본 논문에서는 포아송 영상 편집을 이용한 스테레오 3차원 영상 합성 방법을 제안한다. 3차원 영상을 만들 때 객체의 깊이 값을 고려하지 않고 색상 영상을 합성하면 매우 부자연스러운 결과를 얻는다. 본 논문에서는 그랩컷 방법을 사용하여 추출한 전경 객체를 새로운 배경 영상에 포함시켜 자연스러운 2차원 영상을 만든다. 제안된 방법에서는 기하학적인 위치뿐 아니라 색상 톤도 고려하여 자연스러운 영상을 합성한 후, 합성된 영상의 경계선 주변에 블러링을 수행하여 전경과 배경이 잘 어우러지게 만든다. 이와 더불어, 임의로 주어진 객체의 깊이 값을 이용하여 추출된 객체의 변위를 구하고, 오른쪽 색상 영상과 깊이 영상을 자동으로 합성한다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 자연스러운 스테레오 3차원 영상을 생성할 수 있음을 확인했다.
연구는 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 효율적인 합성 방법에 관한 연구이다. 먼저, 이안식 일체형 $360^{\circ}$ 카메라로 촬영한 영상을 스티칭하고, 영상에서 카메라 및 사물의 위치값을 추출하였다. 그리고 추출한 위치값의 데이터를 3D 프로그램으로 불러와 3D 오브젝트를 생성하고, 자연스러운 합성을 위한 방법에 관하여 연구하였다. 그 결과 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 자연스러운 합성을 위한 방법으로 렌더링 요소와 렌더링 기법을 도출할 수 있었다. 첫째, 렌더링 요소로는 3D 오브젝트의 위치와 재질, 조명과 그림자가 있었고, 둘째, 렌더링 기법으로는 실사 기반 렌더링 기법의 필요성을 찾을 수 있었다. 본 연구 과정 및 결과를 통해 $360^{\circ}$ 동영상과 3D 그래픽의 자연스러운 합성에 관한 방법을 제시함으로써, $360^{\circ}$ 동영상 및 VR 영상 콘텐츠의 연구와 제작 분야에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 비교정 상태의 스테레오 입력영상에 영상보정 알고리즘을 적용한 새로운 중간시점 영상합성 기법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 제시된 방법에서는 먼저, 좌, 우 스테레오 영상의 각 화소 간들에 대한 유사도 및 모서리 검출을 통해 특징점을 추출한 다음, 이들 특징점을 이용하여 스테레오 영상간의 움직임 벡터와 에피폴라 선을 검출하였다. 그리고 스테레오 영상간의 수평선을 일치시킴으로써 좌, 우 스테레오 영상을 보정하고 최적으로 적응적 변위추정 기법을 이용하여 최적화된 중간시점 영상을 합성하였다. CCETT의 'Man' 영상과 스테레오 카메라를 사용하여 촬영한 '사람' 및 '자동차' 영상을 사용한 중간영상 합성 실험결과 본 논문에서 제안된 보정기법으로 교정된 스테레오 영상의 경우가 비교정 상태에 비해 'Man' 영상은 3.6㏈, '사람' 및 '자동차' 영상은 2.59㏈, 1.47㏈의 PSNR이 각각 개선됨이 분석됨으로써 본 논문에서 새로이 제시한 스테레오 영상 보정 알고리즘 기반의 중간시점 영상합성 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.
현재 다양한 분야(영화, 광고, AR 등)에서 영상합성 기법이 많이 사용되고 있다. 실제 영상에 가상의 객체를 합성하거나 가상의 환경에 객체를 합성하는 경우 등 영상과 객체간의 사실적인 합성결과를 얻기 위해서는 실제 환경에 적용된 광원의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실 세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 이용하여 실 세계의 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 LDR(Low Dynamic Range) 영상으로부터 실 세계정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR 영상을 생성한다. HDR 영상을 가시화 한 후 영상에 나타나는 밝기 값을 기반으로 영상을 분할하고 분할된 영상들이 나타내는 빛의 세기에 비례하여 방향성 광원을 추정한다. 추정된 조명조건을 이용하여 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 결과를 얻을 수 있으며 소수의 광원을 추정함으로써 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강 현실 분야에도 적용할 수 있다. 또한 분할된 영상들로부터 광원을 추정하기 때문에 각각의 영상들이 오브젝트에 나타내는 조명효과도 확인할 수 있다.
