Previous approaches to the 2D to 3D conversion problem require heavy computation or considerable amount of user input. In this paper, we propose a rather simple method in estimating the depth map from a single image using a monocular depth cue: haze. Using the haze imaging model, we obtain the distance information and estimate a reliable depth map from a single scenery image. Using the depth map, we also suggest an algorithm that converts the single image to 3D stereoscopic images. We determine a disparity value for each pixel from the original 'left' image and generate a corresponding 'right' image. Results show that the algorithm gives well refined depth maps despite the simplicity of the approach.
목적 : 기존의 시각 자극과 관련한 뇌기능 연구가 일반적인 이차원 시각 자극을 이용한 데 반하여 본 논문에서는 삼차원 스트레오스코픽 비젼에 의한 시각 자극을 이용한 뇌기능 영상 연구를 수행하였다. 본 연구를 통하여 삼차원 시각처리와 관련한 뇌의 기능 영역 및 특징을 이차원 시각 자극 결과와 비교 검토하였다. 대상 및 방법 Anaglyph(이차원 그림을 칼라 코딩한 후 왼쪽과 오른쪽에 서로 다른 색깔의 렌즈를 사용하여 스트레오스코픽 비젼을 구현)를 이용하여 삼차원 시각 자극을 주었으며, 이와 비교를 위하여 동일한 영상으로 이차원 시각 자극을 구현하였다. 건강한 volunteer들에 대하여 삼차원 및 이차원 시각 자극에 대한 뇌기능 영상을 3.0 Tesla MRI 시스템에서 얻었다. 결과 : 삼차원 시각 자극에 의하여 활성화된 뇌의 영역은 이차원 시각 자극과 동일하게 후두엽으로 나타났으며, 삼차원 시각 자극에 의한 활성영역이 이차원 시각 자극에 의한 영역 보다 약 $18\%$ 더 넓게 나타났다. 결론 : 사람은 양 눈을 사용하여 삼차원 물체를 인식한다. 삼차원 물체 인식은 스테레오스코픽 비젼에 기인하는데, anaglyph 를 이용하여 삼차원 시각 자극에 대한 뇌기능 영상을 3.0 Tesla MRI 시스템에서 수행하였다. 삼차원 시각 자극에 의하여 활성화된 뇌의 영역은 이차원 시각 자극과 동일하게 후두엽으로 나타났으나, 활성영역이 이차원 자극에 비하여 약 $18\%$ 더 넓게 나타났다. 이것은 삼차원 영상 처리가 이차원 영상 처리에 비하여 왼쪽 영상과 오른쪽 영상의 차이에서 거리 정보를 추출하는 삼차원 시각 처리 기능이 추가됨에 따라 뇌의 처리 영역이 넓어진 것으로 판단된다. 이러한 삼차원 시각 자극 뇌기능 영상은 가상현실이나 3-D 디스플레이, 3-D 멀티미디어 콘텐츠 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
In this paper, we propose a new system which captures real depth and color information from natural scene and implemented it. Based on it, we produced stereo and multiview images for 3-dimensional stereoscopic contents and introduced the production of a digital hologram which is considered to the next-generation image. The system consists of both a camera system for capturing images which correspond to RGB and depth images and softwares (SWs) for various image processings which consist of pre-processing such as rectification and calibration, 3D warping, and computer generated hologram (CGH). The camera system use a vertical rig with two paris of depth and RGB camera and a specially manufactured cold mirror which has the different transmittance according to wavelength for obtaining images with the same view point. The wavelength of our mirror is about 850nm. Each algorithm was implemented using C and C++ and the implemented system can be operated in real-time.
ATSC 3.0 및 국내 UHD 방송 표준에 의해 제공되는 PLP 기능을 이용하여 지상 UHD 방송 서비스 및 모바일 HD 방송 서비스가 동시에 제공되는 경우, 약간의 부가 데이터를 전송함으로써 고품질의 UHD-3D 방송 서비스를 제공할 수 있다. 입체 영상의 좌우 영상을 입력하고, 하나의 시점 영상을 SHVC 방식으로 부호화하고, 다른 시점 영상을 양안 교차 방식의 SHVC 방식으로 부호화한다. 그런데 2 개의 인코더의 기본 레이어(BL)가 서로 공통이기 때문에, 2 개의 인코더는 하나의 BL 스트림 및 2 개의 확장 레이어 (EL) 스트림을 생성하는 인코더에 대응한다. UHD-3D 방송 서비스를 위해 세 번째의 독립적인 HEVC 부호화를 적용하는 것과 비교할 때 제안 기법의 평균 인코딩 효율은 16% 더 효율적이다. 또한 제안된 기법은 영상 프레임 당 PSNR의 변동을 줄이고 최소 PSNR 프레임의 화질을 0.6dB 증가시킨다.
본 논문은 저해상도의 깊이 카메라와 고해상도의 양안식 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템에서 관심영역(region of interest, ROI)이 향상된 깊이맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 카메라로 획득한 깊이 정보를 3차원 워핑(warping)하여 좌영상의 ROI 깊이맵을 생성한다. 그런 다음, 양안식 카메라로 획득한 좌우영상의 배경 영역을 스테레오 정합하여 좌영상의 배경 깊이맵을 생성한다. 최종적으로, ROI 깊이맵과 배경 깊이맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성한다. 제안하는 방법으로 생성한 고해상도 깊이맵은 기존의 스테레오 정합 방법보다 ROI에 정확한 깊이 정보를 제공한다.
