영상 워핑은 입력 영상을 주어진 조건에 적합하게 변형하는 기술로, 최근 영화나 애니메이션 분야에서 캐릭터의 얼굴 형상을 변형하는데 활용되고 있다. 얼굴 특징을 기반으로 형상을 변형하는 워핑 방법 가운데 하나인 메쉬 워핑은 입력 영상에서 눈, 코, 입 주변의 사각형 모양의 메쉬 그룹을 형성하여 1:1정합시킴으로써 워핑 영상을 생성하는 방법이다. 이는 메쉬 제어점 좌표에 오차가 있거나 작은 면적의 메쉬로 세분화되어 생성된 경우 메쉬들의 경계 선분에서 결과 영상이 일그러지는 문제점이 있다. 본 연구는 얼굴의 자연스러운 워핑 영상을 생성하는 과정에서 오류 발생을 최소로 하며 정확한 결과를 적은 연산량과 시간에 처리하기 위해 삼각형기반의 영상 보간 기법을 제안한다. 우선 얼굴을 대표하는 특징점들을 찾고 이들을 연결하여 기본 삼각형 메쉬를 구성한다. 제안하는 방법은 기존의 메쉬 워핑과 비교하여 연산 처리량과 시간은 단축되면서 워핑 과정에서의 오류 발생을 줄일 수 있음을 실험으로 보인다.
영상 워핑이란 어떤 사물의 형태를 다른 형태로 변화시키는 기법을 말한다. 대표적인 영상워핑 기술로는 메쉬 워핑과 필드 기반 워핑 등을 들 수 있는데, 이중에서 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어한 수 있는 것이 장점이다. 영상 워핑 과정의 특성 상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응 시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽 재현성에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있다.
영상 워핑 및 모핑은 영상 안에서 각 화소들 사이의 공간적인 관계를 재구성하는 영상처리와 컴퓨터 그래픽스 기술이 결합된 분야로서 메쉬 방식과 필드 방식 둥이 대표적이다. 이중에서 필드 방식은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선 설정이 용이하며 설정된 제어선의 위치나 길이의 변화에 대해 비교적 덜 민감하다는 장점이 있다. 필드 방식은 사용자가 제어선을 지정하는 과정의 대부분을 수작업에 의존하기 때문에 작업 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 양질의 결과를 얻기 위해서는 숙련을 요하는 불편함이 있다. 본 논문은 소스 영상과 목표 영상에서 워핑 대상체 쌍의 형상 정보를 획득한 상태에서 사용자가 수동으로 최소한의 특징점 쌍만을 지정하면 이렇게 지정된 특징점 쌍을 기준 삼아 다각형 기반 정점 탐색에 의해 소스 영상과 목표 영상에 상호 대응되는 제어선들을 자동적으로 설정한 후, 제어선 길이의 비율과 제어선으로부터의 이격 거리를 이용하여 영상 워핑과 모핑을 수행함으로써 영상 워핑 및 모핑의 반자동화를 실현할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면, 사용자가 제어선을 설정하는 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 최소의 제어선만을 지정하여 자연스러운 워핑 및 모핑의 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다.
본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
본 논문에서는 사실적인 아바타(avata) 구현의 핵심이라 할 수 있는 입체적인 얼굴 표현을 위해, (※원문참조) 기하학적인 정보를 사용하지 않고 중첩 메쉬를 허용하는 개선된 메쉬 워프 알고리즘(mesh warp algor※원문참조)을 이용하여 IBR(Image Based Rendering)을 구현하는 방법을 제안한다. 3차원 모델을 대신하기 위해 (※원문참조) 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상들에 대해 작성된 메쉬를 사용한다. 합성하고자 하는 (※원문참조) 정면 얼굴 영상에 대해서는 정면 메쉬만을 작성하고, 반측면이나 측면 메쉬는 표준 메쉬를 근거로 자(※원문참조)된다. 얼굴 포즈 합성의 성능을 펴가하기 위해, 얼굴을 수평으로 회전하는 실제 포즈 영상과 합성된 포(※원문참조)에 대해 주요 특징점 들을 정규화 한 위치 오차를 측정한 결과, 평균적으로 양 눈의 중심에서 입의 (※원문참조)리에 대해 약 5%의 위치 오차만이 발생한 것으로 나타났다.
최근 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 분야의 급속한 발전과 하드웨어의 우수한 성능으로 인해 3차원 모델링 기술 또한 급속히 발전 되었다. 그리고 다양한 3D 컨텐츠들의 등장으로 3차원 모델링 기술의 수요가 더욱 많아지고 그 질 또한 높아지고 있다. 3D 얼굴 모델은 이러한 컨텐츠들에 폭 넓게 적용될 수 있어 활용성이 높다. 본 논문에서는 주어진 한 장의 2D 정면 얼굴 영상으로부터 3D 얼굴을 모델링하는 방법을 제안한다. 이를 위해 다수의 정점으로 구성된 3D 일반 얼굴 모델을 입력 얼굴 영상과의 대응관계를 통해 변형하여 3D 얼굴을 모델링한다. 우선 AAM을 이용하여 입력된 얼굴 영상에서 특징점을 추출한다. 그리고 추출된 특징점만으로 직관적인 모델을 변형하기 위해 메쉬 워핑을 적용한다. 여기에 얼굴의 깊이 정보를 유도하기 위하여 한 장의 정면 얼굴 영상을 활용한 명도 변화 기반의 깊이 값의 추출을 시도한다. 이러한 과정을 통해 경제적으로 부담되지 않으며 사용 환경에 대한 제한이 적어 보편적으로 활용될 수 있는 3D 얼굴 모델링 방법을 구현하고 그 타당성을 실험으로 보인다.
