• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.31-44
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• 2016

본 논문에서는 자유 시점 텔레비전에서 시점 합성 영상 획득을 위해 시공간적 배경 정보 추정 기반 홀 채움 방식을 제안한다. 신뢰할 수 있는 시간적 배경 정보를 획득하기 위해 새로운 배경 코드북의 구성 및 갱신하는 과정을 수행한다. 더불어, 공간적인 국부 배경 정보 추정을 위해 홀 영역의 배경 및 전경 영역의 구별 및 갱신 과정을 수행한다. 추정된 시공간 배경 정보를 조합하여 홀 채움 과정을 수행하고, 잔여 홀 채움을 수행하기 위해 깊이 배경 정보를 이용한 우선순위 함수를 결정하여 표본 기반 인페인팅 기법을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안 방식은 기존방식들과 비교하여 평균 0.3~0.6dB의 성능 향상이 있음을 확인하였으며, 동영상 특성 및 홀 형태에 관계없이 제안된 방식이 새로운 시점 영상을 효과적으로 합성할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1895-1898
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• 2003

양안 입체 TV 에서는 3 차원 카메라의 시점거리에 따라 눈의 편안함과 3 차원 효과 사이에 대차 관계가 존재한다. 일반적으로 카메라 사이의 거리가 인간의 동공 사이의 거리인 65㎜ 일 때 최적의 효과를 낸다고 한다. 그러나 일반적인 방송용 화질의 상용 카메라는 렌즈 크기가 크기 때문에 이 거리를 맞춘 3 차원 카메라를 제작하기는 매우 어렵다. 그래서 보기 편한 양안입체 영상을 제공하기 위해서는 스테레오 카메라에서 얻은 영상을 조작하여 원하는 가상 시점에서의 영상으로 만들어 줄 필요가 있다. 본 논문에서는 먼저 적응적 다중 창틀 정합을 이용한 계층적 변이 추정을 사용하여 변이 지도를 추출하고, 이것을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성했다. 다양한 스테레오 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 타당성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.62-70
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• 2013

DIBR(Depth Image Based Rendering)은 참조 영상 및 그와 관련된 깊이지도로부터 자유 시점의 영상을 생성하는 영상 합성 알고리즘이다. DIBR을 통한 영상 합성의 주요 난제 중 하나는 참조영상에서 가려져 있던 영역이 합성 시점에서 드러나게 되어 발생하는 홀의 처리 문제이다. 이를 위해 깊이지도 또는 시차지도의 전처리를 통해 홀의 크기 자체를 줄이기 위한 방안 및 발생된 홀 영역을 주위 신호를 이용하여 채우는 홀 채우기 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 일반적으로 홀의 크기를 줄이기 위한 방안으로는 깊이지도에 평활화를 적용하는 전처리 방식들이 주를 이룬다. 깊이지도를 평활화하면 큰 홀의 발생을 막을 수 있다는 장점을 갖게 되지만, 깊이 정보의 손실과 기하학적 왜곡이 발생한다는 단점 또한 동시에 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 장면 합성 과정에서 발생하는 홀 채우기의 성능을 효과적으로 개선할 수 있는 시차지도 기반의 전처리 알고리즘을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.859-874
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• 2008

본 논문은 3차원 디스플레이 시스템에서 카메라의 기하 정보 및 참조 영상들의 깊이 맵 정보가 주어졌을 때, 다수의 중간 시점 영상을 실시간으로 생성하는 고속 영상 합성 기법을 제안한다. 기본적으로 본 논문에서는 영상 합성 기법의 모든 과정을 GPU에 서 병렬 처리함으로써 고속화 할 수 있었다. 병렬처리를 이용한 고속화 효율을 높이기 위해 최근 NVIDIA사에서 발표한 $CUDA^{TM}$를 이용하였다. 영상 합성을 위한 모든 중간 과정을 CUDA로 처리하기 위해 병렬구조로 변환하고, GPU 상의 고속메모리의 사용을 극대화하고, 알고리즘 구현을 최적화함으로써 고속화 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 본 논문에서는 양안 영상과 깊이 지도를 이용하여 가로 720, 세로 480 크기의 9개의 시점 영상을 0.128초 이내에 생성할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.296-298
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• 2011

