본 논문에서는 병렬렌즈배열 기반의 집적영상에서 공간필터링된 3차원 영상 복원법을 제안한다. 병렬렌즈배열은 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배열하는 획득 시스템 이다. 종래의 집적영상에서 주기적인 함수들의 컨벌루션 특성을 이용하는 공간필터링 방법의 문제점으로 인식하고자 하는 물체의 위치가 제한적이라는 단점과 이로 인해 획득 시스템에서 깊이해상력이 상대적으로 낮은 영역에 물체가 위치하여야 하는 단점이 있다. 깊이인식방법을 이론적으로 분석한 결과 깊이인식가능 영역과 요소영상에 획득된 3차원 물체의 깊이 정보는 획득시스템에 사용되는 요소렌즈의 개수와 요소렌즈의 초점거리에 따라 결정됨을 알 수 있다. 따라서 깊이인식영역과 깊이해상력을 개선 할 수 있는 방법으로 획득 시스템에 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배치하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법에 대한 이론적 분석을 하였으며 실험을 수행하였고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 CNN과 Attention 기법을 통한 깊이 영상의 화면 내 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 예측하고자 하는 블록 내 화소마다 참조 화소를 선택할 수 있도록 한다. CNN을 통해 예측 블록의 상단과 좌단에서 각각 수직방향과 수평 방향의 공간적 특징을 검출한다. 두 공간적 특징은 예측블록과 참조 화소들에 대한 특징을 예측하기 위해 각각 특징차원과 공간적 차원으로 병합된다. Attention을 통해 예측 블록과 참조 화소간의 상관성을 입력된 공간적 특징을 통해 예측한다. Attention을 통해 예측된 상관성은 CNN 레이어를 통해 화소 도메인으로 복원되어 블록 내 화소 값이 예측된다. 제안된 방법이 VVC의 인트라 모드에 추가되었을 때 화면 예측 오차가 평균 5.8% 감소하였다.
3D 영상의 궁극적인 목표는 부정적 경험을 최소화하면서 동시에 깊이감 정보를 추가하여 얻을 수 있는 더 큰 몰입감, 사실감과 같은 긍정적 경험을 극대화시키는 것이다. 본 연구는 3D 카메라의 컨버전스 레벨을 다르게 조절했을 때 나타나는 깊이감 차이가 긍정적 그리고 부정적 경험에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 최적의 파라미터를 찾는 것을 목적으로 하며 이를 위해 3D 뮤직 비디오를 5개의 다른 컨버전스 레벨에 따라 제작하고 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구 결과는 깊이감에 따라 프레즌스와 프레즌스의 하위차원인 공간관여, 몰입실재감 등에서 유의미한 차이가 있었으며, 지각된 특성과 지각된 특성의 하위차원인 깊이 지각감, 화면 전달감, 모양 지각감, 공간 확장감 역시 유의미한 차이가 있었다. 또한 부정적 경험 요인인 피로감과 부자연스러움도 그룹에 따라 각각 차이가 있음을 보여 주었다. 본 연구결과는 3D 영상 제작 시 카메라의 폭주각은 피사체 위치에서의 폭주각보다 $0.17^{\circ}$ 작게 하여 화면보다 18.66cm 돌출된 영상을 제작하는 것이 영상에 대한 프레즌스와 지각된 특성은 높이고 부정적 경험은 줄여주는 최적의 영상경험을 제공하는 것으로 나타났다.
깊이 영상을 이용한 동작 인식 시스템에서는 효율적인 알고리즘 적용을 위하여 깊이 영상을 3차원 점군 데이터로 구성되는 실제 공간으로 변환하여 알고리즘을 적용한 후 투영공간으로 변환하여 출력한다. 하지만 변환 과정 중 반올림 오차와 적용되는 알고리즘에 의한 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 3차원 점군 데이터에서 깊이 영상으로의 변환 시 반올림 오차와 영상의 크기 변화에 따른 데이터 손실이 발생하지 않는 효율적인 방법과 이를 하드웨어로 구현 하는 방법을 제안 하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였고, Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA 보드에 탑재하여 검증하였다.
본 실험은 육묘기간동안 근권의 공간제한이 뿌리 및 지상부의 생장에 미t치는 영향을 평가하기 위해 가로 세로가 각각 5cm이고 깊이가 5, 15, 30cm인 포트를 이용하여 포트의 용적을 조절하였다. 뿌리의 발달과 지상부의 생장은 가식 후의 담배육묘기간 동안 근계의 형태발달 및 지하부와 지상부의 생장을 조사하여 포트 용적에 따른 근계의 발달 양상을 알아보고 우량묘 생산에 있어서 합리적인 포트 규격과 이식 적기를 수립하고자 실시하였다. 1. 근권의 공간 제한은 환경반응에 따른 뿌리생장을 억제하여 지상부의 주요 생육형질을 감소시켰다 포트 깊이에 따른 용적제한은 관부에서 새로운 뿌리형성을 유도하였다. 2. 뿌리수의 발달은 포트 깊이가 얕을수록 많았고, 상대증식률도 컸다. 전체 뿌리길이와 평균 간장률은 포트 깊이가 깊을수록 길었다. 3. 각 순위별 뿌리수는 포트깊이가 깊을수록 1차 순위와 2차 순위 뿌리수가 많았고 얕을수록 3차 순위의 뿌리수가 많았다. 뿌리의 구조는 가식 후 20일에는 깊은 포트에서 넓은 뿌리 구조를 보였고 가식 후 25일에는 얕은 포트에서 넓은 뿌리 구조를 보여 공간제한에 따른 뿌리 형태와 구조가 변화하였다.
영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.
멀티미디어 데이터 중 3차원 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위한 기술로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 워터마킹 기술은 공간영역에 워터마크를 삽입하는 것과 주파수 영역에 워터마크를 삽입하는 기술로 크게 나누어진다. 본 논문에서는 3차원 깊이정보로부터 다각형 모델링을 구현하고 깊이영상의 저작권보호를 위한 방법으로 먼저 3차원으로 획득된 깊이정보로부터 다각형메쉬(polygon mesh)를 구성하고 3차원 메쉬 데이터를 DCT변환을 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 주파수 영역에 적응적으로 워터마크를 삽입하고 검출하였다. 깊이영상의 저작권보호를 위한 비가시적이며 강인한 워터마킹 방법을 구현하였다.
본 논문에서 개발하고자하는 다시점 스테레오 영상 기반의 3차원 깊이 정보 획득 기술은 스테레오 비전, light field, 가상시점, 방송 콘텐츠, 등 다양한 분야의 기술이 융합된 기술로 연구의 중요성이 매우 높다. 본 논문에서는 SGM 기반의 멀티베이스 라인 스테레오 정합 기술을 개발하고 다시점 스테레오 영상에 적용하여 깊이 정보를 획득하였다. 두 시점 간의 스테레오 정합에 있어서 다방향의 에너지 최소화 기술을 적용하고 시점 간의 정합비용함수를 누적하여 마지막으로 S공간 누적방법으로 최적의 깊이영상을 획득하였다. 기존의 스테레오 정합에 비하여 멀티베이스라인 스테레오 정합의 성능 향상을 확인하고 Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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