미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.
본 논문은 선도기술개발 2단계 사업의 하나인 주문형 반도체 개발과제에서 개발되는 고선명 텔레비전 수상기에 관한 내용으로 현재 방송되고 있는 아날로그 전송 방식인 칼라 텔레비전에 비해 약 4배 이상의 비디오 해상도와 5.1채널의 오디오 음질을 서비스하는 규격을 중심으로 개발하고 있으며 본 과제는 고선명 텔레비전의 전송, 오류정정 복호, 역 다중화, 비디오 복원 및 오디오 복원에 필요한 주문형 반도체를 개발한다.
본 연구에서는 디지털 비디오 리코더를 이용하여 대상물을 촬영하고 이로부터 대상물의 3차원 위치정보 및 영상복원을 수행하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 비디오 리코더에 의한 측량결과의 정확도를 분석함으로서 그 정도에 따른 활용성을 평가하는 한편, 실제 대상물에 적용시켜 3차원 복원을 수치적으로 수행하였다. 이때 비디오 리코더의 렌즈왜곡은 없고 모든 광속은 렌즈의 투영중심을 정확하게 지나가는 것으로 간주하였으며, 표정을 위한 영상의 크기는 CCD 칩의 크기와 영상소수를 이용하여 결정하였다. 디지털 비디오 리코더로부터 취득된 정보와 1초독 데오돌라이트를 이용하여 삼각측량한 성과를 비교한 결과 평균제곱근 오차가 평면오차 0.0173m로 나타났다. 또한 정확한 렌즈왜곡 정보나 투영중심의 좌표가 없음에도 불구하고 실제 대상물을 촬영하고 복원하는데 있어서 매우 양호한 결과를 나타내었으며, 디지털 비디오카메라에 의해 촬영된 영상과 카메라의 종류만 알면 대상물의 3차원 디지털복원이 가능하리라 사료된다.
홀로그램 비디오는 획득 방식에 따라서 다양한 종류의 홀로그램이 존재한다. 이들은 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에, 홀로그램 비디오를 압축하기 위한 방법도 매우 다양하다. 다양한 홀로그램 중에서, 우리는 상용 phase-only-typed SLM에 바로 디스플레이 할 수 있는 phase-only 홀로그램 비디오를 압축하기 위한 코덱을 제안한다. 이때 스케일링 기법을 이용하고, 스케일링 다운과 업으로 인한 화질의 손실을 복원하기 위해 딥러닝 모델을 사용하는 방법을 제안한다.
비디오 시퀀스에서 3D 모델을 복원하기 위해서는 기하 모델 추정이 용이한 프레임을 선택해야 한다. 본 논문에서는 안정 장치 도움을 받는 전문 비디오가 아닌 일반 비디오에서 고품질의 프레임을 손쉽게 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 optical flow 기반 매칭 분석, 프레임 간 적당한 기준선 거리 판단, 비디오 내에서 빠른 탐색을 위한 고속 도약, 두 프레임 간의 호모그래피와 기본 행렬에 대한 GRIC 점수, 모션 블러 프레임 제거 방법 모두를 결합한다. 실내 공간에 촬영된 비디오를 이용한 실험을 통해, 우리의 방법이 모션 블러와 저하 움직임이 있는 상황에서 더 강건하게 3D point cloud 를 생성하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 디지털콘텐츠 식별자 연계 표준인 UCI 정보를 이용하여 효율적인 디지털 콘텐츠의 관리가 가능한 무손실 비디오 워터마킹 기법을 이용하였다. 제안한 기법은 각 비디오 프레임의 히스토그램의 특정 구간의 화소값을 수정함으로써 워터마크를 삽입한다. 4CIF 크기의 테스트 시퀀스를 통한 실험결과 화질의 열화가 적으면서도 UCI 정보를 100% 왜곡없이 검출이 가능하였으며, 원본 디지털 비디오 콘텐츠도 모든 테스트 시퀀스에서 100% 복원이 가능하였다. 제안한 기법은 디지털 비디오에 UCI 정보를 직접 삽입하여 메타데이터가 없을 경우 콘텐츠만으로도 콘텐츠의 식별이 가능하고 콘텐츠로부터 추출한 UCI 정보를 통하여 효율적인 관리가 가능하면서 유사시 원본 콘텐츠를 손실없이 복원이 가능할 수 있어 영화, 방송 등의 다양한 비디오 콘텐츠의 관리를 위해 응용될 수 있다.
