본 논문에서는 단일 프레임 영상에서 초점을 이용하여 초기 깊이정보를 추출한 후 입체 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 단일 프레임 영상에서 깊이를 추정하기 위해 원본 영상과 가우시안 필터를 중첩 적용하여 생성된 영상의 비교를 통해 영상의 초점 값을 추출하고 추출된 값을 기반으로 초기 깊이정보를 생성하도록 하였다. 생성된 초기 깊이정보를 Normalized cut을 이용한 객체 분할 결과에 할당하고 각 객체의 깊이를 객체 내 깊이 정보의 평균값으로 보정하여 동일 객체가 같은 깊이 값을 갖도록 하였다. 객체를 제외한 배경 영역은 객체를 제외한 배경 영역의 에지 정보를 이용하여 깊이를 생성하였다. 생성된 깊이를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용하여 입체 영상으로 변환하였고 기존 알고리즘을 통해 생성된 영상과 비교 분석하였다.
2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 또한 비디오에서 추출할 수 있는 모션정보를 활용하여 모션 깊이맵을 얻기도 한다. 본 논문에서는 기존의 블록기반 모션예측, 광유 등의 모션 추출 방식이 아닌 운동 히스토리 영상(Motion History Image)를 활용하여 모션 깊이맵을 얻는 새로운 방법을 제안하고 실제 활용 가능성을 조사한다. 실험에서는 제안한 방법을 다양한 운동 유형을 가지는 8개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 생성된 모션 깊이맵의 정성적 평가 및 수행 속도의 비교를 통하여 MHI 기반 깊이맵의 실제 적용이 적합함을 증명하였다.
본 논문은 2D/3D 동영상 변환을 위한 그룹화된 객체별 깊이 정보의 차등 적용 기법에 관한 연구이다. 기존의 깊이 정보 획득 기법 중 움직임 정보를 깊이 정보로써 사용할 때 움직임이 존재하지 않는 객체의 경우 깊이 정보를 획득할 수 없어 해당 객체의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 객체와 배경을 추출하고 객체에 움직임 정보를 이용한 깊이 정보를 할당하는 과정을 거친 후, 배경과 깊이 정보가 할당되지 못한 객체에 깊이 단서 중 하나인 상대적 높이 단서를 이용한 깊이 정보를 할당함으로써 모든 객체에서 3D 효과를 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 제안한 기법으로 깊이맵을 생성하여 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 3D 영상을 생성하여 확인한 결과 움직임이 없는 객체에서도 3D 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 복잡한 삼차원 장면을 다시점 텍스처와 깊이맵을 이용해 표현하고 이를 부호화하는 기법을 제안한다. 이를 위해 입력 다시점 데이터를 압축된 텍스처 및 깊이맵쌍 포맷으로 변환하고 제안한 코덱인 X-Codec을 통해 손실을 최소화하면서 부호화 효율을 향상시킨다. 우선 제안한 부호화 시스템은 다시점 색상과 깊이영상을 입력으로 사용하므로 기존의 기하학 기반 렌더링 기법과 달리 렌더링 속도가 장면의 복잡도가 아닌 입력 영상의 해상도에 따라 좌우된다. 또한, 영상을 블록 단위로 나누어 부호화와 복호화를 수행하기 때문에 임의 영역 접근이 용이하고 그래픽스 프로세싱 유닛을 이용한 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과 제안한 방법은 다시점 데이터를 이용한 다시점 렌더링, 선택적 복호화, 깊이정보를 이용한 삼차원 장면의 조작 등 다양한 기능을 동시에 제공하므로 대용량 데이터로부터 삼차원 장면을 탐색하는 그래픽스 응용에 유용하다.
반투명 물체(Translucent Object)는 불투명한 물체와는 달리 물체 내부에서 산란이 일어난다. 반투명 물체의 한 표면(Surface)을 렌더링하기 위해서는 그 표면의 정규 벡터뿐만 아니라 그 표면의 주변 기하 정보가 필요하다. 그러나 그래픽 하드웨어 구조는 반투명 물체의 실시간 렌더링의 구현에 많은 제약을 준다. 3D 기하 정보 대신에 라디언스 맵(Radiance map)과 깊이 맵(Depth map)과 같은 투영 영상(Projected Image)을 기반으로 하는 영상 공간 접근 방법(Image Space Approach)을 사용함으로써 GPU 상에서 반투명 재질을 실시간으로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 영상 공간 접근 방법(Image Space Approach)의 연장선에서 시점을 달리한 여러 장의 투영 영상을 이용함으로써 기존의 한 장의 투영 영상만을 이용한 방법이 가지고 있는 가시성 한계점을 해결한다. 또한 복수 투영 영상의 이용에 따른 계산량 증가에 의해서 손실된 프레임 속도(Frame Rate)에 대해 분석한다.
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.
We present an efficient algorithm for computing the Hausdorff distance between two planar curves. The algorithm is based on an efficient trimming technique that eliminates the curve domains that make no contribution to the final Hausdorff distance. The input curves are first approximated with biarcs within a given error bound in a pre-processing step. Using the biarc approximation, the distance map of an input curve is then approximated and stored into the graphics hardware depth-buffer by rendering the distance maps (represented as circular cones) of the biarcs. We repeat the same procedure for the other input curve. By sampling points on each input curve and reading the distance from the other curve (stored in the hardware depth-buffer), we can easily estimate a lower bound of the Hausdorff distance. Based on the lower bound, the algorithm eliminates redundant curve segments where the exact Hausdorff distance can never be obtained. Finally, we employ a multivariate equation solver to compute the Hausdorff distance efficiently using the remaining curve segments only.
이 연구는 DIBR 기반 다시점 중간 영상 생성과정에서 원하는 객체를 좀 더 양질의 영상으로 출력하기 그 객체가 위치한 영역을 찾아내는 방법을 구현하였다. 이 방법은 사용자가 영역을 정해주어야 하는 기존의 GrabCut 방식을 보완하여 영상 처리 작업을 통해 바운딩 박스를 자동으로 찾아내도록 하였다. 그리고 GrabCut 알고리즘을 적용한 후에, 깊이 영상의 히스토그램을 이용해서 전경과 배경을 좀 더 명확하게 분리할 수 있도록 하였다. 이를 통해 기존의 방법에 비해서는 좀 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 방법에 대해서 설명하고, 향후 과제를 논한다.
DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.
깊이 영상 기반 렌더링은 깊이 정보를 활용하여 가상 시점의 영상을 생성하는 기술로 다양한 3차원 영상시스템에서 필요로 하는 기술이다. 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 어려운 과제는 가상 시점 영상에서 새롭게 드러나는 부분을 채우는 과정이다. 영상 인페인팅은 이 과정에서 보편적으로 활용되는 방법이다. 본 논문에서는 홀을 채우는 과정에서 발생하는 오류를 줄이고 자연스럽게 채우는 방법을 제안한다. 먼저 색상 영상의 정보와 깊이 정보를 활용하여 지역적으로 적응적 패치 크기를 선택하도록 하였다. 또한 패치 간 유사도에 따라 홀을 채우는 방법을 한 번에 채우는 경우와 부분적으로 채우는 경우로 구분하였다. 이를 통해 오류의 발생을 줄이고 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 큰 문제가 되는 오류의 전파를 억제하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 시각적으로 자연스러운 가상 시점 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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