• 방송과미디어
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• 제26권4호
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• pp.23-39
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• 2021

2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.121-126
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• 2002

3차원 영상은 2차원 영상과 달리 사물을 직접 볼 때처럼 입체감을 느낄 수 있으며 영상을 통해 바라보는 공간과 자신의 공간 연결이 더 자연스러워지므로 시각정보에 큰 영향을 주고 있다. 2차원 영상을 3차원으로 변환하기 위하여 몇 가지 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 3차원 영상을 변환하기 위하여 2차원 단일 영상을 사용하지 알고 계속적으로 입력되는 다중 영상을 MPEG의 움직임 벡터를 적용한 공간적 분석 알고리즘을 제안한 결과 실험대상으로부터 3차원 효과를 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.440-447
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• 2001

본 논문은 영상과 연관된 3차원 정보로부터 초기 3차원 변환을 유추, 상관윈도우를 변환시켜 정합에 이용하는 새로운 정합기법을 제안한다. 즉, 초기 스테레오 정합 등을 통한 3차원 정보를 추출하고, 인위적인 초기 특징점의 대응을 통해 3차원 변환을 얻으며, 이를 이용해 상관 윈도우의 3차원 변환을 가능하게 한다. 상관 윈도우의 3차원 변환은 기존의 방법이 가지는 영상 흐름의 2차원적인 제한을 이용한 정합방법에 비해 실제 카메라의 변환 유추에 합당하다. 또한 3차원 변환을 통해 정합 대상 점의 탐색범위를 최소화하고 정합의 결과에 신뢰성을 더한다. 실험에서는 다양한 영상의 정합 결과와 기존 방법과의 상관 계수 비교를 통해 본 논문이 제안하는 정합방법의 우월성을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제29권3호
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• pp.249-255
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• 2011

고중복도 비디오카메라 영상을 이용하여 GPS/INS 및 지상기준점 자료 없이 제작되는 자유 입체 모자이크 영상은 기준 프레임 영상의 3차원 모델좌표계로 표현되는 상호표정요소를 이용하여 제작될 수 있다. 이와같이 제작된 자유 입체 모자이크 영상으로부터 결정되는 3차원 좌표는 3차원 모델좌표계로 나타내게 된다. 따라서 자유 입체 모자이크 영상을 이용하여 절대좌표를 결정하기 위해서는 모델좌표계를 절대좌표계로 변환하기 위한 방법이 필요하다. 일반적으로 서로 다른 두 개의 3차원 직각 좌표계간의 좌표변환은 3차원 상사변환(similarity transformation)이 사용된다. 하지만 자유 입체 모자이크 영상의 3차원 모델좌표는 원점으로부터 떨어질수록 오차가 누적되어 선형변환을 이용한 좌표변환을 수행하기 어렵다. 따라서 이러한 자유 입체 모자이크 영상의 모델좌표를 절대좌표로 변환하기 위한 3차원 비선형 변환 방법이 필요하다. 또한 절대좌표계로 표현된 수치지도와 입체 모자이크 영상을 중첩하여 사용하기 위해서는 자유 입체 모자이크 영상을 실좌표 입체 모자이크 영상으로 변환하기 위한 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자유 입체 모자이크 영상의 3차원 모델좌표를 3차원 절대좌표로 변환하기 위한 3차원 비선형 변환 방법과 이 방법을 기반으로 자유 입체 모자이크 영상을 실좌표 입체 모자이크 영상으로 제작하기 위한 2차원 비선형 변환방법을 제안하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권48호
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• pp.199-215
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• 2017

최근 군사적 목적으로 제작된 드론의 활용이 일반적인 용도로 그 사용처가 확대되고 있다. 콘텐츠 제작에 있어 드론이 활발하게 사용되고 있는데 특히 영상 촬영 분야에서 가장 눈에 띄게 나타나고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영된 2차원 영상 데이터를 이용하여 포인트 클라우드 및 3차원 모델을 생성하고 메쉬 데이터를 3차원 라이브러리로 모듈화한 플랫폼을 개발한다. 이를 위하여 먼저 드론을 이용하여 2차원 영상 데이터를 취득하고, 취득된 2차원 영상 데이터를 기반으로 하여 포인트 클라우드를 생성하고, 추출된 포인트 클라우드를 3차원 메쉬 데이터로 변환한 후 변환되어진 3차원 데이터를 다양한 분야에 활용될 수 있도록 서비스 라이브러리 플랫폼을 개발한다. 본 논문에서 개발된 플랫폼은 촬영된 데이터를 3차원 데이터로 변환하여 영화, 드라마, 다큐멘터리 등의 제작 시에 특수 영상을 위한 실제 세트 제작 비용 절감 및 시간을 단축 할 수 있고, 실감 미디어 및 특수 영상, 전시 영상 분야의 디지털 콘텐츠 제작 전문 인력 창출에 기여 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1-13
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• 2012

