본 논문에서는 깊이 영상기반 3차원 물체(depth image-based 3-D object)의 고속 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 그래픽 가속기가 지원하는 shader programming 기법을 이용하여 하드웨어 가속을 직접 이용하도록 설계되었다. 또한, 기존의 영상 기반 렌더링의 한계를 극복하여 조명 효과를 표현할 수 있으며 렌더링시 각 화소당 Splat 크기를 하드웨어에서 직접 조절하여 고속 렌더링이 가능하다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링에 비해 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.
본 논문은 깊이 영상 기반의 렌더링 방식을 이용하는 다시점 영상 시스템에서 새로운 프레임율 변환(Frame Rate Up-Conversion, FRUC) 방식을 소개한다. 제안된 방식은 깊이 영상을 이용해 각각의 블록을 세부 영역으로 나누고, 주변 시점의 영상을 이용해 각각 세부 영역의 폐쇄 영역의 정보를 복원한다. 복원된 폐쇄 영역의 정보와 기존의 세부 영역의 정보를 이용해 움직임 예측 및 보상을 수행한다. 제안하는 방법은 폐쇄 영역이 발생하는 영역에서 기존의 방법보다 정확한 움직임 예측을 수행한다.
3D 영상의 획득을 위해 이용하는 깊이 지도는 영상의 깊이 정보를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 고해상도이며 잡음이 제거된 고화질의 깊이 지도를 카메라로부터 직접 획득하는 것은 어렵다. 그래서 저해상도의 깊이 지도를 획득하고 업샘플링 및 전/후 영상처리를 통해 높은 품질의 고해상도 깊이 지도를 획득하는 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 영상의 질에 큰 변수로 작용하는 에지 부분의 효과적 업샘플링이 미흡하다. 그래서 본 논문은 에지 부분을 차별적으로 고려하는 인지적인 특성을 반영한 영상품질향상 연구에 초점을 맞춰 결합 양방향 필터의 가중치를 적응적으로 조절함으로써 깊이 지도와 합성 영상을 개선한 고해상도의 깊이 지도를 얻는 업샘플링 방법을 제안하였다. 제안 방식을 기존의 방식과 비교하였을 때 PSNR 측면과 주관적 품질에서 이득이 있음을 보였다.
본 논문에서는 지상파 DMB에서의 DIBR(깊이 영상 기반 렌더링) 기반의 3차원 서비스를 위한 깊이 영상 전처리 방법을 제안한다. 지상파 DMB 환경에서의 3차원 서비스는 HD급 화질의 3차원TV와 달리 작은 화면을 통해 3차원 영상이 출력되고, 3차원 영상의 전송량에 제약이 따르기 때문에 DIBR을 이용한 3차원 서비스 모델이 주목 받고 있다. 그러나 DIBR을 이용하여 3차원 서비스를 하는 경우에 획득된 깊이 영상을 그대로 사용하게 되면 비 폐색 영역으로 인한 홀이 발생하게 되고, 깊이 영상의 연속성으로 인해 객체 내에 홀이 발생되는 문제점을 가지게 된다. 이에 깊이 영상이 가지는 값을 화소의 이동거리와 특성에 따라 같은 값으로 조절하여 객체 내에 발생되는 홀의 수를 감소시키고, 경사도 방향 기반 평활화 필터를 이용하여 깊이 영상의 비연속성을 줄여 홀을 분산시킴으로서 렌더링된 3차원 영상의 입체감을 유지하면서 화질을 향상시켰다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 추정된 움직임 벡터를 이용하여 움직이는 객체와 움직이지 않는 객체로 영상을 분리하여 깊이 영상의 시간적 일관성을 보상하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 광류(optical flow) 추정 기법을 이용하여 연속되는 컬러 영상의 움직임 벡터를 추정하고 초기 움직임 객체 영역을 생성한다. 이를 바탕으로 그랩컷(grabcut) 기법을 통해 움직임이 있는 객체와 움직임이 없는 객체 영역을 분리한다. 그리고 움직임이 없는 객체 영역의 깊이 값을 이전 프레임의 깊이 지도와 정합 창 기반 절대평균오차(sum of absolute differences)를 통해 비교하여 일정 임계값보다 클 경우 이전 프레임의 깊이 값으로 현재 프레임의 깊이 값을 대체함으로써 시간적 상관성을 보상한다. 움직임이 있는 객체 영역의 경우 시간 축으로 확장된 결합형 양방향 필터링을 수행하여 시간적 상관성을 보상한다. 제안하는 기법으로 보상된 깊이 지도를 이용하여 가상 시점을 합성할 시 화질 향상 뿐 아니라 최근 표준화가 진행 중인 HEVC에서도 부호화 효율 또한 증가한다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문은 그룹화된 객체별 깊이정보를 차등 적용한 2D/3D 동영상 변환 기법에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는 프레임의 움직임 정보와 기하학적 깊이 단서를 이용해 깊이정보를 추출하여 2D/3D 동영상 변환을 한다. 그러나 영상의 움직임 정보를 획득할 수 없는 영역의 경우 정확한 깊이정보를 얻을 수 없어 해당 영역의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 제안하는 기법에서는 객체 및 배경을 추출하고 움직임 정보와 기하학적 단서를 이용한 깊이정보를 그룹화된 객체별 차등 적용하여 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 최종적으로 원본 영상과 생성된 깊이맵을 DIBR(Depth Image Based Rendering) 과정을 통해 3D 동영상을 생성한 결과 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있었다.
