개인용 스마트 디바이스의 빠른 발전과 역동적 보급은 개인 사용자들을 영상시청 중심의 소비자에서 영상의 촬영에서 공유로 확장된 프로슈머로 변화 시키고 있다. 이러한 변화 속에서 방송영상에 비견되는 소비가 발생되고 지속적으로 생산 및 공유되는 사용자 제작 영상(User Created Video,UCV)이 다양한 콘텐츠 서비스가 가능한 플랫폼으로 주목을 받고 있다. 특히 경험의 공유 목적으로 제작되는 UCV는 복수의 사용자들이 한정된 시간, 공간의 동일한 이벤트로부터 촬영된 것으로, 방송영상과 유사하게 동일한 이벤트를 다양한 앵글의 카메라로 촬영된다. 본 논문에서는 UCV의 다시점적 특성을 제시하고, 이러한 특징을 기반하여 동일한 이벤트에서 촬영된 UCV를 앵글 전환하며 시청할 수 있는 다시점 UCV 서비스를 제안하였다. 또한 사용자 만족도 설문을 통해 중복영역이 포함된 UCV의 시청방식으로 다시점 UCV 서비스를 기존의 선형적 시청방식보다 더 선호함을 알 수 있었다.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.
움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량을 요구하므로 계산량을 줄이기 위한 많은 고속 움직임 추정 기법이 제안되어 왔다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 영상을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 영상으로 다시점 비디오의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 따라서 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위한 움직임 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록의 시공간적 상관성과 블록의 움직임 특성에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 움직임 추정 기법의 성능을 JMVC(Joint Multi-view Video Coding)의 TZ탐색과 전역탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생된 비트량을 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량은 각각 약 70~75%, 99%를 줄인다.
본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.
다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.
최근 들어, Time-of-Flight (TOF) 방식의 깊이 센서가 컴퓨터 비전이나 영상처리분야 등의 연구에서 다양하게 활용되고 있다. TOF 방식의 깊이 센서는 실시간으로 정확한 깊이 정보를 획득할 수 있는 장점이 있는 반면, 해상도가 낮고 센서의 광학적 특성으로 인해 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 깊이 센서의 단점을 극복하고 고품질의 다시점 영상 합성을 위해 기존 깊이 센서에 여러 대의 Charge-coupled Device (CCD) 카메라를 결합하여 시점 간 일관성 있는 고해상도의 깊이 영상을 획득하는 기술을 제안한다. 한정되어 있는 시점의 영상을 이용하여 다시점 영상을 합성할 때, 각 시점에 해당하는 깊이 영상의 정확도에 따라 합성되는 영상의 품질이 결정된다. 따라서 보유 시점에 해당하는 깊이 영상 간의 일관성이 유지되고 객체의 경계가 정확히 보존되어야만 생성되는 임의 시점 영상의 품질이 보장될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 Joint Bilateral Upsampling (JBU)을 기반으로 시점 간 일관성을 고려한 깊이 영상의 해상도 개선 기술을 제안하고 이를 통해 다시점 영상 합성 결과의 품질을 향상시킨다.
멀티미디어 기술이 빠르게 발전함에 따라 보다 사실감 있는 콘텐츠의 수요가 급증하고 있다. 특히 2차원의 단방향 방송시스템에서 사용자의 요구에 따라 콘텐츠의 내용이 바뀌는 상호작용이 가능한 시스템이 활발히 연구되고 있다. 이러한 기술 중에 다시점 비디오는 여러 대의 카메라로 한 장면을 동시에 촬영한 영상으로, 사용자의 요구에 따라 시청 시점을 자유로이 선택할 수 있는 차세대 방송기술이다. 그러나 데이터의 양이 방대하여 다양한 서비스에 적용이 쉽지 않다. 이에 따라 MPEG(moving picture experts group)과 JVT (joint video team) 그룹은 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 국제 표준화 작업을 진행하고 있다. 2001년 12월에 시작하여 2007년 1월 국제회의까지 다시점 비디오 부호화의 요구사항, 부호화 조건, 테스트영상 선정, 세부 기술 제안 및 선정 등 국제 기술의 표준화를 위한 활동이 진행되었다. 그리고 향후 2008년까지 최종 국제 규격안이 제정될 예정이다.
여러 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 다시점 카메라 시스템에서 각 시점의 색상이 서로 다르게 촬영되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이런 색상 불일치 문제를 효과적으로 해결하기 위해 개선된 다항식 모델을 제안한다. 특징점 기반 대응점 추출 알고리즘을 이용하여 기준 시점과 다른 시점 간의 색상 대응 관계를 획득하고, 이를 이용하여 상대적인 매핑 곡선을 계산한다. 이때 비선형적인 관계를 반영하기 위해서 5차 다항 모델을 이용한다. 추출된 대응점의 동적 영역이 좁을 경우에 매핑 곡선의 정확도가 떨어지게 되는데, 이를 보완하기 위해서 매핑 곡선의 양 끝 부분을 1차 다항 모델을 이용하여 다시 추정한다. 이렇게 유추된 모델을 이용하여 색상을 보정하면, 추출된 대응점의 동적 영역에 강인하게 색상 불일치 문제를 해결할 수 있다. 제안한 방법은 색상 차트 촬영과 같은 전처리 과정이 필요하지 않기 때문에, 기존에 촬영된 다시점 영상에도 적용할 수 있다는 장점을 갖는다. 다양한 실험을 통해 제안한 알고리즘이 다른 최신의 알고리즘보다 보정 효과가 우수함을 확인했고, 객관적 평가에서도 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 확장하기 위한 필터링 기술과 고속화 방법을 소개한다. 일반적으로 깊이 카메라를 통해 획득한 깊이 맵은 색상 카메라에 비해 낮은 해상도를 가진다. 다시점 카메라 시스템에서는 시점의 수가 제한되어 있기 때문에 가상 시점의 영상을 합성하기 위해서는 참조 시점의 색상영상과 깊이 맵이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 맵의 해상도를 색상 영상의 해상도와 동일하게 확장하는 기술과 이를 실시간에 가깝게 효율적으로 수행하는 고속화 기술을 설명한다.
본 논문에서는 실사 3차원 모델 생성용 다시점 카메라 시스템을 통해 획득된 영상에 대한 조명 보상 기법을 제안하고자 한다. 3차원 체적에 대한 촬영은 실내에서 이루어지고 시간에 따른 조명의 위치와 강도는 일정하다고 가정한다. 다시점 카메라는 총 8대를 사용하고, 공간의 중심을 향해서 수렴하는 형태이므로 조명이 일정하다고 할지라도 각 카메라에 입사되는 빛의 강도 및 각도는 다르다. 따라서 모든 카메라는 색상 보정 차트를 촬영하고, 색상 최적화 함수를 이용하여 획득된 8개의 영상 사이의 관계를 정의하는 색상 변환 매트릭스를 획득한다. 이것을 이용하여 색상 보정 차트를 기준으로 모든 카메라로부터 입력되는 영상을 보정한다. 본 논문은 3차원 객체를 8대의 카메라를 이용해 영상 취득할 시 카메라 간의 색차를 최소화하기 위한 컬러 보정 방법을 제안한 것으로 3차원 영상으로 복원 시 영상 간의 색차가 줄어드는 것을 실험적으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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