최근 다양한 3D 콘텐츠들에 대한 사용자의 요구에 따라 HD(High Definition)화질 및 이를 넘어서는 고해상도(FHD(full high definition), UHD(ultra high definition))의 고품질 3D 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있으며, 차세대 영상 기술로 주목되고 있는 3차원 비디오 기술은 사용자에게 실감 있는 영상을 제공할 수 있다, 하지만 많은 시점을 전부 촬영하는 것은 한계가 있으므로, 카메라의 깊이 정보를 이용하여, 전송하는 시점을 줄이고, 시점영상을 합성함으로써 사용하는 카메라의 수보다 더 많은 시점을 생성하는 방법이 필요하다. 현재 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)의 3차원 비디오 부호화(3D Video Coding, 3DVC)에서는 깊이영상을 가지는 3차원 비디오영상에 대한 효과적인 부호화 기술들에 대해 표준화가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 HEVC 기반의 3D-HEVC에서 사용하는 표준 기술들에 대하여 소개하고, 현재 사용되고 있는 기술들에 대한 성능 평가를 분석 하였다.
본 논문에서는 IPTV 환경의 원격 영상회의에서 화자 간의 자연스러운 시선 맞춤(eye contact)을 위한 깊이영상의 후처리 필터링 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이탐색 기술과 영상합성 기술을 사용해서 화자의 정면시점 영상을 합성한다. 하지만, 깊이영상을 탐색하는 과정에서 객체의 경계 불일치, 시간적 상관도 저하 등의 문제가 발생하기 때문에 이를 해결하기 위해 시간축으로 확장된 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter)를 제안한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 깊이영상의 후처리 필터링 기술이 정면시점 합성영상의 화질을 향상시켰고, 원격의 화자와 시선 맞춤이 기능한 것을 확인했다.
HEVC (High Efficiency Video Coding)의 In-Loop 필터 중 하나인 디블로킹 필터는 예측과 변환 블록 주변의 균일하지 않은 잡음을 제거하기 위해 사용된다. 영상을 복원할 때 텍스쳐 정보의 경우, 디블로킹 필터로 눈에 보이는 잡음을 제거하는 데 유리하지만 깊이 정보는 깊이를 예측하여 합성하는 데 사용되므로 디블로킹 필터를 적용하면 합성에 방해가 될 수 있다. 이에 본 논문은 TMIV (Test Model 6 for MPEG Immersive Video) 인코더를 거쳐 나온 기본 시점과 추가 시점의 텍스쳐와 깊이 영상에 디블로킹 필터를 적용하여 BD-Rate의 향상 정도와 인지 화질적 관점에서의 화질 개선 여부를 실험을 통해 검증한다.
본 논문에서는 3차원 비디오 시스템에서 손상된 깊이영상으로 인하여 합성된 가상시점 영상에서 발생하는 경계 잡음을 효과적으로 제거하는 방식을 제안한다. 제안 방식에서는 손실 압축에 의한 깊이영상의 잡음으로부터 발생하는 경계 잡음의 특징을 분석하고, 이를 바탕으로 픽셀 도메인과 주파수 도메인에서의 convex set을 설정하여 해당 조건들을 반복적으로 사영시키는 projection onto convex sets (POCS) 기법을 활용하여 올바른 정보는 유지한 채 경계 잡음만을 제거한다. 이 논문에서 제안한 방식은 영상합성 과정에서 생성되는 컬러 및 깊이영상에 모두 적용하였다. 실험 결과 제안 기법은 경계 잡음을 효과적으로 제거하여 가상시점 영상의 화질을 향상시켰음을 확인하였다.
