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.
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.
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.
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.
기후, 경영, 경제 등 여러 분야의 회귀분석에서 설명변수가 반응변수에 일정 시차를 두고 영향을 미치는 경우들이 많다. 하지만 지금까지 대부분의 회귀분석은 설명변수가 반응변수에 즉각적으로 영향을 미치는 경우만을 가정하고 있으며, 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 탐색하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그러나 보다 정확한 회귀분석을 위해서는 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문은 회귀분석 데이터가 주어졌을 때 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 딥러닝 모델은 설명변수의 과거 값들 중 어떤 값이 현재 반응변수에 가장 큰 영향을 미치는지를 노드 간 가중치로 표현하고, 회귀모델의 오차를 최소화하는 가중치를 탐색한다. 훈련이 끝나면 이 가중치들을 사용하여 각 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악한다. 실험을 통해 제안 방법은 시차를 고려하지 않는 기존 회귀모델에 비해 시차까지 고려함으로써 오차가 1/100 수준에 불과한 더 정확한 회귀모델을 찾을 수 있음을 확인하였다.
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.
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.
스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.
본 논문은 복수의 피의자가 존재하는 경우 시차 제안을 통해 유죄인정감형제도의 효과를 긍정적으로 유도할 수 있음을 보였다. 시차 제안의 가능성으로 인해 피의자에게 제시되는 양형 감량이 최소화될 수 있음이 제시되었고, 모든 피의자가 유죄를 인정하게 되는 균형점 이외의 해가 존재함을 증명하였다. 시차 제안의 허용으로 인해 검사는 보다 높은 수준의 협상력을 지니게 되며, 이를 통해 피의자에게 엄정한 양형을 부여함으로써 사회후생을 증가시킬 수 있게 된다.
본 논문에서는 심리학 생리학적 지식을 기초로 하여 좌우 망막을 양안 입체시로 대응시켜 얻은 2매의 화상으로부터 깊이 정보를 추출하는 신경회로 모델을 제안하고 3차원 표면의 복원법을 검토한다. 화상의 특징을 근거로 하여 시차를 추출할 경우, 경계 부분에 유사한 특징이 반복된다면 경우 올바른 깊이 정보를 검출할 수 없다. 본 논문에서 제안된 신경회로 모델은 시차의 추출, 시차의 통합, 시차의 보간에 의하여 시차를 결정한다. 또한, 깊이 정보를 보간하여 3차원 형상을 복원하고 그 복원된 3차원 형상에 좌입력 화상을 투영하여 3차원 표면을 복원하는 법을 제안하고, 실험을 통하여 시차 추출 시간을 대폭 줄일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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