Silhouette is useful in computer graphics for a number of techniques such as non-photorealistic rendering, silhouette clipping, and blueprint generating. Methods for generating silhouette are classified into three categories: image-based, object-based, and hybrid-based. Hybrid-based method is effective in terms of time complexity but spatial coherence problem still remains. In this paper, we proposed a new hybrid-based method which produces 3D data for silhouette and also guarantees no spatial coherence problem. To verify the efficiency of the proposed algorithm, several experiments are conducted for various 3D models from simple to quite complex. Results show that our algorithm generates no gap between any two consecutive silhouette lines when the silhouette model is magnified significantly.
본 논문에서는 3D 디지털 영상 컨텐츠의 저작권 보호를 위해 DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 강인성(robustness), 비가시성(invisibility), 보안성(security)을 만족하는 블라인드(Blind) 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 깊이 영상 기반 랜더링(DIBR, Depth Image Based Rendering)에 효과적으로 대처하기위해 고안된 알고리즘으로, 랜더링시 발생하는 왜곡에 영향이 적은 1-Level DWT LH 부대역에 워터마크를 삽입하는 방법이다. 이 방법에서 저작권에 대한 판단은 추출한 워터마크 정보를 통합 판단하는 방법을 사용한다. 이 방법은 저작권 보호를 위해 원본 영상을 보관할 필요가 없으며, 깊이 영상 기반 랜더링 baseline distance 5% 공격에 좌,우시점 영상 모두 효율적으로 적은 에러율을 보이며 워터마크로서 충분한 강인성을 보여준다.
다시점 디스플레이용 영상은 주로 레퍼런스가 되는 컬러 카메라와 깊이 카메라의 영상을 입력 받아 DIBR (Depth Image Based Rendering) 기법을 활용, 3차원 점 구름 형태로 재구성 한 후 가상 카메라를 여러 시점에서 배치하여 중간 영상을 생성하여 조합하였다. 이렇게 다시점 중간 영상을 생성하면 원래의 시점에서는 구멍이 없었지만 다른 시점에서는 구멍(Hole)이 보이는 현상이 발생한다. 기존에는 틈새 영역을 채우는 알고리즘을 개발하거나 깊이 영상을 보정하여 개선시키는 방법을 연구하였으나 본 논문에서는 점 구름을 메시(Mesh)화 시키는 알고리즘 중 한 가지인 볼 피봇팅(Ball Pivoting) 방법을 적용시켜 중간 영상의 화질 개선 방법을 설명하고 있다. 마이크로소프트사의 발레와 브레이크 댄서 영상에 개발된 개선 방법을 적용시켜 보았고 PSNR로 비교할 때 약 0.18~1.19정도의 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문을 통해 개선 방법과 실험방법, 그리고 결과에 대해 설명한다.
A common failure in endodontic treatment of the permanent maxillary first molars is likely to be caused by an inability to locate, clean, and obturate the second mesiobuccal (MB) canals. Because of the importance of knowledge on these additional canals, there have been numerous studies which investigated the maxillary first molar MB root canal morphology using in vivo and laboratory methods. In this article, the protocols, advantages and disadvantages of various methodologies for in-depth study of maxillary first molar MB root canal morphology were discussed. Furthermore, newly identified configuration types for the establishment of new classification system were suggested based on two image reformatting techniques of micro-computed tomography, which can be useful as a further 'Gold Standard' method for in-depth morphological study of complex root canal systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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