영상을 취득한 후 다양한 응용프로그램으로 확장이 가능한 4 차원 light field 영상은 일반적인 2 차원 공간 (spatial) 영역과 추가적인 2 차원 각 (angular) 영역으로 구성된다. 그러나 이러한 4 차원 light field 영상을 2 차원 CMOS 센서로 취득하므로 이에 따른 해상도 제약이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 4 차원 light field 영상이 가지는 해상도 제약 조건을 해결하기 위하여, 4 차원 light field 영상에 적합한 학습 기반 (learning-based) 초해상도 (superresolution) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 공간영역 해상도 그리고 각영역의 해상도를 각각 2 배 향상시킨다. 실험에 사용되는 영상은 상용 light field 카메라인 Lytro 에서 취득하며, 기존의 선형 보간 기법인 bicubic 기법과의 비교를 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.
몰입도가 높은 가시화 기법 중 하나인 입체 영상은 차세대 미디어의 표준으로 최근 크게 주목 받고 있다. 그러나 일반 2차원 영상과는 달리 입체 영상은 3차원의 기하정보가 존재해야만 영상을 생성하는 것이 가능하다. 따라서 3차원의 기하정보가 존재하지 않는 2차원 영상을 이용한 입체 영상의 저작은 매우 어려운 문제이다. 본 논문은 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 단안 영상으로부터 입체 영상을 생성하기 위한 입체 영상 저작 도구를 제안한다. 이를 위해 입력된 영상에서 사영 기하 정보를 사용하여 깊이 정보를 추론함으로써 3차원 환경을 구성하는 전역 깊이 정보 추출 방법과 영상 내에 존재하는 사물의 정확한 깊이 정보로 수정하기 위한 부분 깊이 정보 수정 방법을 제안한다. 또한, 추출한 깊이 정보로부터 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위한 대화식 입체 영상 미리 보기 기능을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 2차원 영상 저작 도구인 포토샵의 플러그인으로 구현함으로써 범용성을 높였다.
도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.
본 논문에서는 렌즈 배열에 의한 대용량의 3차원 집적 영상을 활용하기 위한 효율적인 압축 방법을 제안한다. 기존의 정지영상 압축 기법은 각 요소 영상간의 상관도를 적절하게 제거하지 못하여 압축 효율 및 화질 측면에서 낮은 성능을 보인다. 또한, 각 요소 영상을 1차원 스캔방법에 의해 분리하여 동영상 압축기법을 이용할 경우 요소 영상간 상관도를 효과적으로 제거하는 데 한계가 있다. 제안하는 방식에서는 2차원 참조기법에 의해 각 요소 영상을 분리하고, 이를 H.264/AVC의 다중 프레임 참조 기법을 이용하여 효과적으로 압축한다. 제안하는 2차원 참조 기법은 요소 영상의 수직, 수평 및 대각 방향의 상관도에 따라 최적의 참조 영상을 선택할 수 있어 가장 좋은 압축성능을 나타낸다. 실험 결과는 정지 영상 압축 방법에 비해 요소 영상을 분리하는 방법이 압축 성능을 향상시킴을 보이고, 제안하는 2차원 참조 기법이 1차원 스캔 방식에 비해 주관적 화질 및 객관적 성능에 있어 뛰어남을 보인다.
집적 영상 기술에서 재생되는 3차원 영상은 요소 영상의 해상도에 비례하기 때문에 고해상도의 3차원 영상을 얻기 위해서 요소 영상의 정보량이 급격히 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해서 핀홀 모델 기반의 새로운 1차원 집적 영상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 새로운 형태의 1차원 요소 영상을 제공하며, 이 요소 영상은 기존의 2차원 요소 영상에서 핀홀 모델을 적용하여 각각의 요소 영상에 대해서 수평 픽셀 라인을 선택하고 확대하여 만들고 지며, 이를 3차원 영상의 재생에 사용하였다. 제안하는 기법은 수직시차를 제거함으로써 요소영상의 정보량을 상당히 감소시킬 수 있다. 제안하는 방법 유용함을 보이기 위해서 광학적 실험을 수행하고, 그 결과를 보고한다.