디지털 영상 기기의 발전과 함께 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성기법을 차량 주차시 운전자의 넓은 영상확보를 위해 구현한다. 본 논문에서는 파노라마 영상 생성 장치 및 방법과 파노라마 영상에 기반한 차량 후방 감시 장치에 관한 것이다. 차량 후방 감시용으로 두 대의 CCD 카메라 장비를 이용하여 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 획득되는 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 조건하에 수행되어지며, 카메라 움직임의 모델링, 변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 기술을 접목한다. 첫 단계에서는 두 영상의 중첩 영역을 획득하고 두 번째 단계에서는 중첩된 영상을 기준으로 파노라마 영상을 구현하는 것이다.
요즘 스마트폰과 스마트 TV와 같은 스마트 기기에 대한 관심이 높아짐에 따라 보다 다양한 기능을 포함하는 영상장치가 주목받고 있다. 특히, 스마트 TV는 3차원 영상을 서비스함에 따라 보다 고화질의 3차원 영상을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 최근 MPEG(moving picture experts group) 그룹에서는 다시점 영상과 깊이 영상을 동시에 압축하여 부호화하는 표준화 작업이 진행되고 있다. 제한된 수의 시점을 이용하여 편안한 3차원 입체 영상을 재현하기 위해서는, 충분한 수의 중간시점의 영상을 생성해야 한다. 깊이정보를 이용하여 3차원 워핑을 수행하면 가상시점의 영상을 합성할 수 있는데, 깊이값의 정확도에 따라 화질이 달라진다. 스테레오 정합 기술을 이용하여 깊이맵을 획득할 때 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 깊이값 오류가 발생할 수 있다. 이러한 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 생성한다. 본 논문에서는 편안한 3차원 비디오 재현을 위하여 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 생성할 때 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점의 영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 구별한 다음, 잡음이 없는 참조영상으로 대체함으로써 경계 잡음을 제거할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.
본 논문에서는 단일 노출 영상으로부터 다수의 가상 노출 영상을 생성하고, 그 영상을 한 장의 HDR 영상으로 합성하여 SDR 디스플레이 시스템에 개선된 화질의 영상을 보여주도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 주어진 단일 노출 영상을 Retinex 이론을 적용하여 조명 성분과 반사 성분으로 분리하고, 새로운 노출 조절 알고리즘을 제안하여 다수의 가상 조명 성분과 원본 이미지의 반사 성분을 생성하며 이들을 이용하여 다수의 가상 노출 영상을 생성한다. 생성된 다수의 가상 노출 영상은 가중치 합성 함수에 의해서 암부의 세부 표현력이 개선되고 명암비가 높아져 SDR display 에서도 우수한 화질의 HDR 영상으로 변환된다. 기존에 제안된 알고리즘과 비교 실험을 통해, 본 논문에서 제안된 HDR 영상 합성 기법의 성능을 증명한다.
일반적으로 CG 합성이라 하면 '자연스러운' 것을 잘된 CG영상이라고 한다. 이 때 촬영된 영상이 정지화면 일 수 만은 없다. 카메라가 움직이는 영상에서는 CG합성도 실사카메라 무빙에 맞게 정확한 정합이 되어야 자연스러운 영상이 된다. 이를 위해 합성단계에서 작업할 때 3D 카메라 트래킹 기술이 필요하다. 카메라트래킹은 촬영된 실사영상만으로 카메라의 3차원 이동정보와 광학적 파라미터 등 촬영시의 3차원 공간을 복원하는 과정을 포함하고 있다. 이 과정에서 카메라 트래킹에 대한 오류의 발생으로 실사와 CG의 합성에 대한 생산성에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 소프트웨어에서 트래킹데이터를 보정하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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