본 논문에서는 집적영상의 문제점인 깊이감 제한 문제를 해결하기 위해서 편광된 광과 복굴절 매질인 액정 렌즈어레이를 이용한 집적영상 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 렌즈어레이는 두 개의 유리 렌즈어레이 위에 서로 다른 ZLI-4119와 E-7 액정을 증착하여 구현하였다. 액정은 편광 방향에 따라서 굴절률이 서로 다르기 때문에 두 개의 중심깊이 평면을 얻을 수 있다. 이로 인하여 초점 영역의 변화를 얻을 수 있으며 이로 인해 복원 시 깊이감을 향상시킬 수 있다. $LightTools^{(R)}$ 프로그램을 이용하여 집적영상 시스템을 구현하였고, 굴절률 차에 의한 초점거리 변화를 확인하였다. 액정 디스플레이 공정을 이용하여 소자를 제작하였고, 광학 실험을 통하여 초점거리의 변화를 측정하였다. ZLI-4119 액정 렌즈어레이의 굴절률은 기본 렌즈어레이의 굴절률보다 작기 때문에 실상이 맺히게 되고, 초점거리는 약 680 mm였다. 반면에 E-7 액정 렌즈어레이의 경우에는 허상이 맺히게 되고, 이론적인 초점거리는 -29 mm였다.
지금까지는 영화나 3DTV같은 대형 모니터에 사용하기 위하여 입체영상이 제작되어 왔다, 하지만 최근 3D 디스플레이가 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 휴대용 기기들에도 적용되어 다양한 형태로 보급되어 보다 많은 관심을 받고 있다. 하지만 모바일 기기와 같은 경우 영화와 고해상도 영상에서와 같은 3D 입체감을 느끼기 어려운 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 모바일 기기와 같은 장치에서 3D 효과 향상을 위한 깊이맵 재구성의 방법으로 레이어의 개수를 제안하여 3D 효과를 향상 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 영상에서 깊이값에 따른 레이어를 6개에서 2개까지 수를 줄여 깊이맵을 생성하였고 영상의 크기를 줄여 영상의 크기와 깊이 레이어에 따라 달라지는 입체 효과를 확인하였다.
본 논문에서는 깊이정보를 조작하여 홀로그램 콘텐츠 내의 물체의 위치 및 원근감을 변화시키고, 추출한 객체의 깊이정보를 다른 콘텐츠와 결합하여 새로운 홀로그램 콘텐츠를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 스테레오 정합방법과 깊이 카메라를 이용해 깊이정보를 획득하는 방법을 비교하고, 이를 변경하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 향후 다양한 홀로그램 콘텐츠를 확보하는 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
다시점 비디오는 사용자들에게 자유로운 시점 선택 및 넓은 시점에서의 입체감을 제공하지만, 시점의 증가에 따른 데이터 량의 증가가 불가피하다. 이에 따라 최근 MPEG 에서는 재생되는 시점 수 보다 적은 수의 다시점 비디오와 그에 대응하는 깊이 영상 및 관련 파라미터를 메타데이터 형태로 제공하는 다시점 및 깊이 영상 부호화(MVD: Multiview plus Depth)에 대한 표준화를 진행하고 있다. 본 논문은 MVD 가 방송망에서 서비스되는 시나리오를 가정하여 다시점 비디오와 그에 대응하는 깊이 영상을 MPEG-2 TS(Transport Stream)로 전송하기 위한 기법을 제시한다. 제안한 기법은 기존의 단일 영상 및 깊이 영상을 전송하기 위한 부가비디오스트림 서술자(Auxiliary Video Stream Descriptor) 및 MPEG-C Part 3 표준을 확장하여 다시점 비디오와 그에 대응하는 깊이 영상간의 매핑 정보 및 각 시점의 깊이 파라미터를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 지상파 DMB에서의 DIBR(깊이 영상 기반 렌더링) 기반의 3차원 서비스를 위한 깊이 영상 전처리 방법을 제안한다. 지상파 DMB 환경에서의 3차원 서비스는 HD급 화질의 3차원TV와 달리 작은 화면을 통해 3차원 영상이 출력되고, 3차원 영상의 전송량에 제약이 따르기 때문에 DIBR을 이용한 3차원 서비스 모델이 주목 받고 있다. 그러나 DIBR을 이용하여 3차원 서비스를 하는 경우에 획득된 깊이 영상을 그대로 사용하게 되면 비 폐색 영역으로 인한 홀이 발생하게 되고, 깊이 영상의 연속성으로 인해 객체 내에 홀이 발생되는 문제점을 가지게 된다. 이에 깊이 영상이 가지는 값을 화소의 이동거리와 특성에 따라 같은 값으로 조절하여 객체 내에 발생되는 홀의 수를 감소시키고, 경사도 방향 기반 평활화 필터를 이용하여 깊이 영상의 비연속성을 줄여 홀을 분산시킴으로서 렌더링된 3차원 영상의 입체감을 유지하면서 화질을 향상시켰다.
