본 논문은 디지털 홀로그램 비디오를 서비스할 수 있는 서비스 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템은 현존하는 2차원 또는 3차원 영상/비디오를 서비스하는 시스템의 프레임, 즉 데이터 획득, 처리, 전송, 수신, 복원의 과정을 그대로 따른다고 가정한다. 이 시스템은 또한 시청자의 시점을 추적하여 그 시점에 해당하는 디지털 홀로그램을 서비스하는 인터랙티브 동작 기능을 포함하고 있는데, 이 기능을 위해서 시청자의 시점에 해당하는 가상시점의 영상 정보를 생성하고, 이를 홀로그램으로 만들어 사용한다. 본 논문에서는 이 시스템의 주요 동작만을 포함하는 프로토타입을 구현하며, 이 시스템에는 데이터 획득을 위한 카메라 시스템, 카메라 캘리브레이션과 영상보정, 깊이와 빛의 세기 영상의 화질개선, 중간시점 영상 생성, 디지털 홀로그램 생성, 시뮬레이션과 광학장치에 의한 홀로그램 영상복원 기능을 포함한다. 제안한 프로토타입 시스템을 구현한 결과 한 프레임의 디지털 홀로그램을 생성하고 시뮬레이션에 의해 영상을 복원하는 데까지 약 352ms가 소요되었으며, 시뮬레이션 복원 대신 광학장치로 복원할 경우는 약 183ms의 시간이 소요되었다.
본 논문은 디지털 홀로그램 비디오를 서비스할 수 있는 서비스 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템은 현존하는 2차원 또는 3차원 영상/비디오를 서비스하는 시스템의 프레임, 즉 데이터 획득, 처리, 전송, 수신, 복원의 과정을 그대로 따른다고 가정한다. 이 시스템은 수직 리그로부터 획득한 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행하고, 시청자의 시점에 해당하는 가상 시점의 영상을 생성하고 홀로그램을 생성한다. 이전 연구에서 구현하지 못한 홀로그램에 대한 신호처리 요소들을 추가하고 성능을 개선하였다. 본 논문에서는 GPU를 늘리면서 이전 버전[25]의 홀로그램 생성시간을 1/3로 감소 시켰고 추가적으로 홀로그램의 압축, 워터마킹, 암호화 모듈을 추가하였다.
최근 3차원 입체 디스플레이에 대한 관심이 증가하고 있다. 무안경식 다시점 입체 디스플레이(Multiple-view Autostereoscopic Display)는 관찰자가 셔터 글래스(Shutter glasses)또는 HMD(Head Mounted Display)와 같은 특별한 장치를 착용하지 않고도 여러 시점(Multiple-view)에서 입체 영상을 볼 수 있어 가상현실(Virtual Reality), 모바일, 3D TV 등의 분야에서 각광 받고 있다. 하지만, 디스플레이 설계 시 정해진 거리와 시역 내에 관찰자가 위치해 있어야만 입체 영상을 볼 수 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 무안경식 다시점 입체 디스플레이 시스템을 구축하여 이 시스템에서 관찰자의 시점 변경에도 실시간으로 자연스러운 3차원 입체 영상을 보여 주기 위한 효율적인 GPU기반 렌더링 기법을 제안한다.
3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.
본 논문에서는 3 차원 영상시스템에서 발생하는 경계 잡음을 Projection onto Convex Sets(POCS) 방법을 활용하여 제거하는 기법에 대해서 소개한다. 3 차원 영상시스템에서의 경계 잡음은 일반적으로 손상된 깊이영상 의하여 가상 시점의 합성 과정에서 발생하는 잡음을 뜻한다. 본 논문에서는 이러한 경계 잡음을 분석하고, 제안 방식을 이용하여 효과적으로 제거할 수 있음을 여러 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 컴퓨터를 사용한 효과적 정보전달을 위해 2D 영상정보를 3D 가상공간에 배치하고 음성 정보와의 유기적 연결기능을 갖는 3D 뷰 설계를 제안한다. 3D 공간에 배치된 영상정보의 사용자 접속을 어느 시점 또는 어떤 각도에서도 가능하도록 하여, 시각정보 전달효과를 제고하고 있으며, 음성정보의 첨부가 용이하도록 설계하였다. 3D공간에서의 영상 및 음성정보 배치는 단순하지만 효과적인 접속기능을 포함하고 있으며, 이들의 탐색 및 시청을 사용자접속 관점에서 설계하여 정보전달 효과를 제고하였다.
