This paper describes a 3-DTIP(3-D Tour Into Picture) using depth map for a Korean classical painting being composed of persons and landscape. Unlike conventional TIP methods providing 2-D image or video, our proposed TIP can provide users with 3-D stereoscopic contents. Navigating inside a picture provides more realistic and immersive perception. The method firstly makes depth map. Input data consists of foreground object, background image, depth map, foreground mask. Firstly we separate foreground object and background, make each of their depth map. Background is decomposed into polygons and assigned depth value to each vertexes. Then a polygon is decomposed into many triangles. Gouraud shading is used to make a final depth map. Navigating into a picture uses OpenGL library. Our proposed method was tested on "Danopungjun" and "Muyigido" that are famous paintings made in Chosun Dynasty. The stereoscopic video was proved to deliver new 3-D perception better than 2-D video.
본 연구에서는 디지털 비디오 리코더를 이용하여 대상물을 촬영하고 이로부터 대상물의 3차원 위치정보 및 영상복원을 수행하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 비디오 리코더에 의한 측량결과의 정확도를 분석함으로서 그 정도에 따른 활용성을 평가하는 한편, 실제 대상물에 적용시켜 3차원 복원을 수치적으로 수행하였다. 이때 비디오 리코더의 렌즈왜곡은 없고 모든 광속은 렌즈의 투영중심을 정확하게 지나가는 것으로 간주하였으며, 표정을 위한 영상의 크기는 CCD 칩의 크기와 영상소수를 이용하여 결정하였다. 디지털 비디오 리코더로부터 취득된 정보와 1초독 데오돌라이트를 이용하여 삼각측량한 성과를 비교한 결과 평균제곱근 오차가 평면오차 0.0173m로 나타났다. 또한 정확한 렌즈왜곡 정보나 투영중심의 좌표가 없음에도 불구하고 실제 대상물을 촬영하고 복원하는데 있어서 매우 양호한 결과를 나타내었으며, 디지털 비디오카메라에 의해 촬영된 영상과 카메라의 종류만 알면 대상물의 3차원 디지털복원이 가능하리라 사료된다.
3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.
In this paper, we propose a method to track the movement of camera from the video sequences. This method is useful for video analysis and can be applied as pre-processing step in some application such as video stabilizer and marker-less augmented reality. First, we extract the features in each frame using corner point detection. The features in current frame are then compared with the features in the adjacent frames to calculate the optical flow which represents the relative movement of the camera. The optical flow is then analyzed to obtain camera movement parameter. The final step is camera movement estimation and correction to increase the accuracy. The method performance is verified by generating a 3D map of camera movement and embedding 3D object to the video. The demonstrated examples in this paper show that this method has a high accuracy and rarely produce any jitter.
전세계적으로 다양한 관측 센서 및 자료처리 기술개발을 통하여 현실 세계에 대한 3차원 공간정보 구축에 관한 관심이 높아지고 있으며, 사생활 침해 논란에도 불구하고 도시지역 곳곳에 설치된 CCTV가 교통관리나 범죄 예방 및 재난 모니터링을 위한 핵심 관측장비로서 활용되고 있다. 도시지역의 안전 확보와 각종 재난 예방을 위해 기구축된 3차원 공간정보에 CCTV 영상이나 비디오 자료를 연계시켜 유사시 발생한 상황을 실시간적으로 인터렉티브하게 파악하고 모니터링할 수 있는 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 웹 가시화의 국제표준인 X3D를 기반으로 3차원 공간정보와 비디오 융합을 통하여 인터넷 상에서 실시간으로 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 프로토타입 시스템을 개발하여 그 활용가능성을 제시하고자 하였다.
3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.
삼차원 입체 영상으로 TV 프로그램을 시청할 때 나타날 수 있는 콘텐츠의 영향을 살펴보았다. 여러 나라에서 삼차원 영상 산업을 일으키기 위한 방법으로 성인물을 사용하고 있기 때문에 선정적인 콘텐츠의 영향을 우선적으로 살펴보았다. 동일한 콘텐츠일지라도 영상의 재현 방식(2D와 3D)의 차이에 따라 시청자 경험이 달라지는지를 살펴보기 위해 영상 시청 후 실재감과 각성, 성적 태도의 변화를 관찰하였다. 실험 결과 삼차원 입체 영상을 본 참가자는 이차원 영상으로 시청한 참가자에 비해 영상의 실재감을 더 높게 지각하였으며, 보수적인 성적 태도를 가지는 경향성을 보였다. 이 결과는 삼차원 영상의 입체감이 선정적인 콘텐츠의 지각과 수용에 영향을 줄 수 있다는 것을 의미한다. 이 연구 결과는 3D TV 방송의 시청 안정성을 위한 권고안을 제작하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
가정용 캠코더의 보급으로 인해서 손떨림이나 카메라 흔들림을 보상하기 위해 다양한 동영상 안정화 기법들이 연구되고 있다. 동영상 안정화 기법은 초기에 2차원 움직임만을 고려하였지만, 최근에는 3차원 움직임까지 고려하여서 더 좋은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 이러한 기법들 중 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 기법이 바로 content preserving warping을 이용한 기법인데 이것은 뛰어난 성능을 보이지만 방대한 연산량이 단점이다. 그래서, 우리는 ROI 측면에서 종래 기술 대비 동등한 화질을 보이면서도 연산량이 적은 full frame warping을 제안한다. 먼저, 목표로 하는 깊이 정보를 바탕으로 관심 영역을 설정하고, 설정된 관심 영역을 기반으로 full frame warping을 수행한다.
본 논문은 모바일 방송망에서 고화질의 3D 방송 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 제한된 방송망의 대역폭을 극복하는 방법으로 오디오와 비디오를 방송망과 이동통신망으로 구성된 이종망을 통해 전달한다. 특히 서로 다른 망을 통해 각각 전송되는 스테레오스코픽 좌/우 영상을 동기화하는 방법을 제안한다. 본 논문에서의 동기화 방법은 RTP(Real Time Protocol)의 초기 타임스탬프(Timestamp)로부터의 옵셋을 이용하여 영상의 프레임(Frame) 순서를 구별하고 동일한 시점에 재생되어야 하는 좌/우 영상의 쌍을 찾는다. 마지막으로 3D 방송 서비스를 구별하고 타임스탬프를 얻기 위한 시그널링(Signaling)방법을 제시한다.
사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+), 6DoF를 위한 시스템은 여러 위치에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 3DoF+ 360 비디오 중복성 제거 기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 3DoF+ 360 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 3DoF+ 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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