• 정보화연구
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• 제11권4호
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• pp.495-504
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• 2014

본 논문은 2D3D 영상데이터 변환 기술에 관한 특허를 조사, 분석하여 핵심 기술 개발 방향 및 지재권 획득 전략 수립을 제시한 것이다. 특허 동향을 살펴본 결과 2D to 3D 영상데이터 변환 기술은 계속 성장중인 단계라 할 수 있으며, 향후 발전 가능성이 많은 분야라 할 수 있다. 특허 동향 연구를 통해 전략적 특허맵을 형성한다면, 2D to 3D 영상데이터 변환 시장경쟁에서 앞서 나갈 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.368-378
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• 2015

2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 이 기술은 3D 입체영상 콘텐츠 부족을 해결할 수 있다는 장점이 있다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 특정 영상이외에는 영상에서 신뢰성 있는 단서가 있는 경우는 많지 않다. 따라서 3D변환 기술은 일반 영상에서도 우수하고, 일관된 입체영상이 생성하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 본논문에서는 상기 조건을 만족할 수 있는 3D변환 방법을 제안한다. 주 기술로 최근 다양한 분야에서 활용되는 관심맵과 에지를 활용한 다. 깊이맵을 생성하기 위해서 기하적 투영, 근접 모델 및 바이노믹 필터를 활용한다. 실험에서는 제안한 방법을 24개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 입체감 및 시각적 피로도 등의 주관적 평가를 통해 3D 콘텐츠의 우수한 만족도를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.31-39
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• 2015

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1897-1903
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• 2011

본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.795-807
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• 2013

최근 2D 영상을 3D로 변환하는 2D-to-3D 변환기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지는 영화나 애니메이션 등의 자연영상을 3D변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 텍스트, 이미지, 로고, 아이콘등이 혼재 되어 있는 윈도우영상의 경우, 이러한 3D변환기술을 적용하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이를 얻지 못하면 깨짐, 흔들림 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 먼저 자연영상과 윈도우영상의 분류를 수행하고 윈도우영상일 경우에 텍스트나 배경을 제외하고 이미지 영역만을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 영역에 대해서 3D변환을 각자 수행하고 나머지 영역은 변환하지 않음으로써 상기 문제점을 해결할 수 있다. 실험에서는 10,000장 이상의 실험영상을 테스트하였다. 실험결과로는 윈도우영상의 검출률이 97%을 얻었고, 윈도우영상의 영상영역의 검출률은 87%이다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.109-123
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• 2023

딥러닝은 최근 몇 년 동안 비약적인 발전을 하였고 다양한 분야 및 산업에 영향을 주고 있다. 예술영역도 예외일 수는 없는데 본 논문에서는 시각예술·공학적 관점에서 2D 이미지를 3D로 창의적으로 생성하는 방법을 실험하고자 한다. 이를 위해 국내 아티스트 원본 이미지를 GAN 또는 Diffusion Models로 학습시킨 후 3D 변환 소프트웨어와 딥러닝을 활용하여 3D로 변환하고 그 결과를 선행연구 알고리즘과 비교 실험함으로써 2D to 3D 창의적 생성의 문제점과 개선점을 분석하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권1호
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• pp.52-62
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• 2014

입체 디스플레이 보급의 보편화가 진행됨에 따라, 입체 콘텐츠의 수요가 증가하고 있다. 이러한 증가에 맞추어 2010년도를 기점으로 2D to 3D 변환 콘텐츠가 부족한 수요를 충족시킬 대안으로 제시되었다. 그러나 입체효과만을 강조한 2D to 3D 변환콘텐츠가 생산되면서 시각적 피로도와 입체감에 대한 품질의 저하가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 2011년 개봉한 '명장 관우'에서, 13개 Scene을 선별하여 입체 변환 콘텐츠로 제작하고, 변환에 적용된 Depth-Map의 품질이 시각적 피로도와 입체감을 표현하는데 있어서, 적정성을 가지는가의 여부를 전문가 그룹을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 시행하였다. 움직임의 변화가 많은 영상에 적용한 Depth-Map의 구성방식은 입체변환 기술에 많이 사용되는 방법으로 전(前) 후(後)관계의 분석을 통해 계단식 구성방식으로 깊이 단계 지도를 제작하게 된다. 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 Depth-Map의 구성이 입체변환 콘텐츠 제작에 있어 시각적 피로도를 낮추고 입체감 향상에 타당한지에 대한 결과를 도출하였으며, 실험에 응한 전문가 그룹의 과반수이상이 긍정적인 반응을 표시하였다. 본 연구의 결과 빠른 움직임을 가지는 2D영상을 3D영상으로 변환하는데 적용한 계단식 Depth-map의 구성방식으로도 시각적 피로도를 감소시키고, 입체감 인식을 증가시키는데 효율성을 가진다는 결과를 도출하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.723-730
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• 2010

