본 논문에서는 고품질의 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 교정방법으로, 베이지안 접근방식을 적용한 사진측량기반의 강인 편위수정 기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반의 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위한 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 일반적인 상대표정 알고리즘과 컴퓨터비전분야의 8점 알고리즘 및 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며, 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안 알고리즘의 높은 정확도와 여러 오차요인들에 대한 강인성, 그리고 최소화된 영상변형의 결과를 보여주었다.
스티칭 기술은 고화질의 360 VR 영상을 제작하는 과정에서 가장 중요한 요소 기술들 중의 하나이다. 스티칭 기술의 성능을 저하시키는 원인들에는 특징점 추출 과정의 오류, seam finding 과정에서 사용되는 마스크의 왜곡으로 발생하는 오류, 각 영상들의 밝기 보상 오류 등 다양한 원인들이 존재한다. 본 논문에서는 합성되는 각 영상들 간의 시차(View Disparity)가 존재함으로써 스티칭 성능이 저하되는 현상을 분석하고, 이 문제를 해결하기 위해 이음부 탐색(seam finding)의 전처리 과정에서 사용되는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 통해 기존 방법보다 개선된 마스크들을 제작하여 효율적인 이음부 탐색(seam finding)이 수행되도록 하고, 그 결과 개선된 화질을 갖는 360 VR 영상을 얻을 수 있음을 설명한다. 본 논문에서 실시된 다양한 실험들을 통해, 제안된 기술이 시차 왜곡이 존재하는 영상 신호들을 합성하는 과정에 효율적이면서 동작 복잡도도 높지 않음을 보이고 있다.
최근 VR (Virtual Reality) 기술이 주목받기 시작하면서 생동감 넘치는 VR 컨텐츠를 볼 수 있는 360° 파노라마 영상이 많은 관심을 받고 있다. 이미지 스티칭 기술은 360° 파노라마 영상을 제작하는데 주요한 기술로서 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적인 스티칭 알고리즘은 특징점 기반 이미지 스티칭을 기반으로 한다. 하지만 기존의 특징점 기반 이미지 스티칭 방법들은 특징점에 크게 영향을 받는다는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 딥러닝 기반의 이미지 스티칭 기술들이 연구되고 있지만 이미지 간의 겹치는 영역이 거의 없거나 큰 시차가 존재할 때 여전히 많은 문제점이 존재한다. 또한 실제 환경에서는 라벨링 된 정답 파노라마 영상을 얻을 수 없으므로 완전한 지도학습에 한계가 존재한다. 따라서 자율주행분야에 많이 이용되는 칼라(Carla) 시뮬레이터를 통해 카메라 센터가 다른 3개의 fisheye 이미지와 그에 대응되는 정답 영상을 제작하였다. 우리는 제작한 fisheye 영상으로360° 파노라마 영상을 만드는 이미지 스티칭 모델을 제안한다. 최종 실험 결과로는 실제 환경과 비슷하게 구성한 가상의 데이터 세트로 다양한 환경과 큰 시차에도 강인한 스티칭 결과를 검증한다.
최근 3DTV 등의 3D 디스플레이의 공급으로 기존의 입체 콘텐츠뿐만 아니라, 일반 2D 영상도 자동적으로 입체 콘텐츠로 변환하여 3D로 시청할 수 있다. 이러한 콘텐츠를 시청할 때에 주로 사용하는 3D 디스플레이에는 자체적인 UI를 내장하고 있는데, 입체 모드에서의 이러한 UI를 3D로 변환하여 사용할 수 있는 3D UI기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는, 3D UI의 관심도 증가에 따라 좀 더 편리하고 이해도가 높은 3D UI의 개발 방법에 대하여 제안한다. Directshow를 이용하여, 문자와 UI 배경을 합성한다. 여기에 UI의 투명도, 시차, 밝기 등을 조절 가능하게 하여 사용자의 편의에 따라 선택할 수 있게 한다. 사전에 입체로 제작된 실험 영상을 실행하여 그 위에 메뉴 화면, 메뉴 글씨 등을 띄워 입체감 있는 3D UI를 제작, 증강을 체험할 수 있는 3D UI 플레이어를 구현한다.
변이영상은 두 스테레오 영상의 시차에 의해 발생하는 각 화소의 변위를 수록한 영상이다. 이 영상은 깊이영상을 생성하여 시점 간 가상영상을 생성하는데 사용된다. 따라서 변이영상은 다시점 비디오 서비스와 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 유일성(uniqueness)제약과 순차성(ordering) 제약을 사용하여 기준영상과 참조영상 사이의 관계를 이용하여 생성한 변이 공간 영상(DSI : disparity space image)으로부터 비용 행렬을 계산하여 최적의 변이 경로를 찾아가는 다이내믹 프로그래밍을 분석 하였다. 다이내믹 프로그래밍은 정밀한 변이 맵을 얻을 수 있고, 다른 방식들에 비해 연산 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있지만, 영상의 화소값의 변화가 없는 영역에서 이전의 경로를 계속 유지하려는 성질에 때문에 발생 하는 오류확산과 가려진 (occluded) 영역에 의한 오차로 인해 정확한 경로를 찾을 수 없는 경우가 빈번히 발생 하여 에러율이 높아지는 단점을 가지고 있다. 이러한 이론을 토대로 기존의 기법들에 비하여 정확도가 우수한 기법들을 제안하였다. 개선된 역 추적 과정을 이용하여 기존의 다이내믹 프로그래밍 기반의 스테레오 정합 기법들보다 우수성이 뛰어난 결과들을 나타내었다.