본 논문에서는 기하학적인 3차원 모델을 사용하지 않고 정면이 얼굴 영상 및 2차원 메쉬만으로 얼굴의 포즈 변형을 수행하는 영상기반 렌더링(Image Based Rendering; IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하기 위해, 먼저 표준 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬를 작성한다. 합성하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 주어진 정면 얼굴 영상의 메쉬만을 작성하고, 그 밖의 메쉬는 표준 메쉬 집합을 근거로 자동 생성된다. 그런 다음, 메쉬 제어점들의 중첩 및 역전을 허용하도록 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 이용하여 얼굴의 입체적인 회전 변형을 수행한다. 또한, 눈이나 입의 개폐 변형도 동일한 워핑 알고리즘으로 구현한다. 얼굴 변형 성능을 평가하기 위해, 총 10명으로부터 머리를 수평으로 회전하면서 동영상을 취득한 후, 실제 영상과 변형 영상마다 양 눈의 중간 위치인 기준점에서 각 특징점까지의 거리를 계산하여 평균 차이를 구하였다. 그 결과, 기준점에서 입의 중간 위치까지의 거리에 비해 약 7.0%의 평균 위치 오차만이 발생하였다.
본 논문은 스테레오 비디오 데이터 압축 및 복원을 위한 그리드(Grid) 기반 2D 워핑 방법을 제안한다. 스테레오 비디오에 대한 데이터 표현 방법으로 깊이지도 및 매쉬(mesh)를 이용한 방법이 주로 사용되어 왔으며 매쉬를 이용한 방법은 두 영상간의 매칭되는 노드를 이용하여 데이터 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나, 두 영상에서 매칭되는 노드의 위치를 찾는 것은 매우 어려운 일일 뿐만 아니라 매쉬에 의해서 워핑된 영상과 목적이 되는 스테레오 영상의 좌측 또는 우측 영상간의 왜곡이 불가피하다. 따라서 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 잔여영상(Residual image) 정보를 추가로 요구하게 된다.제안된 논문은 이러한 잔여영상 정보를 최소화 하기 위하여 반복적으로 2D워핑을 수행하며 최적화된 워핑 영상을 생성함으로써 목적영상과의 오차를 최소로 유지하여 추가정보인 잔여 영상의 데이터 용량을 최소화 한다. 전체영상에 대하여 2D워핑을 수행하며 각각의 노드를 변경하는 것은 많은 비용을 감수해야 하기 때문에 오차영역에 대하여 지역단위로 분할하고 단계적으로 최적화를 이루는 분할정복 방법을 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 각각의 신호대 잡음비(PSNR)를 통해 제안한 방법의 품질을 평가하였을 뿐만 아니라 기존의 메쉬 기반한 방법과 깊이지도를 이용한 방법과의 데이터량을 비교하였다. 실험결과를 통하여 제안한 방법의 데이터 압축의 효율성 및 품질의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들과 차폐영역에 대한 정보들을 활용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반의 영상워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 영상 특징 지도(image saliency map), 직선 성분(line segments) 그리고 변이 특징 지도(disparity saliency map)를 추출하고, 추출된 특징들에 대하여 품질을 향상시키는 과정을 거친다. 이 과정은 두 가지 단계로 나뉘는데, 먼저 차폐영역에 대한 정보를 활용하여 객체의 경계 부근에서 추출된 변이 특징 지도의 신뢰도를 향상시킨다. 다음으로 스테레오 영상에서의 시간적 일관성(temporal consistency)에 대한 정보를 활용하여 추출된 영상 특징들의 시간적 일관성을 높인다. 이렇게 품질이 향상된 특징 성분들을 활용하여 그리드 메쉬 기반의 영상 워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성한 다시점 영상의 주관적 화질 측면에서 기존의 다시점 영상 생성 기법들보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
기존에 MPEG-1, 2나 H.261/263 등에 사용되고있는 움직임 예측 방법은 블록 기반의 코딩 방식으로 단순히 영상의 움직임을 선형 모델로 간주하고 영상을 일정한 크기의 사각형으로 나누어, 각 사각형이 어느 곳으로 이동하는지를 추정하는 방식이었다. 그러나 이러한 방식은 블록 당 하나의 움직임 벡터만으로 처리하기 때문에 블록 내의 복잡한 움직임은 추정할 수 없을 뿐만 아니라, 보다 일반적인 움직임인 회전, 뒤틀림, 확대, 축소 등을 추정할 수 없다. 또한, 영상의 내용에 상관없이 일정한 크기의 블록으로 나누어 처리하기 때문에 주어진 영상에 최적화된 움직임 추정을 수행하기가 어렵다. 특히 저속 비트율에서는 이러한 점들이 크게 부각된다. 이러한 점들을 극복하기 위해서 여기에서는 삼각형 메쉬를 이용한 공간 변환 방법을 이용하였다. 여기에 영상을 영상에 따라 적응적으로 분해하여 처리할 수 있는 웨이브렛 패킷 부호화를 사용하여 에너지가 많고 적음에 따라 초기 제어점의 격자를 조절하여 좀 더 우수한 성능을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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