본 논문에서는 객체 검출을 위한 지면가정에 기반한 스테레오 시차영상의 획득방법을 제안한다 지면과 좌우 영상간의 호모그라피를 사용하여 정합비용을 정의하고 지면기준의 시차에 대해서 4방향의 정합비용을 집계하여 시차를 결정한다. 또한 획득된 시차영상에서 나타나는 정합오류들은 중간값 필터와 연결성분 분석을 통하여 제거하고 이를 이진화하여 객체의 검출에 활용한다. 영상평면과 평행한 평면을 기준으로한 기존의 시차정합방법과는 달리 지면보다 아래에 대한 정합 비용이 고려되지 않으며 시차영상으로부터 거리 영상을 획득하여 처리하는 과정을 거치기 전에 객체를 검출할 수 있다는 장점이 있다.
스테레오스코픽 3D 입체영상은 좌/우 영상의 시차(視差)를 이용하여 시청자로 하여금 2D 영상에서 느낄 수 없었던 가상의 입체감을 느낄 수 있도록 한다. 이러한 가상의 입체감은 주로 좌/우 영상의 수평시차를 통해서 구현되며, 수평시차의 많고 적음에 의하여 피사체의 원근(遠近)이 조절된다. 시차가 지나치게 작을 경우 3D 입체영상은 2D와 다를 바 없이 평면으로 보이거나, 피사체의 볼륨감이 사라져서 종이인형들이 단순히 층을 나뉘어서 배열된 것처럼 보이게 된다. 반대로 시차가 지나치게 클 경우 좌/우 영상은 하나로 융합되어 입체감을 형성하지 못하고 이중상으로 관측되게 된다. 이렇듯 3D 입체영상에서 수평시 차의 크기는 핵심적인 기능을 수행하고 있음에도, 프로그램 제작시 적절한 시차를 결정하는 판단기준이 부족하며 최대 시차에 대한 기준도 모호하여, 촬영자나 컴퓨터 그래픽스 작업자의 감(感)에 의하여 입체영상 콘텐츠 제작이 이루어지고 있어, 고품질 3D 영상 제작의 장애요인이 되고 있다. 본 논문에서는 NPP(Native Pixel Parallax) 계산을 바탕으로 입체영상의 시차는 스크린 크기별로 달라질 수 있음을 살펴보고, 좌/우 영상의 시차가 가상깊이로 환산되는 과정을 분석하여, 3D 방송에 적합한 최대 시차를 제안하고자 한다.
최근 Panorama와 360도 영상이 대표되는 몰입형(Immersive) 미디어 콘텐츠의 사용이 증가하고 있다. 몰입형 영상 콘텐츠는 사용자에게 현장감을 제공해야 하지만, 촬영 카메라 간의 시차(Parallax)로 인해 영상 콘텐츠에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 해당 영상 콘텐츠의 제작 기술인 영상 스티칭의 높은 정확도가 요구되고 있다. 지금까지 스티칭 영상의 시차 왜곡을 줄이기 위하여 다중 호모그래피 추정 방법과 Seam Optimization 방법이 제안되었지만, 영상 내 사물 배치에 따라 기술 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 Mask R-CNN을 활용하여 사물을 세그먼트화하고, 사물의 종류에 따라 각각 다른 가중치 적용을 통해 시차 왜곡을 방지하며, 영상 내 사물의 배치에 따라 시차 왜곡이 발생할 상황에서는 사용자의 인지 중요도가 낮은 사물로 시차 왜곡을 유도하는 영상 스티칭 방법을 제안한다.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.
