• 방송공학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.164-177
• /
• 2009

DIBR(depth image-based rendering) 기법은 한 장의 칼라 영상과 그에 대응하는 깊이맵을 이용하여 수신측에서 가상의 좌우 영상을 생성하여 시청자에게 깊이감을 제공해주는 방법이다. 이 때 생성되는 좌우 영상의 화질과 깊이감은 좌우 영상의 시점에 해당하는 가상 카메라의 간격에 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 가상 카메라의 간격 조절을 통해 양질의 깊이감을 제공하는 기법을 제안한다. 영상의 기하 분석에 따르면 스테레오스코픽 영상의 변이가 증가할수록 영상의 왜곡이 줄어들어 깊이감이 좋아지게 되나, 이 경우에는 그에 따른 영상의 열화가 고려되지 않았다. 실험결과에 따르면 영상열화나 시역형성의 제한 등으로 인해 변이의 증가폭에 제한이 있음을 알 수 있다. 변이 증가폭을 늘리기 위해서는 영상의 열화 현상을 줄여야 하므로 깊이맵의 전처리 과정을 추가하였다. 제안하는 방법은 시청자의 요구에 따라 카메라의 위치와 시점을 추가적으로 조절할 수 있게 하는 양방향 서비스를 추가로 제공하므로 3차원 TV 뿐만 아니라, DMB와 같은 이동형 방송 시스템에도 적용이 가능하다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.362-371
• /
• 2014

카메라 초점에 의해 발생하는 흐림(blur)의 변화는 깊이값을 측정하는데 사용한다. DFD(Depth from Defocus)는 깊이값과 흐림의 비례 관계를 이용하여 흐림의 양을 측정하는 기술이다. 기존 DFD 방법은 입력으로 두 장의 비초점 영상(defocused image)을 사용하는데, 기술적인 문제로 낮은 품질의 복원된 초점 영상(infocused image)과 깊이맵을 얻고 있다. 상기 문제점을 해결하는 방법으로 초점영상과 비초점 영상을 이용함으로써 복원된 초점 영상의 품질 저하를 해결한다. 제안 방법에서는 Subbaro가 제안한 DFD 방법에 새로운 에지 흐림 측정 방법을 결합하여 보다 정확한 흐림 값을 구한다. 또한 명암의 변화가 적은 영역에서는 흐림의 양을 측정하기가 어렵기 때문에, 관심맵(saliency)을 이용하여 비에지 영역을 채울 수 있도록 하였다. 실험에서는 초점 조절 기능이 있는 카메라로부터 20장의 2K FHD 해상도의 초점 및 비초점 영상을 생성한 후에 제안 방법을 이용하여 깊이맵을 생성하고, 마지막으로 입력 초점 영상과 깊이맵으로부터 3D 입체영상을 제작하였다. 3D 모니터로 시청한 결과 안정된 3D 공간감과 입체감을 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.584-595
• /
• 2011

최근 RGB 영상과 깊이맵이 동시에 제작되어 공급되고 있다. 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환되어 입체영상 제작에 사용된다. 깊이맵을 활용하는 기법이 새로이 소개되고 있는데, 한 예로 의료 분야에서 2D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 깊이감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다. 주관적 실험에서는 입체감 향상 및 피로도 측정을 통해 제안 방법의 성능 및 단점을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.213-215
• /
• 2009

본 논문에서는 비트평면 부호화를 이용한 적응적 깊이정보 맵 부호화에서 블록 단위 비트율 조절 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 깊이정보 맵에 대한 비트율 조절을 위해 양자화 변수를 이용하여 분리된 비트평면의 이진 영상들 중 특정 비트평면의 이진 영상만 부호화하는 방법을 통해 비트율을 조절할 수 있었다. 본 논문에서는 비트율-왜곡 최적화 방법을 이용하여 블록 단위로 부호화할 비트평면의 이진영상을 결정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방법보다 BD-PSNR이 0.2 dB 향상되었고 BD-rate가 2.97% 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
• /
• pp.109-112
• /
• 2008

최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.

• 방송과미디어
• /
• 제18권4호
• /
• pp.54-62
• /
• 2013

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
• /
• pp.331-332
• /
• 2011

디저털 홀로그래피는 CCD를 이용하여 간섭 패턴을 기록하고 기록된 간섭무늬에 담겨진 물체의 정보로 입체영상을 복원하는 기술을 말하며, 현미경을 이용한 디지털 홀로그래피 기술은 3D 형상 복원이나 바이오포토닉스 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만, 디지털 홀로그래피 기술은 촬영된 간섭패턴에서 픽셀의 위상차가 레이저 파장의 1/2 이상일 경우, 기존의 phase unwrapping 알고리즘으로는 해당 픽셀의 위상차이를 계산할 수 없는 문제가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다수의 홀로그램 영상과 깊이맵을 사용하여 완전한 형태의 깊이맵을 구하는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
• /
• pp.337-338
• /
• 2011

본 논문에서는 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰에서 Camera Preview를 이용하여 실시간으로 3D 입체영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3D 입체영상은 2D 영상에 깊이감을 부여하여 시청시에 입체감을 느낄 수 있도록 변환한 영상이다. 그러나 모바일 단말기에서는 이러한 3D 입체영상을 생성하더라도 하드웨어의 제약으로 인해 사용자가 만족할만한 성능을 구현하는데 어려움이 있다. 먼저 안드로이드 운영체제에서 카메라를 사용하기 위한 구성 및 방법에 대해서 설명하고, 그에 따른 3D 입체변환 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 단말기의 성능에 맞는 우수한 결과를 생성하기 위한 에지 추출, 깊이맵 생성 방법을 분석하고, 획득한 깊이맵을 기반으로 하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 최종적으로 획득한 두 영상을 병합하여 화면에 Display한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.695-696
• /
• 2020

CNN(CNN: Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전의 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 단일 영상으로부터 깊이(depth) 추정에서도 기존 기법보다 향상된 성능을 보이고 있다. 그러나, 단일 영상으로부터 신경망이 얻을 수 있는 정보는 제한적이기 때문에 스테레오 카메라로부터 얻은 좌/우 영상으로부터의 깊이 추정보다 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 에지 맵(edge map)을 이용한 CNN 기반의 단일 영상에서의 깊이 추정의 개선 기법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 단일 영상에 대한 전처리를 통해서 에지 맵과 양방향 필터링된(bilateral filtered) 영상을 생성하고, 이를 CNN 입력으로 하여 기존 단일 영상 깊이 추정 기법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37A권11호
• /
• pp.918-926
• /
• 2012

3차원 비디오 전송에 있어서, 렌더링에 사용되는 깊이 맵은 압축 효율을 위하여 일반적으로 낮은 해상도로 다운샘플링 되어 전송된다. 이때, 다운샘플링 과정에서 발생하는 오류는 디코딩 후의 적절한 업샘플링 기법을 통하여 효과적으로 복구할 수 있다. 하지만 기존의 연구들은 이러한 오류를 줄이기 위하여 여러 업샘플링 기법에 대해서만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 사람의 인지적인 화질을 보다 제고시키기 위하여 동적인 객체와 정적인 배경에 서로 다른 다운샘플링 비율을 적용시키는 새로운 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법을 제안한다. 실험적인 결과는 제안하는 방법이 시각적인 품질과 PSNR 측면에서의 이득이 있음을 보여준다. 또한 제안하는 방법은 여러 업샘플링 기법들과 호환이 가능하다.