The MPEG-4 multiple auxiliary component (MAC) is a good mechanism to achieve one-stream stereoscopic video coding. However, there is no syntax or semantics for the residual texture data of the disparity-compensated image in the current MAC. Therefore, we propose a novel disparity-compensated coding method using the MAC for stereoscopic video. We also define a novel MAC semantics in MPEG-4 so as to support the proposed coding algorithm. The major difference between the existing and proposed coding methods using the MAC is the addition of the residual texture coding.
This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm using the stereo image. Given a pair of stereo image, we automatically extract several important facial feature points using the disparity map, the gabor filter and the canny edge detector. To detect the facial feature region , we propose a region dividing method using the disparity map. On the indoor head & shoulder stereo image, a face region has a larger disparity than a background. So we separate a face region from a background by a divergence of disparity. To estimate 3D head pose, we propose a 2D-3D Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the 3D coordinates of the facial features using the correspondence of a stereo image. We can estimate the head pose of an input image using Error Compensated-SVD (EC-SVD) method. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1490-1493
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2007
We proposed the method to take 3D image having correct depths to the front and rear directions when the stereogram was displayed to an observer through an optical system. Since the magnified stereogram by lenses was not given correct depth to an observer despite having the same magnified disparity. Consequently, we achieved our goal by relations of compensated disparities to both directions with magnification of lenses, viewing distance and base distance of viewer in AFIS.
본 논문에서는 적응적 변이보상 예측기법을 이용한 효과적인 스테레오 영상 압축 및 복원 방법을 제안하였다. 즉, 스테레오 영상간의 상호 상관도를 적응적으로 추정함으로써 단안 영상을 전송하는데 필요한 수준으로 전송 대역폭을 효율적으로 압축하고 복원할 수 있는 적응적 변이보상 예측기법을 제안하였다. 특히, 예측된 영상을 복원할 때, 스테레오 영상에서 추출된 특징값의 크기에 따른 적응적 정합기법을 적용함으로써 잘못된 변이벡터의 추정을 감소시키고 전체적인 변이의 신뢰도를 향상시켜 복원된 영상의 화질을 개선하였다. CCETT의 'Fichier', 'Manege' 및 'Tunnel' 영상을 사용한 실험한 결과, 제안된 적응적 변이보상 예측기법에 의해 복원된 영상은 기존의 화소기반 및 블록기반 방식에 비해 PSNR이 약 9.08dB 향상됨을 확인하였고, 오차영상의 비교에서도 기존의 방식보다 제안된 기법을 적용한 복원영상이 원영상과 차이가 거의 없음이 분석되었다.
최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
This paper proposes a conditional replenishment algorithm (CRA) to improve the visual quality (where spatial resolutions of the left and right views are mismatched) of a hybrid stereoscopic 3DTV that is based on the ATSC-M/H standard. So as to generate an enhanced view, the CRA is to choose the better substitute among a disparity-compensated view with high quality and a simply interpolated view. The CRA generates a disparity map that includes modes and disparity vectors as additional information. It also employs a quad-tree structure with variable block size by considering the spatial correlation of disparity vectors. In addition, it takes advantage of the disparity map used in a previous frame to keep the amount of additional information as small as possible. The simulation results show that the proposed CRA can successfully improve the peak signal-to-noise ratio of a poor-quality view and consequently have a positive effect on the subjective quality of the resulting 3D view.
본 논문에서 우리는 시차공간영상 (disparity space image)을 이용한 새로운 스테레오 정합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 실측 제어점 대신 영상 안에서 특징점을 추출하여 정합영역을 설정하였고, 간단한 비용행렬을 정의하였다. 그리고 정합 속도를 증가시키기 위해 화소 단위의 정합을 이용하였다. 화소 단위의 정합은 정합 속도는 향상시키지만, 주변 영역을 이용하지 않기 때문에 정합의 정확성이 낮아진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 시차공간영상의 특성을 이용하여 정합경로를 확대시켜서 주변 영역을 최대한 이용하였다. 또한, 현재 위치에서 이전과 이후의 시차공간영상을 체적화하여 전후의 시차공간영상을 이용함으로써 정합의 정확도를 더욱 향상시키는 정합 보정 모듈을 추가하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 제안된 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다.
3D 방송시스템에 대한 다양한 연구 가운데 ATSC-M/H 기반의 융합형 3DTV 방식은 HD 화질의 좌영상과 모바일 화질의 우영상을 결합하는 서비스 호환 3DTV 시스템으로서 이 방식에서는 좌우 영상 사이에 상대적인 화질 차이가 존재하며 이를 해결하기 위해 조건부 대체 알고리즘(Conditional Replenishment Algorithm)이 제안되었다. 조건부 대체 알고리즘에서는 좌우영상 사이의 양안시차 벡터를 추정하고 양안시차 보상된 HD 좌영상과 단순 확장된 모바일 우영상을 선택적으로 사용함으로써 우영상의 화질을 개선한다. 그러나 이 알고리즘은 여러 계층의 양안시차를 추정하는 과정에서 매우 많은 계산이 필요하기 때문에 이를 실제적으로 구현하기 위해서는 고속 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 특성을 고려하여 전역 탐색 대신에 SDSP(Small Diamond Search Pattern) 탐색 방법을 사용하고 탐색의 초기위치를 예측하는 방법을 제안하며 특정 조건 하에서 양안시차 벡터 추정을 생략하는 조기종료 모드를 함께 적용함으로써 복원 영상의 화질을 유지하면서도 조건부 대체 알고리즘의 속도를 향상시키는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 이의 성능을 검증하였다.
부양영상시스템은 광학계를 통하여 입력영상 또는 물체의 상을 표시소자의 최종면으로부터 떨어진 특정 공간 내에 재생하는 장치이다. 재생된 입력영상은 표시소자와 관찰자 사이의 공간상에 위치하며 관찰자에게 가상의 입체효과를 제공한다. 입체부양영상시스템은 입체영상 및 입체상을 입력영상으로 하여 재생된 부양영상 내에 돌출 및 후퇴방향의 입체효과를 부과하여 기존의 입체영상 표시소자보다 효과적인 깊이감을 제공한다. 일반적으로 입체영상으로 쓰이는 입력영상의 크기 및 시차량은 광학계를 통하지 않는 입체영상 표시소자에 최적화되어 있다. 따라서 광학계를 통하여 입체상을 재생할 경우, 관찰자에게 재생된 입력영상의 크기 및 시차량은 광학계의 최종배율에 따라 축소 또는 확대된다. 그러나 관찰자와 디스플레이의 최종 면 사이의 관찰거리는 불변이므로 광학계를 통하여 재생된 입체부양영상은 관찰자에게 최종배율과 다른 깊이감을 제공한다. 본 논문은 삼중 프렌넬 렌즈로 이루어진 광학계에서 입체부양영상용 입력영상의 시차량을 광학계의 최종배율에 비례하도록 보정하고, 관찰자에게 올바른 깊이감을 제공하는 방법 및 결과를 제시하였다. 이 광학계는 부양영상의 부양 심도 및 영상의 질 향상을 위하여 사용되었고, 입력영상으로는 19인치 무안경식 입체영상 표시소자를 통하여 재생된 입체영상이 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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