스테레오 영상으로부터 3차원 구조를 복원하기 위해서는 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성해야 한다. 시차맵 생성을 위해서는 정합비용을 계산하고, 집성한 후에 시차를 계산하는 절차로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 세그멘테이션을 한 후에 세그멘테이션 별로 평균을 내어 객체간의 구분을 명확히 한다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 화소들에 대해서도 시차를 계산해야 하는데 본 논문에서는 간단하게 인접 화소의 값을 복사하는 방법으로 홀을 메우는 방법을 제안한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험 결과들은 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 시차맵 생성 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 좀더 안정적이고 다양한 컴퓨터 비전 시스템응용에 적용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 스테레오 기반 비디오 압축 전송 시스템을 위하여 시차영상을 추정하고 표현하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 기존에는 스테레오 영상 전송을 위하여 시차영상을 화소 단위나 블록단위로 구하는 방법이 사용되었다. 화소 단위 시차추정은 정확도는 높으나 전송시 많은 비트를 발생시키는 반면, 블록단위 시차 추정은 정보량을 줄일 수 있으나 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 경계부분을 두 개의 영역으로 나누고 시차정보를 주변 것으로 대치함으로써 블록단위의 방법과 거의 같은 정보량을 갖으면서 경계부분에서 보다 정확한 시차정보를 표현하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 블록의 형태를 분류하기 위하여 누적 히스토그램을 특징으로 하는 신경망을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 경계블록을 다수 포함한 영상에서는 블록단위의 시차표현 방법보다 효과적임을 실제 영상 분석을 통하여 증명하였다.
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.
시청 피로 정도는 3차원 디스플레이의 성능을 평가할 수 있는 여러 요소 중 하나이다. 3차원 디스플레이의 시청 피로도를 개선하기 위한 많은 연구 중 시차 조정 방법은 3차원 영상의 시차를 적절한 분포를 가지도록 하는 간단한 방법으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시차 장벽 방식의 오토스테레오스코픽 3차원 디스플레이에서 시차 분포가 시청 피로에 미치는 영향을 기반으로 수평 영상 이동 방식을 이용하여 시차 조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Speeded-Up Robust Feature(SURF)를 이용하여 3차원 영상의 시차 분포를 구하고, 이전 연구를 통해 구한 시차 분포가 시청 피로에 미치는 영향을 토대로 시차 조정 정도를 결정하고 3차원 영상의 시차를 조정한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위하여, 우리는 실제 제작된 시차 장벽 방식의 오토스테레오스코픽 3차원 디스플레이를 사용하여 최적 시청 거리에서 주관 평가를 실시한다. 실험 결과는 다양한 시차 분포를 가지는 3차원 영상에 대하여 제안 방법을 적용 한 후 시청 피로 정도가 감소함을 보여준다.
카메라 간격, 정렬 방법 그리고 검출기의 분해능은 관찰자가 재생된 입체영상의 깊이감을 인지할 시 발생하는 깊이감 왜곡의 주된 요인들이다. 스테레오 카메라를 사용하여 시차영상을 획득할 시 고려해야 할 요소는 물체거리의 변화에 따른 상거리의 변화이다. 상거리의 변화는 시차영상 내 시차량 변화를 야기하며, 재생시 관찰자에게 왜곡된 깊이감을 제공한다. 본 논문은 상거리 변화에 따른 시차영상 내 시차량 변화 및 이로부터 야기되는 깊이감 왜곡을 정량적으로 분석하여, 상거리 변화가 깊이감 왜곡을 발생시키는 또 다른 주된 요인이 될 수 있음을 증명 하는데 연구의 초점을 두었다.
본 논문에서는 기존의 집적영상에서 요소 영상을 변형하여 수평시차만을 갖는 새로운 집적영상 기법을 제시하고 광학적으로 구현하였다. 즉, 기존 방식으로 픽업된 2차원 요소 영상에서 한 열의 수평 요소 영상을 수직방향으로 확대하여 전체 요소 영상을 얻고 이를 통해 3차원 입체 영상을 재현하게 된다. 제시하는 수평시차 기반의 집적영상 기법은 수직시차가 제거되어 전송을 위한 요소 영상의 정보량을 크게 줄일 수 있다. 제시된 방식의 유용성을 보이기 위하여 광학적 구현 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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