본 논문은 고화질(high definition, HD) 복합형 카메라 시스템과 고품질(high-quality) 3차원 스캐너를 결합하여 다시점 비디오와 그에 상응하는 다시점 깊이맵을 생성하는 시스템을 제안한다. 복합형 카메라 시스템과 3차원 스캐너를 이용해 3차원 비디오를 생성하기 위해서는, 우선 움직임이 없는 배경영역에 대한 깊이정보를 고품질 3차원 스캐너를 이용해 미리 획득하고, 동적으로 움직이는 전경영역에 대해서는 다시점 카메라와 깊이 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템을 이용해 다시점 비디오와 깊이맵을 획득한다. 그리고 3차원 스캐너와 깊이카메라를 통해 획득한 깊이정보를 이용해 3차원 워핑(warping)을 적용하여 각 다시점 카메라를 위한 초기 깊이정보를 예측한다. 초기 깊이정보를 이용해 다시점 깊이를 예측하는 것은 다시점 카메라의 각 시점에서의 초기 깊이맵을 계산하기 위한 것이다. 고화질의 다시점 깊이맵을 생성하기 위해서 belief propagation 방법을 이용하여 초기 깊이맵을 정제한다. 마지막으로, 전경영역의 경계선 영역의 불규칙적인 깊이맵을 정제하기 위해 전경영역의 외곽선 정보를 추출하여 생성된 깊이맵의 경계선 영역을 다시한번 정제한다. 제안한 3차원 스캐너와 복합형 카메라를 결합한 시스템은 기존의 깊이맵 예측 방법보다 정확한 다시점 깊이맵을 포함하는 3차원 비디오를 생성할 수 있었으며, 보다 자연스러운 3차원 영상을 생성할 수 있었다.
에피폴라 Rectification은 서로 다른 시점에서 얻은 두 영상에 대해 각 영상의 에피폴을 미리 정해진 점으로 옮기는 호모그래피를 적용함으로써 두 영상의 에피폴라 지오메트리를 동일한 기준 평면으로 변환하여 에피폴라 라인을 수평 방향으로 정렬시키는 과정이다. 이때 호모그래피에 의해 변환된 영상 사이에서도 에피폴라 제약조건이 성립해야 하며, 이를 만족시키는 호모그래피가 여러 개 존재하므로 제약조건을 추가하여 응용에 적합한 호모그래피를 구하게 된다. Rectification 결과 두 영상은 스테레오 영상화되어 쉽게 변위값을 구할 수 있으므로 영상 내객체의 3차원 정보를 추정하여 영상분할에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 객체분할에 적용할 수 있는 Rectification 방법을 제안하고 이 결과를 객체분할에 적용하였다. 객체분할을 위해 색상정보와 상대적인 변위값의 연속성을 동시에 이용하면 단일 객체가 색상에 의해 분할되거나 혹은 색상이 비슷하여 다른 객체가 병합되는 문제를 보완할 수 있다. 실험을 통해 Rectification 결과영상으로부터 획득한 단일 객체의 변위값이 연속성을 갖음을 확인하였고 이를 통해 제안하는 Rectification 방법이 객체분할에 적합함을 보였다.
인간의 시각 주의 시스템은 주어진 시각장면을 모두 다 처리하기보다는 주의가 집중되는 일정한 작은 영역들을 순간적으로 선택하여 그 부분만을 순차적으로 처리함으로써 복잡한 시각장면을 단순화시켜 쉽게 분석할 수 있는 능력을 가지고 있다. 본 논문에서는 주의 기반 시각정보 처리체계 시스템 구현을 위한 새로운 특징맵 구성 및 통합 방법을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 시각특징으로서 색상, 명도, 방위, 형태 외에 2개의 스테레오 영상 쌍으로부터 얻을 수 있는 깊이 정보를 추가하여 사용하였다. 실험결과를 통해 깊이 정보를 사용함으로써 주의 영역의 정탐지율이 개선됨을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권9호
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pp.1613-1631
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2011
Several metrics have been reported in the literature to assess stereo image quality, mostly based on visual attention or human visual sensitivity based distortion prediction with the help of disparity information, which do not consider the combined aspects of human visual processing. In this paper, visual attention and depth assisted stereo image quality assessment model (VAD-SIQAM) is devised that consists of three main components, i.e., stereo attention predictor (SAP), depth variation (DV), and stereo distortion predictor (SDP). Visual attention is modeled based on entropy and inverse contrast to detect regions or objects of interest/attention. Depth variation is fused into the attention probability to account for the amount of changed depth in distorted stereo images. Finally, the stereo distortion predictor is designed by integrating distortion probability, which is based on low-level human visual system (HVS), responses into actual attention probabilities. The results show that regions of attention are detected among the visually significant distortions in the stereo image pair. Drawbacks of human visual sensitivity based picture quality metrics are alleviated by integrating visual attention and depth information. We also show that positive correlation with ground-truth attention and depth maps are increased by up to 0.949 and 0.936 in terms of the Pearson and the Spearman correlation coefficients, respectively.
