본 논문에서는 2차원 동영상에서 다시점 동영상을 생성하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상의 생성을 위해 공간적으로 색상 정보, 시간적으로 움직임 정보를 이용한다. 색상 정보는 객체의 정확한 외곽을 추출하기 위하여 사용된다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차 정보를 이용하며, 움직임 정보를 구하기 위하여 정합창을 이용한 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계는 색상 정보와 움직임 예측을 통해 얻어진 결과를 결합한다. 움직임 예측을 통해 얻은 움직임의 세기 값을 색상정보를 이용해 얻은 각 영역에 할당하고 이를 깊이 값으로 변환한다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이 정보를 통해 회전변환 과정을 거쳐 최종적으로 다시점 동영상을 생성한다. 기존의 2차원 동영상의 3차원 동영상 변환과의 주관적 평가를 통해 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 분산 비디오 코딩기법을 이용한 조명 보상 기반의 다시점 비디오 코딩 방법을 제안한다. 다시점 비디오 코딩을 위한 분산 비디오 코딩은 주변 정보를 생성하는 방법에 따라 크게 움직임 예측 및 보간 방법과 시점 간 예측 및 보간 방법으로 나눌 수 있다. 시점 간 예측 및 보간 방법은 다시점 비디오의 특성을 이용하는 방법으로, 시점 간 상관성에 따른 보조 정보의 생성을 통하여 분산 코딩의 효율을 향상 시킬 수 있다. 그러나, 실제 다시점 영상의 특성상 시점 간 예측에서 각 시점의 카메라 파라미터 및 조명 조건 변화에 따라 부정확한 시점 간 예측 및 보간이 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 다시점 비디오에 분산비디오 코딩기법을 적용함에 있어서, 조명 조건을 보상하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 인코더에서 AC 변환계수의 패리티 비트에 추가하여 DC 정보를 전송하고, 디코더에서 보조 정보 생성 시 추가 전송된 DC 성분을 이용하여 조명 조건이 보상된, 보다 정확한 보조 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 조명보상을 적용하지 않은 경우와 비교했을 때, 같은 비트율에서 $0.1{\sim}0.2dB$의 화질 향상을 얻을 수 있었다.
Multi-view images, which are widely used for providing free-viewpoint services, can enhance the quality of synthetic views when the number of views increases. However, there needs an efficient representation method because of the tremendous amount of data. In this paper, we propose a method for generating point cloud data for the efficient representation of multi-view color and depth images. The proposed method conducts sequential reconstruction of point clouds at each viewpoint as a method of deleting duplicate data. A 3D point of a point cloud is projected to a frame to be reconstructed, and the color and depth of the 3D point is compared with the pixel where it is projected. When the 3D point and the pixel are similar enough, then the pixel is not used for generating a 3D point. In this way, we can reduce the number of reconstructed 3D points. Experimental results show that the propose method generates a point cloud which can generate multi-view images while minimizing the number of 3D points.
본 논문에서는 다시점 동영상에서 임의시점영상을 생성하기 위한 기법과 생성된 영상 내에 존재하는 미처리 영역을 보상하기 위한 전처리 및 후처리 기법을 제안한다. 임의시점영상을 생성하기 위한 방법으로는 카메라의 기하학적 특성을 이용하는 방법을 사용한다. 다시점 영상의 깊이정보와 카메라의 파라미터 정보를 이용하여 텍스쳐 영상 내 화소들의 실제 3차원 좌표를 얻어낼 수 있고, 산출된 3차원 좌표를 다른 시점 카메라의 2차원 영상면으로 재 배치함으로써 원하는 시점의 영상을 생성할 수 있다. 하지만 생성된 영상 내에는 다수의 미처리 영역이 존재한다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 중복성, 공간적인 방향성, 획득된 다시점 영상 또는 깊이정보의 오차의 특징을 고려하여 미처리 영역을 보상하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과 30dB 이상의 PSNR과 3.5이상의 DSCQS(double stimulus continuous quality scale method) 점수를 얻음으로써 객관적, 주관적 평가에서 모두 신뢰도가 높은 임의시점 영상을 생성할 수 있었다.
Hydro-electric power generation from multi-purpose dams has been playing important roles in the electric power supply network in Korea. Although the total share of hydro power in national electricity supply now becomes very small, the peak-shaving and frequency control capability of hydro power helps the power company enormously in maintaining the quality of power. But since the company that builds and operates the multi-purpose dams in Korea has to sell all the electricity produced to the monopolistic utility, there have been various problems in justifying the investment, designing pricing mechanism, and controlling operations of the power plants. In addition, economic evaluation of the hydro power has been distorted by a variety of reasons and hence it has been very difficult to encourage effective development and utilization of national water resources. To make the problem worse, both parties are public companies with X-inefficiency problems. Thus, changing environment requires to reengineer the system that governs hydro power generation. We address the problems of Korean hydro-electric power generation system in four areas: the investment justification process, the operations decison right of the hydro power plants, the pricing of the purchased-power, and the negotiation of contract revision. Then we propose improvement directions of new hydro-electric power system in view of static and dynamic efficiency, X-inefficiency and equity.
