컴퓨터 비젼에 관한 고전적인 연구 주제들 중의 하나는 두 개 이상의 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하는 3차원 변환에 관한 것이다. 본 논문은 단안 카메라로 촬영한 일반적인 2차원 영상물에서 능동적으로 움직이는 3차원 영상의 깊이 정보를 추출하는 문제를 다룬다. 연속하는 프레임들간의 영상 블록의 움직임을 평가하여 카메라의 회전과 배율효과를 보상하고 다음과 같은 두 개의 단계에 걸쳐 블록의 움직임을 추출한다. (i) 블록의 위치와 움직임을 이용하여 카메라의 이동과 초점거리에 대한 전역 파라메타를 계산한다. (ii) 전역 파라메타, 블록의 위치와 움직임을 이용하여 평균 영상 깊이에 대한 상대적인 블록의 깊이를 계산한다. 다양한 동영상을 대상으로 특이점인 경우와 그렇지 않은 경우를 실험하였다. 결과로 얻어지는 상대적인 깊이 정보와 객체는 인간이 판단하는 경우와 동일함을 보였다.
실시간 가상이미징 시스템은 스포츠 중계 방송에서 팀의 문양이나 점수, 거리와 같은 정보를 실제 운동장 위에 합성해 줌으로써, 일반적인 자막기의 단점을 보완할 수 있는 새로운 기술로 주목받고 있다. 카메라의 움직임에 그래픽을 정확히 연동시키기 위해서는 카메라의 각 축에 센서를 장착하는 방식과 실제 카메라 영상 자체를 분석하는 방식이 사용된다. KBS 기술연구소에서는 방송용 렌즈 기 줌(zoom), 포커스(focus) 부와 팬(Pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여, 실시간으로 3차원 그래픽의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템 'VIVA'를 개발하였다. 본 논문에서는 VIVA 시스템과 그 구현 기술을 소개하고자 한다. 정확한 카메라 추적을 위하여 주밍(zooming)시 발생하는 카메라 시점(view-point)의 이동을 렌즈의 광학주점 변이 데이터를 이용하여 계산하였으며, 줌 뿐만 아니라 포커스에 따른 화각 변화를 반영하였다. 3차원 그래픽에 기반하여 가상 이미징 시스템을 구현함으로써, 키프레임(keyframe) 애니메이션과 같은 유용한 그래픽 기술이 사용될 수 있도록 하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안게임과 대선 개표 방송에 사용되어, 스포츠 프로그램뿐만 아니라 근거리 촬영이 요구되는 스튜디오 프로그램 제작에도 사용이 가능함을 확인하였다.
TV나 디지털 사이니지와 같은 화면표시장치들이 점점 커져감에 따라, 미디어의 종류가 UHD, 파노라마, 퍼즐형 미디어와 같은 광각의 미디어로 변하고 있다. 특히, 파노라마 및 퍼즐형 미디어는 스티칭을 통해 복수개의 카메라로 촬영된 비디오 클립을 합성한 형태로 구성된다. 그러나, 스티칭 과정의 처리 시간이 오래 걸리기 때문에 실시간 서비스에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 스티칠 처리 시간을 감소하기 위한 방법으로, 영상간의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성하는 것을 제안한다. Discrete Cosine Transform (DCT)를 사용하여, 비디오 소스의 각 프레임을 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 시킨다. 앞서 언급한 DCT 계수를 기반으로 효과적으로 이미지들의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성한다. 본 논문에서는 각각의 비디오 클립들로부터 파노라마 영상과, 퍼즐형 미디어를 생성하기 위해 DCT를 이용한 2D Adjacency matrix 생성 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 태권도 기본동작의 하나인 정권지르기 기술을 끊어지르기와 밀어지르기로 구분 실시하여 impact순간의 가속도 및 속도의 변화유형을 분석하고, 충격순간의 동작을 영상분석으로 살펴보았다. 먼저, 가속도와 속도 변화를 알아보기 위해서는 미국에서 제작한 Low-g Accelerometer 라는 가속도 분석장비를 이용하였으며, 피험자 상완 전체길이의 80% 지점에 흰 마분지를 걸어놓고 센서를 주먹 등에 단단히 부착한 후 끊어지르기와 밀어지르기를 각각 10회씩 실시하였다. 이중 3회씩의 그래픽을 분석자료로 활용하였다. 그리고 impact 순간의 영상 분석을 위해서는 미국에서 2005년에 만든 Trouble Shooter Camera를 활용하여 초당 250프레임으로 촬영하였다. 이러한 과정을 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 가속도 파형에서 밀어지르기가 끊어지르기 보다 1주기 더 나타나 밀어지르기 동작이 시간적으로 더 길게 힘을 가하다는 사실을 알 수 있었다. 둘째, 가속도와 속도 변화를 그래프로 보면 최고의 가속도를 보인 후 급격하게 떨어지기 시작한 지점에서 최고 속도가 일어났다. 셋째, 고속 카메라에 의한 영상분석을 통하여 끊어지르기도 어깨를 약간은 밀게 된다는 사실을 알 수 있었다.