최근 2차원 실시간 영상통신기술들이 급속한 발전을 거듭하여 여러 제품에 상용화되고 있는 추세이다. 그러나 이 기술들은 2차원 영상의 시각적 전송이므로 가상현실의 도래로 인해 수반된 3차원 현실감을 다루기에는 불충분하다고 할 수 있다. 이밖에 컴퓨터 그래픽 분야의 3차원 가상현실 연구가 합성 영상에 국한되어 연구되어졌기 때문에 실 영상에 대한 가상현실의 구현이 어려운 실정이다 그러므로 본 논문에서는 스테레오 시각을 이용하여 실 영상 가상현실 구현에 적용될 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 새로운 3차원 객체 추출기법을 제시한다. 제안한 방법은 저장공간의 낭비와 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해서 확률벡터와 반복학습에 기반한 개체군기반 증가 학습이라는 소형 유전자 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시켰다. 그 결과 정합 성능이 기존의 스테레오 정합 기법보다 우수하며, 간단하고 빠른 정합 알고리즘을 제시할 수 있었다. 또한, 영상의 특성에 무관하게 알고리즘의 변경 없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
3D 콘텐츠에 대한 관심이 증가함에 따라 3D 시청 및 제작에 대한 가이드라인의 필요성도 함께 증가하고 있다. 3D 안정 시청 가이드 라인은 3D 시청으로 인한 시청자의 시각적 불쾌감이나 피로감을 방지하는데 목적을 두고 있으며, 최근 일본의 3DC에서는 과도한 수렴-조절 불일치를 방지하기 위해 양안 시차 $1^{\circ}$를 쾌적 시차 범위로 권고하고 있다. 하지만 이 쾌적 시차는 절대적인 수치가 아니며, 콘텐츠의 특성 및 시청 조건에 따라 변하는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 쾌적 시차를 갖는 3D 영상 콘텐츠에서 객체의 모션으로 인해 양안시차가 시공간적으로 변할 때, 야기되는 시각적 불편함의 변화에 대하여 관찰한다. 특히, 깊이 방향 모션 및 수평 방향 모션에서 객체의 속도 변화에 대한 시각적 피로감의 정도를 주관적 평가를 통하여 측정한다.
과학적 가시화의 한 분야인 볼륨 가시화는 3차원, 혹은 그 이상의 차원의 공간에서 정의된 추상적이고 복잡한 볼륨 데이타로부터 의미 있고 가시적인 정보를 효과적으로 추출하도록 도와주는 다양한 기술에 관한 연구 분야로서, 기상학, 의학, 계산 유체 역학 등 여러 학문 분야에서 점차 그 중요성을 더해가고 있다. 한편 가상 현실은 컴퓨터가 만든 가상의 세상에 사용자가 몰입하여 시각, 청각, 촉각 등의 감각을 이용하여 세상을 경험하고 대화식으로 정보를 주고받을 수 있도록 도와주는 여러 기술에 관련된 연구 분야로서 국내외적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 CAVE라 불리는 몰입형 3차원 가상 환경 시스템 환경에서 인체 볼륨 데이타를 보다 개선된 볼륨 가시화 방법을 사용하여 실시간으로 입체 영상을 생성해주는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 기존 3차원 텍스처 매핑 기반 볼륨 렌더링 방법의 느린 속도를 보완하고자, 영상 기반 렌더링에 기반을 둔 향상된 텍스처 매핑 기법을 사용하여 실시간 볼륨 입체 가시화 기능을 지원하며, 사용자를 위하여 다양한 인터페이스 기능들을 제공한다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위한 테스트 데이터로서 Visible Korean Human 데이타를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 입체 영상 시스템에 필요한 가시화 기법과 라이브러리, 그리고 구체적인 구현 내용에 대해서 설명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.1171-1187
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2012
A depth adjustment method for visual fatigue reduction for depth-image-based rendering (DIBR) system is proposed. One important aspect of the method is that no calibration parameters are needed for adjustment. By analyzing 3D image warping, the perceived depth is expressed as a function of three adjustable parameters: virtual view number, scale factor and depth value of zero parallax setting (ZPS) plane. Adjusting these three parameters according to the proposed parameter modification algorithm when performing 3D image warping can effectively change the perceived depth of stereo pairs generated in DIBR system. As the depth adjustment is performed in simple 3D image warping equations, the proposed method is facilitative for hardware implementation. Experimental results show that the proposed depth adjustment method provides an improvement in visual comfort of stereo pairs as well as generating comfortable stereoscopic images with different perceived depths that people desire.
스테레오 카메라에 의해 취득된 대상물체의 좌, 우 영상을 이용하여 3차원 형상 정보를 추출하여 가시화 하는 기법 및 주시 각 제어 알고리즘을 적용하여 입체감 있는 영상으로 출력하는 기술에 관한 연구이다. 효율적인 3차원 형상 정보 추출을 위해, 카메라 렌즈의 왜곡 보정 및 에너지 함수를 적용한 정합을 실시하였다. 특히, 다 방향 시차영상에 정합선 최적화 기법을 적용하여 정합 방향에 따른 다방향성 방법과 신뢰확장 방법의 약점을 보완하였다. 정합된 관심영역에 대한 3차원 형상정보를 VRML(virtual reality modeling language)을 사용하여 나타내었고, 주시각 제어를 통하여 입체감 있는 영상을 출력하였다. 이는 관측자에게 보다 향상된 3차원 정보를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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