스테레오 비전은 서로 다른 이미지 쌍을 사용하여 주변 환경에 대한 보다 세부화된 3차원 지도를 제공할 수 있기 때문에 소형 로봇이나 홈네트워크 분야에서 많은 활용이 가능하다. 스테레오 비전 시스템의 영역기반 정합방법 중 하나인 SAD 정합 알고리즘은 구조적인 규칙성을 가짐으로써 풍부한 병렬성을 제공하여 많이 사용된다. 본 논문에서는 SAD 알고리즘을 사용하여 스테레오 비전 시스템을 구현하는데 있어 응용분야에 따라 성능과 하드웨어 자원 소모량 등 제약조건이 서로 다른 변형 SAD 알고리즘을 제안하고 비교 분석하였다. 변이도 축약 알고리즘과 윈도우 축약 알고리즘의 경우 하드웨어 자원 소모량을 줄여 소형화와 저가격화를 지향하는 경우에 적합하다. 또한 사용 환경의 객체 형태에 따라서 윈도우 형태 알고리즘의 사용을 고려해 볼 만하며 높은 정합율이 필요한 경우 가변 윈도우 알고리즘을 사용할 수 있다.
목적: SPM 기법을 이용하여 뇌 영상을 분석할 때 Talairach 뇌 지도를 찾아 해부학적 정보를 추측함으로 생기는 문제점들을 해결하기 위하여 통계적 확률 뇌지도(SPAM)을 이용하여 뇌 영역에 대한 해부학적 위치와 확률을 추출하는 프로그램을 개발하였다. 대상 및 방법: 몬트리얼 신경과학연구소에서 개발한 MNI152 표준지도에 기반한 SPAM을 이용하였다. SPM 분석 결과로 주어진 x, y, z 좌표 값을 입력하면 SPAM의 해당 좌표에서 0이 아닌 확률 값을 갖는 영역의 이름 및 확률을 추출하여 출력하게 하였으며 가장 높은 확률을 갖는 영역의 SPAM을 표준지도 위에 표시하도록 하였다. IDL 및 자바를 기반으로 프로그램을 개발하였으며 향후 인터넷 기반 프로그램으로 확장이 용이하게 하였다. 이 프로그램의 유용성을 보이고자 기존의 SPM 결과보고 형식과 이 프로그램의 결과 형식을 비교하였다. 또한 이 프로그램에 대한 예비적인 검증을 위하여 활성화되는 영역이 국소화되고 또한 그 영역이 잘 알려져 있는 기억 활성화 PET 실험 분석에 이 프로그램을 이용하여 보았다. 결과: 기존의 SPM 분석한 결과는 MNI 좌표계에서의 좌표 값만을 보여주나 이 프로그램을 이용하여 그 좌표에 대한 확률적 해부학적 정보를 얻을 수 있었다. 기억 실험 결과 유의한 활성화를 보인 영역에 대해서 이 프로그램을 적용한 결과 좌측해마구성체일 확률이 80% 이상임을 알 수 있었으며 이는 이 영역이 기억기능을 담당한다는 기존의 널리 알려진 사실과 잘 부합되었다. 결론: 이 연구에서 개발한 프로그램을 이용하여 MNI 좌표에 대한 해부학적 위치와 확률을 빠르고 정확하게 찾을 수 있어서 뇌영상 분석에 유용할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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