본 논문은 사용할 수 있는 헤어스타일의 수가 제한되는 문제를 해결하기 위한 것으로, 상호대화식 매팅을 이용한 2D 가상 컬러 헤어스타일러에 관한 것이다. 사전에 준비된 그래픽 헤어스타일 외에도 원하는 헤어스타일을 보유한 2D 실사 영상으로부터 상호대화식 매팅 기술을 사용하여 헤어스타일을 분리 추출한 후, 영상 간 픽 앤 드롭(pick-and-drop) 방식으로 옮겨와 두상에 부착한 다음, 필요시 헤어스타일의 컬러도 자유롭게 변경할 수 있는 기능을 제공함으로써 저비용으로 활용 가능한 헤어스타일의 수를 증대시킬 수 있다. 이때 헤어스타일의 분리 추출은 사용자가 전경 객체의 개략적 윤곽을 그려줌에 따라 점증적으로 알파 매트를 계산하는 상호대화식 매팅 기술을 사용한다. 그리고 헤어스타일의 컬러 변경은 명도 차분 맵(intensity difference map)에 기반한 모발 컬러 매핑 기술을 사용한다. 제안된 방법은 직관적이고 편리한 상호대화식 사용자 인터페이스를 제공하기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이다.
본 논문은 인공신경망을 이용한 새로운 매팅 기법을 제안한다. 매팅이란 영상에서 객체의 불투명도를 추정하는 기술이다. 매팅 기법을 이용하면 객체를 자연스럽게 추출할 수 있다. 먼저 trimap을 이용하여 영상을 배경 영역, 전경 영역, 미지 영역으로 구분한다. 배경 영역과 전경 영역의 정보를 이용하여 미지 영역 화소의 불투명도를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 배경 영역과 전경 영역의 정보를 SOM을 이용하여 학습하고 그 결과를 이용하여 미지 영역의 각 화소의 불투명도를 추정한다. 본 논문에서는 배경 영역과 전경 영역의 정보를 학습하는 방법에 따라서 전역적 SOM matting과 지역적 SOM matting으로 구별한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 영상에 적용해보았다. 이를 통해 제안하는 알고리즘이 객체를 영상에서 분리 가능함을 확인 할 수 있다.
최근 딥러닝을 이용한 이미지 매팅 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 사진측량 분야에서도 고품질의 실감모형을 제작하기 위해서는 촬영된 이미지에서 유물 정보를 추출하는 과정이 필요하며, 이와 같은 과정은 많은 시간과 인력이 들어 기존에는 크로마키를 이용하여 추출하는 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존의 방법은 세부 분류에 대한 정확도가 떨어져 고품질 실감모형에 적용하기에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 사전배경정보와 훈련된 학습데이터를 이용하여 고해상도 유물 이미지에서 배경정보를 제거하고 추출된 유물 이미지에 대하여 정성적, 정량적 결과를 평가하였다. 그 결과 제안된 방법과 FBA(매뉴얼 트라이맵)이 정량적으로 높은 결과를 나타냈으며, 정성적 평가에서도 유물 주변부의 분류도가 높은 정확도를 보였다. 따라서 제안된 방법은 고해상도 유물 이미지 분류에 있어 사전배경정보 취득을 통하여 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 나타냈으며, 실내 유물 촬영에서 그 활용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 영상의 어두운 정보를 계산하여 전달량을 추정한 후, 매팅(matting) 기법을 사용하여 안개 영역을 보완하여 검출한다. 이 과정에서 블록현상이 발생하는 문제가 있으며 이로 인해 안개를 효율적으로 제거하는데 한계점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Hidden Markov Random Field(HMRF) 와 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 매팅 과정에서 발생하는 블록문제를 해결하고자 하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 기존 방법보다 안개제거에서 더 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose a method for digital matting using a multi-view camera system. In order to generate multi-view synthetic aperture images, we first move all images obtained from the multi-view camera according to their disparities. After we obtain corresponding trimaps by taking a variance of the synthetic aperture images, we convert the trimaps into multi-view alpha mattes. Experimental results show that the proposed scheme can create the composite images successfully by combining foreground objects with multi-view background images.
본 논문에서는 TOF 카메라를 이용한 3 차원 비디오의 생성하는 방법을 제안한다. 또한 생성된 콘텐츠를 전송 및 재생하기 위해 MPEG-4 멀티미디어 프레임워크를 사용하였다. TOF 센서로 획득한 데이터를 알파매팅 및 깊이 최적화 과정을 거쳐 고품질의 깊이 비디오를 생성하고 MPEG-4 시스템으로 부호화 한 후 전송하여 사용자에게 3 차원 비디오를 제공한다.
본 논문에서는 디지털 TV 방송 스트림을 분석, 검증하기 위한 시스템을 PC 상에서 소프트웨어 기반으로 구현하였다. 저장되어 있는 MPEG-2 트랜스포트 스트림(transport stream. TS) 파일을 입력으로 받으며 별도의 하드웨어 장치를 사용하지 않는다. 이 분석기는 프로그램 규격 정보 (program specific Information, PSI). TS 섹션. TS 헤더 등 기본 내용 뿐만 아니라, TS 패킷들을 오디오, 비디오, 클록참조값(program clock reference. PCR). 부가 데이터. 널(null) 패킷 등으로 구분하여 그래픽 사용자 인터페이 스 통하여 보여 준다. 또한, 현재 표시되고 있는 75 패킷과 가장 가까운 I 프레임를 디스플레이해 줌으로써 비트스트림 상의 오류 부분을 실제 영상과 쉽게 매팅시킬 수 있도록 해 준다. 본 논문의 분석기는 MPEG-2 비트스트림 적합성 검사 기능도 제공하며, 데이터 방송을 위한 여러 가지 부가 데이터를 기존 MPEG-2 스트림에 삽입하는 기능도 갖고 있다. 본 논문의 분석기를 이용함으로써 저비용으로 방송 스트림을 분석, 검증할 수 있을 뿐만 아니라, 실험실 연구를 위한 대화형 방송 및 데이터 방송용 비트 스트림을 저비용으로 제작할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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