본 논문에서는 MPEG-4 기반으로 다시점 동영상 재생을 위한 전송방법을 제안한다. 그리고 MP4 파일포맷을 분석하여 OSMO4에서 제공하는 MP4BOX를 이용해서 동영상을 MP4 파일로 변환한다. 기존의 MPEG4 플레이어는 다시점 동영상을 전송하기 위한 정보들이 부족하여 활용하지 못하지만, 새로운 객체 기술자와 BIFS 구조를 추가하여 OSMO4 플레이어에 입력되는 MP4 파일이 다시점 동영상임을 알 수 있게 하여 OSMO4에서 다시점 동영상 시점 전환이 가능하도록 한다. 실험은 여러 개의 영상에 대한 시점의 스위칭을 수행했으며, N개의 다시점 동영상으로도 확장이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 렌티큘러 렌즈를 이용한 무안경 입체 디스플레이 환경에서 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성의 변화에 따라 다중 시점에서 촬영한 영상으로부터 적응적으로 하나의 다시점 입체 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 렌티큘러 렌즈의 기본 속성과 디스플레이 장치의 기본 속성값을 고려하여 다중 시점에서 획득된 영상의 서브픽셀들의 가중 평균을 구하고 이를 다시점 입체 합성 영상의 서브 픽셀의 값으로 사용하도록 하였다. 여러 다시점 영상을 이용한 실험을 통하여, 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성이 정확히 하드웨어적으로 일치 하지 않은 상황에서도 본 논문에서 제안하는 적응적 다시점 서브 픽셀 재배치 기법을 통하여 3D 입체감이 안정적으로 제공됨을 확인하였다.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.
본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 다시점 360 비디오 중복성 제거기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+)를 위한 시스템은 다시점에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이에 대한 방안으로 다시점 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping 을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 다시점 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 깊이영상 기반의 영상합성과 다시점 영상 생성 기술을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 깊이영상을 촬영한 후에 깊이정보를 조절하고, 레이어 기반의 영상으로 합성한 후에 이를 이용하여 다시점 영상을 생성하였다. 깊이카메라와 RGB 카메라로 구성된 카메라 시스템을 이용하여 객체들을 촬영함으로써 객체에 대한 3차원 정보를 획득하고 이를 데이터베이스화하여 3차원 영상을 합성하고 생성하는데 이용한다. 3차원 영상의 위치 및 거리를 고려하여 객체의 3차원 정보를 조절하고, 레이어 기반으로 하나의 영상으로 합성한다. 합성된 영상은 다시점 영상 생성 도구를 이용하여 원하는 시점만큼의 다시점 영상들로 생성된다. 본 논문에서는 객체와 사람의 영상을 합성하였고, 이들을 이용하여 각각 37시점의 다시점 영상을 생성하였다.
본 논문에서는 사용자의 시점과 환경을 고려한 3DTV 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다시점 영상의 부 복호화기, 얼굴 추적, 2D/3D동영상 입체 변환으로 구성된다. 다시점 영상에 입체감을 부여하기 위한 방법 중 실시간 처리가 가능한 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 2D/3D 동영상 입체 변환을 이용하여 입체 영상을 생성하였다. 기존의 2D/3D 동영상 입체 변환은 다시점 영상을 고려한 변환 방법이 아니기 때문에 다시점 영상의 시점 변화 시 다른 시점의 영상을 사용하여 불안정한 입체 영상을 생성한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다시점 영상에 적합하도록 시점 변화 시를 고려한 2D/3D변환방법을 사용함으로써 시점 변화 시 안정된 입체영상을 생성할 수 있었다.
자연스러운 3D 실감영상을 감상하기 위해서는 많은 시점의 영상이 필요하며 과거 스테레오 디스플레이 장치로부터 최근 그 시점 수가 크게 늘어난 디스플레이 장치로 기술 발전이 이뤄지고 있으며 이에 따라 다시점 콘텐츠를 생성하기 위한 다양한 기술이 개발되어 있다. 다시점 콘텐츠를 생성하기 위하여 ToF 카메라 및 적외선 패턴을 이용한 방법이 주로 이용되고 있으며 이를 활용한 다시점 콘텐츠 생성을 하는 시도가 이뤄지고 있다. ToF 카메라는 PMD사의 제품 및 SwissRanger 사의 제품이 대표적이며 적외선 패턴을 이용한 방식은 MS사의 Kinect가 대표적이며 본 제품들을 활용한 기술 비교를 통하여 다시점 콘텐츠 생성의 결과 및 이를 비교한 장단점을 구분하였다. PMD사의 ToF 카메라는 두 개 이상의 광원을 사용하여 Depth 추출시에 Hole 영역의 크기가 작으나 ToF 영상의 해상도가 매우 작아 고화질의 콘텐츠를 생성하기 위하여 별도의 영상처리 알고리즘이 요구되었다. 반면 MS사의 Kinect는 Depth 영상의 해상도가 상대적으로 커서 영상처리 알고리즘의 복잡도가 작아지나 Depth 추출을 위한 카메라와 RGB 카메라의 위치가 공간적으로 떨어져 있어 이를 보정하기 위한 알고리즘이 요구되며 다시점 변환시 화질에 있어 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났다.
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 JVT에서 표준화가 진행 중인 다시점 비디오 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 다시점 비디오의 예측구조의 특성을 고려하여 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화에서 시간 방향과 뷰 방향의 예측을 수행하면서 서로 다른 성향의 움직임벡터가 발생된다. 또한 주변 블록에서 시간 방향과 뷰 방향 참조의 움직임벡터가 혼재하는 상황에서 동일한 성향의 움직임벡터가 선택되지 않는 경우가 발생되어 움직임벡터의 예측 효율이 저하된다. 이에 다시점 비디오 부호화의 예측구조에 따라 움직임벡터 예측값을 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 움직임벡터 예측값 선택 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, JMVM 3.6에서 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 사용하는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약$0.03{\sim}0.1$ dB 정도 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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