본 논문에서는 향상된 중간 시점 합성 영상을 위한 깊이 영상 부호화 방식을 제안한다. 깊이 영상은 실제 영상과 다르게 날카로운 경계를 기준으로 완만한 변화를 가지는 픽셀 값을 가지는 특성이 있다. 따라서 깊이 영상의 부호화에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 기존의 다시점 비디오 부호화기 (Multiview Video Coding)가 하나의 프레임 내에서 고정된 양자화 파라미터 값을 사용하는 것에 반해, 제안된 방식에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하기 위해 블록의 특성에 따라 적응적으로 양자화 파라미터를 할당한다. 2 차 미분 영상의 분포에 기반해 각 블록을 경계 블록, 평탄 블록, 일반 블록으로 구분하고 이에 따라 양자화 파라미터를 할당한다. 실험결과로서, 제안하는 방법의 성능이 다시점 비디오 부호화기 참조 소프트웨어 JMVC 8.3 에 비하여 BD-PSNR 이 평균 0.18dB 향상되고, BD-BR 은 평균 4.03% 감소되어 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 정보와 통신
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• 제31권2호
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• pp.44-51
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• 2014

본 논문에서는 초다시점 (Super Multi-view) 영상 합성을 위한 영상 기반의 온라인 삼차원 복원 기술들을 소개한다. 복원의 정확성을 높이고자 하는 방법은 크게 두 부류로 나뉜다. 먼저 재투영 오차를 비용 함수(Cost function)으로 정의하고, 이를 Bundle Adjustment로부터 최적화를 수행하는 방법과 카메라의 위치와 삼차원 복원 결과에 대해 확률적인 분포를 정의하고 이를 순차적으로 추정하는 확률적인 필터링(Stochastic filtering)에 기반한 방법이 존재한다. 본 논문에서는 두 방법의 장단점을 분석하고, 이로부터 새로운 확률적 필터링에 기반한 3차원 복원 및 카메라 위치 추정 방법을 제안한다. 이로부터 대공간 환경에 적용하여 성능을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.144-145
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• 2020

본 논문에서는 정밀한 3차원 복원 및 시점 합성을 위해 매칭 비용을 반복적으로 업데이트하는 Generalized Soft 3D Reconstruction (GenSoft3D) 알고리즘을 제안한다. 먼저 다시점 영상들과 카메라 자세정보가 주어지면 GenSoft3D는 볼륨 기반의 다시점 스테레오 매칭 알고리즘으로 시점별 초기 매칭 비용 볼륨 및 시차 맵을 계산한다. 그 후 정제 과정에서 각 시점은 모든 시차 맵을 이용하여 표면 확률 및 가시 확률을 계산한다. 표면 확률은 초기 매칭 비용 업데이트에 사용하며, 가시 확률은 폐색 영역의 정확한 시차를 계산하기 위해 사용된다. 해당 정제 과정을 일정 횟수 반복할 경우 시점별 고정밀의 시차 맵 획득이 가능하다. 또한 시차 맵의 정확도가 향상됨에 따라 정확한 시점 합성이 가능하다.

• 지능정보통신
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• 제11권1호
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• pp.41-47
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• 2010

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.95-96
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• 2021

본 논문에서는 단안비디오 입력으로부터 각 SAI(sub-aperture image)간의 넓은 기준선을 갖는 라이트필드 합성기법을 제안한다. 기존의 라이트필드 영상은 취득의 어려움에 의해 규모가 작고 특정 물체위주로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 최신 딥러닝 기법들을 라이트필드 분야에 적용하기 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 사실적 렌더링 기반의 가상환경상에서 실제환경과 유사함을 갖는 데이터를 취득하였다. 생성한 데이터셋을 이용하여 기존의 새로운 시점을 생성하는 기법 중 하나인 다중 평면 영상(Multi Plane Image) 기반 합성기법을 통해 라이트필드 영상을 합성한다. 제안하는 네트워크는 단안비디오의 연속된 두개의 프레임으로부터 MPI 추정하는 네트워크와 입력영상의 깊이 정보를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4C호
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• pp.239-246
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• 2005

본 논문에서는 영상의 RGB 정보와 화소단위의 8비트 깊이 정보를 이용하여 현재의 영상과 스테레오 쌍이 되는 가상의 우 영상을 생성한다. 이 과정에서 깊이 정보를 시차 정보로 변환하고, 생성된 시차정보를 이용하여 우 영상을 생성하게 된다. 또한 스테레오 영상을 합성한 후 회전(rotation)과 이동(translation) 등의 기하학적 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 스테레오 영상을 합성하는 기법을 제안하고, 깊이 정보와 시차 정보와의 관계를 분석하여 화소 단위의 실시간 처리를 위한 LUT(look-up table) 방식의 고속 기법도 제안한다. 실험 결과 SD급 영상의 경우 8비트 깊이 정보만을 가지고 11시점의 스테레오 영상을 실시간으로 합성할 수 있다.