본 논문에서는 스테레오 시점 및 디스플레이 특성을 고려한 효율적인 스테레오 비디오 코딩 방법을 제안한다. 현재 많은 스테레오 비디오 디스플레이 장치는 기존의 단일 시점 비디오 출력과 스테레오 비디오 출력이 모두 가능하다. 이러한 장치에서 스테레오를 비디오 출력 시에는 스테레오 디스플레이 패널의 특성으로 인하여, 두 개 시점 비디오 각각을 수평축으로 1/2 다운 샘플링된 비디오를 입력받는다. 본 논문에서는 기존의 단일 비디오와 스테레오 비디오 시스템을 동시에 고려하기 위하여, 좌측영상은 원래의 해상도로 코딩하고, 우측영상은 가로 방향으로 1/2 다운 샘플링 하여 코딩하는 방법을 제안한다. 우측 영상의 코딩 시 좌측영상을 참조하는 경우 참조 영상과 원 영상사이의 해상도가 일치하지 않아 시점 간 예측이 불가능하므로, 본 논문에서는 이를 위해 시점간 예측방법을 변경하여 부호화하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 스테레오 비디오 부호화 방법에 비하여 $0.5{\sim}0.8\;dB$ 이상의 코딩 이득을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 혼합현실의 핵심 기술인 실사와 가상 영상의 합성을 위해 스테레오 영상의 특성을 고려하여 효율적으로 미세 변이를 추정하는 알고리듬과, 추정된 깊이 정보를 이용해 영상을 자연스럽게 합성하는 알고리듬을 제안하며, 이를 모의실험을 통해 검증한다. 제안 방법은 낮은 해상도의 영상으로부터 고해상도로 변이를 찾아가는 계층적 변이 추정 방식으로, 영역분할 양방향 화소정합을 통해 변이 추정의 수행 속도를 향상시키는 동시에 신뢰도를 높이며, 에지 정보를 참조하여 화소 단위로 미세 변이를 할당하게 된다. 이렇게 추정된 깊이 정보는 모델링된 가상 객체의 깊이 정좌와의 비교를 통해 혼합 현실 스테레오 영상으로 합성된다. 제안된 방식을 통해 매우 안정적이면서도 경계 부분이 정확한 변이 정보를 얻을 수 있었고, 3차원 영상의 합성에 효율적으로 사용될 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 스테레오 카메라를 대응점 문제가 발생하지 않을 만큼 병진 및 전진 이동시켜 고속으로 양안 시차 정보를 획득할 수 있다는 것을 제안한다. 병진 이동하는 스테레오 비전에 있어서 오차가 없고 신뢰성이 높은 시차 정보를 획득할 수 있다는 것과 전진 이동하는 스테레오 비전에 있어서는 통상의 스테레오 비전으로는 검출할 수 없는 수평성분을 획득할 수 있다는 것을 나타낸다. 또한 좌우 화상사이의 대응을 미리 한정하기 때문에 한정하지 않을 때에 비해 대응점이 밝고 작게 되므로 고속으로 스테레오 비전을 행할 수 있다. 그러나 전진 이동하는 스테레오 비전에 있어서 화상중심 부근과 폐색영역이 일치하면 바른 양안 시차 정보를 얻을 수 없는 문제가 있다.
최근 활발히 연구되고 있는 스테레오 비전의 BP 알고리즘은 시차 정보 추출에 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Belief Propagation(BP) 알고리즘과 영역 기반 정합 알고리즘을 이용하여 스테레오 이미지로부터 시차 지도를 추출하고, 두 알고리즘을 Middlebury 웹사이트에서 제공하는 2쌍의 스테레오 이미지를 사용하여 비교함으로써, BP 알고리즘을 사용한 정합 알고리즘의 정확성이 높음을 이론적으로 증명한다. 실험 결과 시차 지도의 오류율은 52.3%에서 2.3%로 감소하였다.
For acquisition of 3-Dimensional information in real space, stereo vision system is suitable. In the stereo system, 3D real world position is derived from translation of coordinates between cameras and world. Thus, to use stereo vision, it is needed to construct a precise system which provides kinematically precise translation between camera and world coordinate, in spite of intricacy and hardness. So much cost and time should be spent to build the system. In this paper, facilely to solve previous problem, a method which can easily obtain 3D informations using reference objects and RSD(Relative Stereo Disparity) is proposed. Instead of direct computation of position with translation of coordinates, only relative stereo disparity in stereo pair of image is used to find the reference depth of objects, and real 3D position is computed with initial condition of reference objects. In computation, subpixel resolution is involved to find the display for accuracy. To find the RSD, corresponding points are calculated in subpixel resolution. So the result in experiemnt will be shown that subpixel resolution is more accurate than 1 pixel resolution.
