대부분의 블록기반 스테레오 쌍 압축 기술들은 모든 스테레오 쌍에서 가장 일치하는 블록을 찾기 위해 일정한 블록크기와 탐색영역 크기를 사용한다. 그러나 각 스테레오 쌍마다 서로 다른 불일치를 가지기 때문에 모든 스테레오 쌍에 동일한 블록 크기와 탐색영역 크기를 적용하는 것은 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 스테레오 쌍의 전체 불일치를 구하는 방법을 제시하고 구하여진 전체 불일치를 사용하여 블록기반 스테레오 쌍의 압축에 적용할 블록 크기와 탐색영역 크기를 결정한다.
기존의 High Efficiency Video Coding(HEVC)기반의 다시점 비디오 부호화 기법은 종속 시점의 픽쳐를 부호화 할 때, disparity compensation prediction(DCP)을 위해 추가적인 참조 영상을 사용하기 때문에 높은 부호화 복잡도를 가지고 있다. 본 논문에서는 MV-HEVC에서 변위 움직임 벡터 탐색 복잡도를 줄이기 위한 빠른 변위 움직임 벡터 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어파인 변환을 이용한 초기 탐색 지점 결정 방법과 적응적인 탐색 영역 크기 결정 방법을 포함한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 부호화 효율의 저하가 거의 없이 변위 움직임 탐색 복잡도를 90.78%까지 줄일 수 있는 것을 보여준다. 또한, 실험 결과는 제안하는 방법이 다른 복잡도 감소 기술들 보다 효과적으로 복잡도를 줄이는 것을 보여준다.
In this paper, we describe an algorithm to automatically generate an intermediate scene using the bidirectional disparity morphing from the parallel stereopair. To compute the disparity between two reference images, we use the 2-step fast block matching algorithm that restricts the searching range and accelerates the speed of the computation of the disparity. We also define three occluding patterns so as to smooth the computed disparities, especially for occluded regions. They are derived from the peculiar properties of the disparity map. The smoothed disparity maps present that the false disparities are well corrected and the boundary between foreground and background becomes sharper. We discuss the advantages of this algorithm compared to the commonly used schemes and we show some experimental results with real data.
입체영상의 부호화 및 전송 기술은 제한된 전송 채널에서 입체영상 정보의 전송에 필수적 인 기술로 입체영상 매체를 이용한 정보통신 서비스 분야에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 시차정보를 이용하여 입체영상을 압축하고 MPEG-2의 스케일러빌리티 (scalability)를 이 용하여 전송하는 기법을 제안한다. 왼쪽 영상은 기본계층에, 오른쪽 영상은 고위계층에 각각 대웅하고 고위계층은 좌우영상의 시차정보와 고위계층간의 예측정보를 포함한다. 또한, 본 논문에서는 시차정보 탐색시간을 줄이기 위해 이전 입체영상 쌍으로부터 탐색한 시차정보를 이용하여 다음 입체영상 쌍의 시차정보를 예측하는 방법을 제안하고, 전송율 제어는 MPEG-2 TM6에서 제안한 방법을 사용한다. 실험 결과 제안한 탐색 방법을 사용한 경우 전체 코딩 시간이 기존의 전역 탐색 방법을 사용한 경우에 비해 현저히 단축되고 목표한 전송율에 도달됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.
Previous area-based stereo matching algorithms find the disparity by first computing the sum of squared differences (SSD) between corresponding points using a rectangular window, and then searching the position of the minimum SSD within the disparity range. These algorithms generate relatively many matching errors around depth discontinuities, since the SSD function may fail to search for the minimum because of varying disparity profiles in such areas. In this paper, in order to improve the matching accuracy around the depth discontinuities, a new correlation function based on robust estimation technique is proposed for stereo matching. In addition, while previous stereo algorithms utilize a single rectangular window for computing the correlation function, the proposed matching algorithm utilizes 4-directional line masks additionally to reduce the matching errors further. It has been turned out that the proposed algorithm reduces matching errors around depth discontinuities significantly. Experimental results are presented in this paper, comparing the performance of the proposed technique with those of previous algorithms using both synthetic and real images.
