크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.
행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.
본 논문은 RGB 영상 데이터셋의 일부만을 지도학습하여(Sparsely-supervised learning) Annotation 되지 않은 영상에 대해 손-객체의 3D 포즈를 복원하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 손-객체의 포즈에 해당하는 6DoF 만을 학습 데이터로 활용한다. 이와 달리, 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 복원된 결과를 동일한 입력 영상 내에서 비교 가능하도록 3D 모델로 복원한 결과를 입력 영상의 마스크로 만들어 학습에 반영하였다. 구체적으로 추정된 포즈로 만들어낸 마스크를 입력 영상에 적용한 결과와 Ground-truth 포즈를 적용한 영상을 학습 시에 손실 함수에 반영하였다. 비교 실험을 통해 제안된 방법이 해당 방법을 적용하지 않은 경우 보다 3D 매쉬 오차가 적었음을 확인할 수 있었다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상을 이용한 사람 및 사물을 3차원 모델로 복원하는 문제는 오랫동안 이를 해결하기 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔다. 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상은 3차원 공간에서 점 구름 형태로 다루어지며, 이는 연속적인 3차원 공간상에 이산적인 값을 대응시키기 때문에 다면체 모델을 이용한 렌더링에 비해 추가적인 표면 재구성 과정이 필요하다. 본 논문에서는 다면체 모델이 아닌 점 구름을 시각화하기 위한 효과적인 광선 추적 기반 렌더링 기법을 제안한다. 특히 프로세서의 발열과 배터리 문제로 인한 모바일 환경에서의 제한적인 성능에서도 효과적인 렌더링 기법으로서의 가능성을 보인다.
True Color 영상은 전송 및 저장에 많은 데이터 량이 필요하지만, 적은 데이터를 가지고 컬러 모니터에 나타낼 때 인간 시각에 별무리없이 나타내고자 한다. 본 논문 에서는 RGB, YIQ/YUV 공간에서 256개의 컬러맵 생성 방법과 서로 다른 컬러맵을 한 화면에 동시에 표시하면 원 컬러 영상과 다르게 나타나므로 컬러맵간을 결합하여 공 통되는 컬러맵 표현 방법을 제시한다. RGB, YIQ/YUV 공간상에서 처리된 결과를 비교하 기 위해 PSNR, 표준편차, Sobel연산자를 이용한 에지보존율로서 측정하였다. 처리시간 은 새로운 컬러맵 생성은 3초, 컬러맵간의 결합은 2초 소요되었다. PSNR 값은 RGB 공 간이 YIQ 공간과 YUV 공간보다 평균적으로 0.15, 0.34[dB] 정도 높고, 표준편차는 평균적으로 0.15, 0.41정도 낮았다. 그러나 데이타 압축 면에서 YIQ/YUV공간은 색상 부분에서 8비트중 4비트만을 사용하였기 때문에, RGB 공간보다 1/3정도 압축 효율을 나타낸다.
4D 영화는 3D 혹은 일반영상과 함께 물리적인 효과를 추가한 영화이다. 시청자에게 물리적 효과를 제공하기 위해선 각 장면마다 적용할 물리 효과 데이터를 작성해야 한다. 본 논문에서는 영화의 폭발 장면이나 빙설, 적설 장면의 상황을 판단하여 효율적으로 물리효과를 제공할 수 있는 영상 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 영상 검출 시스템은 R컬러와 적색차 정보인 $C_r$값을 이용한 화염 검출 알고리즘과 RGB 컬러를 이용한 적설 영역 검출 알고리즘, 8051 계열의 MCU를 사용한 제어시스템으로 구성된다. 성능평가 결과 화염의 경우 91%의 검출율을 보였으며, 적설 영역의 경우 26%의 오검출이 발생하였다. 또한 해당 알고리즘을 통한 자동적인 물리적 효과 제공이 가능함을 보였다.
본 논문은 그레이 영상을 컬러영상으로 변환하고 컬러농도를 변환하여 출력영상을 향상시킨 연구이다. RGB 컬러성분을 추출하기 위한 의사컬러링은 2D고속웨이브릿 변환(FWT)에 의한 필터뱅크 재배열을 적용하고 후처리에서 각각의 모노컬러는 노이즈제거와 영상향상을 위해 이산 컬러농도변환(CIT)을 적용한다. 실험결과 출력영상은 일반 웨이블릿 변환 적용보다 PSNR 30dB이상 개선된다.
본 논문에서는 특징점 기반의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 각각 다른 카메라에서 획득한 데이터를 하나의 통합된 데이터로 정합하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 방법들은 큰 오차를 가지고 있거나 많은 카메라 대수나 고가의 RGB-D 카메라를 필요로 한다. 본 논문에서는 깊이 카메라에서 얻은 깊이 영상과 색상 영상을 이용하고 함수 최적화 알고리즘을 적용해 저가의 RGB-D 카메라 8대를 이용하여 오차가 적은 포인트 클라우드 정합 방법을 제안한다.
본 논문은 적외선 영상에 B-스플라인 웨이블릿 변환을 적용하여 의사컬러 이미지를 향상시킨 연구이다. 의사컬러 향상은 주파수 손실을 최소화하고 분해능을 향상시키기 위해 B-스플라인을 적용하였고, 웨이블릿 변환하여 RGB 영상을 추출하여 의사변환 하였다. B-스플라인 웨이블릿 변환은 일반적인 웨이블릿 변환에 비해 3dB이상 향상되었다.
본 논문은 그레이 영상에 웨이블릿 필터계수를 적용하여 의사컬러 이미지를 향상한 연구이다. 의사컬러 향상은 웨이블릿 변환을 사용해 분해능을 상승시켰고, 웨이블릿 필터계수를 사용하여 RGB 영상을 추출한 후 의사변환 하였다. 웨이블릿 필터계수를 사용한 의사컬러 변환은 일반적인 웨이블릿 변환에 비해 30dB이상 향상 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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