본 논문에서는 단안비디오 입력으로부터 각 SAI(sub-aperture image)간의 넓은 기준선을 갖는 라이트필드 합성기법을 제안한다. 기존의 라이트필드 영상은 취득의 어려움에 의해 규모가 작고 특정 물체위주로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 최신 딥러닝 기법들을 라이트필드 분야에 적용하기 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 사실적 렌더링 기반의 가상환경상에서 실제환경과 유사함을 갖는 데이터를 취득하였다. 생성한 데이터셋을 이용하여 기존의 새로운 시점을 생성하는 기법 중 하나인 다중 평면 영상(Multi Plane Image) 기반 합성기법을 통해 라이트필드 영상을 합성한다. 제안하는 네트워크는 단안비디오의 연속된 두개의 프레임으로부터 MPI 추정하는 네트워크와 입력영상의 깊이 정보를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.
본 논문은 3 차원 이미징 기술과 컴퓨터 그래픽스 기반의 시뮬레이션 분야에서 매우 성공적인 두 기술의 융합을 기반으로 진행한 연구를 제안한다. 먼저 3 차원 디스플레이 시스템에 재생할 집적 영상 이미지를 생성하는 방법에 대해 설명한다. 이는 3 차원 포인트 클라우드에서 가상 핀홀 배열로 입사각을 역투영하는 계산방식을 통해 해당 이미지를 생성한다. 우리는 재생되는 3 차원 영상의 초점면을 자유롭게 선택하는 방법에 대해서도 설명한다. 또한, 복수의 관찰자에게 동시에 다양한 시점 정보를 기반으로 몰입감 넘치는 3 차원 영상을 제공하는 3 차원 디스플레이 시스템을 소개하고, 다양한 실험결과를 기반으로 결론을 제시한다.
최근에는 가상 공간을 현실감 있는 영상으로 실시간 렌더링하기 위한 방법으로 모델기반 표현방법 대신 영상 기반 표현 방법을 사용하여 탐색 영상을 생성하는 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 영상 기반 탐색 시스템을 구현하기 위해 새로운 방법인 직각 교차 실린더 매핑과 분할기반 환경 모델 링 방법을 제안한다. 직각 교차 실린더란 두 개의 실린더를 직교하여 교차된 부분만을 표현한 물체를 말한다. 직각 교차 실린더 매핑 방법은 일반적인 환경 맵에서 발생하는 왜곡 현상을 제거하고 환경 맵에서 하나의 픽셀이 차지하는 환경 영역이 거의 일정하다는 특징을 가진다. 이러한 직각 교차 실린더 매핑 방법은 고정된 시점에서 완전 시야를 갖는 영상을 얻어 낼 수 있으나 시점이 변경된 영상을 표현하기 어렵다. 이를 위해 환경을 구성하는 물체들을 기준으로 환경 맵을 분할하고 분할된 물체의 특성에 따라 깊이 값을 설정하는 영상 분할을 통한 환경 모델 링 방법을 사용한다. 이 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 다중 환경 맵을 사용 시 자세한 환경 모델 링이 가능하다.
가상 현실 시스템은 사실감과 몰입감을 동시에 제공해야 한다. 사실감은 사실적인 영상에 의해 생성되기 때문에 가상 환경의 각 물체는 특정에 따라 자세히 표현하고 빛에 의한 반사도 충분히 고려해야 한다. 몰입감은 사실적인 움직임과 빠른 반응 속도로 정의되므로 가상 환경은 가능한 빠르게 렌더링되고 사용자의 의도에 따라 움직임이 일어나야 한다. 유한 개의 상세도 레넬을 가지는 불체로 구성된 가상환경은 시점에 따라 물체의 석절한 상세도 레벨을 선택해야 한다. 본 논문에서는 상세도 레벨의 선택 문제를 에러(상세도 레벨 간의 영상에서의 차이), cost( 렌더링 시간), L -distance( 전번 프레임과의 레벨 차이)를 정의하여 형식화한다. 또한, 이러한 문제를 풀기 위하여 well-distributed adaptive algorithm을 제시 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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