이 사용된 시각기억 실험 사례를 소개하였다. 실험에 참가한 피험자들은 자극들의 지각된 깊이를 기억하였으며, 이에 대한 기억 정확도가 측정되었다. 기억 및 검사를 위한 항목들의 깊이감은 1) 단안, 2) 양안 그리고 3) 단안과 양안 단서가 사용된 조건으로 각기 달리 처치되어 구분되었다. 참가자들의 기억 수행은 양안단서만이 처치된 조건에서 가장 낮았던 반면, 양안단서와 단안단서가 동시에 구현되었을 때 가장 높았다. 이러한 결과는 시각기억이 깊이 정보를 저장할 때, 양안단서를 통해 구현된 정보보다 단안 단서를 통해 구현된 정보를 더 효율적으로 저장하며, 양안단서와 단안단서가 동시에 사용되었을 때 가장 효과적인 기억 수행이 가능함을 시사한다.
본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간을 평균 61.22% 감소시켰다.
사람은 실내나 인공구조물을 가진 실외 환경에서 깊이를 지각하는데 소실점이라는 강력한 깊이 지각 단서를 활용한다. 소실점은 관찰자로부터 가장 먼 거리의 지점에 대응된다. 인간은 단안영상이 가지는 기하학적 성분을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점을 기준으로 상대적 깊이지각을 할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 소실점을 가진 2차원 단안영상에서 유효한 소실점을 추정하고, 입력영상에 대한 소실점의 위치 관계를 이용한 상대적 깊이지도의 생성 방법을 제안한다.
본 논문에서는 2차원 단안 동영상으로부터 3차원 입체 동영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3차원 공간에서 평행한 직선은 2차원 평면의 투시영상에서 먼 거리일수록 간격이 좁아져서 마지막에 한 점에서 만나게 되며, 이 점을 소실점(vanishing point)이라고 정의한다. 관찰자는 관찰자의 시점으로부터 가장 먼 지점인 소실점이라는 깊이 지도 지각 단서를 활용하여 객체와 배경으로부터 관찰자까지의 깊이 정보를 인지한다. 일반적으로 2차원 단안 영상에서의 기하학적 특성을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점과의 관계를 이용하여 깊이 정보를 인지할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 2차원 단안 영상에서 에지 방향성 히스토그램을 이용하여 소실점의 위치를 추정하고, 소실점의 위치에 따른 깊이지도(depth map)를 생성하는 방법은 제안한다. 실험 결과를 통해서 생성된 깊이지도를 이용하여 안정된 3차원 입체 동영상을 만들 수 있다.
목적: 본 연구는 원거리 Randot 입체검사(Distance Randot Stereotest, STEREO OPTICAL. Co., Inc. USA)를 이용한 정적 입체시(static stereoacuity)와 삼간계(three-rods test, iNT, Korea)를 이용한 동적 입체시(dynamic stereoacuity)를 평가해보고, 두 입체시의 기준과 상관관계, 두 검사법의 유용성에 대하여 알아보았다. 방법: 평균연령 20.88세(19~32세)인 정상 성인 109명(남자 61명, 여자 48명)을 대상으로 원거리 Randot 입체검사는 검사거리 3 m에서 정적 입체시를, 삼간계는 2.5 m에서 동적 입체시를 측정하였다. 결과: 원거리 정적 입체시는 평균 $155.77{\pm}133.11$초, 동적 입체시는 평균 오차거리 $11.13{\pm}9.69mm$, 등가 환산 입체시 $23.44{\pm}20.96$초로 두 입체시는 통계적으로 유의한 차이가 있었고(p=0.00), 상관성은 비교적 낮았다(${\rho}=0.226$). 동적 입체시의 경우 오차거리 20 mm를 기준으로 정상범위로 구분하였을 때, 97명(89%)에서 20 mm 이하의 오차거리가 나타났고 이들의 평균 오차거리는 $8.43{\pm}5.10mm$, 환산 평균 동적 입체시는 $17.68{\pm}10.67$초였다. 오차거리 20 mm는 등가 환산 동적 입체시 40.99초(PD 62 mm 기준)이다. 결론: 정적 입체시와 동적 입체시의 상관성은 매우 적어 서로 다른 기능으로 구분하여 검사법을 적용하여야 한다. 원거리 Randot 입체검사는 단안단서가 배제된 정적 입체시를, 삼간계는 단안단서가 존재하는 일상생활의 자연시 상태에서 눈과 손의 협응반응이 포함된 동적 입체시를 측정할 수 있어 두 입체시의 기준을 마련하는데 적절하며, 두 검사법을 병행 사용함이 유용하다고 사료된다. 삼간계 동적 입체시는 성인의 정상범위를 오차거리 20 mm를 기준으로 구분하는 것이 통계적인 관점에서 적합하다고 사료된다.
시감각기관을 통해 지각하는 1초 미만의 시간은 자극이 지속되었던 지속시간 이외의 요소인 비 시간적 특성에 의해 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 그런데 거리 정보가 풍부하여 크기 항상성이 유지될 경우, 대상의 지속시간을 항상성 있게 지각한다는 연구들이 있다. 본 연구는 이전 연구들과는 달리 거리 정보를 제한한 실제 환경에서 크기 항상성과 시간 지각 항상성의 관계를 검증하였다. 이를 위해 참가자들의 양안 단서와 단안 단서를 제한하기 위한 장치를 고안하였다. 참가자들은 크기 항상성을 유지할 수 없었으며, 크기 착시가 발생하여 물리적 크기를 정확하게 지각할 수 없었다. 실험 1에서는 관찰 거리별 참조 자극과 시험 자극의 물리적 크기를 동일하게 제시하였다. 실험 결과 물리적 크기가 동일했음에도 불구하고 관찰 거리가 가까운 자극을 더 크게 지각하였으며, 자극이 더 오래 지속되었다고 지각하였다. 실험 2에서는 관찰 거리별 참조 자극과 시험 자극의 망막상 크기를 동일하게 통제하였다. 관찰 거리가 멀어질수록 자극의 물리적 크기는 커졌으나, 모든 자극의 지각된 크기가 동일하였다. 그 결과 모든 관찰 거리에서 대상의 지속시간을 항상성 있게 지각하였다. 본 연구 결과는 거리 정보가 제한되었을 때에도, 시간 지각이 대상의 지각된 크기에 영향을 받음을 보여준다. 또한 풍부한 거리 정보가 존재할 때, 관찰 거리가 달라지더라도 대상의 지속시간을 항상성있게 지각할 수 있음을 시사한다.
단안영상에서 영상의 깊이를 판단하기 위해서 사용하는 소실점은 건물, 도로와 같은 건축물이 포함된 실외영상이나 복도, 방 내부 등의 실내구조에 대한 영상에서 소실점은 매우 강력한 깊이단서이다. 소실점을 이용한 깊이지도는 2차원 영상에서 3차원 공간구조를 복원하기위해 사용된다. 하지만 소실점이 영상 내에 존재하는 경우 소실점의 위치에 따라서도 서로 다른 상대적 깊이표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 소실점의 위치를 고려하여 보다 개선된 depth-map 생성하였다. 제안된 방법은 소실점이 위치하는 영역을 7구역으로 정의하고 영역에 따라서 서로 다른 깊이 방향을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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