An Algorithm for the Multi-view Image Improvement with the Resteicted Number of Images in Texture Extraction

텍스쳐 추출시 제한된 수의 참여 영상을 이용한 Multi-view 영상 개선 알고리듬

'[n this paper, we propose an efficient multi-view image coding algorithm which finds the optimal texture from a restricted number of multi-view image. The X-Y plane of the normalized object space is divided into the triangular patches. The depth of each node is determined by appling a block based disparity compensation method. Thereafter the texture of each patch is extracted by appling an affine transformation based disparity compensation method to the multi-view images. We reduced the number of images needed to determine the texture compared to traditional methods which use all the multi-view image in the texture extraction. The experimental results show that the SNR of images encoded by the proposed algorithm is better than that of images encoded by the traditional method by the approximately 0.2dB for the test sets of multi -view image called dragon, santa, city and kid. Image data recovered after encoding by the proposed method show a better visual results than after using traditional method.

본 논문에서는 텍스쳐 추출시 제한된 수의 참여 영상을 이용한 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하는 효과적인 알고리듬을 제안하였다. 기존의 알고리듬이 정규화된 물체 공간에서 X-Y 평면을 삼각패치로 나누고 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 삼각패치의 텍스쳐를 추출하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 달리 텍스쳐 추출시 참여 영상의 수를 제한하여 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하였다. Dragon, santa, city 그리고 kid의 multi-view 영상세트에 대해 실험한 결과 제안된 알고리듬으로 텍스쳐를 추출한후 이로부터 복원된 영상의 신호 대 잡음비(SNR)는 기존의 알고리듬으로 처리된 후 복원된 영상의 신호 대 잡음비보다 평균 0.2dB 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상은 기존의 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상보다 영상의 화질이 개선됨을 관찰할 수 있었다.