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.
3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상을 복원하기 위해 구조 광(structured light) 영상에서 2차원 메쉬를 추정하는 방법을 제안한다. 프로젝터를 사용하여 얼굴에 구조 광을 투영하고 카메라로 찍어 구조 광 영상을 획득한다. 획득한 영상에서 투영된 격자점을 추출한다. 격자점들의 위치와 각도를 사용하여 2차원 메쉬를 추출한다. 추출 과정에서 발생한 오류를 편집하고 정확한 2차원 메쉬를 추출한다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.197-200
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2001
본 논문에서는 가상 캐릭터 제작을 위해 표정변화가 가능한 얼굴의 3D텍스처를 구성하는 방법을 2가지로 제안한다. 하나는 3D 스캐너에서 입력한 얼굴 3D 텍스처에 얼굴의 3D 표준 모델을 정합하여 표정변화가 가능하게 하는 방법이다. 이 경우는 얼굴의 3D 텍스처와 함께 정확한 3D 형상 모델을 얻을수는 있으나, 스캐닝 비용이 고가이고, 장비의 이동이 불편하다. 또 하나의 방법은 전후좌우 4매의 2D영상을 통합하여 얼굴의 3D 텍스처를 구성하는 방법이다. 이 방법은 4매의 2D 영상에 3D 형상모델을 정합한 후, 4개의 모델의 높이, 넓이, 깊이를 통합하여, 대체적인 3D 형상모델을 얻고, 4매의 영상을 통합하여 개인 얼굴의 3D 텍스처를 얻게 된다. 이 경우는 2D 얼굴영상을 이용하기 때문에 저가로 널리 이용할 수 있는 방법이다.
본 논문에서는 2D/3D 동영상 변환을 위해 깊이가 할당될 전경을 초점 정보와 색상분석 기반의 그룹화를 이용하여 추출하고, 전경의 깊이를 초점 정보와 움직임 정보를 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 2D영상에서 전경을 추출하기 위해 영상의 초점 정보의 움직임을 추정하여 전경 후보 영상을 생성하고, 전경 후보 영상에 존재하는 객체 내부의 홀 영역을 색상 분석을 이용한 채움 과정을 수행하여 전경 영역을 추출하였다. 생성된 전경 영역에 깊이를 할당하기 위해 해당 프레임에 존재하는 초점 값을 분석하여 초기 깊이 정보를 생성하고 움직임 정보를 가중하여 깊이 정보를 할당하였다. 생성된 깊이 정보의 품질을 평가하기 위해 기존에 제안된 알고리즘의 결과 영상과 비교하였다.
최근 3D 콘텐츠의 관심 증가는 Display 장치, 모바일 기기 등의 하드웨어적인 발전을 가져왔고, 이에 따른 입체 콘텐츠의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자동으로 2D영상을 3D입체영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 영상에서 에지맵과 채도 영상을 추출하고 합성하여 깊이맵을 생성하고 필터를 통해 노이즈 제거 등 보정 작업하여 최종 깊이맵을 생성한다. 이 깊이맵을 이용해 2D영상의 시프트된 영상을 만들어 입체영상을 생성한다.
이 논문에서는 2D 및 3D 영상의 어텐션량을 측정하여 정지 및 동영상의 재설정 및 압축처리 기법을 제시하였다. 2D 어텐션은 세 개의 주요 구성, 즉, 영상의 세기, 컬러 및 방향성을 고려하였으며, 3D 영상에서 깊이 정보를 고려하였다. 시각적 어텐션은 관심있고 흥미있는 영역이나 객체를 검출하기 위해 희소성을 정량화하는 기법에 의해 구하였다. 왜곡된 스테레오 영상에서 변화된 깊이 정보를 어텐션 확률에 정합시켜서 최종적으로 저위 HVS 반응을 실제 어텐션 확률과 종합하여 스테레오 왜곡 예측기를 설계하였다. 결과로 기존 모델에 비해 효과적인 어텐션 기법을 개발하였으며 이를 비디오 재설정에 적용하여 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 단계적으로 적용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 1단계로 암호화된 영상을 얻는다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 1단계로 암호화된 영상에 곱하여 2D CAT 방법으로 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
본 논문은 2D/3D 영상 처리에서 깊이지도 생성을 위한 Optical flow에서 레벨을 간소화하여 연산량을 감소시키고 객체의 고유벡터를 이용하여 영상의 잡음을 제거하는 연구이다. Optical flow는 움직임추정 알고리즘의 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내며 블록 매칭과 같은 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 그러나 기존의 Optical flow는 긴 연산 시간과 카메라의 이동이나 조명의 변화에 민감한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연산 시간의 단축을 위한 레벨 간소화 과정을 거치고 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에 한해 Optical flow를 적용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity Index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
최근 영상 매체는 3D와 인터랙션분야를 중심으로 크게 발전하고 있다, 이는 3D 영상 구현을 위해 필요한 기술의 발전이 이루어지고 사용자에게 보다 높은 몰입감과 현실감을 주는 3D 그래픽의 장점 때문이다. 3D 영상 콘텐츠의 발전과 다양한 영상매체의 개발은 필연적으로 지금의 인터페이스구조의 변화와 혁신을 가지고 올 것이며 이는 2D 인터페이스가 가지고 있는 한계를 3D 인터페이스의 효율성으로 극복할 수 있을 것이다. 그 장점은 3D 인터페이스가 자율성(Autonomy), 상호작용성(Interaction), 현재성(Presence)의 특징을 구현할 수 있기 때문이다. 따라서 위와 같은 3D 인터페이스의 발전 가능성을 검증하기 위해 동일한 내용의 정보를 2D와 3D의 두 가지 인터페이스로 구현하여 비교해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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