본 논문은 2D3D 영상데이터 변환 기술에 관한 특허를 조사, 분석하여 핵심 기술 개발 방향 및 지재권 획득 전략 수립을 제시한 것이다. 특허 동향을 살펴본 결과 2D to 3D 영상데이터 변환 기술은 계속 성장중인 단계라 할 수 있으며, 향후 발전 가능성이 많은 분야라 할 수 있다. 특허 동향 연구를 통해 전략적 특허맵을 형성한다면, 2D to 3D 영상데이터 변환 시장경쟁에서 앞서 나갈 수 있을 것이다.
최근 우리나라는 디지털 방송에서 3D 실험방송을 계획하고 있으며, 최소의 비용과 장비교체를 통해 스테레오 3D 방송을 준비하고 있다. 디지털 방송에서 스테레오 3D 영상 서비스의 제공은 기존 방송방식 뿐만 아니라 2D 사용자와의 호환성을 유지하면서 좌우영상을 서비스하는 것이 중요한 요소이다. 특히, 2D 영상(좌영상)의 서비스 품질을 유지하면서 새로운 3D(우영상)영상의 서비스가 가능해야 하기 때문에 디지털 방송, 특히 제한된 대역폭을 갖는 지상파 방송에서 스테레오 3D 방송을 위한 코덱기술의 변경 및 알고리즘 수정은 매우 중요한 이슈이다. 지상파 방송은 19.39Mbps의 제한된 대역폭에서 스테레오 3D 영상을 제공해야 하므로 기존의 2D(좌영상) 영상 코덱인 MPEG-2의 인코딩 성능을 개선할 필요가 있고, 3D(우영상) 영상에 대해서는 최신 비디오 코덱인 MPEG-4 AVC/H.264 보다 20~30% 향상된 코딩 알고리즘을 적용해야 한다. 본 논문에서는 기존 비디오 코딩 방식 및 새로운 코딩 알고리즘의 분석을 통해서 기존 2D 방송과 역호환성을 유지하면서 양질의 양안영상을 서비스 할 수 있는 가능성을 시험하였으며 해결방안을 제시하였다.
본 논문에서는 2D 동영상을 3D 입체영상으로 변환하기 위해서 머신러닝에 의한 학습기반의 객체분할과 객체의 optical flow를 활용하는 방법을 제안한다. 성공적인 3D 변환을 가능하게 하는 객체분할을 위해서, 객체의 칼라 및 텍스쳐 정보는 학습을 통해 반영하고 움직임이 있는 영역 위주로 객체분할을 수행할 수 있도록 optical flow를 도입한 새로운 에너지함수를 설계하도록 한다. 분할된 객체들에 대해 optical flow 크기에 따른 깊이맵을 추출하여 입체영상에 필요한 좌우 영상을 합성하여 생성하도록 한다. 제안한 기법으로 인해 효과적인 객체분할과 깊이맵을 생성하여 2D 동영상에서 3D 입체동영상으로 변환됨을 실험결과들이 보여준다.
비디오 압축에 사용되는 움직임 예측은 많은 계산과정을 요구하기 때문에 전체적인 부호기 복잡도를 높이는 단점을 지닌다. 이러한 부호기의 복잡도를 줄이기 위해 3D-WT과 같은 움직임 예측을 사용하지 않는 연구들이 소개되고 있다. 하지만, 기존의 3D-WT 기법들은 부호화를 위한 과도한 메모리 요구사항과 복호를 위한 수신 측의 지연시간이 가장 큰 단점으로 지적되었다. 본 논문에서는 수정된 Haar wavelet filter와 개선된 부호화 알고리즘을 통해서 메모리 사용량과 재생을 위한 지연시간을 최소로 하는 확장 가능한 3D-WT 기법인 FS(Fast playable and Scalable) 3D-WT를 소개한다. 3D-WT 중 가장 개선된 형태인 3D-V 기법과의 실험 결과 3D-V와 거의 비슷한 계산 처리 시간으로 높은 압축률과 수신 측에서의 짧은 지연시간을 보였다.