이미 방송된 비디오 영상으로부터 자막 영역을 제거하고 원 영상으로 복원할 필요가 종종 발생한다. 복원될 영상의 량이 적을 경우 수 작업에 의한 복원이 가능하나, 비디오 영상과 같이 복원할 영상이 많아질 경우에는 수 작업에 복원은 어렵다고 볼 수 있다. 따라서 자동으로 자막 영역을 원 영상으로 복원할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 기존의 영상 복원에 관한 연구는 주로 블러링(blurring)된 영상을 주파수 필터를 사용하여 선명하게 복원하거나, 영상 통신을 위한 비디오 코딩 방법에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm)을 이용하여 자막 영역을 복원하는 방법을 제안하고자한다. 자막 복원을 위한 사전 정보로 자막 영역 정보와 장면 전환 정보를 추출한다. 추출된 자막 정보로부터 자막의 시작 프레임, 끝 프레임, 자막 문자의 구성 요소 정보를 얻을 수 있다. 자막 정보(자막의 시작 프레임, 끝 프레임)와 장면 전환 정보를 이용하여 복원의 방향성 및 복원의 종점을 결정한다. 복원의 방향성에 따라 각 프레임마다 문자의 구성 요소에 대한 블록 정합을 수행하여 원 영상을 복원한다. 실험결과 비교적 움직임이 적은 영상에서는 복원이 잘 됨을 볼 수 있었으며, 복잡한 배경을 갖고 있는 영상의 경우도 복원됨을 볼 수 있었다.
영상을 통신망에서 실시간 전송하려면 압축된 비디오 비트열이 필요하다. 비디오 압축 알고리즘은 시간적, 공간적, 확률적 중복성을 제거하기 때문에 부호화된 비트열은 전송과정 중에 발생하는 전송에러에 매우 민감한 특성을 보인다. 본 논문에서는 저 전송률 비디오 코딩에서 에러의 확산을 막기 위한 에러 복원코딩 방식을 제안한다. 이런 에러 복원 코딩 기술의 성능은 전송에러를 얼마나 정확하게 탐지해 내느냐에 달려 있는데, 전송 에러를 검출하기위해 데이터 숨김이라는 방식을 제안한다. 그리고 에러가 발생한 매크로블록을 복원하기 위해 인트라 매크로블록 갱신 기술과, 움직임 벡터 예측을 이용한 움직임 보상 기술을 적용하여 성능을 비교 및 평가한다. 이 방식은 WCDMA와 같이 에러가 발생할 확률이 있는 비디오 전송망에서 사용할 경우 매우 효과적이다.
본 논문은 좁은 폭이지만 장거리에 걸쳐있는 지상목적물 (15m 폭에 400km길이)에 대한 새로운 원격탐사 및 GIS기법의 개발을 보고한다 (송유관건설로 파괴된 식생의 복원실태를 모니터링하고자). 비디오는 visual 또는 quantitative해석방식에서 신뢰할만한 정확도를 가지고 복원된 주요식생군락을 분별해냈다. 또한 GIS환경에서 digital change-detection 기법을 통해 복원된 식생의 공간적인 patch dynamics의 분포실태를 평가하는 도구로서 비디오가 아주 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결론은 비디오선형지도화가 송유관선로의 환경감시를 위해 현실운용이 가능한 기술이다는 것이며. 여타의 선형목적물에 대한 환경감시를 위해서도 효율적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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