본 논문에서는 한 장의 기준 영상과 그에 상응하는 참 깊이 맵을 이용하여 가상의 다중 시점 영상 생성 시 발생하는 가려짐 영역 보간 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 인페인팅 기술과 각각의 깊이 정도에 따른 층별 보간 기술을 이용한다. 우선, 기준영상을 깊이 정보에 따라 여러 개의 층으로 분할한다. 각각의 층에 대해 가려짐 영역 내의 화소들은 영상 인페인팅 기술을 이용하여 보간한다. 마지막 단계 에서 개별적으로 보간 된 층 영상들은 하나로 합성되어 가상 시점의 영상을 이룬다. 영상을 깊이 정보에 따라 분할함으로써, 각 깊이 정도에 대한 텍스쳐의 연관성을 보존하며 보간 할 수 있으므로 기존의 방법에 비하여 보다 정확하고 세밀한 가려짐 영역 보간이 가능하다. 본 논문에서는 여러 가지 실험 결과를 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 렌티큘러 렌즈를 이용한 무안경 입체 디스플레이 환경에서 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성의 변화에 따라 다중 시점에서 촬영한 영상으로부터 적응적으로 하나의 다시점 입체 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 렌티큘러 렌즈의 기본 속성과 디스플레이 장치의 기본 속성값을 고려하여 다중 시점에서 획득된 영상의 서브픽셀들의 가중 평균을 구하고 이를 다시점 입체 합성 영상의 서브 픽셀의 값으로 사용하도록 하였다. 여러 다시점 영상을 이용한 실험을 통하여, 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성이 정확히 하드웨어적으로 일치 하지 않은 상황에서도 본 논문에서 제안하는 적응적 다시점 서브 픽셀 재배치 기법을 통하여 3D 입체감이 안정적으로 제공됨을 확인하였다.
영상 회의 시스템에서는 현실감을 높이기 위하여 대화 상대방과 시선을 맞추는 eye contact을 만들어 주는 것이 중요하다. 이를 위하여 영상 기반 방법과 모델 기반 방법 등의 시점합성기법이 연구되고 있다. 전자는 계산이 간단하나 부정확하고, 후자는 잡음에 강하고 정확한 영상을 만들어 내지만 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 얼굴 영상을 타원으로 근사화시키고 이를 3차원 공간에서 타원체로 모델링하여 임의의 가상 카메라의 위치에서 영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 여러 가지 실험을 통하여 제안한 방법이 계산량이 적으면서도 성능이 우수함을 입증하였다.
실제감을 가지는 가상의 환경을 만들고, 사용자의 interaction에 맞추어 가상 환경과오브젝트를 조정하는 분야는 최근에 들어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 실제 영상을 이용하여 3차원 오브젝트 모델링 및 합성하는 방법에 대한 논의를 하였다. 실제 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 방법으로는 다해상도 다기선 스테레오 정합 기법(multi-resolution multiple-baseline stereo matching technique : MR-MBS)을 이용하였으며, 실제 영상에서 생성된 모델을 Open Inventor 환경에서 모델을 재구성하고 performer를 이용하여, 최종적인 합성 영상을 만들어 내었다. 합성된 임의시점에서의 영상에서 사용자 조작에 따라 각각의 오브젝트를 조정 할 때 결과 영상을 실시간으로 얻을 수 있었고, 실제 영상의 텍스춰를 그대로 사용함으로써 실제감을 높일 수 있었다.
본 논문에서는 3D 워핑(warping) 기법을 이용하여 가상시점 영상생성 시 화질 개선을 위하여 경계 잡음(boundary noise)을 제거하고 홀(hole) 채움을 하는 새로운 기법을 제안한다. 경계 잡음은 가상시점 영상 합성 시기준 시점 영상과 깊이 영상 내 객체의 경계 불일치로 발생되며 홀은 기준시점 영상에서 보상할 수 없는 가려짐 영역(occlusion)으로 정의된다. 제안하는 기법에서는 경계 잡음 제거를 위해 먼저 배경 화소들의 평균과 절대 값 비교를 통해 경계 잡음에 해당되는 화소를 검출하고 검출된 화소를 홀 영역으로 확장한다. 경계 잡음 영역이 포함된 확장된 홀 영역은 나선형 가중 평균(spiral weighted average) 기법과 기울기 탐색(gradient searching) 기법을 혼용하여 채우게 된다. 나선형 가중 평균 기법은 깊이 정보를 사용함으로 객체 정보를 최소로 사용하지만 결과 영상이 번지는 단점이 있다. 기울기 탐색 기법은 영상의 기울기를 이용하여 세밀한 부분을 보존할 수 있는 장점이 있다. 따라서 각각의 결과를 ${\alpha}$ 가중치로 조합하여 생성된 가상 시점은 두 기법의 장점을 동시에 적용하기 때문에 좋은 화질을 얻을 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법의 성능이 기존의 다른 기법보다 우수하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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