본 논문에서는 디지털 워터마킹을 이용하여 기존2차원 TV와 호환가능한 새로운 3차원 동영상 전송기법을 제안한다. 일반적으로 3차원 영상을 효과적으로 전송하기 위해 스테레오 영상간의 시간적 공간적 중복성을 이용한 동영상 전송방법을 사용하고 있다. 그러나 3차원 영상의 압축에 대한 효율성 때문에 복호화과정에서 기존의 일반 디지털 TV로는 전송된 3차원 영상의 시청이 불가능한 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 제안한 방법에서는 디지털 워터마킹이 시각적으로 보이지 않는 곳에 새로운 정보를 은닉시키는 부분에 착안하여 스테레오 영상의 다른 한쪽 영상의 정보를 기준 영상의 각 채널별로 은닉하여 복호화시 3차원 영상의 복원 뿐만아니라 기존의 디지털 TV로도 시청 가능하도록 하였다.
최근 3D 영상에 대한 대중화가 급속히 진행되고 있음에도 불구하고 한 번 만들어진 영상/비디오를 재사용하거나 조작하여 다양한 형태의 콘텐츠를 만들지 못하고 있다. 본 논문에서는 깊이영상과 양안(스테레오) 영상 또는 깊이영상과 단안 영상이 주어졌다고 가정하고 깊이영상을 조작하여 양안 시차(parallax)를 변화시키는 방법을 제안한다. 시차변화의 대상은 부분영상이며, 특정 개체를 추출하여 깊이정보를 수정하고, 이를 바탕으로 스테레오 영상을 재구성한다. 본 논문에서는 정지영상만을 대상으로 하며, 동일한 방법을 동영상에 적용하면 동영상 또한 시차를 변화시킨 결과를 얻을 수 있다. 실험은 Middlebury의 테스트 영상들을 대상으로 제안한 방법을 적용하여 자연스러운 스테레오 영상을 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문은 스테레오 동영상에서 스네이크를 이용해 객체 윤곽을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 스테레오 동영상에서 얻을 수 있는 변이 정보를 이용해 복잡한 배경을 제거하고, 객체의 윤곽에서 곡률이 심한 곳에는 부족한 스네이크 포인트를 추가하고 그렇지 않은 곳은 잉여 스네이크 포인트를 제거하여 윤곽을 잘 검출하도록 하였다. 제안한 방법은 객체의 오목한 윤곽 부분에서 스네이크 포인트 수 부족으로 인해 정확한 윤곽을 검출하기 힘들었던 문제를 해결할 수 있었고 복잡한 배경을 갖는 영상에서도 동작이 잘 되었다. 또한 폐색구간에서도 객체의 영역 변화에 따라 스네이크 포인트를 최적화하며 추적하였다. 제안한 방법은 실험을 통해 그 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 객체 단위 스테레오 동영상을 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 부호화 방식을 제안한다. 시간적으로 연속되는 스테레오 동영상에서의 객체를 MPEG-4와 같이 VOP 단위로 구성하고, 이전 시간에서 한 쌍의 VOP에 대한 변이 벡터와 현재 시간에서 좌ㆍ우 VOP에 대한 움직임 벡터를 블록 정합 방식으로 구한다. 그리고 나머지 한 개의 변이 벡터는 위에서 구한 벡터들을 가지고 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 별도의 추정과정 없이 구한다. 그리고 보다 신뢰성 있는 벡터를 구하기 위해 각각 구한 변이와 움직임 벡터에 평활화를 수행한다. 이러한 기법을 스테레오 동영상 부호화에서 대부분의 부호화 방식인 B-VOP 예측부호화에 적용하였고 B-YOP 변이 보상시 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 3개의 참조 VOP를 가지고 보상함으로써 화질을 기존 방식에 비해 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-2 multiview profile (MVP)를 이용한 스테레오 동영상 부호화기 구조를 제안한다. 제안한 부호화기에서 좌영상은 기저층에서 움직임 정보를 이용하여 부호화 되고, 우영상은 상위층에서 변이 정보를 이용하여 부호화를 수행한다. 그리고 변이 정보와 움직임 정보간의 관계를 이용하여 하위 계층의 움직임 정보와 변이 정보에서 상위 계층의 움직임 정보를 유도하여 영상 예측에 사용하였다. 이를 적용하기 위해서 상위 계층과 하위 계층의 부호화 순서와 예측 모드에 제약을 두었다. 제안한 스테레오 MPEG-2부호화기는 상위 계층의 부호화시 움직임 예측을 수행하지 않고 하위 계층에서의 예측 모드 제약으로 인해 부호화기의 구조가 간단하고 부호화 시간을 줄일 수 있었다. 실영상에 대한 실험 결과에서 상위 계층의 경우 움직임 예측과 변이 예측을 모두 수행했을 때와 거의 차이가 나지 않았으며 변이 예측만을 수행 경우보다 높은 SNR을 나타내었다.
