최근 국내외 디지털 가전 업체들은 다양한 3D 기술을 앞세워 가정 내에서도 편하게 즐길 수 잇도록 다양한 3DTV를 출시하고 있다. 이러한 3DTV에서 입체영상을 시청하기 위해서는 입체콘텐츠가 제작되어 전송되어야 한다[1]. 이러한 입체 콘텐츠는 RGB 영상과 깊이맵을 이용하여 생성할 수 있는데, 이때 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환될 수 있다. 최근엔 이러한 깊이맵과 3D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 입체감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다.
3D 영상의 궁극적인 목표는 부정적 경험을 최소화하면서 동시에 깊이감 정보를 추가하여 얻을 수 있는 더 큰 몰입감, 사실감과 같은 긍정적 경험을 극대화시키는 것이다. 본 연구는 3D 카메라의 컨버전스 레벨을 다르게 조절했을 때 나타나는 깊이감 차이가 긍정적 그리고 부정적 경험에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 최적의 파라미터를 찾는 것을 목적으로 하며 이를 위해 3D 뮤직 비디오를 5개의 다른 컨버전스 레벨에 따라 제작하고 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구 결과는 깊이감에 따라 프레즌스와 프레즌스의 하위차원인 공간관여, 몰입실재감 등에서 유의미한 차이가 있었으며, 지각된 특성과 지각된 특성의 하위차원인 깊이 지각감, 화면 전달감, 모양 지각감, 공간 확장감 역시 유의미한 차이가 있었다. 또한 부정적 경험 요인인 피로감과 부자연스러움도 그룹에 따라 각각 차이가 있음을 보여 주었다. 본 연구결과는 3D 영상 제작 시 카메라의 폭주각은 피사체 위치에서의 폭주각보다 $0.17^{\circ}$ 작게 하여 화면보다 18.66cm 돌출된 영상을 제작하는 것이 영상에 대한 프레즌스와 지각된 특성은 높이고 부정적 경험은 줄여주는 최적의 영상경험을 제공하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰에서 Camera Preview를 이용하여 실시간으로 3D 입체영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3D 입체영상은 2D 영상에 깊이감을 부여하여 시청시에 입체감을 느낄 수 있도록 변환한 영상이다. 그러나 모바일 단말기에서는 이러한 3D 입체영상을 생성하더라도 하드웨어의 제약으로 인해 사용자가 만족할만한 성능을 구현하는데 어려움이 있다. 먼저 안드로이드 운영체제에서 카메라를 사용하기 위한 구성 및 방법에 대해서 설명하고, 그에 따른 3D 입체변환 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 단말기의 성능에 맞는 우수한 결과를 생성하기 위한 에지 추출, 깊이맵 생성 방법을 분석하고, 획득한 깊이맵을 기반으로 하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 최종적으로 획득한 두 영상을 병합하여 화면에 Display한다.
양안식 3D 비디오의 효율적인 압축을 위해 다양한 기술들이 연구되었으며, 그 중 좌우영상으로 상이한 해상도의 영상을 사용하는 방식은 인간의 시각 시스템이 혼합 해상도의 양안식 영상을 높은 쪽 영상의 품질에 가깝게 인지하는 특성을 이용한 대표적인 비트레이트 절감 방식이다. 그러나 혼합 해상도 양안식 영상에서 좌우안 영상 해상도 차이가 일정 범위 이상일 경우 3D 영상의 품질 저하가 발생한다. 이에 다양한 연구에서 혼합 해상도 양안식 영상의 좌우해상도 차이에 따른 화질 저하 정도를 측정하려는 시도가 이루어졌으나, 기존 연구에서는 시청거리를 고려하지 않고 단순 좌우 영상의 크기만을 고려하여 실험하였으며 이에 각 연구별로 상이한 실험 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 인간의 시각 시스템을 고려하여 최적 시청거리를 계산하고, 이에 기반하여 좌우영상 비율 별 주관적 화질평가를 수행하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 혼합 해상도 영상 기반의 고정 및 이동 융합형 3DTV 기술이 고품질 3D 서비스를 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 스테레오스코픽 3D 동영상에서 왼쪽과 오른쪽 영상 사이의 프레임 동기가 맞지 않아 시청에 어려움을 주는 문제를 해결하기 위해서, 두 영상에서 물체의 움직임에 따른 차이를 이용한 프레임 동기화 방법을 제안한다. 제안 방식은 교정화 과정을 통해 수직 시차를 보정한 왼쪽과 오른쪽 입력 영상에서 각각 전 영상과의 차분 값에 대한 수평 방향 투영 프로파일을 구하고, 이들의 절대 오차에 대한 평균 (mean of absolute difference(MAD))를 계산해 최소값이 되는 프레임 조합을 찾아 프레임 동기를 맞추는 방법이다. 실험결과, 프레임 동기가 맞는 프레임 조합에서 최소 MAD 값을 기록하여 스테레오스코픽 3D 동영상에서의 프레임 동기화가 가능하다는 것을 볼 수 있으며, 특정 잡음이나 영상 압축 조건에 대해서도 동작함을 알 수 있다.
