• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2251-2259
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• 2009

네트워크를 기반으로 하나의 클러스터가 4개의 카메라로 구성된 4개의 다중 클러스터로부터 2D 영상을 조합하여 3D 입체 영상을 생성하는 알고리즘 및 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 다중 클러스터 환경에서 동작하고 실시간 대용량의 데이터 처리로 인한 시스템의 부하를 분산시키기 위해 네트워크를 이용한 서버-클라이언트 구조를 가진다. 아울러 성능 향상을 고려해 JPEG 압축과 램 디스크 방식을 적용한다. 4채널 16개의 카메라로부터 입력되는 입력 영상에 대해서 이진화 영상을 구하고, Sobel 및 Prewitt 등의 에지 검출 알고리즘을 적용시킨 후 영상들 간의 시차를 구한 후에 3D 입체 영상을 생성한다. 성능 분석 결과, 클라이언트에서 서버로 전송하는 전송시간은 약 0.05초가 소요되며, 4채널 16개의 카메라로부터 2D 영상을 조합하여 3D 입체 영상을 생성하는 알고리즘에 소요되는 시간은 약 0.84초가 소요된다. 이를 통해 실시간으로 다시점 및 다중 클러스터 환경에서 3D 입체 영상을 생성하는 효율적인 시스템임을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.216-227
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• 2022

MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 6자유도(DoF: degrees of freedom)를 제공하는 몰입형 비디오의 표준화 프로젝트를 진행 중에 있다. MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술에서는 사용자에게 움직임 시차(parallax)를 제공하기 위해 취득한 다수의 영상을 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(depth map-based image rendering, DIBR)을 바탕으로 임의의 사용자 시점의 뷰를 렌더링하게 된다. 현재 MIV에서는 효율적인 부호화를 위한 기술들이 많이 논의된 바 있지만, 전송 측면에 대해서는 여전히 논의가 필요하다. 본 논문은 사용자 시점에 적응적인 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 품질 할당 기법을 제안한다. 현재 MIV에서 지원하고 있는 그룹 분할 기법을 통하여 독립적으로 전송, 복원이 가능한 시점 그룹 단위를 생성하여 이를 사용자 시점에 기반한 품질 할당 기법을 통해 효율적인 전송이 가능하도록 한다. 제안하는 적응적 전송 기법은 Test Model for Immersive Video (TMIV) 시험모델을 통해 구현되었으며, 주어진 합성 시점 위치에 따라 렌더링 과정에서의 기여도를 그룹별로 계산하고 우선 시점 그룹을 판단하여 고품질로 전송한다. 사용자 시점에 대한 렌더링 비교 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 TMIV 대비 PSNR 지표에서 평균 17.0%, IV-PSNR 지표에서 14.6%의 BD-rate 감소율을 보여 효율적인 전송이 가능함을 보였다.