디지털 영상 기기의 발전과 함께 여러 가지 실용적인 영상 처리 기법들이 연구 개발되고 있다. 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성이 주목을 받고 있다. 이는 영상 처리 분야에서 매우 중요한 문제로 다루어지고 있는 움직임 정보의 추출과 영상복원 및 화질 향상 등 여러 가지 기반 기술이 요구되는 복합적인 영상 처리 기법이다. 본 논문은 특히 파노라마 영상 합성의 대상으로 적합한 축구 경기 장면을 파노라마 영상으로 재구성하는 효과기의 구현을 목표로 하였다. 별도의 장비를 활용하거나 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 주어진 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 전제하에 이루어졌으며, 카메라 움직임의 모델링, 역변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 문제 등 시스템 전반을 다루었다.
깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 깊이영상 기반의 영상합성과 다시점 영상 생성 기술을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 깊이영상을 촬영한 후에 깊이정보를 조절하고, 레이어 기반의 영상으로 합성한 후에 이를 이용하여 다시점 영상을 생성하였다. 깊이카메라와 RGB 카메라로 구성된 카메라 시스템을 이용하여 객체들을 촬영함으로써 객체에 대한 3차원 정보를 획득하고 이를 데이터베이스화하여 3차원 영상을 합성하고 생성하는데 이용한다. 3차원 영상의 위치 및 거리를 고려하여 객체의 3차원 정보를 조절하고, 레이어 기반으로 하나의 영상으로 합성한다. 합성된 영상은 다시점 영상 생성 도구를 이용하여 원하는 시점만큼의 다시점 영상들로 생성된다. 본 논문에서는 객체와 사람의 영상을 합성하였고, 이들을 이용하여 각각 37시점의 다시점 영상을 생성하였다.
최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
최근 전 세계적으로 많이 활용되는 MODIS영상은 250m 밴드 2개, 500m 밴드 5개, 1km 해상도의 밴드 29개로 제공된다. 그러나, 국내의 경우 상대적으로 국토 면적이 작고, 그 구조가 복잡하여 MODIS영상의 1km, 500m의 낮은 공간해 상도는 제약점으로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 공간해상도의 제약점을 해결하기 위해, MODIS 250m 2개 밴드와 500m 5개 밴드 영상을 합성하여 250m 공간해상도의 7개 밴드를 제작하였다. 이를 위해 Wavelet 합성방법을 비롯한 7개 합성방법을 적용하였으며, 6개의 통계적 합성 평가 척도를 적용하여 MODIS 합성 결과를 분석하였다. 연구 결과, 육안평가로는 LMVM 합성기법이 가장 선명한 합성영상을 제시하였으며, 합성평가 척도에서는 각 밴드별로 적합한 합성기법이 다르게 나왔으나, 전체적으로 PCA, LST, LMVM합성방법이 상대적으로 우수한 합성결과를 나타냈었다.
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.
본 논문은 얼굴 영상을 합성할 때 조명 변화에 강인하도록 조명 보정 기법과 푸아송 영상 처리 기법을 결합한 얼굴 합성 방법을 제시한다. 제시된 방법은 얼굴 영상으로부터 자동적으로 피부 영역을 검출하고, 합성할 부위에서 합성 결과에 영향을 주는 세츄레이션된 부분을 보정한 후 최종적으로 대상 얼굴 영상에 합성하게 된다. 개발된 방법은 카메라가 부착된 모바일 기기에서 촬영된 영상 등에서 자주 발생할 수 있는 조명변화를 보완하여 다양한 얼굴합성 응용 분야에 활용될 수 있다.
본 연구는 디지털 합성(Composition)에 있어 포스트 프로덕션에서 해야될 작업 중 분리 렌더 시스템(Separating System)을 이용한 효과적인 합성 연구에 관한 것이다. 분리 렌더는 결과적으로 제작상의 시간과 경비를 절감시켜 줄 뿐만 아니라, 제작의 퀄리티(Quality)에 직접적으로 영향을 주기 때문에 이팩츠 합성(Effects Composition)이나 특수영상 제작에 있어 없어서는 안될 중요한 부분이다. 이 분리 렌더 시스템을 이용해서 현재 진행되는 작업상의 문제를 최소화 시킬 수 있다. 또한 영상효과 제작이나 특수영상 제작중에 발생 되어지는 여러 가지 복잡한 문제점(합성)들을 이를 통해 줄여줄 뿐만 아니라, 영상합성 단계에 있어 효과적인 디지털 영상과 렌더 테이터 관리를 동시에 만들어 주기 때문이다. 이러한 방법적 연구와 결과치의 자료들을 데이터화 한다면 디지털영상 산업계에 많은 이점을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 3차원 디스플레이 시스템에서 다수의 중간 시점 영상을 실시간으로 생성할 수 있도록 GPU 기반의 고속 영상 합성기법을 제안하였으며 그에 대한 성능을 알아본다. 카메라의 기하 정보 및 참조 영상들의 깊이 정보를 이용하여 중간 시점 영상을 생성하였으며, 영상 합성 방법을 GPU에서 병렬 처리함으로써 고속화할 수 있었다. GPU를 효율적으로 다루기 위해 NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)$^TM$를 이용하였다. 제안한 기법은 CUDA의 SIMD(Single Instruction MUltiple Data) 구조를 사용하여 중간 영상 합성을 처리할 수 있도록 설계하였다. 본 논문은 고속 영상 합성에 중점을 두었고, 제안한 고속화 기법의 결과를 분석함으로써 다시점 3차원 디스플레이 시스템의 적용 가능성을 알아본다.
본 논문에서는 영상 합성을 위해 실시간으로 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체의 홀이나 외곽선의 손실을 최소화하고 복원하는 알고리즘을 제안한다. 움직임은 기준영상과 현재 입력된 영상의 차이를 계산함으로써 검출 된다. 따라서 여기서 적당한 기준 영상과 검출 문턱치 방법의 선택이 필요하게 된다. 몇 가지 문턱치 선택 방법들이 연구되었나, 본 논문에서는 회귀적인 문턱치들을 이용한다. 그레이 영상을 통해 구해진 영역에서 칼라 값의 비교를 통해 손실된 영역을 복구하고 최종 실루엣 영상을 얻는다. 얻어진 움직임 물체의 실루엣 영상은 영상 합성에 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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