2차원적 이미지에 생동감 있는 3-D 깊이감을 구현하기 위한 노력은 입체 지각에 대한 이론적 이해 및 그에 따른 기술적 발전과 더불어 오래 동안 지속되어 왔다. 본 논문에서는 입체경을 사용한 입체시 구현 원리에 기반을 둔 대중적인 입체경들을 간략히 개괄하고, 이들 중 액티브 셔터 방식의 입체경이 사용된 시각기억 실험 사례를 소개하였다. 실험에 참가한 피험자들은 자극들의 지각된 깊이를 기억하였으며, 이에 대한 기억 정확도가 측정되었다. 기억 및 검사를 위한 항목들의 깊이감은 1) 단안, 2) 양안 그리고 3) 단안과 양안 단서가 사용된 조건으로 각기 달리 처치되어 구분되었다. 참가자들의 기억 수행은 양안단서만이 처치된 조건에서 가장 낮았던 반면, 양안단서와 단안단서가 동시에 구현되었을 때 가장 높았다. 이러한 결과는 시각기억이 깊이 정보를 저장할 때, 양안단서를 통해 구현된 정보보다 단안 단서를 통해 구현된 정보를 더 효율적으로 저장하며, 양안단서와 단안단서가 동시에 사용되었을 때 가장 효과적인 기억 수행이 가능함을 시사한다.
3 차원 입력 장치는 키보드나 마우스 같은 일반적인 입력 장치로는 받아 들이기 어려운 3 차원 입력을 사용자로부터 간편하고 직관적인 방법으로 받아들일 수 있다는 측면에서 활발히 연구 및 사용되고 있다. 또한 햅틱 장치는 가상 물체의 조작에 따른 시각적인 피드백 외에 가상 물체의 느낌을 피드백 힘을 통해 사용자에게 전달해 줌으로써 컴퓨터와 사용자간의 상호 작용에 큰 도움을 준다. 본 논문은 햅틱 피드백이 적용된 실시간 가변형 모델과 효과적인 3 차원 입력에 대한 기반 연구를 하고자 한다. 그리고 이에 대한 한 가지 사례로써 햅틱 장치를 이용한 가상 판화 시스템을 제작 한다. 가상 판화 시스템은 시각 처리 부분과 촉각 처리 부분, 그리고 사용자의 3 차원 입력을 돕는 인터페이스 부분으로 구성되어 있다. 시각 처리 부분은 3 차원 공간 상에서 사용자의 조각에 따른 판화 표면의 변형을 처리하며 촉각 처리 부분은 실제 판화를 제작할 때 느끼는 촉각을 햅틱 인터페이스를 이용하여 사용자에게 전달한다. 이를 위해 먼저 시각 처리 부분에서는 NURBS 기반의 자유 형상 변형 (FFD)기법을 이용하였는데 가상 조각도에 의한 물체 표면의 지역적인 변형을 구현하기 위해 조각도가 닿는 부분에 대해 기조 격자점 (control point)을 증가시켜 원하는 부분에 대한 지역적인 변화를 용이하도록 하였고 다음으로 촉각 처리 부분에서는 S-chain 모델을 이용하였는데 S-chain 모델을 객체 전체에 적용하지 않고 접촉이 일어날 경우 그 접촉점을 기준으로 S-chain 모델을 지역적으로 적용하는 방법을 고안하여 실제 구현에 이용하였다. 인터페이스 적인 측면에서 사용자의 3 차원 입력장치를 통한 인터렉션은 사용자로 하여금 보다 자유로운 입력을 허용하지만 이에 따른 깊이 지각 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 최소화 시키고 사용자의 깊이 지각을 강화시키기 위해 사용자에게 제공되는 시각적 자극을 변형시키고 다양한 정보를 제공하도록 하였다. 가상 판화 시스템은 가상 환경에서 사용자의 조작에 따른 다양한 결과물을 제작 및 출력해 볼 수 있도록 해준다. 또한 가상 환경에서 이러한 기반을 제공함으로써 가상 환경의 장점인 복사, 이동 및 영구 보존 특성을 동시에 얻을 수 있다. 본 논문은 이러한 작업을 위한 기반 기술로써 햅틱 및 가변형 모델, 3 차원 입력 장치에 대한 시각적 인터페이스에 대해 다루고 이 기반 기술을 바탕으로한 가상 판화 시스템의 구현에 대하여 논하고자 한다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
깊이 영상 기반 렌더링은 깊이 정보를 활용하여 가상 시점의 영상을 생성하는 기술로 다양한 3차원 영상시스템에서 필요로 하는 기술이다. 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 어려운 과제는 가상 시점 영상에서 새롭게 드러나는 부분을 채우는 과정이다. 영상 인페인팅은 이 과정에서 보편적으로 활용되는 방법이다. 본 논문에서는 홀을 채우는 과정에서 발생하는 오류를 줄이고 자연스럽게 채우는 방법을 제안한다. 먼저 색상 영상의 정보와 깊이 정보를 활용하여 지역적으로 적응적 패치 크기를 선택하도록 하였다. 또한 패치 간 유사도에 따라 홀을 채우는 방법을 한 번에 채우는 경우와 부분적으로 채우는 경우로 구분하였다. 이를 통해 오류의 발생을 줄이고 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 큰 문제가 되는 오류의 전파를 억제하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 시각적으로 자연스러운 가상 시점 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
깊이맵은 3D 입체영상의 생성을 위해 중요한 요소이다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 획득한 깊이맵들은 낮은 해상도를 갖는 단점이 있기 때문에 이를 고해상도로 변환하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 일반적으로 PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric 등과 같은 객관적인 평가방법으로 성능을 검증해왔다. 이러한 평가방법 이외에 DIBR로 가상시점(virtual view)을 생성하여 주관적으로 평가하는 연구도 있으나, 입체영상을 생성하여 깊이맵 업샘플링의 성능을 분석하는 것은 많지 않다. 본 논문에서는 다양한 깊이맵 업샘플링 방법들을 이용하여 생성된 입체영상의 주관적 평가와 업샘플링 방법의 객관적 평가 결과의 상관관계 및 선형회귀법을 이용하여 관련성을 분석한다. 실험결과에서는 에지 PSNR이 시각적 피로도와의 상관관계가 가장 높고, Blur Metric은 가장 낮다는 것을 보여준다. 또한 선형회귀에서는 최적의 입체영상을 얻을 수 있는 객관적 평가의 가중치를 구하고, 기존 또는 새로운 업샘플링 알고리즘의 3D성능을 예측할 수 있는 공식을 보여준다.