3차원 동영상은 다양한 응용분야들에서 차세대 콘텐츠로 큰 주목을 받고 있다. 2D-to-3D 변환은 3차원 동영상의 시대로 넘어가는 과도기 동안에 3차원 동영상 콘텐츠의 부족현상을 해결하기위한 강력한 기술로 여겨지고 있다. 일반적으로 2D-to-3D 변환을 위해서는 2차원 동영상 각 장면의 깊이영상을 추정/생성한 후 깊이 영상 기반 랜더링 (DIBR : Depth Image Based Rendering) 기술을 이용하여 스테레오 동영상을 합성한다. 본 논문은 2차원 동영상 내 존재하는 다양한 변환 단서들을 통합하는 새로운 깊이 융합 기법을 제안한다. 우선, 알맞은 깊이 융합을 위해 몇몇 단서가 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 지 아닌지 검사된다. 그 후, 신뢰성 검사의 결과를 기반으로 현재 장면은 4개의 유형 중 하나로 분류된다. 마지막으로 최종 깊이 영상을 생성하기 위해 신뢰할 수 있는 깊이 단서들을 조합하는 장면 적응적 깊이 융합이 수행된다. 실험 결과를 통해 각각의 단서가 장면 유형에 따라 타당하게 활용되었고 최종 깊이 영상이 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 단서들에 의해 생성되었음을 관찰할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1605-1606
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• 2006

본 논문에서는 집적 영상에 기반한 2차원/3차원 변환 가능한 디스플레이에서 기초 영상을 표시하는 투과형 디스플레이 소자로서 기존의 광변조기 대신 LCD (liquid crystal display) 패널을 사용하여 컬러 디스플레이를 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 원리를 설명하고 실험 결과를 보여주도록 하겠다. 또한 예상되는 색 분산 문제점에 대하여 살펴보고 이의 원인을 분석하고 해결 방법을 제안하여 2차원/3차원 변환 가능한 컬러 디스플레이를 구현하는 방법에 대하여 논하도록 하겠다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.831-838
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• 1995

움직이는 3차원 물체를 화면상에 디스플레이하기 위해서는 많은 기하학적 연산을 필요로 하는데 CAD나 애니메이션 응용에서는 가능한한 빠른 속도로 변환을 수행하는 것이 중요한 문제이다. 8진트리로 표현된 3차원 영상의 기하학적 변환을 수행하기 위한 기존의 방법은 8진트리의 모든 노드에 변환 행렬연산을 적용함으로써 가능하였다. 본 논문에서는 8진트리로 표현된 3차원 영상의 기하학적 변환을 효율적으로 수행하기 위하여 8진트리의 각 노드에 기본벡터를 이용하여 직각좌표로 변환시키는 효율적인 방법을 제안한다. 본 논문의 공식을 이용하면 기하학적변환을 위한 행렬 연산을 기본 벡터에만 적용하면 되고, 덧셈과 2의 지수에 의한 곱셈 연산만이 소요된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.117-123
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• 2009

본 논문에서는 일반적인 2차원 비디오 프레임을 패러럴 스테레오 카메라로 촬영한 듯한 3차원 입체 비디오 프레임으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 동영상의 연속하는 프레임 사이의 픽셀 변위를 구하고 이 변위 정보를 기반으로 입체영상을 합성한다. 픽셀 변위를 구하기 위하여 기존 수렴 반복법을 개선 보완하여 사용하였으며 픽셀변위 정보로부터 입체영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 동영상의 어떤 유형이라도 일관성 있는 방법에 의하여 합성영상을 만들어 내므로 기존의 영상 유형 분류에 의한 합성 방법의 문제점을 개선하였다.

• 한국광학회지
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• 제20권1호
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• pp.16-22
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• 2009

본 논문에서는 2차원 동영상을 normalized cut과 optical flow를 이용하여 3차원 동영상으로 변환하는 방법을 제안하였다. 이를 통해 특정 디스플레이 장치와 특정 동영상 포맷에 국한되지 않는 2차원 동영상의 3차원 동영상 변환 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 2차원 동영상의 3차원 변환을 위하여 먼저 영상을 객체로 분할하고, 분할된 객체의 깊이를 추정하는 방법을 사용하였다. Normalized cut은 영상분할의 한 방법으로, 본 연구에서는 연산속도 향상을 위하여 기존 방법에 watershed 알고리즘을 적용하였고, 정확도 향상을 위하여 가중치에 optical flow를 추가하였다. Normalized cut을 이용하여 분할된 영상의 깊이 정보를 추정하기 위하여 optical flow를 이용하였다. Optical flow의 차이를 통해 정의할 수 있는 가려진 영역의 분할 영상 변화를 통해 순서적 깊이 정보를 추정한다. 추정된 순서적 깊이를 보정하기 위해 optical flow의 절대적 크기를 이용해 운동시차로 상대적 깊이를 추정하였다. 최종적으로 추정된 깊이 정보는 순서적 깊이와 상대적 깊이의 곱을 평균 optical flow로 나누어, 순서적 깊이의 차이를 보정하였다. 제안한 방법의 검증을 위하여 2차원 동영상을 3차원 동영상으로 변환하여 깊이 정보가 추정됨을 확인하였다.