본 논문에서는 일반적인 2차원 비디오 프레임을 패러럴 스테레오 카메라로 촬영한 듯한 3차원 입체 비디오 프레임으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 동영상의 연속하는 프레임 사이의 픽셀 변위를 구하고 이 변위 정보를 기반으로 입체영상을 합성한다. 픽셀 변위를 구하기 위하여 기존 수렴 반복법을 개선 보완하여 사용하였으며 픽셀변위 정보로부터 입체영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 동영상의 어떤 유형이라도 일관성 있는 방법에 의하여 합성영상을 만들어 내므로 기존의 영상 유형 분류에 의한 합성 방법의 문제점을 개선하였다.
본 연구에서는 동일한 내용의 영상을 2D로 감상할 때와 3D로 감상할 때 함께 재생되는 음향이 어떻게 달라져야하는지를 확인하는 주관적 실험을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 먼저 음향 정보는 음원이 자체적으로 제공하는 정보인 음원의 거리와 방위각(즉 위치) 그리고 음원의 환경 혹은 장면(scene)이 제공하는 정보인 공간감으로 분리가 가능하므로 이에 맞게 동일 내용의 2D/3D 영상이 음원의 위치 선정에 미치는 영향 평가 실험과 동일한 내용의 2D/3D 장면이 음향 공간감에 주는 영향 평가 실험을 수행하였다. 첫 번째 실험 결과 3D 영상을 감상하는 경우 2D 영상을 감상할 때 보다 스크린을 기준으로 음원의 거리와 방위각을 확대하여 인지한다는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 2D 영상용 소리보다 거리와 방위각이 큰 3D 영상용 소리를 만들어야 한다는 것을 의미한다. 또한 3D 영상용 소리는 3D 영상뿐만 아니라 2D 영상과도 잘 어울린다는 결과를 얻었다. 두 번째 실험 결과, 3D 영상을 감상하는 경우 2D 영상을 감상할 때 보다 잔향이 더 많은 소리를 선호함을 알 수 있었다. 이는 3D 영상을 감상할때 공간감이 강화되기 때문으로 해석된다. 본 연구의 결과는 기본적으로 2D 영상용 음향을 제작하던 음향엔지니어가 3D영상용 음향을 제작하는 데 활용할 수 있으며, 2D to 3D 음향을 자동으로 변형하는 연구의 기초가 될 것이다. 더 나아가서 본 연구의 결과를 기반으로 제한된 대역폭에서 2D 와 3D를 동시에 지원하는 방송 시스템을 설계하는데 적용해 본다면, 방송 데이터 규격은 스테레오 영상, 음원의 위치가 강조된 3D 음향과 공간감을 주는 잔향 정보로 구성하는 것이 적절하다고 할 수 있다.
360 VR 영상은 등장방형 또는 정육면체, 정십이면체 등의 입체 도형의 전개도 형태의 포맷을 가진다. 이러한 포맷들은 각각 다른 특성을 가지고 있지만, 공통적으로 해상도가 일반 2D 영상에 비해 높다는 공통점을 가지고 있다. 따라서 부호화/복호화를 할 때 시간이 많이 걸리며, 병렬 처리가 필수적으로 요구된다. 최신 2D 비디오 코덱인 HEVC에는 병렬화 기술로 Wavefront Parallel Processing(WPP) 기술이 표준으로 적용되어 있는데, 이 기술은 2D 영상을 고려하여 만들어진 기술으로 3D 영상에서 사용했을 때 최적의 성능을 보이지 않는다. 따라서, WPP를 3D 영상에 적절한 방법이 필요하며 본 논문에서는 큐브맵 포맷에서 개선된 WPP 부호화/복호화 방법을 제안한다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험 결과 기존 WPP와 비교하여 PSNR에는 큰 손실이 없으며 15%~20% 정도의 부호화 복잡도가 추가로 감소했다. 제안하는 방법은 향후 3D VR 영상을 위한 코덱에 필수적으로 포함될 것으로 기대된다.
본 연구는 평면 숲동영상 및 VR 숲동영상 시청이 성인의 스트레스 감소에 미치는 영향을 밝히기 위해 수행되었다. 실험은 인공기후실에서 진행되었으며, 피험자는 40명이 참가하였다. 피험자의 스트레스를 유발한 후 2D 회색동영상, 2D 숲동영상, VR 숲동영상을 5분 동안 시청하게 하였다. 실험하는 동안 연속적으로 심박변동성을 측정하여 자율신경계 활동을 평가하였으며, 각 실험 후 설문지를 이용하여 심리 상태를 평가하였다. 생리적 측정 결과 2D 숲동영상은 2D 회색동영상보다 스트레스 지수 감소효과가 크고, HF 증가효과가 크며, 심장박동수 감소효과가 크다는 사실을 확인하였다. 또한 VR 숲동영상은 2D 회색동영상 시청보다 스트레스 지수 감소효과가 크고, LF/HF 증가효과가 크며, 심장박동수 감소효과가 크다는 사실을 확인하였다. 심리적 측정 결과 피험자들은 2D 회색동영상보다 2D 숲동영상과 VR 숲동영상을 더 쾌적하고, 자연적이며, 진정된다고 느꼈다는 사실을 확인하였다. 그리고 2D 숲동영상과 VR 숲동영상이 2D 회색동영상보다 긍정적인 정서를 증가시키고 부정적인 정서를 감소시킨다는 사실을 확인하였다. 이상의 결과를 바탕으로 2D 숲동영상과 VR 숲동영상의 시청은 스트레스 상황을 벗어나 2D 회색동영상을 시청하는 것보다 더 스트레스 지수를 감소시키고, 심장박동수를 감소시키는 것으로 판단된다. 또한 2D 숲동영상은 부교감 신경계의 활동을 증가시키고 VR 숲동영상은 교감 신경계의 활동을 증가시키는 차이점이 있는 것으로 판단된다. 마지막으로 VR 숲동영상의 교감 신경계의 활동 증가는 스트레스, 긴장 등의 부정적 교감신경 활성이 아닌 신기함, 호기심 등의 긍정적 교감신경 활성으로 판단된다. 이러한 연구의 결과가 산림치유의 시각적 효과에 대한 기반이 되길 기대하고, 임업분야에서 4차 산업혁명의 기술인 VR의 활용이 넓어지는 기반이 되길 기대한다.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1231-1234
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2007
This paper presents the overview of 3D video processing technologies for 3DTV such as 3D content generation, 3D video codec and video processing techniques for 3D displays. Some experimental results for 3D contents generation are shown in 3D mixed reality and 2D/3D conversion.