본 논문에서는 객체기반의 스테레오 동영상 부호화기를 제안한다. 제안된 부호화기는 움직임, 변이, 그리교 밝기 정보를 이용하여 객체를 추출하고 객체의 움직임과 변이 정보를 예측하여 부호화함으로써 기존의 블록기반 방법에 비해 정보량을 줄일 수 있었다. 또한 새롭게 발생되는 영역과 기존 영역의 소멸 및 변형은 부호화 효율을 떨어뜨리게 되는데, 이를 해결하기 위해 새로운 객체갱신 방법이 제안되었다. 실험을 통하여 제안된 객체기반 부호화기는 기존의 블록기반 부호화기에서 나타나는 블록화 및 모스키토 현상을 제거할 수 있었고 복원화질과 부호호율을 개선시킬 수 있었다.
정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.
본 논문에서는 스테레오 동영상에서 스네이크를 이용한 객체 윤곽 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 변이 공간에서 스네이크 포인트의 3-D 동작 정보로부터 후보 스네이크 포인트의 위치를 계산하고, 두 번째 단계는 새로 정의한 스네이크에너지 함수를 후보 스네이크 포인트에 적용하여 객체의 윤곽을 추적한다. 제안한 방법은 복잡한 배경을 갖는 영상에서 국부 최소값에 빠지는 문제점과 관심객체의 오목한 윤곽에서 스네이크 포인트가 잘 수렴되지 않는 문제점을 해결 할 수 있었고 실험을 통해 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 변이-움직임 벡터의 상관관계를 통한 동시 추정(joint disparity and motion estimation)을 이용하여 방대한 계산량과 데이터량을 요구하는 스테레오 영상 데이터의 효율적인 부호화를 위한 알고리즘을 제안한다. 스테레오 시퀀스에 대해서 두 변이 벡터(disparity vector)와 하나의 움직임 벡터(motion vector)의 상관관계를 이용하면 나머지 움직임 벡터는 직접적인 추정 과정 없이 얻을 수 있다. 하지만, 이렇게 얻어진 움직임 벡터는 직접 추정에 비해 정확도가 현저히 떨어져 이 벡터를 그대로 사용하여 영상을 복원하게 될 경우 심각한 오차의 누적이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 동시 추정을 위해 추정단에서 벡터 평활화(vector regularization)과정을 수행하고 불확실 벡터 영역 추출을 통한 선택적인 보정 과정을 수행한다. 또한, 불확실 벡터 영역의 벡터만을 가변장 부호화(variable length coding)한다. 실험결과, 직접 추정 과정을 거치지 않고 도 만족할 만한 화질의 영상을 얻을 수 있었으며, 부호화량도 상당히 감소시킬 수 있었다.
최근 3D영화의 흥행과 더불어 3D 영상제작 기술들이 높은 관심을 받고 있다. 변이 정보를 획득하기 위한, 스테레오 매칭에 관한 분야는 꾸준히 연구가 되고 있는 분야이다. 그 중에서도 지역적 방법은 구현의 용이성과 낮은 계산복잡도로 인하여 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 지역적 방법들은 영상이 외부환경에 변형되었을 때의 경우를 고려하지 않고 있기 때문에, 외부환경에 의해 많이 변형된 영상에 대해서는 제대로 된 변이 정보를 추출해내지 못한다. 본 논문에서는 양쪽 영상에서 픽셀간의 차이를 이용하여 서로 대응되는 영역을 찾는 스테레오 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 조명과 같은 외부요소에 강인한 특징을 가진다. 이 기법은 전 처리나 후처리 과정에서 부가적인 작업의 수행 없이 기법 자체만으로 외부요소에 대한 보상을 실행한다는 면에서 장점을 가진다. 다양한 영상에서 변이를 추출하는 실험 결과, 단계적 조명 변화에 대해서도 대조군 방법과 비교하여 균일한 변이 영상을 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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