본 논문에서는 가상시점 영상을 생성할 때 발생하는 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 제안한다. 가상시점 영상을 생성하려면 우선 깊이 영상에 대해 3차원 워핑을 수행한 뒤, 이때 발생하는 작은 홀을 미디언 필터를 이용하여 적절히 채워야 한다. 홀이 채워진 깊이 영상을 기반으로 하여 입력받은 참조 컬러 영상에 대해 3차원 워핑을 수행하여 가상 위치에 새로운 시점 영상을 생성하게 된다. 이때 또한 마찬가지로 3차원 워핑을 수행하기 때문에 홀 영역이 발생하게 된다. 텍스쳐 영상을 워핑하여 새로운 좌표계로 옮긴 영상은 주변 컬러 화소들과의 관계들을 가지고 있다. 텍스쳐 영상을 워핑한 결과 영상에서 발생하는 홀 영역을 채우기 위해 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 사용한다. 홀 주변 화소 영역의 값들을 홀을 채우게 될 후보 화소 값으로 설정한 뒤, 각각의 화소값에 대해 비용값을 계산한다. 이때 가장 적은 비용값을 갖게 하는 주변 화소 값을 해당 영역의 홀 채움 값으로 사용하게 된다. 좌영상과 우영상을 워핑할 때 발생하는 홀 영역의 위치가 각각 다르게 나타난다. 홀 영역은 배경화소 값을 이용해 채울 경우 자연스러운 결과를 보인다. 배경화소 값을 이용하기 위해 좌영상과 우영상에 따른 새로운 홀 스캔 방향 또한 제안한다. 능동적으로 홀 스캔 방향을 선택하여 홀 주변 화소값들을 스캔해가며 워핑 결과 발생하는 홀 영역을 효율적으로 채우게 된다. 결과적으로 제안한 방법을 통하여 생성된 가상시점 영상의 화질이 좋아지는 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 2대의 Kinect 카메라를 이용하여 실세계의 3차원 객체에 대한 복원을 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 깊이 가중치가 추가된 계층적 결합형 양방향 필터를 이용하여 Kinect로부터 얻은 원본 깊이 영상을 보정한다. 그리고 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 획득한다. 이를 이용해 3차원 워핑을 수행하여 각 시점의 데이터를 3차원 공간에 점군 모델로 복원하고 표면 모델링 방법을 이용하여 3차원 객체의 매끄러운 표면 모델을 생성한다. 실시간에 가까운 속도를 내기 위해서 계층적 결합형 양방향 필터와 3차원 워핑을 병렬 처리 프레임워크인 CUDA로 구현하여 고속화하였다. 실험을 통해 분리된 각 시점에서의 깊이 정보를 하나의 통합된 3차원 공간에 복원할 수 있었고 초당 5 fps의 속도로 동작하는 것을 확인하였다.
깊이영상기반 렌더링(depth image-based rendering, DIBR)이란 색상 영상과 각 화소에 대응하는 거리 정보로 이루어진 깊이 영상(depth map)을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성하는 기술을 말한다. DIBR을 이용하면 3차원 TV에 적합한 컨텐츠를 생성할 수 있지만, 가상 시점에서의 영상을 합성하는 과정에서 원영상에 존재하지 않는 영역, 즉, 비폐색(disocclusion) 영역이 드러나는 등 여러 가지 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구조광으로 깊이 정보를 획득하는 Kinect 깊이 카메라를 이용한 가상시점 영상생성 기술을 제안한다. 깊이 카메라로부터 색상 영상과 그에 대응하는 깊이 영상을 획득한 다음, 깊이 영상에 대한 전처리 기술을 수행한다. 전처리가 끝난 깊이 영상은 중간 시점으로 워핑되고, 워핑 과정에서 발생하는 절삭 오차를 제거하기 위해 Median 필터링을 적용한다. 그런 다음, 색상 영상은 워핑된 깊이 영상의 깊이 값을 사용해서 중간 시점으로 워핑된다. 비폐색(disocclusion) 영역을 채우기 위해 배경 기반의 인페인팅 기술을 적용한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 방법이 자연스러운 스테레오 영상을 생성한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 조세단계의 광류검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 광류 값이 2차원 공간상에서의 영상 움직임에 대하여 신뢰성 있는 근사 값을 얻을 수 있다면 이 광류의 값은 3차원에서의 물체의 움직임에 대한 정보를 역산할 수 있을 것이나 일반적으로 이는 매우 어렵다. 본 논문에서 제안한 방범은 Horn의 방법을 이용하여 광류를 일단 검출하고 이 광류 정보와 TPS를 이용하여 초기 영상을 차기 영상이 되도록 워핑한다. 워핑된 영상과 차기 영상과의 자승평균 오차가 일정 수준 이하로 될 때 까지 이 과정을 반복한다. 이 과정은 또한 저급 해상도의 영상에서 고 해상도의 영상으로 반복된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 일반 동영상에서 실험하였다. 이 알고리즘은 밀한 광류를 얻을 수 있다.
