Journal of information and communication convergence engineering
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제10권2호
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pp.205-209
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2012
To manufacture a real time digital holographic display system capable of being applied to next-generation television, it is important to rapidly generate a digital hologram. In this paper, we analyze digital hologram rendering based on a computer computation scheme. We analyze previous recursive methods to identify regularity between the depth-map image and the digital hologram.
사람은 실내나 인공구조물을 가진 실외 환경에서 깊이를 지각하는데 소실점이라는 강력한 깊이 지각 단서를 활용한다. 소실점은 관찰자로부터 가장 먼 거리의 지점에 대응된다. 인간은 단안영상이 가지는 기하학적 성분을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점을 기준으로 상대적 깊이지각을 할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 소실점을 가진 2차원 단안영상에서 유효한 소실점을 추정하고, 입력영상에 대한 소실점의 위치 관계를 이용한 상대적 깊이지도의 생성 방법을 제안한다.
본 논문은 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵을 생생 방법을 제안한다. 현재 저해상도 깊이맵으로부터 생성되는 고해상도 깊이맵은 원 깊이맵과 유사도를 높이는 것에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문은 기존 보간법들을 바탕으로 깊이맵에 고주파 성분을 사용하여 깊이맵의 선명도를 증가시킨다. 제안 방법은 저해상도 깊이맵으로부터 고주파 데이터를 생성 후, 깊이맵에 고주파 성분을 적용한 다음에 보간을 통하여 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환한다.
3차원 영상을 제작하기 위해서는 여러 시점의 색상 영상과 함께 깊이 정보를 필요로 한다. 하지만 깊이 정보를 얻을 때 사용하는 ToF 카메라는 해상도가 낮으며 적외선 신호의 주파수 문제 때문에 최대 3대까지 사용할 수 있다. 따라서 깊이 정보를 색상 영상과 함께 사용하기 위해서 깊이 정보의 업샘플링이 필수적이다. 업샘플링은 깊이 정보를 색상 카메라 위치로 3차원 워핑하고 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter, JBF)를 사용하여 빈 영역을 채우는 방법으로 진행된다. 업샘플링은 오랜 시간이 소요되지만 그래픽스 프로세싱 유닛(graphics processing units, GPU)를 이용하여 빠르게 수행될 수 있다. 본 논문에서는 다중 GPU의 병렬 수행을 통하여 빠르게 다시점 깊이맵을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 GPU 병렬 수행은 범용 목적 GPU(general purpose computing on GPU, GPGPU) 중의 하나인 CUDA를 이용하였으며, 본 논문에서 제안된 방법을 이용하여 3개의 GPU 사용한 실험 결과 초당 35 프레임의 다시점 깊이맵을 생성했다.
본 논문은 낮은 피사계 심도 영상(low depth-of-field image)에 대해 사용자의 도움 없이 포커스 된 관심 영역을 고속으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 우리는 입력 영상에 존재하는 고주파 성분을 HOS(higher order statistics) 계산을 함으로써 영상의 포커스 된 영역을 찾아내는 중요한 지표로 활용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 4가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째 단계에서는 기존 연구[1] 방법과 동일하게 모든 화소에 관해 HOS 지도를 계산하고 블록화한다. 두 번째 단계에서는 블록화 된 HOS를 이용하여 포커스 된 물체가 존재하는 후보 관심 영역을 대략적으로 구한다. 이후 관심 영역 내부에 존재하는 구멍(hole)을 제거하기 위해 구멍(hole) 추적 및 제거 연산을 수행한다. 마지막으로 최종 관심 후보 영역에서 배경 부분의 화소만 제거하여 포커스 된 관심 물체만을 섬세하게 추출한다. 제안하는 방법은 기존 방법[1]에 비해 정지 영상에서 고속으로 관심 영역을 추출하므로 추후 알고리즘의 변형 없이 낮은 피사계 심도의 동영상에 확장 적용하여 관심 영역을 실시간으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상 현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.
깊이 영상은 3차원 공간상의 거리 정보를 2차원 평면에 나타낸 영상이며 다양한 3D 비전 연구에서 유용하게 사용된다. 기존의 많은 깊이 추정 연구는 주로 좁은 FoV (Field of View) 영상을 사용하여 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 깊이 정보를 추정한다. 본 논문에서는 소수의 좁은 FoV 영상으로부터 360° 전 방향 RGBD 영상을 동시에 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV를 추정하고 360° 컬러 영상과 깊이 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 모델을 제안하였으며, 두 모달리티의 특징을 공유하여 상호 보완된 결과를 확인한다. 또한 360° 영상의 구면 특성을 반영한 네트워크를 구성하여 개선된 성능을 보인다.
