홀로그래픽 스테레오그램은 여러 시점에서 취득한 다수의 이미지를 사용하므로 입체피로나 어지러움 없는 입체감을 제공한다. 홀로그래픽 스테레오그램을 제작하기 위해서는 실사 물체의 다시점 투영 이미지를 획득한 후 디지털 홀로그램 프린터를 이용해 필름에 기록하는 과정을 거쳐야 한다. 다시점 투영 이미지(Perspective Images)를 획득할 때, 대상 물체와 카메라 사이의 거리가 일정해야 왜곡 없는 홀로그램을 제작할 수 있다. 대상 물체가 소형이면카메라와의 거리를 일정하게 유지하는 것이 가능하지만, 대형인 경우에는 물체와 카메라와의 일정 거리 유지가 어렵다. 본 논문에서는 대형 물체의 홀로그램 제작에 필요한 다시점 투영 이미지를 획득하기 위해, 드론을 이용하여 스마트 비행 모드인 POI(Point of Interest)방법으로 촬영하였다. 이후, 예기치 못한 흔들림이나 대상 물체와의 거리가 일정하지 못한 부분은 후반에서의 작업을 통해 문제점을 보정하는 단계를 거쳐 대형 물체의 다시점 투영 이미지를 제작하였다.
본 논문에서는 RGB이미지와 Depth 이미지를 촬영할 수 있는 촬영 장비인 Azure Kinect를 사용해 다시점 촬영 시스템 구성을 위한 카메라 동기화 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에는 8대의 Azure Kinect 카메라를 사용하고 있으며 각 카메라는 3.5-mm 오디오 케이블로 연결되어 외부동기화 신호를 전달한다. 그리고 이미지를 저장할 때 발생하는 메모리에서의 병목현상을 최소화하기 위해 촬영 시스템의 동작을 16개의 버퍼로 나누어 병렬 컴퓨팅으로 진행한다. 이후 동기화 여부에 따른 차리를 디바이스 타임스탬프를 기준으로 하여 비교한다.
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.
5G기술의 발전과 함께 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 커지고 있다. 영화 속에서나 가능했던 홀로그램과 같은 실감형 콘텐츠가 현실에서도 구현될 것이라는 전망이 나오고 있다. 1948년 데니스 가버가 기본 이론을 발표한 이후로 오랜 기간 연구되어 온 홀로그램 분야도 디지털 기술을 접목하여 새로운 방향으로 발전을 계속하고 있다. 빛의 간섭패턴을 기록하여 제작하는 전통적인 광학식 홀로그램으로부터 컴퓨터 형성 홀로그램 (computer generated hologram, CGH)과 디지털 홀로그램 프린터 분야로 발전하고 있다. 디지털 홀로그램 프린터를 이용해 홀로그램을 제작하기 위해서는 우선 여러 장의 다시점 이미지를 이용하여 호겔 (holographic element, Hogel) 이미지를 생성해야 한다. 연속된 다시점의 이미지를 획득하는 방법으로는 실사를 직접 촬영하는 방법과 3D 그래픽 제작 도구를 이용하여 오브젝트를 모델링하고 가상 카메라의 움직임을 렌더링하는 방법이 각각 사용되고 있다. 본 논문에서는 새로운 이미지 획득 방법으로 시각효과 (visual effect, VFX) 기법 중 한 가지인 크로마키 합성 기술을 이용해 다시점 이미지를 제작하는 방법을 제안한다. 실사를 그린 스크린 위에 배치하여 촬영하고, 3D 컴퓨터 그래픽 (comuter graphic, CG) 배경과 합성을 하는 전체 워크플로우를 제시하고, 각 단계의 역할을 설명한다. 제시된 워크플로우의 전체나 일부를 응용하면 추후 새로운 이미지 획득 방법을 연구하는 데에 도움이 될 것으로 기대한다.
접촉식 다시점 3차원 영상시스템에서 관찰되는 이미지의 품질을 수치화 하기 위한 2 차원 화질함수가 고안되고 그 유효성은 실험적으로 증명되었다. 이 수식은 어떤 시 영역에서 영상 패널을 보았을 때 인식되는 영상이 몇 개와 어떤 시점영상의 혼합으로 이루어 지는가를 계산할 수 있게 한다. 계산된 영역에서 시청자의 눈에 투사되는 영상은 시스템 영상패널내의 위치에 따라 투사되는 시점영상들이 달라진다는, 수식의 예측이 실험적으로 증명되었다.
본 논문에서는 OpenGL을 이용한 모델기반 3차원 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 기법을 제안한다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 정보 영상을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리된 깊이 정보는 OpenGL 상에서의 일정 간격의 꼭지점 정보로 샘플링 되며, 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑을 위한 다각형을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay triangulations) 기법을 적용한다. 이렇게 구성된 다각형 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 동영상 출력 가능한 객체를 만들게 된다.
본 논문에서는 구조물의 안전성을 목적으로 변위를 감시하는 자동화된 시스템을 제안한다. 사진측량 기법은 서로 다른 각도에서 촬영된 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법으로써 구조물의 변형을 분석하기에 매우 정확하면서도 편리하다. 본 논문은 카메라보정, 표정점(coded target)을 이용한 특징점의 획득, 획득된 특징점의 3차원 복원 및 정확도 분석의 과정으로 구성된다. 논문에서 사용되는 다시점 카메라 각각의 카메라는 일정한 거리와 시차로 배치하였다. 카메라 보정은 다시점 카메라로부터 획득된 3장의 영상에서 7개 이상의 대응점들로부터 트라이포컬텐서를 구하고 이로부터 유클리드 카메라를 구하는 자기교정(self-calibration) 방법을 사용하였다. 특히 특징점 획득 과정에서, 정확한 좌표를 구하기 위하여 외곽형상으로부터 중심점의 좌표를 정확하게 계산해내는 서브픽셀 기법을 사용하고 패턴 인식 기법을 이용하여 특징점을 자동으로 검출하였으며, 실세계 좌표상에서의 실측값을 구하기 위하여 스케일 바를 사용한다.
This study intends to acquire objective models for basic quantitative analysis of pattern and space through image-recognition technique, and verify the effectiveness of such acquired models. Many experiments showed that the recognized result can be varied depending on the different viewpoints and the analysis based on the single-viewpoint images does not provide objectivity. The experiment using multi-viewpoint image models, which was attempted as an alternative for the disadvantages, showed the recognition similar to that of the actual model. Especially, images generated at laboratory using miniature model may be useful in comparing and understanding plural number of patterns. The models that have been acquired using such images may be hard to use in acquiring images for analyzing actual building patterns or indoor space, although they may be useful in pattern analysis using miniature model. The disadvantage, however, can be supplemented with panorama VR and C. G. simulation technique. Steady researches are required on the application of visual information to the image recognition principle and the model for quantitative analysis of pattern and space in addition to the research on the construction of the model that can be used in comparing and analyzing not only form and space but also miniature models.
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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