본 논문에서는 안경식 스테레오스코픽 3DTV에 대한 효율적인 주관적 화질평가 방법에 대한 논의를 한다. 3DTV의 주관적 화질평가는 시각피로나 신체적 불편감을 유발하는 요인들을 규명하고 평가하여 사용자가3D 영상물을 관람할 때 이들을 최소화하면서 컨텐츠 제공자가 의도한 입체 깊이를 시청자가 지각 할 수 있도록 도와 줄 수 있도록 가이드라인을 제공하기 위해 이루어진다. 주관적 화질평가를 위해 적절한 깊이감을 갖는 카메라기반의 실영상과 컴퓨터 그래픽 기반의 3D컨텐츠를 사용하였다. 설문은 디스플레이 자체와 3D컨텐츠에 대한 화질평가 구분을 하고, 전문가와 일반인들을 대상으로 이루어졌다. 주관적 평가에 앞서 평가결과에 대한 객관성을 유지하기 위해 Random-dot Stereogram을 이용하여 개인별 입체시 평가를 하였다. 일반인들의 경우 전문가들에 비해 상대적으로 응답편차가 많이 발생하였으나 전문가 집단과 일반인 집단의 설문응답 경향은 대체적으로 일치하였다. 전문가 그룹의 주관적 평가 결과를 적절히 반영하고 일반인들의 응답편차를 줄임으로써 3DTV에 대한 주관적 평가에 대한 시간과 비용을 효율적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 3차원 head-tracked 디스플레이를 이용하여 스테레오 영상을 리타겟팅 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 카메라 간격을 조절함으로써 사용자 시점에 맞는 스테레오 영상을 제공한다. 특히 중간 시점 영상 생성 시 발생하는 비폐색 영역에 대해 스테레오 일관성을 고려한 홀 필링(hole filling)을 적용하여 보다 편안하고, 개인별로 최적화 된 입체감 및 깊이감을 제공하도록 한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 3차원 그래픽 모델을 이용해 결과 영상을 비교하였으며, 사용성 테스트를 통해 리타겟팅 된 스테레오 영상이 사용자가 입체영상을 인지하는데 미치는 효과를 확인하였다.
미디어 기술은 사용자가 더욱 몰입감을 느낄 수 있는 방향으로 개발되어 왔다. 이러한 흐름에 따라 기존의 2D 이미지에 비해 깊이감을 느낄 수 있는 증강 현실, 가상 현실 등 3D 공간 데이터를 활용하는 미디어가 주목을 받고 있다. 포인트 클라우드는 수많은 3차원 좌표를 가진 여러 개의 점들로 구성된 데이터 형식이므로 각각의 점들에 대한 좌표 및 색상 정보를 사용하여 3D 미디어를 표현한다. 고정된 크기의 해상도를 갖는 2D 이미지와 다르게 포인트 클라우드는 포인트의 개수에 따라 용량이 유동적이며, 이를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 압축하기 위해 국제 표준기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC)을 제정하였다. V-PCC는 3D 포인트 클라우드 데이터를 직교 평면 벡터를 이용하여 2D 패치로 분해하고 이러한 패치를 2D 이미지에 배치한 다음 기존의 2D 비디오 코덱을 사용하여 압축한다. 본 논문에서는 앞서 설명한 2D 패치 이미지에 super resolution network를 적용함으로써 3D 포인트 클라우드의 성능 향상하는 방안을 제안한다.
중간시점 영상은 스테레오 정합 방식을 이용하여 구한 깊이 지도를 이용하여 생성하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 대부분의 스테레오 정합 방식들은 좌, 우 영상의 조명환경이나 기하학적으로 수평 또는 수직방향이 일치하지 않으면 잘못된 깊이 지도를 획득하는 단점이 있다. 이러한 단점들은 정합 과정을 통해 획득한 깊이 지도를 이용하여 다시점 영상 생성 시 더 많은 홀과 경계 잡음을 생성하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 RGB 컬러 카메라 1 대와 깊이 카메라를 이용하여 중간 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 화상회의 시 사실감 및 현실감을 증대할 수 있는 eye-contact 시점 영상을 생성하고 이때 발생하는 홀과 경계잡음 제거를 실시간으로 처리하기 위한 효율적인 기법을 제안한다.
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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