Recently a new multi-attribute analysis method is one of the evident areas of important points in the decision support system analysis. The area of decision support system may be broken into three primary area: idea generation, multi-attribute structured analysis method, and the integration of the results of analysis. This research developed an internet/intranet-based solution builder for a three-step decision support system in the view of 1) brainstorming for the idea generation, 2) analytic hierarchy process as a multi-attribute structured analysis method and 3) aggregating logic model to integrate the results of individual analysis. A computer program is developed and demonstrated in internet/intranet-based decision problem. This solution builder provides decision makers a good tool for remote group decision making.
본 논문은 깊이맵의 정보 분해(information decomposition)와 적응적 경계 평탄 필터링(adaptive edge smooth filtering)을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 깊이맵의 경계 영역에 평탄 필터링을 수행한 후, 깊이맵을 네 가지 종류의 분해 영상, 즉, 규칙 메쉬 영상, 경계 영상, 특징점 영상, 계층의 수 영상으로 변환한다. 그런 다음, 네 가지의 분해 영상에 3차원 메쉬 표현법을 적용하여 3차원 장면을 생성하고, 3차원 공간에서 가상 카메라의 위치를 변경하여 생성한 3차원 장면으로부터 다시점 영상을 추출한다. 실험 결과는 제안한 방법이 rubber-sheet 문제를 최소화하여 다시점 영상을 성공적으로 생성할 수 있었고, 깊이맵의 정보 분해를 통해 실시간으로 3차원 장면을 렌더링할 수 있었음을 보여준다. 또한, 제안한 방법은 기존의 방법과 달리 깊이맵 정보를 보존하기 때문에, 깊이 키잉(depth keying)과 같이 깊이 정보를 이용하는 3차원 응용에 활용할 수 있다.
차세대 영상 기술의 하나로 다양한 분야에서 주목받고 있는 고품질 다시점 및 3차원 콘텐츠들에 대한 비디오 부호화 기술의 연구 및 표준화가 활발히 진행되고 있다. 다시점 및 3차원 비디오 기술은 복수의 시점을 이용하여 사용자에게 실감나는 영상을 제공할 수 있다. 하지만, 많은 시점을 획득 및 전송하는 것은 한계가 있으므로, 소수의 시점을 이용하여 다양한 시점을 제공하는 연구가 주를 이룬다. 이러한 연구에는 전송 시점을 줄이는 대신 깊이 정보를 전송하여 전송된 시점으로부터 더욱 정확히 임의 시점을 생성하는 기술과 시점간 정보 중복성을 제거하기 위한 부호화 기술이 있다. 최근 국제 표준화 기구인 JCT-3V(Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development)에서는 다시점 및 3차원 비디오 영상을 효율적으로 부호화할 수 있는 기술에 대하여 표준화가 진행되고 있다. 본 논문은 현재 JCT-3V에서 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반으로 표준화가 진행 중인 3D-HEVC 부호화 기술에 대해 살펴보고 그 부호화 및 복잡도 성능을 분석하였다. 이러한 성능 분석은 향후 부호화 성능 향상을 위한 알고리즘 개발 및 고속 부호화기 개발을 위한 부호화 툴의 선별 및 조정에 유용할 것으로 판단된다.
In this paper, we propose a depth-based mesh modeling method to generate virtual environment. The proposed algorithm constructs mesh model from unorganized point cloud obtained from a multi-view camera. We separate the point cloud consisting objects from the background. Then, we apply triangulation to each object and background. Since the objects and the background are modeled independently, it is possible to construct effective virtual environment. The application of proposed modeling method is applicable to entertainment, such as movie and video game and effective virtual environment generation.
DIBR (Depth Image Based Rendering)은 동일 시점의 색상 영상과 깊이 영상을 참조해서 임의 개수의 중간 시점 영상을 생성하는 기법으로 무안경식 다시점 입체 디스플레이를 위한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 DIBR 기법을 사용해서 생성되는 다시점 중간 영상의 객관적 품질에 깊이 정확도가 미치는 영향에 대해 설명한다. 본 연구는 먼저 사람이 인지할 수 없는 범위에서 왜곡을 보장하기 위한 최소 깊이 양자화 계수를 도출한다. 그리고 장면 구성의 특성에 따라 같은 양자화 수준에서 깊이 정보의 정확도를 효과적으로 표현하기 위한 비균등 영역분할 양자화 방법을 선형 양자화와 비교 분석한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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