자유시점 비디오는 원하는 시점을 자유로이 선택하여 보는 능동형 비디오이다. 이 기술은 박물관 투어, 엔터테인먼트 등의 다양한 분야에서 활용된다. 본 논문에서는 자유시점 비디오의 새로운 분야로 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 한 장의 영상 내부를 항해하는 입체 자유시점 Tour-Into-Picture (TIP)을 제안한다. 오래전부터 TIP가 연구되어 왔는데, 이 분야는 한 장의 단안 사진 내부를 항해하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 반자동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 입체 원근투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전경객체의 3D 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간이동, 요/피치/롤링 등의 회전, 룩어라운드, 줌 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 입체 자유시점 비디오를 구현한다. 원근투영은 직교투형보다 우수한 입체감을 전달하며, 기존 방법과 비교하여 텍스쳐의 3D 데이터를 직접 원근투영하여 처리속도를 향상시켰다. 소프트웨어는 MFC Visual C++ 및 OpenGL 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 신윤복의 단오풍정을 사용하여 고전화의 입체 자유시점 비디오를 시청이 가능하다.
한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.35-40
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1996
In this paper, a method for 3-D surface reconstruction with two real cameras is presented. The method, which combines the extraction of binocular disparity and its interpolation can be applied to the synthesis of images from virtual viewpoints. The synthesized virtual images are as natural as the real images even when we observe the images as stereoscopic images. The method opens up many applications, such as synthesizing input images for multi-viewpoint 3-D displays, enhancing the depth impression in 2-D images and so on. We also have developed a video-rate stereo machine able to obtain binocular disparity in 1/30 sec with two cameras. We show the performance of the machine.
현재의 IT 산업은 개인 컴퓨터에서 벗어나 이동이 가능한 mobile 분야에서 최근 mobile에 smart를 추가한 ubiquitous로 최근 변화하고 있다. 또한 스마트폰의 보급으로 3D 산업은 monitor display 에서부터 mobile display로 이동하고 있는 추세이다. 하지만 현재까지 3D산업의 mobile display는 device의 공급 부족과 콘텐츠 부족으로 인해 실생활에서 사용되고 있지 못하다. 따라서 안드로이드 폰을 기반으로 한 스마트폰을 이용하여 실시간 입체 영상을 구현하여 원활한 실시간 mobile 3D display 의 가능성과 향후 개선 방향을 제안하고자 한다. 본 논문은 Digital Image Stabilization을 사용하여 motion vector를 계산하여 실시간으로 입체 영상을 구현하는 방법을 제안한다.
3D 모니터의 공급으로 IT영역 및 의료영상 분야 에서도 3D 영상에 관한 산업 발달이 화두가 되고 있다. 의료영상은 CT, MRI 영상의 정확한 판독이 필요하기 때에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 3D 의료 촬영기계가 아닌 기존의 2D 의료 평면 영상 한 장만을 이용한 3D 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT의 2D 의료영상을 사용한다. 장기의 영역 분할을 한후, 각 장기 성분을 분석한다. 분리 한 장기들은 명암값에 의해 구분 되며, 이를 바탕으로 영상의 깊이 정보를 추출한다. 추출한 정보로 깊이맵을 작성한다. 작성된 깊이 맵과 기본 2D 의료영상과 합성, 깊이를 할당하여 3D영상을 구현한다.
본 논문에서는 일반 단일 시점의 축구 비디오를 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 축구 비디오 분석 과정을 통하여 축구 비디오를 일정한 종류의 샷으로 분류하고, 분류된 샷 종류에 따른 깊이지도 생성 방법을 제안한다. 원거리 샷의 경우에는 운동장 영역 추출을 통하여 운동장 영역에 깊이기도 (Depth Map)을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 비 원거리 샷의 경우, 운동장 영역 블록 수와, 간단한 피부색 발견 알고리즘을 통해 생성한 스킨 블록의 수에 따라 다시 3가지로 샷을 분류하고, 각 종류의 샷에 따른 깊이지도 생성 방식 1) 오브젝트 영역 추출을 통한 깊이지도 생성, 2) 스킨 블록을 이용한 전경 영역 추출과 가우시안 함수를 이용한 깊이기도 생성, 그리고 3) 스킨블록이 없는 상황에서의 깊이기도 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여, 스테레오스코픽 영상을 생성하는 방법을 소개하고, 생성한 실험영상을 결과로 제공한다. 그리고 주관적 깊이감 품질 평가를 통해서, 제안된 방법을 통해 생성된 영상이 원본 영상에 비해 깊이감이 향상됨을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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