본 논문에서는 최근 3D-HEVC 표준화 작업에서 평가 중인 깊이 모델링 모드(DMM: depth modeling modes) 기술의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. DMM은 HEVC의 인트라 예측에 네 개 모드를 추가하여 깊이 영상에서 객체의 에지를 정확하게 표현하기 위한 기술이다. 특히, 모드 3은 이미 정의되어 있는 다수의 웨지렛(wedgelet) 후보들로부터 왜곡값을 계산해야 하기 때문에 복잡도가 높다. 제안하는 방법에서는 참조 블록의 각 변에서 인접 화소의 절대값 차를 이용해 화소값이 급격히 변화하는 위치를 찾는다. 이를 기반으로 웨지렛 후보의 수를 6개로 줄여 불필요한 웨지렛 왜곡강 계산은 생략했다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 부호화 성능은 유지하면서 평균 3.1%의 복잡도 줄임을 보였다.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1092-1094
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2009
The purpose of the research was to figure out the optimal binocular parallax inducing the least 3D visual fatigue. Subjective 3D visual fatigue was measured while the revolution depth and the average depth of an object were manipulated. The optimal binocular parallax was figured out by using data fitting method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1140-1154
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2015
Multiple Description (MD) coding is a promising alternative for the robust transmission of information over error-prone channels. Lattice vector quantization (LVQ) is a significant version of MD techniques to design an MD image coder. However, different from the traditional 2D texture image, the 3D depth image has its own special characteristics, which should be taken into account for efficient compression. In this paper, an optimized MDLVQ scheme is proposed in view of the characteristics of 3D depth image. First, due to the sparsity of depth image, the image blocks can be classified into edge blocks and smooth blocks, which are encoded by different modes. Furthermore, according to the boundary contents in edge blocks, the step size of LVQ can be regulated adaptively for each block. Experimental results validate the effectiveness of the proposed scheme, which show better rate distortion performance compared with the conventional MDLVQ.
3차원 영상 시스템에서 깊이 영상은 3차원 콘텐츠를 표현하는데 있어 매우 중요한 역할을 수행한다. 그러나 깊이 카메라로부터 얻은 원본 깊이 영상은 해상도가 색상 영상에 비해 매우 작고 시간적 흐름의 측면에서 관찰하였을 때 깊이 값이 불안정하게 진동하는 깜빡임 문제가 발생한다. 이 문제는 시청자들이 3차원 콘텐츠를 감상할 때 불편한 느낌을 초래한다. 이 논문에서는 원본 깊이 영상의 저해상도 문제를 해결하기 위해 3차원 워핑과 깊이 가중치가 추가된 결합형 양방향 업샘플링 방법을 사용한다. 다음으로 깊이 영상의 배경 영역에서 발생하는 깜빡임 문제를 해결하기 위해 전경과 배경을 분리한 뒤, 전경 영역에는 업샘플링된 깊이 영상을 사용하고 배경 영역에는 시간적 평균값 필터 영상을 이용했다. 실험결과는 제안하는 방법이 시간적 일관성이 향상된 고해상도의 깊이 영상을 생성함을 보였다.
본 논문에서는 3차원 배우 모델링을 위해, 깊이 카메라를 이용하여 깊이 영상 획득 시 손실되는 머리카락 영역에 대한 복원기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 센서가 장착된 깊이 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이면서 어두운 재질로 되어있을 경우 획득한 깊이 영상에서 그 부분 전체가 손실되는데, 이는 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되어 매우 부자연스러운 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 손실된 영역의 복원을 통해 해결한다. 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아내고, 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.
In this paper we propose a new method of Depth-Image-Based Rendering (DIBR) for Free-viewpoint TV (FTV). In the proposed method, virtual viewpoint images are rendered with 3D warping instead of estimating the view-dependent depth since depth estimation is usually costly and it is desirable to eliminate it from the rendering process. However, 3D warping causes some problems that do not occur in the method with view-dependent depth estimation; for example, the appearance of holes on the rendered image, and the occurrence of depth discontinuity on the surface of the object at virtual image plane. Depth discontinuity causes artifacts on the rendered image. In this paper, these problems are solved by reconstructing disparity information at virtual camera position from neighboring two real cameras. In the experiments, high quality arbitrary viewpoint images were obtained.
본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
최근 RGB 영상과 깊이맵이 동시에 제작되어 공급되고 있다. 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환되어 입체영상 제작에 사용된다. 깊이맵을 활용하는 기법이 새로이 소개되고 있는데, 한 예로 의료 분야에서 2D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 깊이감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다. 주관적 실험에서는 입체감 향상 및 피로도 측정을 통해 제안 방법의 성능 및 단점을 제시하였다.
This paper Presents the method of 3D reconstruction of the depth information from the endoscopic stereo scopic images. After camera modeling to find camera parameters, we peformed feature-point based stereo matching to find depth information. Acquired some depth information is finally 3D reconstructed using the NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) algorithm. The final result image is helpful for the understanding of depth information visually.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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