Erdenebat, Munkh-Uchral;Kwon, Ki-Chul;Dashdavaa, Erkhembaatar;Piao, Yan-Ling;Yoo, Kwan-Hee;Baasantseren, Ganbat;Kim, Youngmin;Kim, Nam
Journal of the Optical Society of Korea
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제18권6호
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pp.706-713
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2014
An enhanced 360-degree integral-floating three-dimensional display system using a hexagonal lens array and a hidden point removal operator is proposed. Only the visible points of the chosen three-dimensional point cloud model are detected by the hidden point removal operator for each rotating step of the anamorphic optics system, and elemental image arrays are generated for the detected visible points from the corresponding viewpoint. Each elemental image of the elemental image array is generated by a hexagonal grid, due to being captured through a hexagonal lens array. The hidden point removal operator eliminates the overlap problem of points in front and behind, and the hexagonal lens array captures the elemental image arrays with more accurate approximation, so in the end the quality of the displayed image is improved. In an experiment, an anamorphic-optics-system-based 360-degree integral-floating display with improved image quality is demonstrated.
360 VR 영상을 구성하는 과정에서 합성되는 영상들 사이의 경계(seam)를 정확하고 효율적으로 추출하는 것은 스티칭된 영상의 화질에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존의 seam finding 기술들인 보로노이(Voronoi) 알고리즘, dynamic programming, graph cut 방법들은 시차(view disparity)가 존재하거나 이동하는 물체가 존재하는 상황에서는 ghost와 같은 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존 알고리즘들과 달리 물체를 가로지르지 않고, 물체를 피해 배경을 가로질러 접합선을 추출하는 '밝기 대비를 이용한 마스크 추출 방법'을 제안하였다. 이때, 배경과 물체와의 밝기차이를 이용하여, 물체의 형상을 따라 이어지는 접합선을 추출했다. 본 논문의 실험 결과를 통해, 제안하는 기술을 사용하면 왜곡을 감소시키는 위치에서 접합선이 생성되고, 스티칭된 영상의 화질이 개선되는 것을 확인하였다.
The 360 degree panoramas are picture of a wide range of images on one screen, so we can see a fairly wide range at a time. In particular, cylinderical panoramas are the most widely used spherical image, and its left and right viewing angles reach 360 degree, so you can observe front, rear, left, and right at once. Using 360 degree panorama, all directions can be monitored at the same time, so all directions can be effectively monitored compared to other methods. In this paper, we develop a system to recognize and track the movement of moving objects on a 360 degree panorama, and then present and verify the experimental results. For this goals, first, we developed a system to recognize moving objects in 360 degree panorama using DoF(Difference of Frame) algorithm. Second, based on the TLD algorithm, we developed an application that can track a specific single moving object in a 360 degree panorama and presented the experimental results.
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
본 연구는 두 개의 어안렌즈로 구성된 이안식 일체형 $360^{\circ}$ 카메라로 촬영한 영상의 효율적인 스티칭 기법에 관한 연구이다. 먼저, 기본적으로 제공되는 번들 프로그램의 스티칭 결과물의 문제점을 찾아보고, 전문 스티칭 프로그램인 Autopano Video Pro와 Autopano Giga를 사용한 스티칭 결과를 비교 분석하여, 보다 효율적이고 완성도 높은 스티칭 기법을 찾아내는 것에 중점을 두고 연구하였다. 그 결과 번들 프로그램의 문제점으로는 수평과 수직의 왜곡, 노출과 컬러의 불일치, 그리고 매끄럽지 못한 스티칭 라인 등이 나타났으며, Autopano Video Pro와 Autopano Giga의 Automatic Horizon과 Verticals Tool로 수평과 수직을, Levels와 Color 및 Edit Color Anchors로 노출과 컬러를, 그리고 Mask 기능으로 스티칭 라인의 문제를 해결할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 향후 이안식 일체형 $360^{\circ}$ 카메라 촬영 영상의 효율적인 스티칭 기법으로 더욱 완성도 높은 $360^{\circ}$ VR 영상 콘텐츠를 제작할 수 있을 것으로 기대한다.
360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.
The $360^{\circ}$ Virtual Reality (VR) live-action movies are filmed by attaching multiple cameras to a rig to shoot the images omni-directionally. Especially, for a live-action film that requires a variety of scenes, the director of photography and his staff usually have to operate the rigged cameras directly all around the scene and edit the footage during the post-production stage so that the entire process can incur much time and high cost. However, it will also be possible to acquire high-quality omni-directional images with fewer staff if the camera rig(s) can be controlled remotely to allow more flexible camera walking. Thus, a $360^{\circ}$ VR filming system with remote-controlled camera rig has been proposed in this study. The movie producers will be able to produce the movies that provide greater immersion with this system.
최근 360 및 VR(Virtual Reality) 영상의 구성 및 전송을 위해 Facebook이 기존 메르카토르도법을 사용하는 것 대신 "Transform"의 방법을 제시하여 큐브 및 피라미드 형태로의 이미지 전송하는 방식을 발표했다. 본 논문은 이 변형기법을 기반으로, 6개의 카메라로 360VR영상을 촬영할 경우 "Transform"이 가지는 큐브 형태를 이용 기존보다 효과적이고 가벼워 실시간 스트리밍에 적합한 360VR이미지 변형법을 제안한다.
본 논문에서는 360 VR 멀티미디어 시스템에서 복수개의 카메라들이 촬영한 영상 신호들 간의 밝기 차이가 발생하여 360 VR 영상 품질을 저하시키는 것을 막기 위해, 360 VR 시스템에 적합한 밝기 보상 기법을 제안한다. 복수개의 카메라가 촬영한 영상들 간의 특징점들을 분석하고, 이 특징점들을 대상으로 누적 히스토그램을 계산한다. 그리고 이 누적 히스토그램을 기반으로 우선적으로 밝기 보상이 필요한 영상들을 선별한다. 선별된 영상들에 대해서 내부 특징점들의 누적 히스토그램과 외부 특징점들의 히스토그램들을 일치시키기 위한 룩업테이블을 제작하여, 선별된 영상 내부의 모든 화소들의 밝기값을 보상한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안하는 알고리즘의 우수성을 히스토그램 보상 측면, 밝기보상 영상의 시각적인 평가, ERP 영상의 화질 평가, Viewport 영상의 화질 평가 등의 측면에서 보였으며, 다양한 기준들에서 제안한 방법이 기존 기술들보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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