본 논문에서는 다시점 비디오와 깊이 정보의 상관도를 이용해서 현재 JVT(joint video team)에서 표준화 된 다시점 비디오 부호화 (multi-view video coding : MVC)의 참조 소프트웨어인 JMVM(joint multi-view video model)을 기반으로 하여 효율적인 다시점 비디오 압축 방법을 제안한다. 기존의 일반적인 비디오 부호화 방식은 단일 시점에 대한 비디오 부호화 기술이기 때문에 다시점 비디오 전송을 위해서는 시점 당 각각 전송 채널에 필요하다. 하지만 다시점 비디오 부호화 기법을 이용하게 되면, 단일 전송 채널을 이용하여 전송이 가능하다. 본 논문에서 제안된 방법은 입력된 다시점 입력 영상과 해당 하는 깊이 정보를 이용하여 시점 간의 예측 방법의 효율성을 높였다. 다시점 입력 영상과 깊이 정보의 전역 변이 벡터 (global disparity vector : GDV)의 상관도를 이용하였으며, 다시점 영상과 깊이 정보를 동시에 전송해야 할 경우 복잡도를 낮출 수 있고, 약 $0.01{\sim}0.1dB$의 PSNR 이득을 얻을 수 있다.
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 다시점 영상 부호화 시 효율적인 부호화를 위해 이웃한 시점 영상의 부호화 정보를 이용하는데 있어 영상 간의 최대 시차 정보를 이용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화 방법은 일반적인 단일 시점 영상의 부호화와 같이 화면 내 참조, 화면 간 참조를 수행할 뿐만 아니라, 이웃한 시점의 영상을 참조하여 부호화 하는 시점 간 참조를 수행한다. 현재 표준화가 진행중인 HEVC 기반의 다시점 부호화 방법에서는, 시점 간 참조 시 이미 부호화가 완료된 이웃한 블록으로부터 시차 벡터 (Disparity vector)를 유도하여 부호화 하는 방법도 사용된다. 이 때 이웃한 블록들로부터 얻어낼 수 있는 시차 벡터가 여러 개일 때, 최대의 절대값을 갖는 시차 벡터를 선택함으로써 부호화 효율을 높일 수 있다.
본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.
본 논문에서는 2차원 동영상에서 다시점 동영상을 생성하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상의 생성을 위해 공간적으로 색상 정보, 시간적으로 움직임 정보를 이용한다. 색상 정보는 객체의 정확한 외곽을 추출하기 위하여 사용된다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차 정보를 이용하며, 움직임 정보를 구하기 위하여 정합창을 이용한 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계는 색상 정보와 움직임 예측을 통해 얻어진 결과를 결합한다. 움직임 예측을 통해 얻은 움직임의 세기 값을 색상정보를 이용해 얻은 각 영역에 할당하고 이를 깊이 값으로 변환한다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이 정보를 통해 회전변환 과정을 거쳐 최종적으로 다시점 동영상을 생성한다. 기존의 2차원 동영상의 3차원 동영상 변환과의 주관적 평가를 통해 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인 할 수 있었다.
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.
본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 무안경식 다시점 입체 모니터에서 다시점 3차원 영상을 시청할 때 발생하는 시점 엘리어싱 (view aliasing) 및 시점간 엘리어싱(inter-perspective aliasing)을 제거하기 위해 변위 정보에 적응적인 필터를 제안한다. 일반적으로 다시점 영상의 해상도가 다시점 모니터의 해상도보다 크면 입력되는 다시점 영상의 부표본화(subsampling)로 인하여 시점 엘리어싱이 발생하게 된다. 또한 무안경식 다시점 모니터에서 관찰자가 영상을 시청할 때 시점 이동 시 불연속적인 구간으로 인해 발생하는 시점간 엘리어싱 때문에 눈의 피로를 느끼게 된다. 이러한 엘리어싱 현상은 입체 영상을 시청할 때에 변위 정보가 클수록 더욱 강하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 중간영상 생성 개수와 변위 정보의 강도에 따라 필터의 강도를 조절하는 저역통과 필터링 기법을 제안하였고, 제안한 필터링에 의해 엘리어싱의 영향이 줄어드는 효과를 DSCQS (double stimulus continuous quality scale method) 방식을 이용하여 실험을 통해 검증하였다.
HDTV의 다음세대 TV로서 주목받고 있는 3D TV의 구현을 위한 주요 기술중 보는이의 시점에 해당하는 영상을 보여주는 다시점 입체영상표시가 중요한 연구대상으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 다시점 입체영상표시를 구현하기 위한 기존방법들의 문제점으로 지적되는 많은 연산량 문제를 해결할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다시점 영상모음을 영상 공간축에서 을로 다운 샘플링(down sampling )하여 다해상도 영상 피라미드를 만들고, 이를 바탕으로 저해상도 EPI에서부터 대응점들을 탐색하고, 그에 해당하는 상위 해상도에서는 하위 해상도에서 탐색한 결과를 확인·교정해 가는 방법을 사용하므로써, 기존의 방법보다 고속처리가 가능하며, 잡음에도 강인한 기법을 제안한다.
다시점 영상 처리 기술은 다시점 디스플레이 장치와 압축된 데이터 복원 장치를 통해 장치 사용자의 시각에 3차원의 입체 영상을 제공하는데 목적이 있다. 본 논문은 4시점의 병렬 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 스테레오 이미지들에 대해서 효율적인 영상 합성을 통해 3차원 입체 영상을 브라우징할 수 있는 램 디스크 기반의 다시점 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상들을 이진화 영상으로 변환한 후, Sobel 및 Prewitt 에지 발견 알고리즘을 적용시키고 이를 토대로 4개 영상들의 시차를 구한다. 아울러 기존의 알고리즘에서 모호하게 언급되었던 동기화 문제를 해결하기 위해 하드웨어 트리거와 소프트웨어 트리거를 위한 시간 간격을 적용한다. 제안하는 기법을 분산 환경에서도 적용할 수 있도록 영상의 스냅샷에 대한 유일한 식별자를 이용한다. 성능 분석 결과, 전체 영상(왼쪽, 오른쪽) 및 시차정보를 모두 전송하여 고정밀의 3차원 입체 영상을 출력하는 데 소요되는 전체 시간은 각 이진 배열 당 약 0.67초로 실시간으로 적용하는 데 적합하다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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