2D-to-3D 비디오 변환 기술은 2D 비디오 속에 내재하는 깊이 단서를 이용하여 스테레오 영상을 생성함으로써 2D 비디오에 3D 효과를 부여한다. 이 기술은 완전한 3D 비디오 시대로 가는 과도 기간 동안 3D 콘텐츠의 부족문제를 해결할 수 있는 유용한 기술이다. 본 논문은 2D-to-3D 비디오 변환의 저 복잡도 구현을 위한 새로운 깊이 생성 방안을 제시한다. 제안 기법에서는 전역 깊이의 시방향 일관성을 위하여 패턴 기반의 전역 깊이 생성 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 객체 영역의 3D 입체감 개선을 위한 저 복잡도의 객체 깊이 개선 알고리즘도 추가적으로 제시하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 복잡도와 주관적 화질 측면에서 기존 방식들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
스테레오스코픽(stereoscopic) 3D 비디오 서비스는 기존 2D와의 호환성을 유지하면서 새로운 3D 비디오 서비스를 제공할 수 있다. 전송 대역이 제한된 지상파 방송의 경우 높은 부호화 효율을 갖는 스테레오스코픽 비디오 코덱이 요구된다. 따라서 기준영상은 기존 2D 비디오 서비스와의 호환성을 위해 MPEG-2로 부호화하는 반면 3D를 위한 부가영상 부호화를 위해 부호화 효율이 높은 H.264/AVC, HEVC(High Efficiency Video Coding) 등을 고려하고 있으며, 또한 부가영상을 비실시간으로 전송하는 NRT(Non-Real Time) 3D 서비스도 고려되고 있다. 본 논문에서는 NRT 3D 서비스를 위한 스테레오스코픽 비디오 부호화에 있어서, HEVC에서 고려되었던 적응루프필터(ALF: Adaptive Loop Filter)를 전/후처리 필터로 적용하는 기법을 제시한다. 특히, 부가영상의 후처리에 ALF를 적용하기 위하여 부호화 과정에 결정되는 CU(Coding Unit) 구조를 이용하는 HEVC와 달리 MVC(Multiview Video Coding)로 부호화한 부가영상의 매크로블록(MB) 부호화 모드 및 참조영상 인덱스 등의 MB 부호화 정보를 이용한 ALF 적용 기법을 제안한다. 부가 영상 부호화에 있어서 제안한 기법으로 전처리 및 후처리 과정으로 ALF를 적용함으로써 최대 약 24.9%의 비트율 감소를 확인하였다.
최근 국내외에서 3D GIS 및 VideoGIS분야의 연구가 시작되고 있다. 동영상을 기반으로 하는 VideoGIS는 기존의 2D 및 2.5D GIS보다 더 현실감있고 생동감있는 정보의 제공이 가능할 것으로 기대된다. 그러나 동영상의 경우, 그 양이 방대할 뿐 아니라, 본질적으로 순차적인 특징을 가지고 있어 자료 사용(브라우징 및 검색)에 있어 사용자가 필요한 정보에 접근하기 위해서는 반복적인 검색기능을 수행해야 하는 문제점이 있다. 동영상 자료의 접근성 개선 및 VideoGIS의 기초 자료로 활용하기 위해 본 논문에서는 동영상 자료구조화에 관한 연구를 수행하였다.
Since a display device such as TV or signage is getting larger, the types of media is getting changed into wider view one such as UHD, panoramic and jigsaw-like media. Especially, panoramic and jigsaw-like media is realized by stitching video clips, which are captured by different camera or devices. In order to stich those video clips, it is required to find out 2D Adjacency Matrix, which tells spatial relationships among those video clips. Discrete Cosine Transform (DCT), which is used as a compression transform method, can convert the each frame of video source from the spatial domain (2D) into frequency domain. Based on the aforementioned compressed features, 2D adjacency Matrix of images could be found that we can efficiently make the spatial map of the images by using DCT. This paper proposes a new method of generating 2D adjacency matrix by using DCT for producing a panoramic and jigsaw-like media through various individual video clips.
포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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