최근 입체영상 콘텐츠를 소비하기 위한 인프라는 급속도로 구축되고 있지만, 이러한 수요를 충족시킬만한 입체영상 제작기반은 부족한 상황이다. 지금의 입체영상 제작환경에서는 기존에 평면영상을 제작하던 것과 같은 방법으로 입체영상을 제작하고 있다. 그로 인해 인간의 시지각과 카메라의 특성이 고려되지 않은 영상이 제작되고, 이것은 입체효과의 저하와 함께 영상 속 피사체의 크기가 현실과 다르게 왜곡되어 나타나는 등의 문제로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 인식하고 더 나은 입체영상 콘텐츠 제작을 위해, 입체영상 관람 시 나타나는 인간의 크기 지각 특성을 고려한 입체 카메라의 광축 간격 조절에 대하여 연구하였다. 우선, 카메라의 광축 간 거리에 따라 영상 속에 나타나는 피사체의 면적 변화와 비율 데이터를 산출하였고, 광축 간격을 변화시키며 실제 입체영상을 촬영, 관람자들을 대상으로 설문을 진행하였다. 그 결과 인간의 입체시는 인간의 두 눈간 거리인 6.5cm를 기준으로 약 60%에서 2,000% 범위인 3.9cm에서 130cm 내에서는 광축 간 거리가 변화하더라도 크기 지각에 왜곡을 느끼지 않는다. 그러므로 입체영상 촬영할 때 광축 간격을 3.9cm에서 130cm 내에서 유지한다면 영상 관람에도 크기 지각에 문제가 발생하지 않고 실제와 동일한 크기로 느껴지는 영상을 제작할 수 있을 것이다.
방사선 영상장치는 방사능 누출사고의 조기처리 및 확산 피해 최소화에 필수적인 장비이며, 가까운 미래에 빅마켓으로 성장될 원전폐로 분야에서도 중요한 역할을 담당할 것으로 예상된다. 현재까지 개발된 방사선 영상장치는 방사선 오염원의 위치를 방향 정보만으로 탐지하여 가시화하고 있고 방사선원의 거리 측정은 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라 원리를 적용하여 방사선원의 3차원 위치정보를 추출할 수 있는 새로운 기법의 방사선 3차원 영상장치의 구현에 대해 연구하였다. 한 대의 방사선 센서와 CCD 카메라, 그리고 팬틸의 컴팩트한 구성으로 설계된 방사선 3차원 영상장치(K3-RIS)는 위치변환 제어에 의한 스테레오 방사선 영상 취득과 연속모드 제어 및 고속 스테레오 영상정보처리 기능이 특징이다. 개발한 장치의 기능검증을 위해 감마 방사선원(Cs-137)을 대상으로 실험을 수행한 결과 선원간의 거리와 무관하게 3% 이하의 거리측정 오차를 확인하였다.
The phase-averaged velocity fields of 3 dimensional turbulent wake behind a marine propeller measured by 2D PIV and stereoscopic PIV(SPIV) were compared directly. In-plane velocity fields obtained from the consecutive particle images captured by one camera in 2D PIV have perspective errors due to out-of-plane motion. However, the perspective errors can be removed by measuring three component velocity fields using SPIV method with two cameras. It is also necessary to measure three components velocity fields for the investigation of complicated near-wake behind the propeller for the suitable propeller design. 400 instantaneous velocity fields were measured for each of four different blade phases of $0^{\circ},\;18^{\circ},\;36^{\circ}C\;and\;54^{\circ}$. They were ensemble averaged to investigate the spatial evolution of the propeller wake in the downstream region. The phase-averaged velocity fields show the viscous wake developed along the blade surfaces and tip vortices were formed periodically. The perspective errors caused by the out-of-plane motion was estimated by the comparison of 2D PIV and SPIV results. The difference in the axial mean velocity fields measured by both techniques are nearly proportional to the mean out-of-plane velocity component which has large values in the regions of the tip and trailing vortices. The axial turbulence intensity measured by 2D PIV was overestimated since the out-of-plane velocity fluctuations influence the in-plane velocity vectors and increase the in-plane turbulence intensities.