3차원 영상 처리 기술과 3차원 디스플레이의 발전은 3차원 영상 시장의 빠른 발전을 가져왔고 차세대 방송 기술로 큰 관심을 받고 있다. 하지만 3차원 영상은 시청할 때 눈의 피로, 어지럼증과 같은 현상이 일어날 수 있으며, 왜곡된 3차원 영상이 인체에 해로운 영향을 미칠 수도 있다. 이는 3차원 영상 산업의 활성화를 위해서 가장 시급히 해결되어야 할 문제이다. 현재 3차원 디스플레이는 스테레오 방식과 함께 1view 1depth 다시점 방식이 개발되었다. 특히 1view 1depth 다시점 디스플레이에서 깊이 영상의 공간적/시간적으로 복잡한 정도는 피로감을 일으키는 주요 요소이며 이는 1view 1depth 영상을 통해 직접 연구할 수 있다. 본 논문에서는 1view 1depth 디스플레이에서 주관적인 피로도와 큰 상관도를 가지는 깊이 영상의 특성 측정 방법을 제안한다. 1view 1depth 디스플레이에서 view 영상은 양호한 화질을 가정하였으며 피로감에 큰 영향을 미치는 깊이 영상 정보만 사용하여 공간적, 시간적인 특성을 분석한다. 공간적 복잡도는 각 프레임에 대하여 깊이 영상 내 화소 값의 분산 값을 취하여 공간적으로 깊이 값의 분포와 구조의 복잡한 정도를 측정하고, 시간적 복잡도는 연속적인 프레임에 대하여 동일한 화소위치에서 화소 값 차이의 분산 값을 사용한다. 또한 공간적/시간적 평균값의 측정하여 피로감에 영향을 주는 요인으로 사용하였다. 결과적으로 측정한 값들을 바탕으로 주관적인 피로도 평가와 유사성을 가지도록 모델링하여 3차원 영상의 피로도를 예측한다.
2차원 이미지는 오래전부터 발전되어온 훌륭한 표현 방법 중 한가지 이다. 하지만 단순한 2차원 이미지만을 가지고 보정과 편집을 통해 다양한 효과를 표현하는데 있어 여러 가지 한계가 있다. 본 논문에서는 2차원의 평면 이미지인 나비와 춘란의 이미지를 사용하여 나비의 날개짓과 춘란의 생장을 표현함으로써 단순한 2차원 평면 이미지를 사용하여 3차원 공간상에서 움직임과 동적인 느낌을 강조한 3차원 영상 제작기법을 구현하고자 한다. 이러한 영상제작기법은 동적인 효과를 가진 고품질의 영상을 쉽게 제작할 수 있기 때문에 개인 뿐만 아니라 전문 방송과 영상 매체에 효율적으로 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
컴퓨터를 쓰면 연속절단면 영상을 쌓아서 3차원 영상으로 재구성한 다음에 3차원 영상을 잘라 볼 수 있고 3차원 영상의 일부를 골라서 돌려 볼 수 있다[1,2]. 이처럼 사람 몸의 연속절단면 영상과 3차원 영상이 있으면 의과대학 학생과 일반인이 의학을 공부하는 데 도움이 된다(그림 1,2)[1-8,9].
초음파 영상의 3차원 구성은 기존의 2차원 영상에서는 얻을 수 없었던 결함의 깊이, 방향성 등의 정보를 획득할 수 있기 때문에 최근에 이에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 연구에서는 SAM(Scanning Acoustic Micro-scope)의 각 스펙트럼(angular spectrum) 접근법을 사용하여 물체에서의 3차원 영상 구현 이론에 대해서 연구하였다. 이러한 방법은 초음파 트랜스듀서를 디포커싱 시키면서 얻어진 2차원영상 정보를 이용하여 3차원으로 구성하는 방법이다. 실험에서는 알루미늄 원형 시료를 사용하였고, V(z)이론을 이용하여 산란된 신호에서의 영상을 구현하는 데 초점을 두었다. 모의 실험을 통하여 피사체 중심에 대해서 $70^\circ$ 범위 내에서 반사형 초음파 현미경으로 영상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다. 중심주파수가 5MHz이고 대역폭이 $35\%$인 트랜스듀서를 사용하여 원형 시료의 중심부에서의 영상을 얻어내었다
본 논문에서는 스마트폰에서 한 장의 깊이 영상을 이용하여 내용기반 3 차원 모델 검색 기법을 범용적으로 수행하기 위한 깊이 영상 전처리 기법을 제안한다. 우선 모바일 증강현실 플랫폼 중 하나인 Vuforia 를 이용하여 다수의 영상 취득과 동시에 스마트폰 카메라의 외부 인자들을 추정한다. 그 후 취득된 영상과 외부 인자들을 이용하여 Multi-View Stereo 기법을 통해 깊이 영상을 추정한다. 이렇게 추정된 깊이 영상은 3 차원 모델 검색 기법의 질의 깊이 영상으로 활용되어 3 차원 모델 검색 기법의 입력으로 활용할 수 있다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 전처리 기법으로 추정된 깊이 영상을 이용하였을 경우 3 차원 모델 검색의 범용성이 확장되고 3 차원 모델 검색이 올바르게 수행된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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