본 논문에서는 스테레오스코픽 디스플레이에 사용되는 스테레오 영상의 피로도를 분석하여 스테레오 영상의 시청 및 제작에 응용될 수 있는 시스템을 제안한다. 스테레오 영상의 피로도는 스테레오 영상의 시청 및 제작 시 영상의 품질을 향상시키기 위해 고려해야 할 가장 중요한 요소이나, 현재 이에 관한 국제 표준이 정해지지 않아 디스플레이 및 스테레오 영상 제작자마다 다른 기준으로 피로도를 분석하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시청자의 신체적 특성, 디스플레이 장치의 크기, 시청거리, 영상의 특성 등 시청자의 피로도에 영향을 미치는 모든 요소를 종합적으로 고려한 실용적인 피로도 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 피로도 분석 시스템은 The zone of comfortness 와 peak signal to noise ratio (PSNR) estimation 기술을 응용하여 영상의 시차(disparity), PSNR, 디스플레이 크기, 시청거리, 시청자의 양안 거리로부터 수렴-조절 불일치 (vergenceaccommodation conflict)와 양안 입사 자극 불일치 정도를 추정해 스테레오 영상의 피로도를 계산한다. 제안하는 시스템을 통하여 스테레오스코픽 디스플레이 장치에서 영상과 시청자 특성을 고려한 최적의 시청환경을 시청자에게 제안할 수 있으며, 스테레오 영상 제작에 있어 목표 시청 환경에 대해 피로도를 최소화할 수 있는 영상의 제작 등의 응용이 가능하다.
3차원 영상이 유발하는 입체 시각 피로를 이해하기 위해서는 이미 제작된 콘텐츠가 유발하는 시각피로 뿐 아니라 영상이 생성되는 촬영 시점에 영상을 결정하는 카메라 파라미터가 시각피로에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 카메라 파라미터인 회전 오차, 촬영 거리, 수렴 조건이 입체 시각 피로에 미치는 영향을 검증하고 모형화 하였다. 연구 결과 회전 오차, 촬영 거리, 수렴 조건이 모두 입체 시각 피로에 영향을 미치며 특히 카메라 오정렬 관련 파라미터인 회전 오차는 상대적으로 낮은 화면 시차에서 입체 시각 피로에 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 좌우 해상도가 서로 다른 융합형 3DTV 시스템에서 합성된 3D 영상의 화질을 개선하는 방법인 조건부 대체 알고리듬에 적용하기 위한 비트율 제어기법을 제안한다. 조건부 대체 알고리듬에서는 쿼드트리 형태의 가변크기 블록마다 좌우 영상간의 양안시차 정보를 활용하되, 이 정보의 전송을 위해서 부가적인 대역폭이 요구되기 때문에 전송 대역폭의 상황에 따라 부가 정보의 양을 효율적으로 조절할 필요가 있다. 이를 위해 비용함수를 정의하고 가중치를 적용하여 최적의 모드를 결정하는 방법을 제안한다.
스테레오 정합은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상으로부터 객체의 깊이값을 예측한다. 이 방법은 객체가 카메라로 부터 멀리 떨어질수록 두 시점 사이에 큰 변위차를 갖는 양안시차 특성을 이용해 깊이값을 구한다. 일반적으로 스테레오 정합은 촬영한 두 영상의 조명 변화 및 노출 정도가 같다는 조건으로 수행된다. 하지만 실내 또는 실외에서 실제로 영상을 촬영하면 조명 및 햇빛의 위치 그리고 카메라의 특성에 따라 촬영된 스테레오 영상의 밝기가 서로 달라지는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 두 영상의 밝기차를 고려하지 않고 스테레오 정합을 하게 되면 정확한 깊이값을 예측하기 어렵다. 이러한 문제를 개선하기 위해 조명 변화에 강인한 ANCC (Adaptive Normalized Cross Correlation)가 제안되었다. 이 방법은 영상 속 화소들의 색상 모델을 이용해 조명변화의 영향을 받는 요소들을 제거함으로써 다양한 밝기변화 속에서도 안정적으로 스테레오 정합을 수행할 수 있도록 한다. 하지만 ANCC는 수행과정에서 각 화소마다 양방향 필터 (Bilateral Filter)가 적용되는 등 높은 복잡도를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ANCC 보다 복잡도가 낮으면서 밝기변화에도 안정적인 정합 결과를 갖기 위해 Census 변환의 이진 정보를 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다.
MPEG-21의 주요 요소 중 하나인 Digital Item Adaptation(DIA)은 사용자 선호도(User Preferences) 및 터미널 능력(Terminal Capabilities)에 따라 적응 변환된 디지털 아이템(digital item)을 제공한다. 본 논문은 MPEG-21 프레임워크에서 입체 영상 디지털 아이템의 적응을 구현하는 DIA 테스트베드의 구현을 목적으로 한다. 사용자 선호도에는 입체시차 종류, 깊이 범위, 지연 영상 간격 등이 있다. 터미널 능력으로는 코덱, 입체 랜더링 포맷, 디스플레이 타입 등이 있다. 상기 기술자들은 DIA 서버로 전송되어 적응된 입체영상이 생성되머, 또한 변환된 입체영상 DI는 사용자의 요구에 따라 MPEG-2 또는 MPEG-4로 엔코딩되어 전송된다. 클라이언트는 DIA 서버에서 전송되는 입체영상 DI를 받아 디코딩 한 후 디스플레이 하게 된다. 서버의 DIA는 입체 DI의 실시간 전송을 위하여 RTP와 RTSP를 사용하여 전송한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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