본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다시점 색상 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 후처리 방법과 3차원 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만, 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 다시점 깊이 영상에 후처리 작업을 수행한 후, 이를 다시점 색상 영상과 조합하여 3차원 깊이 정보를 생성한다. 깊이 카메라로부터 얻은 각 시점에서의 초기 변이 정보를 기반으로 한 스테레오 정합의 결과는 기존 방법의 결과 보다 우수한 성능을 나타내었음을 볼 수 있었다.
2D영상을 3D영상으로 변환하기 위해서는 영상 내의 깊이 정보를 알 수 있는 깊이지도(depth map)가 필요하다. 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 시각적 특성들이 이용되는데, 본 논문에서는 영상에서 아래는 가깝고 위는 멀다는 가정을 기반으로 하는 상대적 높이(relative height) 특성을 이용하여 깊이지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 상대적 높이 특성을 이용한 방법들은 왼쪽이나 오른쪽으로 거리가 멀어지는 영상에 대해서 부정확한 깊이지도를 생성한다. 따라서 제안하는 방법에서는 문제점을 개선하기 위해 입력 영상을 소실점 위치에 따라 분류하여 깊이지도를 생성한다. 소실점이 왼쪽이나 오른쪽에 위치할 때는 영상을 회전시켜 소실점을 상단으로 보내 상대적 높이 가정에 맞도록 영상을 변환하고 소실점이 중앙에 위치할 때는 하늘 검출 방법을 통해 실내, 실외를 판별한 후 각 특성에 맞는 초기 깊이 모델을 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 상대적 높이 가정을 만족하지 않는 영상도 적합한 깊이지도를 생성할 수 있음을 확인하였다.
최근 완전한 3차원 입체시를 구현하는 홀로그램에 대한 연구가 활발해지고 있으나, 홀로그램은 생성 비용이 많이 들어 콘텐츠의 확보가 어려운 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 생성된 디지털 홀로그램 콘텐츠를 저작하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 확보하는 방법을 제시한다. 이 방법은 깊이정보를 조작하거나 합성하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 저작하는 방법이다. 제안한 방법을 검증하기 위해 여러 종류의 깊이정보를 조작하여 위치와 거리를 변경하고, 이를 컴퓨터-생성 홀로그램으로 만든 후 복원한 결과 조작한 위치와 거리에 정확히 물체상이 복원되는 것을 확인하였다.
본 논문은 구형 객체가 촬영된 깊이 영상에서 깊이 정보를 통하여 제일 근접한 구를 찾아내어 깊이 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 블록단위로 분할된 깊이 영상에 대해 최소자승법을 통해 촬영된 구형 객체와 제일 근접한 구의 형태를 찾는다. 그 후 찾아낸 구의 형태로 깊이 값을 예측하고, 측정된 깊이 값과의 오차를 통해 깊이 영상을 부호화한다. 또한, 블록 내의 부호화된 각 깊이 화소들과 찾아낸 구의 인자 정보를 같이 부호화한다. 제안된 방법으로 구형 객체에 대해 기존 DPCM 방법보다 최대 81% 이상의 부호화 효율 향상이 이루어졌다.
본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.
본 논문에서는 실제 영상과는 다른 특성을 지니는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 깊이정보 맵은 객체 내부 혹은 배경 부분에서 상당히 완만한 특성을 지니지만, 객체 경계 부분에서는 아주 날카로운 에지 성분이 존재한다는 특징이 있다. 그리고 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하였을 때, 비트평면 간 완전일치/반전일치되는 특성이 객체 경계 부분에서 자주 발생한다는 특징이 있다. 그래서 본 논문에서는 객체 경계 부분에서 비트평면의 이진 영상간 일치여부를 적절하게 이용하기 위하여 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하여 비트평면 간 적응적 XOR 연산을 이용한 블록 기반 비트평면 부호화 방법을 제안한다. 또한 비트평면 단위 영상 부호화 방법과 DCT 기반 동영상 압축 방법(H.264/AVC)의 장점을 적절하게 이용하기 위하여 블록 단위 비트평면 부호화 방법과 기존의 블록 단위 동영상 부호화 방법을 적응적으로 선택하여 부호화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 H.264/AVC보다 BD-PSNR이 0.9 dB ~ 1.5 dB 향상되었고 BD-rate가 11.8 % ~ 20.8 % 감소되었다. 또한 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.5 dB ~ 0.8 dB 향상되었고 BD-rate가 7.7 % ~ 12.2 % 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 DCT 기반 동영상 압축 방법보다 주관적 화질이 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법과 비교하여 주관적 화질이 비슷하다는 것을 확인 할 수 있었다.
2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 OpenGL Rendering을 이용한 모델기반 3D 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 알고리즘에 대해 중점적으로 연구하였다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 맵(Depth Map)을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리 된 깊이 정보는 OpenGL상에서의 일정 간격의 꼭지점(Vertex) 정보로 샘플링 된다. 샘플링 된 꼭지점 정보는 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑 (texture mapping)을 위한 폴리곤(polygon)을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay Triangulations) 알고리즘이 적용되었다. 이렇게 구성된 폴리곤 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 객체를 만들었다. 제한된 하나의 이미지와 깊이 정보만을 가지고 좀 더 넓은 범위의 시점을 가지는 다시점 객체를 생성하기 위해, 새로운 꼭지점을 생성하여 폴리곤을 확장시켜 기존보다 더 넓은 시점을 확보할 수 있었다. 또한 렌더링된 모델의 경계 영역 부분의 깊이정보 평활화를 통해 시각적인 개선을 이룰 수 있었다.
본 논문은 고화질(high definition, HD) 복합형 카메라 시스템과 고품질(high-quality) 3차원 스캐너를 결합하여 다시점 비디오와 그에 상응하는 다시점 깊이맵을 생성하는 시스템을 제안한다. 복합형 카메라 시스템과 3차원 스캐너를 이용해 3차원 비디오를 생성하기 위해서는, 우선 움직임이 없는 배경영역에 대한 깊이정보를 고품질 3차원 스캐너를 이용해 미리 획득하고, 동적으로 움직이는 전경영역에 대해서는 다시점 카메라와 깊이 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템을 이용해 다시점 비디오와 깊이맵을 획득한다. 그리고 3차원 스캐너와 깊이카메라를 통해 획득한 깊이정보를 이용해 3차원 워핑(warping)을 적용하여 각 다시점 카메라를 위한 초기 깊이정보를 예측한다. 초기 깊이정보를 이용해 다시점 깊이를 예측하는 것은 다시점 카메라의 각 시점에서의 초기 깊이맵을 계산하기 위한 것이다. 고화질의 다시점 깊이맵을 생성하기 위해서 belief propagation 방법을 이용하여 초기 깊이맵을 정제한다. 마지막으로, 전경영역의 경계선 영역의 불규칙적인 깊이맵을 정제하기 위해 전경영역의 외곽선 정보를 추출하여 생성된 깊이맵의 경계선 영역을 다시한번 정제한다. 제안한 3차원 스캐너와 복합형 카메라를 결합한 시스템은 기존의 깊이맵 예측 방법보다 정확한 다시점 깊이맵을 포함하는 3차원 비디오를 생성할 수 있었으며, 보다 자연스러운 3차원 영상을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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