Kim, J.S.;Lee, S.K.;Kim, T.Y.;Lee, J.Y.;Choi, J.S.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.286-289
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2009
This paper presents an effective approach to minimize recursive computations for balancing stereo pairs by using disparity vector errors and its directional histogram. A stereo balancing function is computed from the correspondent pixels between two images, and a simple approach is to find the matching blocks of two images. However, this procedure requires recursive operation, and its computation cost is very high. Therefore, in this paper, we propose an efficient balance method using structural similarity index and a partial re-searching scheme to reduce the computation cost considerably. For this purpose, we determine if re-searching for each block is necessary or not by using the errors and the directional histogram of disparity vectors. Experiment results show that the performance of the proposed approach can save the computations significantly with ignorable image quality degradation compared with full re-search approach.
3차원 모델링을 위한 방법 중 서로 다른 위치에서 획득한 두 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 스테레오 영상 기법은 매우 유용한 방법이다. 일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델을 생성하기 위해서는 좌측 영상과 우측 영상의 일치하는 화소를 찾는 정합 과정에 의한 변위 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변위 추정 문제를 해결하기 위해 기존 방법들의 장단점을 고려하여 변위의 정확성과 시간상의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행을 위하여 먼저 스테레오 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고 특징점 정합을 통하여 영상에서 기준이 될만한 기준점을 설정한다. 이 기준점은 95% 이상의 매칭 확률을 가지고 있는 점으로 이러한 기준점에 기초하여 영역 기반 방법의 조밀한 변위 추정을 위한 가변 블록 탐색창의 크기 결정과 오정합을 막기 위한 ordering constraint가 적용된다. 이렇게 하여 빠른 수행 시간안에 변위를 추정할 수 있었고, 영역 기반 방법의 문제점이었던 일정 크기의 윈도우를 일률적으로 적용하기 때문에 나타나는 폐색 영역의 문제나 반복 패턴으로 인한 오차를 해결할 수 있었다.
Stereo vision is useful to obtain three dimensional depth information from two images taken from different view points. In this paper, we reduce searching area for correspondence by using the intra-scanline constraint, and utilize the inter-scanline constraint and the property of disparity continuity among the neighboring pixels for relaxation. Nodes with 3-D stucture are located on the axes of two views, and have matching possibility of correspondent pixels of two images. A matching is accepted if a node at the intersection of the disparity axes has the greatest matching possibility. Otherwise, the matching possibility of the node is updated by relaxation with the cooperation of neighboring nodes. Further relaxation with competition of two views is applied to a matching possibility of randomly selected node. The consensus of two views increases the confidence of matching, and removes a blurring phenomenon on the discontinuity of object. This approach has been tested with various types of image such as random dot stereogram and aerial image, and the experimental results show good matching performance.
본 논문은 스테레오 영상에서 물체영역을 추출하기 위하여 변위정보와 밝기정보를 함께 사용하는 개선된 물체 추출 알고리즘을 제안한다. 변위정보와 밝기정보를 이용하여 물체를 추출하는 기법은 Ping과 Chaohui에 의해 연구된 바 있으며 이들의 기법은 입력영상 밝기기반으로 분할하고 분할된 영역 내의 변위정보를 고려하여 분할영역을 병합한다. 그러나 물체와 배경의 밝기 값이 비슷한 경우, 분할영역은 물체영역과 배경영역을 동시에 포함하게 됨으로써 분할영역 단위의 병합은 물체영역 추출의 오류를 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해서 제안된 기법에서는 화소단위의 병합을 수행한다. 또한 변위정보의 신뢰도를 높이고 단방향 정합의 부족한 변위정보를 보완하기 위하여 양방향 스테레오 정합을 구현하며, 변위 탐색의 진행 여부는 입력영상의 기울기 성분, 즉 물체의 경계정보로부터 결정한다. 제안된 물체추출 알고리즘은 기존 방법에서 추출되지 않은 변위정보를 탐색함으로써 우수한 물체추출 성능을 보인다. 최종적으로 스테레오 카메라를 이용하여 획득한 실사영상에 대한 실험으로 제안된 방법의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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