본 논문에서는 입력장치로 들어오는 수많은 시각정보 중 현 시점에서 가장 유용하다고 생각되는 정보를 인간의 상향식 주의시각에 기반하여 선택하는 시각정보 선택기법에 대해 소개한다. 제안하는 시스템은 색상, 명도, 방위, 형태 등 저수준의 공간특징 외에 시간특징으로서 움직임 정보와 3차원 정보인 깊이 정보를 추가적으로 사용함으로써 기존방법에 비해 정보 선택의 정확도를 높혔다. 움직임 정보 추출 시 발생할 수 있는 노이즈를 제거하기 위해 인간의 움직임 인지에 대한 연구결과를 이용하는 새로운 접근법을 사용하였으며, 입력 영상 내 객체들이 부분적으로 겹쳐있다거나 동일한 현저도를 가지고 있을 때에도 현저한 영역을 제대로 선택해낼 수 있도록 깊이 정보를 사용하여 유의미한 영역을 선별하고 우선순위를 부여하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 높은 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 OpenGL Rendering을 이용한 모델기반 3D 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 알고리즘에 대해 중점적으로 연구하였다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 맵(Depth Map)을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리 된 깊이 정보는 OpenGL상에서의 일정 간격의 꼭지점(Vertex) 정보로 샘플링 된다. 샘플링 된 꼭지점 정보는 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑 (texture mapping)을 위한 폴리곤(polygon)을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay Triangulations) 알고리즘이 적용되었다. 이렇게 구성된 폴리곤 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 객체를 만들었다. 제한된 하나의 이미지와 깊이 정보만을 가지고 좀 더 넓은 범위의 시점을 가지는 다시점 객체를 생성하기 위해, 새로운 꼭지점을 생성하여 폴리곤을 확장시켜 기존보다 더 넓은 시점을 확보할 수 있었다. 또한 렌더링된 모델의 경계 영역 부분의 깊이정보 평활화를 통해 시각적인 개선을 이룰 수 있었다.
3DTV를 시청하는 경우 조절거리는 TV 화면까지의 거리에 해당하지만, 수렴거리는 좌 우 영상의 화면 시차에 따라 영상의 도출과 후퇴의 깊이가 변하게 되고 수렴거리와 조절거리에 불일치가 발생하게 된다. 3DTV의 입체영상을 시청할 때 발생하는 시각적 불편감은 이러한 수렴과 조절과정의 불일치가 가장 주된 원인으로 알려졌다. 본 연구에서는 입체영상의 시각적 자극으로 눈에서부터 시작된 시각피로감이 인체에 전해지는 단계, 즉 정보의 최종 통합기관인 뇌에 전달결과로서의 생체적 반응을 EEG 방법으로 측정하였다. 3DTV 시청 전 후의 뇌파측정과 뇌기능지수 분석에 의한 방법으로 실험한 결과 시각피로는 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$, SMR, ${\beta}$Low, ${\beta}$High 파 등 여러 종류의 뇌파 밴드에 영향을 미치고 있었다.
본 논문에서는 3차원 영상 생성을 위한 깊이맵 추정 및 중간시점 영상합성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시키기 위해 깊이값을 추정하는 과정에서 기존의 정합 함수에 이전 프레임에서 추정한 깊이값을 고려하는 가중치 함수를 추가한다. 또한, 중간시점 영상을 합성하는 과정에서 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점 영상을 합성할 때, 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 (disocclusion) 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용하여 경계 잡음을 처리한다. 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시켜서 사용자의 시각적 피로감을 줄일 수 있었고, 배경 잡음이 사라진 자연스러운 중간시점 영상을 생성할 수 있었다.
깊이 영상은 물체와의 거리 정보를 가지고 있다. 이는 3D 정보를 구성하는데 중요한 역할을 한다. 보통 같은 시점에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용한다. 그런데 하드웨어 기술의 한계로 인해 깊이 영상은 쌍을 이루는 컬러 영상에 비해 낮은 해상도를 갖는다. 따라서 일반적으로 깊이 영상을 사용할 때 영상의 해상도를 컬러 영상의 해상도에 맞게 업샘플링을 진행한 후 사용한다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해 화소 값을 개선시키는 일반적인 방법이 아닌 화소의 위치를 이동시키는 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 화소의 위치를 경계 주변에서 경계 중앙으로 이동시키며 이 과정을 여러 단계에 걸쳐 진행하여 블러된 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 모두 개선시켰음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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