• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.142-143
• /
• 2016

본 논문에서는 애니메이션, 드라마, 영화 등 영상으로 제작된 콘텐츠를 OpenGL를 사용하여 3D영상으로 재구성한다. 먼저 현재영상과 이전영상의 움직임의 차이로부터 운동 축적 데이터를 사용하여 모션 깊이맵을 생성한다. 그 깊이맵을 사용하여 OpenGL에서 사용하는 텍스쳐 맵핑으로 영상을 출력하고 3D 영상을 구현하기 위해 좌영상과 우영상을 생성하여 3D 입체영상을 만든다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.457-459
• /
• 2015

본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.116-118
• /
• 2010

본 논문에서는 영역 분할과 영상의 움직임 정보를 이용한 깊이맵 생성에 관한 기법을 제안하였다. 2D/3D 변환 알고리즘에서 2차원 영상에서 얻은 깊이 정보는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환 가능하게 하는 핵심 기술이 된다. 영역을 분할하고 계산되어진 움직임 값 (intensity)을 분할된 각 영역에 부여함으로서 깊이맵을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 초기 단계에서 영역을 분할한 뒤, 입력 영상을 그룹화 하여 양방향 탐색을 통한 움직임 추정 연산을 수행토록 하여 보다 정확한 깊이 정보를 획득하고, 최종적으로 얻은 결과에 각 화소에 해당 되는 확률적 통계에 의한 후처리 기법을 사용하였다. 보다 정확한 깊이정보를 영역별로 지정하고, 후처리 기법을 사용함에 따라 보다 신뢰도 높은 깊이맵 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.150-153
• /
• 2011

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.34-35
• /
• 2017

본 논문에서는 영상으로부터 생성된 깊이맵을 합성곱 신경망(CNN)으로 재생성하는 방법을 제안한다. 합성곱 신경망은 영상인식, 영상분류에 좋은 성능을 보여주는데, 이 기술을 깊이맵 생성에 활용하여 기 제작된 깊이맵 생성 기법을 간단한 합성곱 신경망으로 구현하고자 한다. 성능 실험에서는 10개의 비디오 세트에 제안 방법을 적용한 결과, 만족스러운 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.818-819
• /
• 2014

최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.596-601
• /
• 2008

본 논문은 저해상도의 깊이 카메라와 고해상도의 양안식 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템에서 관심영역(region of interest, ROI)이 향상된 깊이맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 카메라로 획득한 깊이 정보를 3차원 워핑(warping)하여 좌영상의 ROI 깊이맵을 생성한다. 그런 다음, 양안식 카메라로 획득한 좌우영상의 배경 영역을 스테레오 정합하여 좌영상의 배경 깊이맵을 생성한다. 최종적으로, ROI 깊이맵과 배경 깊이맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성한다. 제안하는 방법으로 생성한 고해상도 깊이맵은 기존의 스테레오 정합 방법보다 ROI에 정확한 깊이 정보를 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.1897-1903
• /
• 2011

본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.207-213
• /
• 2004

최근 영상기반 렌더링 기법 중에서 계층적 깊이영상(layered depth image)에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 계층적 깊이영상은 여러 시점에서 생성된 깊이영상을 합하여 하나의 데이터 구조로 만든 것으로, 임의 시점의 영상을 간단한 변형 (warping) 함수를 사용하여 쉽게 생성할 수 있다. 반면, 한 장의 영상이 다시점 깊이 데이터를 포함하므로 용량이 매우 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적 깊이영상의 압축 부호화를 위한 새로운 전처리 방법을 제안한다. 계층적 깊이영상은 계층의 수가 늘어나 계층의 후미로 갈수록 화소의 밀도가 낮아지는 현상이 두드러진다. 기존의 방법은 이러한 특성을 이용하기 위해 변환을 수행하기 전에 데이터 모으기 기법을 사용하였지만, 깊이정보 사이의 상관관계를 전혀 고려하지 않았다. 본 논문에서는 이전의 두 값을 연결하는 직선과 현재 값사이의 최단거리를 계산한 후, 이 값으로 현재의 깊이 값을 대체하여 변환 효율을 향상시킨다.

• 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.