본 논문에서는 스테레오 이미지 생성 모델을 제시한 다음 이로부터 디스패리티를 구하는 과정을 유도하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 수식으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 지수 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이의 해법을 제시한다. 제안 알고리즘은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 제안 알고리즘을 dynamic programming과 belief propagation 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 각각 적용하여 구한 정합 파라미터가 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.
능동 스테레오 비젼 시스템은 목표물 판별을 위해서 간단한 연산만으로 작은 시차값을 가지는 특징들만을 통과시킴으로써 목표물 위치 측정을 가능케 한다. 그런데 이 간단한 방법은, 복잡한 배경이 포함되거나 시차가 영인 영역에 다른 물체들도 동시에 존재하면 적용이 어렵게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 시야 중심 영역의 해상도는 높이고 일반적으로 중요도가 낮은 주변의 해상도는 감소시키는 포비에이션 기법을 필터링 방법과 결합시켰다 포비에이트 영상 표현을 위하여 영상 피라미드 또는 로그폴라 변환을 사용하였다. 또한 추적이 수행되는 동안에 스테레오 시차가 작은 값이 유지되도록 투영을 이용하여 스테레오 시차를 추출하였다. 실험 결과는 로그폴라 변환이 복잡한 배경으로부터 목표물을 분리하는 제안된 방법이 영상 피라미드 또는 기존 방법보다 우수하며, 추적성능을 상당히 개선함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 스테레오 이미지로부터 디스패리티 맵을 추출하기 위한 확률모델을 제시하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 이론적으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 exponential 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이를 실험적으로 구하는 방법을 제시한다. 에너지 기반 스테레오 정합 알고리즘의 성능은 기본적으로 정합 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하여야 한다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 따라서, 이미지에 따라 사전에 정합 파라미터를 구하여야 하는 문제를 해결할 수 있다. Middlebury 웹사이트에서 제공한 다양한 스테레오 이미지를 이용하여 제안한 방식으로 구한 파라미터가 최적의 값으로 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.
에피폴라 Rectification은 서로 다른 시점에서 얻은 두 영상에 대해 각 영상의 에피폴을 미리 정해진 점으로 옮기는 호모그래피를 적용함으로써 두 영상의 에피폴라 지오메트리를 동일한 기준 평면으로 변환하여 에피폴라 라인을 수평 방향으로 정렬시키는 과정이다. 이때 호모그래피에 의해 변환된 영상 사이에서도 에피폴라 제약조건이 성립해야 하며, 이를 만족시키는 호모그래피가 여러 개 존재하므로 제약조건을 추가하여 응용에 적합한 호모그래피를 구하게 된다. Rectification 결과 두 영상은 스테레오 영상화되어 쉽게 변위값을 구할 수 있으므로 영상 내객체의 3차원 정보를 추정하여 영상분할에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 객체분할에 적용할 수 있는 Rectification 방법을 제안하고 이 결과를 객체분할에 적용하였다. 객체분할을 위해 색상정보와 상대적인 변위값의 연속성을 동시에 이용하면 단일 객체가 색상에 의해 분할되거나 혹은 색상이 비슷하여 다른 객체가 병합되는 문제를 보완할 수 있다. 실험을 통해 Rectification 결과영상으로부터 획득한 단일 객체의 변위값이 연속성을 갖음을 확인하였고 이를 통해 제안하는 Rectification 방법이 객체분할에 적합함을 보였다.
최근 다양한 환경에서 사용할 수 있는 3D 디스플레이가 활발하게 보급되었으나, 3D 컨텐츠의 보급은 그에 미치지 못하고 있다. 3D 콘텐츠의 확산을 저지하는 원인으로 주로 언급되는 것은 시각 피로이지만, 그에 못지않게 영상 왜곡의 영향 역시 크다. 신윤호, 이형철, 김신우 (2012)는 앞선 연구에서 단순한 자극에 대한 크기 지각 왜곡 효과를 측정하고 화면 시차와 크기 지각 사이에 선형적 관계가 존재함을 보고하였다. 본 연구에서는 이에 더하여 정사각형, 자유 선, 입방체 등 다양한 자극 특성이 자극 크기 지각에 미치는 영향을 크기 맞추기 과제를 사용하여 측정하였다. 그 결과 앞선 연구의 결과와 마찬가지로 화면 시차에 따라 지각된 크기가 선형적으로 변화하는 것을 확인하였으며, 이러한 선형성은 대상의 종류와 무관하게 일관되게 관찰되었다. 화면시차와 크기지각의 관계를 시각도(visual angle)에 의한 크기변화 예측함수로 제시하였다. 이 함수를 사용하면 영상제작에서 특정 화면시차의 자극이 시청자에게 어떤 크기로 지각될 지를 미리 예측할 수 있어 매우 유용할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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