무안경 3D 입체 디스플레이 장치는 패럴렉스 배리어(parallax barrier)와 렌티률러 렌즈(Lenticular lens)의 기반의 장치로 구분된다. 무안경 업체 디스플레이 장치를 통하여 입체영상을 디스플레이하기 위해서는 다중 시점(multi-view) 촬영 영상들의 서브픽셀 인터레이싱 방법을 통하여 하나의 영상으로 합성되어야 한다. 본 연구는 렌티큘러 렌즈 기반의 입체 디스플레이 장치에서 렌티큘러 렌즈의 속성에 따라 적응적으로 서브픽셀 인터레이싱 될 수 있는 기법을 제안하기 위한 사전 연구로서 기존에 발표된 서브픽셀 인터레이싱 기법의 종류를 분류하고 각 기법의 특성을 분석하고자 한다.
3차원 영상은 기본적으로 양안식 혹은 다시점 카메라를 이용해 촬영되며, 3차원 공간의 정보를 실시간적으로 얻기 위해 깊이 센서도 함께 사용된다. 이렇게 얻어진 영상은 잡음과 왜곡 제거, 깊이 생성, 중간 시점 합성 등의 3차원 영상처리 기술을 이용하여 3차원 입체영상 콘텐츠로 제작된다. 실감방송은 다양한 실감 콘텐츠를 이용하여 시청자가 마치 현장에 있는 것과 같은 생생함을 느끼게 해주는 차세대 방송이며, 3차원 입체영상 콘텐츠는 실감방송을 위한 가장 기본적인 미디어로 사용된다. 본 논문에서는 다양한 카메라 시스템을 이용하여 3차원 영상을 촬영하고 편집하여 실감방송을 위한 3차원 콘텐츠를 제작하는 연구의 국내외 기술동향을 살펴보고 주요 기술을 소개, 비교 및 분석한다.
다시점 비디오는 카메라 수만큼의 컬러영상들과 깊이 영상들이 존재하므로 막대한 양의 데이터를 갖게 되어서, 그 양을 줄이는 새로운 압축 기술 개발이 필수적이다. 최근 계층적 깊이 영상(Layered Depth Image : LDI)의 개념을 이용하여 깊이 정보를 포함하는 다시점 비디오를 효과적으로 압축 부호화하는 기술이 주목 받고 있다. 이 방법은 여러 시점의 깊이 정보와 워핑(warping) 함수를 사용하여 다시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조를 만드는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 깊이 영상에서 실제 거리를 이용하고 오버랩(overlap) 문제를 해결하고 그리고 컬러 변환을 기반으로 복원을 위해서 추가되는 데이터의 양을 감소시켜 압축 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.
HDTV의 다음세대 TV로서 주목받고 있는 3D TV의 구현을 위한 주요 기술중 보는이의 시점에 해당하는 영상을 보여주는 다시점 입체영상표시가 중요한 연구대상으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 다시점 입체영상표시를 구현하기 위한 기존방법들의 문제점으로 지적되는 많은 연산량 문제를 해결할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다시점 영상모음을 영상 공간축에서 을로 다운 샘플링(down sampling )하여 다해상도 영상 피라미드를 만들고, 이를 바탕으로 저해상도 EPI에서부터 대응점들을 탐색하고, 그에 해당하는 상위 해상도에서는 하위 해상도에서 탐색한 결과를 확인·교정해 가는 방법을 사용하므로써, 기존의 방법보다 고속처리가 가능하며, 잡음에도 강인한 기법을 제안한다.
다수의 무선 기기를 통해 하나의 대상을 촬영하여, 이 영상을 통해 실제로 촬영하지 않은 위치에서 바라볼 때의 영상으로 합성하는 기술을 자유시점 비디오라고 한다. 이 기술을 무선기기를 이용한 실시간 스트리밍 서비스에 접목하면 사용자에게 새로운 서비스를 제공할 수 있으나, 모든 시점에서 촬영한 영상을 전부 전송하기에는 다수의 전송 기기가 공유하는 무선 자원의 제한과, 스트리밍 서비스가 가지는 시간적 제약으로 인한 어려움이 해결되어야 한다. 따라서, 최적의 품질을 위해서는 무선 채널의 상태와 사용자의 요청 비율을 고려하여, 서버로 전송하는 기기들을 효과적으로 선별해야 할 필요가 있다. 본 연구는 실시간 자유시점 비디오 스트리밍 서비스 환경을 가정하고, 전송 과정에서 발생할 수 있는 무선 채널 오류와 다양한 시점에 대한 사용자들의 인기도를 반영하여, 최적 품질을 보장하는 전송기기 집합을 선별하는 추단적 알고리즘을 제안한다. 성능분석을 통해 제안된 방식은 가장 인기도가 높은 시점의 품질이 우선적으로 보장되는 효과를 가짐을 보였다. 또한, 이 알고리즘의 성능을 촬영 기기의 위치만을 고려한 기존 연구의 방식과 비교한다.
