영상들 간의 2차원 변환을 표현하는 영상 몰핑(morphing)기술은 대상 물체의 위치나 카메라 시점 변화를 반영하지 않기 때문에 부자연스러운 왜곡현상이 발생한다. 또한 기존의 뷰(view) 몰핑 방법은 사후 워핑(postwarping)을 위한 제어점이 필요하고 영상 내 가려짐 등에 대한 제약이 존재한다. 본 논문에서는 비보정(un-calibrated)된 카메라로부터 취득된 두 영상을 이용하여 임의 중간(in-between) 시점에서의 영상을 자동으로 생성하는 새로운 몰핑 알고리즘이 제안된다. 제안된 방법은 두 영상의 기본행렬(fundamental matrix)을 구하여 영상을 교정(rectification)한 다음, 양방향 시차맵(disparity map)을 이용해 선형 보간(linear interpolation)한다. 그리고 대상 영상과 교정된 영상간의 변환행렬(homography)을 역투영(inverse projection)하여 중간영상들을 생성하였다. 제안된 방법은 카메라의 복잡한 보정(calibration)과정과 대상 장면에 대한 3차원 정보가 필요 없기 때문에 사진이나 그림 등에 효과적으로 적용될 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 생성된 중간영상은 가상 시스템의 시뮬레이션 환경 및 영상통신 등의 분야에 활용될 수 있다.
높이 맵으로부터 지형의 기하구조를 형성하고 그 세부 묘사를 위하여 왕 타일을 이용하여 반복적이지 않는 타일링을 할 수 있다. 타일 내에 색상 정보와 더불어 높이 정보를 추가하여 세부적인 요철의 정보를 담아 시차 맵핑을 통하여 효과적으로 표현 할 수 있다. 본 논문에서는 이를 실시간 렌더링 할 때 문제되는 부분을 해결하였으며, 지형을 위한 시차 맵핑의 보안을 제안한다.
본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.
본 논문은 현실감 있는 영상 기반 환경 모델의 생성을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링 방법을 제안한다. 입력 영상을 환경 특성에 따라 바닥면, 천정(하늘), 주변 물체들로 분할하고 분할된 바닥면이나 천정을 참조 평면으로 설정하고 주변 물체들의 깊이값을 계산함으로써 상세한 환경 모델을 얻을 수 있다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다.
본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 양안식 3DTV 시스템에서 좌우영상간의 화질차이가 크게 발생하는 경우, 열화된 우영상의 화질을 보상하기위한 부가정보로 양안시차 벡터맵을 사용하는데, 이때 넓은 대역폭을 갖는 부가정보를 효율적으로 부호화하여 전송하기위한 방법을 제안한다. 공간적인 중복성을 피하기 위해 쿼드트리 분해방식을 적용하였고, 양안시차 벡터의 시간적 중복성을 고려하여 부호화 효율을 높였다. 제안된 압축 알고리듬인 가변블록 부호화 방안을 적용한 복원영상은 비슷한 전송률을 갖는 고정블록 복원영상에 비해 개선된 PSNR을 가짐을 실험을 통해 확인하였다.
고정된 위치를 중심으로 회전운동만 체험할 수 있는 3 자유도(DoF: Degrees of Freedom)를 넘어 위치를 변경하며 운동시차까지 포함된 6 자유도를 지원하는 몰입형 미디어에 대한 연구가 지속해서 진행되고 있다. 특히 부드러운 시점 변경을 제공하기 위해 특정 위치에서 샘플링 된 여러 개의 텍스쳐(또는 컬러) 및 깊이맵 영상(MVD: Multiview Video plus Depth)으로 구성된 다시점 영상을 통해 실제로 획득되지 않은 위치에서의 영상을 만들어내는 가상시점 합성(virtual view synthesis) 기술이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 몰입형 미디어의 대표적인 데이터 형식인 다시점 영상을 실사 및 컴퓨터 그래픽스(CG: Computer Graphics) 환경에서 획득하는 방법에 관해 설명한다.
본 논문에서는 가상 시점 영상을 생성하는 과정에서 발생하는 가려짐 영역(occlusion region)을 보상하는 기법을 제안한다. 기존에 제안되었던 가려짐 영역 보상 기법들이 가려짐 영역이 발생한 주변 화소를 그대로 이용하거나, 평균값 또는 중간값을 이용하여 보상하기 때문에 시차의 분포 특성을 고려하기 어렵고 따라서 보상된 영역에서 시차의 정확성이 보장되지 않는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 에너지 편향치 또는 특징점 기반의 영상 크기 조절 방법인 심카빙(seam carving) 기법의 기본 원리를 응용하여 가려짐 영역을 보상하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 먼저 소벨 마스크(Sobel mask)를 사용해 영상의 에지 맵을 검출하고, 이진화 과정과 세선화 과정을 거친 후 심카빙 기법을 응용하여 원 영상과 세선화 된 에지 맵의 에너지 패턴을 구한다. 구한 에너지 패턴으로 가려짐 영역을 보상하게 된다. 다양한 영상에 적용하여 제안된 기법의 성능을 실험하였고, 그 결과 기존의 보상 방법에 비해 영상의 중요 정보를 손상시키지 않고 가려짐 영역을 비교적 정확하게 보상하는 것을 확인하였다.
단일 영상을 이용하여 구성한 3차원 환경 모델은 고정된 해상도로 인해 발생하는 흐려짐 현상과 가리움에 의해 환경맵에서 없는 정보가 나타날 시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 본 본문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 다중 영상들을 이용한 일치 및 통합 방법을 제안한다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선에 기반으로 하는 환경 모델 일치 및 통합 방법을 사용한다. 다중 영상에 의한 환경 모델링 방법은 렌더링에 적합한 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.
본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.
2017년 현재 수많은 VR콘텐츠가 소개됨으로써 대중들의 VR에 대한 관심과 다양한 기술이 발전을 하고 있다. VR 콘텐츠는 $360^{\circ}$실사 촬영 제작환경의 어려움으로 인해 게임과 인터렉티브라는 장르에 편중되어 있는 것 또한 사실이다. 실사촬영에서의 조명은 영상 미학적 차원에서 중요한 요소 중에 하나이며 특정 캐릭터의 내적 표현 부분에서도 조명의 역할이 매우 중요하다. 실사 기반의 $360^{\circ}$VR콘텐츠는 조명설정에 따라 노출에 대한 부분과 제작환경의 어려움으로 인해 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 실사 촬영된 영상데이터를 기반으로 리라이팅 기술을 이용하여 실사 이미지의 양안시차에 3차원 정보 값을 생성한다. 생성된 3차원 정보 값은 뎁스 맵으로 변환하는 기술과 3D 공간에서 형성된 면에 가상의 조명을 설치하여 리라이팅 기술을 접목한다. 실제 조명과 가상의 조명의 영상데이터의 결과 이미지를 비교분석하여 리라이팅의 기술을 VR제작 파이프라인에 적용하여 조명 노출에 대한 문제점을 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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