최근 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 분야의 급속한 발전과 하드웨어의 우수한 성능으로 인해 3차원 모델링 기술 또한 급속히 발전 되었다. 그리고 다양한 3D 컨텐츠들의 등장으로 3차원 모델링 기술의 수요가 더욱 많아지고 그 질 또한 높아지고 있다. 3D 얼굴 모델은 이러한 컨텐츠들에 폭 넓게 적용될 수 있어 활용성이 높다. 본 논문에서는 주어진 한 장의 2D 정면 얼굴 영상으로부터 3D 얼굴을 모델링하는 방법을 제안한다. 이를 위해 다수의 정점으로 구성된 3D 일반 얼굴 모델을 입력 얼굴 영상과의 대응관계를 통해 변형하여 3D 얼굴을 모델링한다. 우선 AAM을 이용하여 입력된 얼굴 영상에서 특징점을 추출한다. 그리고 추출된 특징점만으로 직관적인 모델을 변형하기 위해 메쉬 워핑을 적용한다. 여기에 얼굴의 깊이 정보를 유도하기 위하여 한 장의 정면 얼굴 영상을 활용한 명도 변화 기반의 깊이 값의 추출을 시도한다. 이러한 과정을 통해 경제적으로 부담되지 않으며 사용 환경에 대한 제한이 적어 보편적으로 활용될 수 있는 3D 얼굴 모델링 방법을 구현하고 그 타당성을 실험으로 보인다.
3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석,도시 계획 및 웹(Web) 을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있으나,3차원 공간 정보의 기하학적 특성상 기존의 2차원 공간정보에 비해 데이터 량이 방대해 지고 있으며 이를 활용한 또 다른 콘텐츠 제작과 빠르고 효율적인 처리에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 생성된 3차 원의 지형정보와 도시 모델링 및 텍스처 맵핑 과정을 통해 획득한 정보를 기반으로 하여 각각의 위치에 카메라를 설정하고, 설정된 카메라 위치를 기반으로 Camera Matrix를 구한다. 이렇게 획득한 카메라의 정보엔 깊이 정보를 포함하고 있는데,깊이 정보를 기반으로 하여 3차원의 워핑(Warping)작업을 통해 계층적 핍이 영상(LDI)를 생성하고,생성된 계층적 깊이 영상을 이용하여 3차원의 공간정보를 구현한다.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
본 논문에서는 효율적인 보조 정보 생성을 통한 새로운 분산 다시점 비디오 코딩 기법을 제안한다. 분산 비디오 코딩은 원영상과 디코더에서 생성한 보조 정보 간의 오차를 채널 코딩 기법으로 정정한다. 따라서 보조 정보를 정확히 만들수록 분산 비디오 코딩의 성능은 좋아지게 된다. 제안한 기법에서는 깊이지도를 기반으로 하는 다시점 비디오 코딩에 분산 비디오 코딩 기법을 적용한다. 또한 깊이지도를 이용한 3차원 워핑을 통해 인접한 시점의 영상으로부터 보조 정보를 생성하고, 3차원 워핑과 시간 축 상의 인접한 영상을 이용하는 MCTI(motion compensated temporal interpolation)를 효율적으로 혼합하여 사용한다. 실험 결과 제안한 기법으로 생성한 보조 정보는 MCTI와 3차원 위핑을 따로 사용한 방법보다 평균 0.97dB의 PSNR이 향상되었음을 알 수 있었다. 또한 R-D 곡선 상에서 동일 PSNR 대비 평균 8.01%의 비트율이 감소되었다.
3 차원 컨텐츠 제작은 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 변위 지도로 표현 가능한 깊이 정보는 3 차원 컨텐츠를 생성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 카메라 및 스테레오 카메라를 이용하여 정확한 변위 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 영상 사이의 변위를 예측하기 위해서 깊이 카메라 정보를 3 차원 워핑 방식에 의해서 좌우 카메라 위치로 투영한다. 투영된 깊이 정보는 스테레오 영상의 크기에 맞춰서 업샘플링된다. 최종적으로 업샘플링된 깊이 카메라 정보와 스테레오 정보가 결합되어 정확한 변위 지도를 생성한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 단일 센서를 이용한 방식에 비해서 좀더 정확한 결과를 생성함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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