스크린 X가 프리미엄 대형 영화(Premium Large-Format, 이하PLF)의 플랫폼 중 하나이다. 스크린 X은 관람관안에 중앙 스크린과 좌우 양쪽 스크린을 연결해서 세 면 스크린을 구성한 시술이다. 이 새로운 나온 PLF 플랫폼은 관람자에게 파노라마 비주얼을 제공할 수 있다. 다만 영상 콘텐츠를 촬영했을 때 스크린 2 개 더 있기 때문에 콘텐츠 화면을 더 추가적인 제작해야 된다. 스크린 X는 제일 명확히 특징이 270도 범위로 콘텐츠를 시청할 수 있는 것이다. 시청자가 일반 영화 스크린 화면의 프레임 워크를 넘어선 경험을 갖도록 하여 시청자가 시청 경험에 대한 특정 장면을 가장 직접적으로 볼 수 있다. 그래서 스크린 X는 3D 안경을 착용하지 않아도 시청자에게 몰입 효과를 줄 수 있는 의미가 있다. 이 특징 연구 결과에 따라 스크린 X에 맞은 콘텐츠 사양 및 제작 방식을 연구하며, 시각효과를 극대화한 콘텐츠에 대한 연구를 목표로 한다. 그리고 향후 스크린 X 영상 콘텐츠 관련 연구자와 산업계 종사자들에게 향후 도움이 될 수 있는 연구 논문으로 사료 될 것을 기대한다.
본 논문에서는 동적 영상에서 이동하는 관심 물체의 위치좌표를 추출하고 영역화할 수 있는 자동 3D 촬영 시스템의 카메라 정보 추출 기법을 제안하였다. 즉, 기존 블록 기반의 MSE (mean square error) 알고리즘을 이용하여 초기화된 기준영상과 현재 입력되는 스테레오 영상간의 비교를 통해 좌, 우측 관심 물체의 위치좌표를 추출한 다음, 이들 추출된 위치좌표를 이용하여 스테레오 카메라의 팬/틸트를 제어하고, 제어된 팬/틸트의 움직임 각도와 스테레오 카메라의 기하학적인 구성요소를 이용하여 관심물체의 마스크 크기를 결정함으로써 다음 프레임의 기준영상으로 사용될 표적 영역화가 이루어진다. 새롭게 영역화된 기준영상은 이후 같은 방법으로 갱신되며, 검출된 위치좌표에 따라 스테레오 카메라의 주시각 제어 및 FOV 제어를 통해 실시간 자동 추적이 이루어지게 된다.
본 논문에서는 거동이 불편한 환자를 위하여 주변 환경에 놓여 있는 기기들에 대한 제어와 간호사를 호출하는 간단한 의사소통 등을 위한 몇 가지 사각형 형태의 마커를 제시하고 이 마커들을 카메라 영상으로부터 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 다중 임계값을 사용하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화한다. 근사화 된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 마커의 종류를 인식한다. 본 논문의 시스템은 다중 임계값을 이용하여 조명에 견고하며 워핑 기법과 주성분 분석을 이용하여 촬영 각도에 견고하다. 총 21개의 마커를 설계하여 인식 실험한 결과 최대 100%의 인식률을 얻을 수 있었고 초당 12프레임의 수행속도로 조명과 각도 변화에 견고한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상 프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
3D 애니메이션에서 사운드 효과는 몰입감을 증대시키는 주요한 요인이다. 특히 사운드와 영상 사이의 상호작용은 의미의 전달을 극명하게 만드는 하나의 표현방식으로 영상제작에서 여러 가지 방식으로 응용된다. 사운드와 영상의 상호 작용 중에 아웃포커싱 기법은 실사 영상과 3D 애니메이션에서 많이 사용하는 기법으로 정지된 물체에 역동성을 가미할 수 있는 표현 방법이다. 그러나 실사촬영과는 달리 3D 애니메이션의 경우 뮤직비디오나 폭파 장면등에 아웃포커싱을 구현하는 것은 까다로운 작업이다. 더욱이 음원의 리듬에 동기화된 영상효과를 표현하기 위해서는 키프레임 조작을 수동으로 해야 하므로 매우 번거롭다. 본 연구는 음원데이터를 활용하여 영상과 이상적인 결합을 살펴보고 카메라의 피사계 심도를 음원에 동기화시켜 장면을 아웃포커싱하는 새로운 제작 기법을 제안한다.
본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 획득한 여러 장의 영상으로부터 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 수평으로 이동하며 촬영한 N 장의 프레임 영상중에서 최적의 좌우 입체영상을 먼저 선택한다. 이를 위해 영상의 에지를 추출한 후 에지의 방향을 이용하여 두 영상의 에지각의 차이인 회전각을 구한다. 또한 영상 투영을 통해 두 영상의 상관관계를 구한 후, 이를 이용하여 이동벡터를 얻는다. 다음으로 최적의 입체영상 두 장을 선택한 후, 회전각 및 이동벡터를 이용하여 선택된 좌우영상을 보정한다. 총 32장의 실험영상데이터에 제안방법을 적용하였고, 입체영상의 품질을 검증하기 위해서 주관적 시각적 피로도 평가를 수행하였다. 피로도 측면에서는 84 %의 안정적인 입체감을 전달하는 것을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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