신선대부두에 국내 최초로 ATC가 도입됨으로써 생산성이 50% 향상되었으나 세부 자동화기술 개발 미진으로 더 이상의 생산성 향상이 기대되기 어려운 실정이다. 따라서 세계 최고 수준의 완전 무인화 기술의 필요성에 의해 정부는 2009년 10월에 '고효율 ATC 기술 개발'에 착수했다. 그러나 세계 최고 수준의 생산성을 나타내는 ATC를 개발하기 위해서는 이미 개발된 선진 기술들과의 중복을 피하고 차별화된 독자적인 기술 개발이 무엇보다도 중요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 기술 개발의 성공을 위해 사전에 반드시 필요한 국내외의 기존 기술에 대한 면밀한 분석과 세계 최고 수준에 대한 명확한 목표 설정, 그리고 기술개발의 성공을 위한 합리적인 개발 로드맵을 제시하였다. 이를 통한 ATC 무인자동화기술 개발로 국내 항만이 주변국 항만과의 경쟁에서 우위를 점하고 동북아 물류허브항만으로의 도약과 함께 우리나라의 차세대 성장 동력으로서의 역할을 할 수 있을 것이다. 또한 기술 개발의 결과가 국내 자동화터미널의 관련 기술의 성능 평가의 표준이 되고 선진 자동화터미널로서의 입지를 다지게 될 것이다.
본 논문에서는 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 실시간 입체 영상 변환 방법을 제안하였다. 2차원 영상의 단일 프레임에서 객체의 수직 위치 정보에 기반하여 깊이 지도를 생성하고, 시차 처리를 통해 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환의 실시간 처리와 하드웨어 구현에 따른 복잡도 감소를 위해 영상 샘플링과 표준 휘도화를 통한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 통한 깊이 지도 생성을 수행한다. 제안한 방법은 단일 프레임만을 이용하므로 운동 방향과 속도, 장면 전환에 상관없이 3차원 효과를 제공하며, 동영상뿐만 아니라 정지 영상에도 적용 가능하다. 단일 프레임만을 이용하여 영상 내 객체들의 수직 위치 정보에 의한 차등 깊이감을 제시하기 때문에 본 논문에서 가정한 영상의 구도 조건에 적합한 원거리 촬영 영상이나 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상에서 효과적인 입체 영상 변환 효과를 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 시각적 검증과 APD(Absolute Parallax Difference)를 도입하여 기존의 MTD 방식과의 비교를 수행하였다. 제안한 방법에 의한 입체 변환 영상이 영상의 운동 방향이나 속도에 상관없이 입체 변환 효과를 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오나 홀로그래픽 비디오 서비스 등을 목표로 중간시점 깊이영상을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 좌/우 깊이영상이 주어졌다고 가정하고, 이 깊이영상들은 카메라 보정과 영상보정이 수행되었다고 가정한다. 제안한 방법은 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용하며, 이 변위증분은 일반적인 상황을 고려하여 좌/우 깊이영상을 스테레오 정합하여 계산한다. 계산된 변위증분을 사용하여 해당 깊이값의 위치를 원하는 중간시점 깊이영상에서 찾는다. 중간시점 깊이영상은 좌영상과 우영상으로부터 각각 생성하며, 잡음을 제거하고 홀 필링을 수행한 후 두 영상을 결합하여 최종 중간시점 깊이영상을 생성한다. 제안한 방법을 구현하여 여러 테스트 시퀀스에 적용한 결과, 생성된 중간시점 깊이영상의 화질은 평균 PSNR 33.84dB이었으며, HD급 중간시점 깊이영상을 초당 한 프레임 정도 생성하는 속도를 보였다. 이 화질은 테스트 시퀀스들의 비균질성을 고려할 때 상당히 좋은 화질이라 판단되며, 향후 수행속도를 더욱 향상시키면 제안한 방법은 중간시점 깊이영상을 생성하는 좋은 방법이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 OpenGL을 이용한 모델기반 3차원 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 기법을 제안한다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 정보 영상을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리된 깊이 정보는 OpenGL 상에서의 일정 간격의 꼭지점 정보로 샘플링 되며, 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑을 위한 다각형을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay triangulations) 기법을 적용한다. 이렇게 구성된 다각형 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 동영상 출력 가능한 객체를 만들게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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