크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.
컴퓨터-생성 (Computer-generated, CG)집적영상시스템은 사용자들이 컴퓨터 그래픽을 이용해서 미리 만들어진 기초영상들을 렌즈 어레이를 통해 보게 되면 3차원 입체영상을 느낄 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 시스템이다. 이 때 CG집적영상시스템에 컴퓨터를 이용하여 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑 (Image Mapping)이 라고 하는데, 뷰포인트 벡터 렌더링 (Viewpoint Vector Rendering, VVR) 이 미지 매핑 방식은 표현하는 대상의 크기나 시스템에서 사용하는 렌즈 어레이 기초렌즈의 개수에 영향을 받지 않아 실시 간 처리에 보다 유리하다. 본 논문에서는 실시간 3차원 그래픽 응용 프로그램에 보다 적합한 CG 집적영상시스템을 구축하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 렌더 링 성능을 향상시킨 VVR 집적영상시스템 프레임워크(Framework)를 소개한다. 그리고 일반적인 기존의 VVR 구현 방법과 GPU를 이용하는 새로운 방식의 성능을 비교 분석하며, 상당한 성능 향상이 이루어졌음을 보여 준다.
입체영상 시스템은 최근 교육, 3D 영화, 의료 영상 등 다양한 분야에 응용되고 있으나 실용화함에 있어 해결해야할 문제점도 남아있다. 입체영상 디스플레이는 실용화 단계에서 대량의 영상 데이터를 처리해야 하고 실시간 디스플레이를 위해 고효율 비젼 시스템을 설계해야 한다. 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 시스템에서는 움직임 벡터, 변위 벡터 및 오차영상이 전송되며 스테레오 영상 시퀀스를 복원하여 디스플레이를 하게 된다. 그러므로 효율적인 입체영상시스템 설계를 위한 핵심요소는 스테레오 영상간의 효율적인 정합과 강건한 비젼 시스템에 있다. 본 논문에서는 광학 플랫폼 위에 회전이 가능한 회전단과 수평이동이 가능한 단을 설계하고 카메라를 이용하여 순차적으로 스테레오 영상을 취득하여 정합함으로써 정확한 3D 정보를 추출할 수 있는 고효율 비젼 시스템을 제안한다. 제안한 입체영상 시스템 실험결과 간략화된 시스템 구조 보정을 통해 적은 계산량으로 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 정합에러를 최소화할 수 있었다.
3차원 영상을 생성하기 위해 깊이영상과 텍스쳐 영상의 활용이 보편화되면서 이들 영상에 대한 보호도 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 깊이와 텍스쳐 영상으로부터 임의의 시점에 생성되는 스테레오 및 다시점 영상의 소유권을 보호하기 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 3D 워핑을 이용한 DIBR을 통해서 워터마크가 보존될 수 있도록 대상 영역을 설정한 이후에 2차원 DCT를 통해서 텍스쳐 영상을 주파수 계수로 변환한다. 이 계수의 일부를 양자화하여 워터마크를 삽입한다. 삽입된 워터마크는 확인이 되지 않기 때문에 비가시성을 확인할 수 있었고, 일반적인 영상처리 공격에 의해서 강인함을 확인하였다.
