입체영상의 부호화 및 전송 기술은 제한된 전송 채널에서 입체영상 정보의 전송에 필수적 인 기술로 입체영상 매체를 이용한 정보통신 서비스 분야에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 시차정보를 이용하여 입체영상을 압축하고 MPEG-2의 스케일러빌리티 (scalability)를 이 용하여 전송하는 기법을 제안한다. 왼쪽 영상은 기본계층에, 오른쪽 영상은 고위계층에 각각 대웅하고 고위계층은 좌우영상의 시차정보와 고위계층간의 예측정보를 포함한다. 또한, 본 논문에서는 시차정보 탐색시간을 줄이기 위해 이전 입체영상 쌍으로부터 탐색한 시차정보를 이용하여 다음 입체영상 쌍의 시차정보를 예측하는 방법을 제안하고, 전송율 제어는 MPEG-2 TM6에서 제안한 방법을 사용한다. 실험 결과 제안한 탐색 방법을 사용한 경우 전체 코딩 시간이 기존의 전역 탐색 방법을 사용한 경우에 비해 현저히 단축되고 목표한 전송율에 도달됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 입체영상을 시청할 때 흔히 발생할 수 있는 시각 피로를 최소화하기 위한 시차 보정 기술을 제안한다. 시각 피로는 3차원 TV의 상용화에 있어 반드시 풀어야 할 문제이다. 본 논문에서 제안하는 시차 보정 기술은 좌, 우 입체카메라의 기하학적 분석을 통하여 영상의 깊이감을 조정하는 수평시차 보정과 특징 정합 기반의 수직시차 보정으로 구성된다. 기존의 시차 보정은 주로 입체영상 카메라의 기하적 관계를 캘리브레이션(calibration) 과정을 거쳐 구하고 그 결과값을 이용하였다. 그러나 캘리브레이션의 오류로 인한 시차의 오차가 여전히 발생하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 수평시차는 입체카메라의 캘리브레이션 정보를 사용하는 반면 수직시차는 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘을 사용하여 수직시차의 오차를 최소화하였다. 유사한 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘과의 비교를 통하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다.
본 논문에서 우리는 추정된 시차지도에서 가려짐 영역의 시차를 교정하는 새로운 스무딩 필터인 가려짐 패턴 (occluding patterns)을 제안한다. 영상은 몇 개의 계층으로 구성되어 있고, 각각의 계층은 유사한 시차를 나타낸다. 그리고 추정된 시차들은 가려짐 영역의 경계 주변에서 특정한 방향성을 갖고 분포하며, 이러한 시차 분포의 방향성은 좌우 시차지도에 대해서 서로반대이다. 그러나 평균값 필터 또는 중간값 필터와 같은 기존의 스무딩 필터는 이러한 시차의 분포 특성을 고려하지 않고 스무딩을 수행하기 때문에 오차는 줄일 수 있으나, 교정된 시차의 정확성은 보장되지 않았다. 이와 반대로, 본 논문에서 제안하는 가려짐 패턴은 좌우 영상에서 각각 추정된 시차지도에 대해서 가려짐 영역이 발생하는 특성과 가려짐 영역에서의 시차 분포 특성을 함께 고려하여 정확하게 가려짐 영역의 시차를 교정한다. 본 논문에서 제안한 가려짐 패턴은 다양한 실험 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 기존의 스무딩 방법에 비해서 정확하게 시차를 교정하는 것을 확인하였다.
스테레오 정합(stereo matching) 기술은 주어진 두 영상에서 동일한 물체의 영상점이 어떤 위치 관계를 가지고 있는지를 결정하는 기술이다. 본 논문에서는 영상 특징점에 대해 스테레오 위치관계를 결정하는 새로운 스테레오 특징점 정합(stereo feature matching) 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 주어진 스테레오 영상에서 FAST 추출기를 이용하여 특징점을 추출하고, 특징점 벡터들의 정보들을 내부에 포함하는 특징창(feature window)이라는 공간을 정의하여 스테레오 정합의 성능을 향상한다. 제안하는 방법은 표준 영상에 추출된 특징점들에 대해 특징창을 생성하고, 참조 영상에서 표준 영상의 특징창과 가장 유사한 특징창을 탐색 및 결정한 다음, 결정된 두 개의 특징창 내부의 특징점들의 시차관계는 특징링크(feature link)를 생성하여 시차를 결정한다. 만약, 이 과정에서 시차가 결정되지 않은 특징점들이 있다면, 특징창 내의 결정된 시차 정보를 이용하여 시차 값을 보간한다. 마지막으로, 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 결과 영상과 정답 영상의 시차를 비교하여 정합 정확성과 수행시간을 비교하였다. 또한, 기존의 특징점 기반 스테레오 정합 방법들과 제안하는 방법의 성능을 비교 및 분석하였다.