다시점 비디오는 데이터 양이 매우 많아서 이를 효과적으로 저장하고 전송하기 위해서는 새로운 압축 부호화의 기술 개발이 필수적이다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오를 효과적으로 부호화할 수 있는 방법으로 여러 시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조로 만든 것이다. 본 논문에서는 실제 거리비교, 오버랩 문제해결, 보간법을 이용한 효율적인 계층적 깊이 영상 표현을 통해서 다시점 영상에 대한 압축 효율을 향상시키는 방법을 제안 하였다. 실험 결과를 통해서 압축 성능 향상을 얻을 수 있었다.
다시점 비디오는 데이터 양이 매우 많아서 이를 효과적으로 저장하고 전송하기 위해서는 새로운 압축 부호화의 기술 개발이 필수적이다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오를 효과적으로 부호화할 수 있는 방법으로 여러 시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조로 만든 것이다. 본 논문에서는 실제 거리비교, 오버랩 문제해결, YCrCb 컬러변환을 이용한 효율적인 계층적 깊이 영상 표현을 통해서 다시점 영상에 대한 압축 효율을 향상시키는 방법을 제안하였다. 실험 결과를 통해서 압축성능 향상과 우수한 복원 성능을 얻을 수 있었다.
시점을 달리하는 영상으로부터 3차원 장면 복구는 두 영상의 에피폴라 기하구조를 나타내는 F-행렬을 계산함으로서 가능하다. F-행렬을 계산하기 위해 입력으로 주어지는 두 영상의 일치점에는 잘못된 정합점과 같은 잡음을 포함하고 있기 때문에 정확한 F-행렬의 계산은 많은 오류를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 에피폴라 기하구조에 영향을 미치는 잡음의 종류를 크게 outlier와 미세잡음으로 구분하였다. 상대적으로 에피폴라 기하구조에 영향을 크게 미치는 outlier를 단계적으로 제거시킴으로써 잡음 환경에서도 효과적으로 F-행렬을 계산할 수 있는 SSOR 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 합성영상과 실 영상에서 실험하였으며 실험결과 제안 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인하였다.
This paper presents a new image rectification method using stereo image pairs to synthesize arbitrary viewing images. The image rectification is a preprocessing procedure that generates a vertically aligned images and makes epipolar lines collinear. The proposed rectification method has more robustness by considering the real situations such as the mismatch of pan angle, tilt angle and vertical shifting of cameras than previous method[5] which considers only pan angle. We evaluate the proposed method by comparison with previous method using synthesized images.
침수지에 대한 신속하고 정확한 지도의 제작은 홍수재해 복구와 관리 및 예방을 위한 중요한 자료로 사용된다. 타 위성영상에 비하여 기상조건에 관계없이 영상자료의 획득이 용이한 레이더 영상을 이용하여 침수지 조사와 홍수후의 농경지 복구 상태를 파악하고자 하였다. 1999년 여름 경기도 북부 지역에 발생한 홍수 사상을 사례지로 하여 C-band RADARSAT 위성영상을 이용하였고, 침수 시점인 8월 4일 영상과 그 전후 영상을 포함하여 세 시기의 영상을 이용하였다. 영상의 기하보정 및 잡음 제거 등 전처리 과정을 거친 후 세 시기의 영상에서 나타나는 여러 지표물들의 레이더반사신호의 변화를 분석하였다. 수면, 논, 밭 산림 등의 다양한 지표물의 시기별 반사신호를 분석한 결과, 침수되었던 논에서 뚜렷한 반사신호의 차이를 관찰할 수 있었다. 또한 홍수 이후의 영상인 8월 14일 영상을 함께 분석함으로써 침수되었던 논의 복구상태에 따른 차이를 구분할 수 있었고, 이러한 결과는 세 시기의 칼라합성영상에서도 쉽게 판독되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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