최근 3차원 영상 컨텐츠와 디스플레이의 증가에 따라 지상파 방송사들의 3차원 텔레비전(3DTV) 방송을 위한 준비가 시작되고 있다. 하지만 현재 지상파 방송사들이 비디오 전송을 위하여 사용하고 있는 약 18Mbps의 대역폭 제한 내에서는 고화질의 3차원 스테레오스코픽 영상을 전송하는 데 한계가 있다. 따라서 보다 고화질의 3D 영상 방송 서비스를 제공하는 동시에, 기존 2DTV 시청자를 위한 호환성을 유지하기 위하여 좌영상은 현재 지상파 방송에서 채택하고 있는 MPEG-2 기반, 그리고 우영상은 보다 압축 효율이 높은 H.264/AVC 기반의 비디오 압축 및 전송 시스템이 고려되고 있다. 본 연구에서는 이러한 지상파 3DTV 방송 조건 하에서, 이종 부호화기에서 산출되는 비트스트림의 양을 대역폭 제한에 맞게 조절하는 합동 비트율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 합동 비트율 제어 방법은 H.264/AVC의 비트율 제어 방법인 이차 율-양자화 모델(quadratic rate-quantization model)을 MPEG-2 부호화 과정 내에 구현하여 압축된 두 비디오 비트스트림의 합이 대역폭 조건을 충족시키면서 화질왜곡을 최소화하는 양자화계수를 계산하도록 설계 되었다. 또한 좌영상과 우영상의 화질의 차이가 일정하게 유지되도록 최적화 문제에서 제약식을 추가하여 양자화계수를 계산하였다. 실험결과 제안한 지상파 스테레오스코픽 3DTV를 위한 합동 비트율 제어 알고리듬은 목표 비트율을 맞추는 동시에, MPEG-2 및 H.264/AVC의 기존 비트율 제어 알고리듬 방법에 비하여 좌/우 영상의 평균 화질 합은 비슷한 수준을 나타내었고, 화질 절대차의 평균 및 변동은 큰 수준으로 감소시켰다.
양안식 3D 비디오의 효율적인 압축을 위해 다양한 기술들이 연구되었으며, 그 중 좌우영상으로 상이한 해상도의 영상을 사용하는 방식은 인간의 시각 시스템이 혼합 해상도의 양안식 영상을 높은 쪽 영상의 품질에 가깝게 인지하는 특성을 이용한 대표적인 비트레이트 절감 방식이다. 그러나 혼합 해상도 양안식 영상에서 좌우안 영상 해상도 차이가 일정 범위 이상일 경우 3D 영상의 품질 저하가 발생한다. 이에 다양한 연구에서 혼합 해상도 양안식 영상의 좌우해상도 차이에 따른 화질 저하 정도를 측정하려는 시도가 이루어졌으나, 기존 연구에서는 시청거리를 고려하지 않고 단순 좌우 영상의 크기만을 고려하여 실험하였으며 이에 각 연구별로 상이한 실험 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 인간의 시각 시스템을 고려하여 최적 시청거리를 계산하고, 이에 기반하여 좌우영상 비율 별 주관적 화질평가를 수행하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 혼합 해상도 영상 기반의 고정 및 이동 융합형 3DTV 기술이 고품질 3D 서비스를 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 일반 단일 시점의 축구 비디오를 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 축구 비디오 분석 과정을 통하여 축구 비디오를 일정한 종류의 샷으로 분류하고, 분류된 샷 종류에 따른 깊이지도 생성 방법을 제안한다. 원거리 샷의 경우에는 운동장 영역 추출을 통하여 운동장 영역에 깊이기도 (Depth Map)을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 비 원거리 샷의 경우, 운동장 영역 블록 수와, 간단한 피부색 발견 알고리즘을 통해 생성한 스킨 블록의 수에 따라 다시 3가지로 샷을 분류하고, 각 종류의 샷에 따른 깊이지도 생성 방식 1) 오브젝트 영역 추출을 통한 깊이지도 생성, 2) 스킨 블록을 이용한 전경 영역 추출과 가우시안 함수를 이용한 깊이기도 생성, 그리고 3) 스킨블록이 없는 상황에서의 깊이기도 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여, 스테레오스코픽 영상을 생성하는 방법을 소개하고, 생성한 실험영상을 결과로 제공한다. 그리고 주관적 깊이감 품질 평가를 통해서, 제안된 방법을 통해 생성된 영상이 원본 영상에 비해 깊이감이 향상됨을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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