양안식 입체 영상 미디어의 제작 워크플로우 개선을 위해, 본 논문에서는, 제작 및 후-제작 단계에서 발생할 수 있는 다양한 제작 왜곡들이 시청 피로도에 미치는 영향을 주관적 시청 실험을 통해 분석하였다. 주관적 시청 실험의 객관적 지표 생성을 위해 제작 왜곡의 요인들을 분류하여 7가지의 대표적 시청 피로도 유발 요인을 선정하고, 선정된 각 요인 별 시청 실험을 위해 카메라와 피사체의 움직임 정도를 조합하여 4가지 실험 동영상을 제작하였다. 제작된 실험 영상들은 각기 7단계의 제작 왜곡을 부가하여 5초 단위의 시청 실험 콘텐츠 196개를 생성하였으며, 생성된 콘텐츠와 ITU-R BT.1438 권고에 따라 총 101명의 실험 참가자를 모집하여 주관적 시청 실험을 실시하였다. 실시된 시청 실험의 분석 결과는 제작 현장에서 발생할 수 있는 다양한 왜곡에 대한 상대적인 중요도 및 각 오차에 대한 허용 한계 범위 등에 대한 기본 정보를 제공한다.
본 논문에서는 MPEG-2에서 정의한 시공간적 계위를 확장하여 enhanced Access Grid (e-AG) 상의 서로 다른 디스플레이 시스템 및 네트워크 환경을 가진 수신 단말의 효율적인 디스플레이를 위한 새로운 3차원 영상의 부호화 방법을 제안한다. 제안된 부호화기는 3차원 영상에 대해서 시공간적 기본 해상도 및 고 해상도의 영상을 표현 가능하도록 여러 계층의 비트 열을 생성한다. 생성된 비트 열은 수신 단말의 네트워크 환경 및 처리속도, 디스플레이 환경에 따라 다른 시공간적 해상포론 표현할 수 있도록 선택적으로 전송된다. 제안된 시공간적 계위를 이용한 3차원 영상 부호화기는 이질적인 분산환경에서의 효율적인 3차원 비디오 전송 서비스에 활용 가능하다.
In this paper, we propose an algorithm that creates three-dimensional (3D) stereoscopic video from two-dimensional (2D) video encoded by H.264 instead of using two cameras conventionally. Very accurate motion vectors are available in H.264 bit streams because of the availability of a variety of block sizes. 2D/3D conversion algorithm proposed in this paper can create left and right images by using extracted motion information. Image type of a given image is first determined from the extracted motion information and each image type gives a different conversion algorithm. The cut detection has also been performed in order to prevent overlapping of two totally different scenes for left and right images. We show an improved performance of the proposed algorithm through experimental results.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1508-1511
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2007
This paper introduces a new texture prediction for MVC( Multi-view Video Coding) which is currently being developed as an extension of the ITU-T Recommendation H.264 | ISO/IEC International Standard ISO/IEC 14496-10 AVC (Advanced Video Coding) [1]. The MVC's prcimary target is 3D video compression for 3D display system, thus, key technology compared to 2D video compression is reducing inter-view correlation. It is noticed, however, that the current JMVM [2] does not effectively eliminate inter-view correlation so that there is still a room to improve coding efficiency. The proposed method utilizes similarity of interview residual signal and can provide an additional coding gain. It is claimed that up to 0.2dB PSNR gain with 1.4% bit-rate saving is obtained for three multi-view test sequences.
International journal of advanced smart convergence
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제5권4호
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pp.1-9
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2016
In order to reconstruct a 3D model in video sequences, to select key frames that are easy to estimate a geometric model is essential. This paper proposes a method to easily extract informative frames from a handheld video. The method combines selection criteria based on appropriate-baseline determination between frames, frame jumping for fast searching in the video, geometric robust information criterion (GRIC) scores for the frame-to-frame homography and fundamental matrix, and blurry-frame removal. Through experiments with videos taken in indoor space, the proposed method shows creating a more robust 3D point cloud than existing methods, even in the presence of motion blur and degenerate motions.
본 논문에서는 비디오 상의 얼굴을 사용자가 원하는 대로 3차원적으로 변형시켜볼 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 3차원 얼굴 변형은 비디오 프레임의 얼굴 영역에 사용자가 변형을 가한 3차원 얼굴 모델을 덮어 씌우는 방식으로서, 기존의 애플리케이션이나 방법과 달리 비디오 상에서 3차원 변형을 실시간으로 가할 수 있도록 한다. 이를 위해 변형 가능한 3차원 얼굴 모델을 영상과 정합하고, 동시에 사용자가 가한 변형을 정합된 모델에 적용, 프레임 영상을 텍스처 매핑하여 렌더링한다. 이러한 과정은 많은 연산을 요하기 때문에 기능별로 소프트웨어 모듈을 나눠 각각의 쓰레드에서 병렬적으로 처리하도록 구현함으로써 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험 결과를 통해 비디오 상의 얼굴의 눈 주변, 코, 턱, 볼 등 부위들에 대해, 기존 애플리케이션에 비해 자연스러운 변형을 실시간으로 가할 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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