본 논문에서는 영상 내 객체들의 운동시차를 이용하여 실시간으로 2차원 영상을 입체 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 입체 영상 변환 알고리즘은 영상 내 객체 분할, 운동시차를 이용한 운동 객체 검출, 시차 처리를 이용하여 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환 알고리즘의 성능 평가를 위해 좌안과 우안 영상의 절대 차이 영상을 이용하여 기존의 MTD 방식과 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 운동 방향 및 속도에 상관없이 다양한 영상원에 대해 실시간 입체 영상 변환이 가능하다. 입체 영상 변환 장치는 VHDL로 설계하였으며, FPGA 테스트 보드 구현을 통해 성능 및 기능을 검증하였다.
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.
영상을 입체적으로 보는 방법에는 안경을 이용한 편광 방식과 시분할 방식, 안경이 필요 없는 패럴랙스 베리어, 렌티큘러, 다시점 방식 그리고 완전 3차원 방법들이 있다. 그 중에서도 안경을 이용하여 가장 쉽게 제작이 가능하고, 비용이 저렴한 애너그리프(Anaglyph) 방법이 흔히 사용된다. 애너그리프 영상을 생성하는 방법에도 여러 가지가 존재하고 최근까지 눈에 피로를 적게 하면서 입체감을 최대한 표현할 수 있는 영상을 생성하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시키기 위하여 새로운 애너그리프 영상 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 맵과 양안시차를 계산하여 가장 입체감 있는 애너그리프 영상을 생성 하는 방법이다. 깊이 맵의 계산을 통해 얻은 변이 정보와 실험적으로 계산한 사람 눈의 양안시차를 좌측 영상에 적용한다. 좌측 영상과 우측 영상을 최적화된 색상혼합방법을 사용하여 합성하면 제안한 방식의 애너그리프 영상이 생성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 초점을 고려하지 않는 애너그리프 방식의 문제점을 깊이 맵을 이용하여 해결할 수 있고 또한 양안시차를 고려하고 최적화된 색상혼합을 사용하기 때문에 눈에 피로가 적어진다.
평판 디스플레이 장치에서 입체 영상을 느낄 수 있도록 시차 장벽 혹은 렌티큘러 방식의 입체디스플레이 장치가 개발되었다. 이 디스플레이 장치를 통하여 입체 영상을 볼 수 있도록 하기 위해서는 디스플레이 장치에 출력되는 영상이 다중 시점에서 촬영한 영상으로부터 여러 부표본화 방법을 통하여 하나의 영상으로 재생성하여야 한다. 기존에 많은 부표본화 방법들은 크로스 토크를 줄이기 위한 노력을 많이 하였다. 본 논문에서는 이와 다르게 시차 장벽 기반의 입체 디스플레이 장치를 제조하는 과정에서 발생할 수 있는 시차 장벽의 오정렬에 대한 문제를 다루고자 한다. 사선형 시차 장벽 기반의 입체 디스플레이 장치에 사용자의 위치와 상관없이 입체적으로 보일 수 있도록 하기 위하여 시차 장벽의 기울기와 개구부의 크기, 디스플레이 장치와 사용자간의 거리를 고려하여 다중 시점에서 획득된 영상을 상호 배치하여 하나의 다중 시점 영상으로 생성하는 방법을 제안한다.
좌우 해상도가 차이나는 융합형 3DTV의 화질을 개선하기 위한 기법으로써 두 영상간의 양안시차 정보를 활용하는 조건부 대체 알고리즘이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 정밀도가 조건부 대체 알고리즘에 미치는 영향을 살펴보기 위해 양안시차 벡터 추정에 사용되는 좌영상의 해상도에 따른 알고리즘의 성능을 비교한 실험결과를 제시하였다. 높은 해상도의 좌영상을 사용하여 양안시차 벡터의 정밀도가 높아질수록 확장된 우영상의 객관적 화질 및 합성된 3D영상의 자연스러운 입체감이 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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