본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.707-716
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2009
The role of cost modeller is to facilitate the design process by systematic application of cost factors so as to maintain a sensible and economic relationship between cost, quantity, utility and appearance which thus helps in achieving the client's requirements within an agreed budget. There are a number of research on cost estimates in the early design stage based on the improvement of accuracy or impact factors. It is common knowledge that cost estimates are undertaken progressively throughout the design stage and make use of the information that is available at each phase, through the related research up to now. In addition, Cost estimates in the early design stage shall analyze the information under the various kinds of precondition before reaching the more developed design because a design can be modified and changed in all process depending on clients' requirements. Parametric cost estimating models have been adopted to support decision making in a changeable environment, in the early design stage. These models are using a similar instance or a pattern of historical case to be constituted in project information, geographic design features, relevant data to quantity or cost, etc. OLAP technique analyzes a subject data by multi-dimensional points of view; it supports query, analysis, comparison of required information by diverse queries. OLAP's data structure matches well with multiview-analysis framework. Accordingly, this study implements multi-dimensional information system for case based quantity data related to design information that is utilizing OLAP's technology, and then analyzes impact factors of quantity by the design criteria or parameter of the same meaning. On the basis of given factors examined above, this study will generate the rules on quantity measure and produce resemblance class using clustering of data mining. These sorts of knowledge-base consist of a set of classified data as group patterns, of which will be appropriate stand on the parametric cost estimating method.
다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.
본 논문은 사용자로 하여금 가상 착의 객체를 360도의 시점에서 관측할 수 있도록 한 새로운 기술로서, 시점 벡터 추정과 직물 텍스쳐 매핑을 이용한 오브젝트 VR 기반 2.5D 가상 직물 착의 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 오브젝트 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 볼 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있고, 직물 패턴의 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 관측할 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 2.5D 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 360도의 시점에서 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 불완전한 보정(calibration)으로 인하여 발생한다. 이러한 인접 시점간의 색상 불일치는 획득된 영상을 참조 영상으로 이용하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 방법 중에서 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 있다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점 영상의 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어지고 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 다시점 비디오 시퀀스는 카메라와 등장인물의 이동으로 인하여 시점 간 영상뿐만 아니라, 한 시점 내에 시간의 흐름에 따른 영상간의 히스토그램 분포가 서로 다를 수 있다. 참조 시점 시퀀스에 속한 모든 영상을 참조하는 기존의 히스토그램 매칭 기법은 시공간적으로 상관성이 높지 않은 영상의 조명을 효과적으로 보상하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 시점 영상 간의 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 보상하여 공간적 상관성을 높이기 위해 두 조건식이 반영된 영상분리 기법을 적용한 레이어별 히스토그램 매칭 기법과 시간의 흐름에 따라 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 비디오 부호화의 단위인 화면 그룹(group of pictures : GOP)별로 보상하여 시간적 상관성을 높이는 개별적인 히스토그램 매칭 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 조명 보상 기법이 기존의 조명 보상 기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
스테레오스코픽(stereoscopic) 3D 비디오 서비스는 기존 2D와의 호환성을 유지하면서 새로운 3D 비디오 서비스를 제공할 수 있다. 전송 대역이 제한된 지상파 방송의 경우 높은 부호화 효율을 갖는 스테레오스코픽 비디오 코덱이 요구된다. 따라서 기준영상은 기존 2D 비디오 서비스와의 호환성을 위해 MPEG-2로 부호화하는 반면 3D를 위한 부가영상 부호화를 위해 부호화 효율이 높은 H.264/AVC, HEVC(High Efficiency Video Coding) 등을 고려하고 있으며, 또한 부가영상을 비실시간으로 전송하는 NRT(Non-Real Time) 3D 서비스도 고려되고 있다. 본 논문에서는 NRT 3D 서비스를 위한 스테레오스코픽 비디오 부호화에 있어서, HEVC에서 고려되었던 적응루프필터(ALF: Adaptive Loop Filter)를 전/후처리 필터로 적용하는 기법을 제시한다. 특히, 부가영상의 후처리에 ALF를 적용하기 위하여 부호화 과정에 결정되는 CU(Coding Unit) 구조를 이용하는 HEVC와 달리 MVC(Multiview Video Coding)로 부호화한 부가영상의 매크로블록(MB) 부호화 모드 및 참조영상 인덱스 등의 MB 부호화 정보를 이용한 ALF 적용 기법을 제안한다. 부가 영상 부호화에 있어서 제안한 기법으로 전처리 및 후처리 과정으로 ALF를 적용함으로써 최대 약 24.9%의 비트율 감소를 확인하였다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 레이어별 객체를 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭기법을 적용하는 색상 불일치 보상기법을 제안한다. 다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 잘못된 보정으로 인하여 발생한다. 이러한 색상 불일치는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 히스토그램 매칭을 이용한 전처리기법이 제안되었다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점영상의 히스토그램과 매칭이 되고, 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 일반적으로 영상은 상호 독립적인 색상 분포와 히스토그램 분포을 가지는 여러 개의 객체로 구성된다. 특히 다시점 영상은 시점에 따른 프레임마다 객체의 구성과 위치 및 그 깊이가 각각 다르다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체별로 히스토그램 매칭기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상기법이 기존의 영상 단위의 조명 보상기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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