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오늘날 각종 입체 영상의 제시 장치가 대중화 되면서 다시점 영상과 같은 입체 정보들을 고화질TV와 고성능 컴퓨터 분야 등 여러 분야에 적용할 수 있게 되었다[1]. 다양한 시점의 영상들을 이용하여 관측자에게 입체감을 느끼게 해주는 다시점 영상은 제공하는 시점의 수에 따라 전송해야하는 데이터의 양이 늘어난다. 하지만 송출 기술의 한계로 모든 영상 데이터를 전송하는 것은 곤란하기에 일부 시점의 영상데이터 만을 송출하고 필요한 시점을 수신부에서 합성할 필요가 있다. 이와 같은 시점 영상 합성을 위해서는 입력영상에 존재하는 객체들의 거리정보가 필요하며 이러한 정보를 2D 형태로 표현한 것을 깊이영상이라고 한다. MPEG에서는 이러한 깊이영상을 시점영상과 함께 송출하는 방법을 제안하였으며 이에 따라 입체 정보를 정확하게 전달하기 위한 깊이 데이터의 생성 및 처리 기술이 요구 되고 있다. 이렇듯 깊이영상을 이용하여 임의의 시점영상을 합성하기 위해서는 깊이영상이 각 객체의 깊이 데이터를 정확하게 포함하고 있어야 한다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 깊이영상을 촬영하는 경우 얻을 수 있는 깊이영상의 ...

오늘날 각종 입체 영상의 제시 장치가 대중화 되면서 다시점 영상과 같은 입체 정보들을 고화질TV와 고성능 컴퓨터 분야 등 여러 분야에 적용할 수 있게 되었다[1]. 다양한 시점의 영상들을 이용하여 관측자에게 입체감을 느끼게 해주는 다시점 영상은 제공하는 시점의 수에 따라 전송해야하는 데이터의 양이 늘어난다. 하지만 송출 기술의 한계로 모든 영상 데이터를 전송하는 것은 곤란하기에 일부 시점의 영상데이터 만을 송출하고 필요한 시점을 수신부에서 합성할 필요가 있다. 이와 같은 시점 영상 합성을 위해서는 입력영상에 존재하는 객체들의 거리정보가 필요하며 이러한 정보를 2D 형태로 표현한 것을 깊이영상이라고 한다. MPEG에서는 이러한 깊이영상을 시점영상과 함께 송출하는 방법을 제안하였으며 이에 따라 입체 정보를 정확하게 전달하기 위한 깊이 데이터의 생성 및 처리 기술이 요구 되고 있다. 이렇듯 깊이영상을 이용하여 임의의 시점영상을 합성하기 위해서는 깊이영상이 각 객체의 깊이 데이터를 정확하게 포함하고 있어야 한다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 깊이영상을 촬영하는 경우 얻을 수 있는 깊이영상의 해상도에 한계가 존재하기 때문에 색상영상과 같은 해상도로 리사이즈를 수행할 필요가 있다. 따라서 본 논문은 깊이영상의 존재 여부와 얻을 수 있는 해상도에 따라 단계적으로 깊이영상을 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 각 시점영상에 대해 깊이영상이 주어지는 경우, 깊이영상의 해상도가 색상영상 보다 작으면 양방향 가중치를 이용한 업샘플링 방법을 통해 동일한 해상도로 리사이즈를 수행한다. 반면 깊이영상이 주어지지 않는 경우 학습모델을 이용한 깊이 생성 방법을 통해 각 시점영상에 대한 깊이영상을 생성한다. 마지막으로 일련의 과정을 통해 취득한 깊이영상을 이용하여 원하는 임의 시점의 영상을 합성한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, various 3D display devices have become popular, and 3D information such as multi-view images can be applied to various fields such as games and movies. Therefore, depth data generation technology and image processing technology are required because accurately transmitting 3D information. <...

Recently, various 3D display devices have become popular, and 3D information such as multi-view images can be applied to various fields such as games and movies. Therefore, depth data generation technology and image processing technology are required because accurately transmitting 3D information.
The depth image acquiring method is classified into two methods: a method of capturing a depth image using a depth camera and a method of estimating a depth value using two or more view images.
This paper proposes three image processing algorithms that overcome various disadvantages of past studies by using the characteristics of depth images.

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