최근 다양한 3차원 영상처리 기술이 산업체 전반으로 확대되고 있다. 관련 기술중의 하나인 입체변환은 기존의 2D영상에서 입체영상을 생성하는 기술이다. 이 기술은 영화, 방송 콘텐츠에 적용되어 3D 입체로 시청할 수 있는데, 3D 기술의 지속적인 산업체 응용이 요구됨에 따라 입체변환 기술을 새로운 분야로 적용하여 새로운 입체 콘텐츠를 제작하는 것이 필요하다. 이러한 추세에 따라 이 기술을 의료영상에 응용하는 것이 본 논문의 목적이다. 의료 영상은 정확한 판독이 필요하기 때문에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 2D 의료영상으로부터 입체영상을 생성하는 의료영상 입체변환 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT(Computed Tomograpy) 영상을 사용한다. 제안 방법은 장기의 영역 분할, 에지를 이용한 경계선 추출, 각 장기의 깊이 정보에 따른 명암 분석 등으로 구성된다. 얻어진 데이터를 바탕으로 CT 영상의 깊이맵을 생성한다. 최종적으로 추출된 깊이 맵과 2D 의료영상으로 부터 입체영상을 생성한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1-13
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• 2012

3차원 동영상은 다양한 응용분야들에서 차세대 콘텐츠로 큰 주목을 받고 있다. 2D-to-3D 변환은 3차원 동영상의 시대로 넘어가는 과도기 동안에 3차원 동영상 콘텐츠의 부족현상을 해결하기위한 강력한 기술로 여겨지고 있다. 일반적으로 2D-to-3D 변환을 위해서는 2차원 동영상 각 장면의 깊이영상을 추정/생성한 후 깊이 영상 기반 랜더링 (DIBR : Depth Image Based Rendering) 기술을 이용하여 스테레오 동영상을 합성한다. 본 논문은 2차원 동영상 내 존재하는 다양한 변환 단서들을 통합하는 새로운 깊이 융합 기법을 제안한다. 우선, 알맞은 깊이 융합을 위해 몇몇 단서가 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 지 아닌지 검사된다. 그 후, 신뢰성 검사의 결과를 기반으로 현재 장면은 4개의 유형 중 하나로 분류된다. 마지막으로 최종 깊이 영상을 생성하기 위해 신뢰할 수 있는 깊이 단서들을 조합하는 장면 적응적 깊이 융합이 수행된다. 실험 결과를 통해 각각의 단서가 장면 유형에 따라 타당하게 활용되었고 최종 깊이 영상이 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 단서들에 의해 생성되었음을 관찰할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.3055-3062
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• 2014

동적 마스크를 사용하는 3D 집적영상 기술은 공간에 고해상도의 3D 영상을 디스플레이할 수 있다. 본 논문에서는 동적 마스크를 사용한 새로운 3D/2D 변환 집적영상 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 방법에 대하여 2개의 LCD 패널을 통하여 보여지는 영상에 따른 3D 모드, 2D모드 그리고 3D/2D 혼합 모드의 동작원리를 설명한다. 3D모드에서는 요소영상과 마스크 영상이 표시되고, 2D 모드에서는 광원영상과 2D 영상이 표시된다. 그리고 3D/2D 혼합모드에서는 영역별로 2D와 3D가 분리되어 동시에 디스플레이 된다. 제안한 방법의 유용함을 보이기 위해서 기초적인 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.