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운동 시차를 이용한 실시간 입체 영상 변환 방법
A Real-Time Stereoscopic Image Conversion Method Using Motion Parallax 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.10B no.4, 2003년, pp.359 - 366  

최철호 (한양대학교 대학원 전기전자제어계측공학과) ,  권병헌 (유한대학 정보통신과) ,  최명렬 (한양대학교 제어계측공학과)

초록
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본 논문에서는 일반적인 2차원 영상에서 운동 시차론 이용하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체 영상을 생성하고, 2차원 영상에서 운동 물체의 운동 방향과 속도에 상관없이 3차원 효과를 제공할 수 있는 입체 영상 변환 방법을 제안하고자 한다. 입체 영상은 제안한 움직임 검출, 영역 분할, 그리고 깊이 지도 생성 방법을 이용하여 인접한 2차원 영상 사이에서 운동 시차를 계산하여 생성된다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며, MTD 방식과의 성능 비교를 통하여 제안한 방법의 성능 평가를 수행하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We propose a real-time stereoscopic image conversion method that can generate stereoscopic image with different perspective depth using motion parallax from 2-D image and offer realistic 3-D effect regardless of the direction and velocity of the moving object in the 2-D image. The stereoscopic image...

주제어

#입체 영상   #운동범위   #실시간 변화  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 또한, 본 논문에서는 성능 평가를 효율적으로 하기 위하여 각 입체 영상 변환 방법에 의해서 생성된 좌 . 우 영상을 이용하여, 두 영상의 픽셀 차의 절대값(이하, 깊이 차이 영상)을 구하여 배경 및 운동 물체의 깊이를 적절히 적용했는가의 여부를 판단하였다.
  • 본 논문에서는 2차원 동영상에서 운동 시차를 추출하여서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체 영상을 생성하고, 기존의 기술과는 달리 2차원 영상에서 운동 물체의 운동 방향과 속도에 상관없이 3차원 효과를 제공할 수 있는 입체 영상변환 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 입체 영상 변환 방법인 MTD의 성능 비교를 위해서, 운동 특성이 다른 2개의 실험 영상을 통하여 제안한 방법에 의해서 생성된 좌 .
  • 본 논문에서는 일반적인 2차원 영상에서 움직임 검출과 영역 분리 방법을 이용하여 영상 내 운동 물체의 운동 방향 및 속도에 상관없이 배경과 운동 물체를 분리하여 자연스런 입체 영상을 제공하는 입체 영상 변환 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 고해상도 영상에서 실시간으로 입체영상 변환을 하기에 적합하며, TV, 케이블 TV, VCR, CD, DVD, AVI, DIVX 등 다양한 영상 포맷에 실시간으로 적용 가능하다.

가설 설정

  • (그림 8)과 같이 대상 픽셀과 주위 인접한 8개의 픽셀의 깊이 정보가 다를 경우 그 대상 픽셀의 깊이 정보는 노이즈로 가정하고 주위 인접한 픽셀의 깊이와 동일하게 설정한다.
  • 양시차 각도가 1.5°를 넘을 때, 관찰자로 하여금 불쾌감을 준다는 점을 감안하예[1], 본 논문에서는 양시차 각도 a 를 1.0°, PC 모니터 화면을 기준으로 d를 30cm로 가정하여 M을 5mm로 정하였다. 따라서, 본 논문에서는 상기한 양안의 적응과 수렴의 분리 문제와 모니터의 도트 피치를 고려하여 배경과 운동 물체의 깊이 차이를 3픽셀로 한정했으며, 깊이 차이에 의한 교합(Occlusion) 문제는 (그림 11)과 같은 ZOI(Zero Order Interpolation) 및 FOI(First Order Interpo- lation)와 같은 보간 알고리즘을 사용하여 해결하였다.
  • 움직임 검출 방법은 현재 (尸3>“)와 이전(戶3-1)*)영상의 픽셀 차의 절대값(① 心 을 구하고, 임계값 (力*) 비교를 통하여 정지 및 움직임 픽셀로 구분하였다. 여기서는 정지 픽셀과 움직임 픽셀 이렇게 두 가지 상태로만 검출을 하였는데, 정지 픽셀은 일반적으로 배경을 이루는 픽셀로 상대적으로 먼 거리에 위치해있는 것으로 가정하고, 반대로 움직임 픽셀은 상대적으로 가까운 위치에 있는 것으로 가정한다.
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참고문헌 (11)

  1. Lipton, et al., Stereoscopic Television System with Filed Storage for Sequential Display of Right and Left Images, U.S. Patent, No.4, pp.562-563, 1985 

  2. T. Okino, et al., 'New Television with 2D/3D Image Conversion Technologies,' SPIE Photonic West, Vol.2653, pp.96-103, 1995 

    crossref

  3. H. Murata, et al., 'Conversion of Two-Dimensional Image to Three Dimensions,' SID'95 DIGEST, pp.859-862, 1995 

  4. Y. Matsumoto, et al., 'Conversion System of Monocular Image Sequence to Stereo using Motion Parallax,' SPIE Photonic West, Vol.3012, pp.108-115, 1997 

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  5. B. J. Garcia, 'Approaches to Stereoscopic Video Based on Spatio-Temporal Interpolation,' SPIE Photonic West, San Jose, Vol.2635, pp.85-95, 1990 

  6. H. Murata, et al., 'A Real-Time 2-D to 3-D Image Conversion Techniques Using Computed Image Depth,' SID'98 DIGEST, pp.919-922, 1998 

  7. M. B. Kim, 'Conversion of 2D Video to Stereoscopic Video,' Proc. 11th Korean Signal Processing Conference, pp.923-926, 1998 

  8. S. Nagada, 'How to Reinfoce Perception of Depth in Single Two-Dimensional Pictures, Tyler & Francis,' 1991 

  9. A Murat Tekalp, 'Digital Video Processing,' Prentice Hall, 1995 

  10. Randy Crane, 'A Simplified Approach to Image Processing,' Prentice Hall, 1997 

  11. M. Sonka, et al., 'Image Processing, Analysis, and Machine Vision,' 2nd edtion, PWS Publishing, 1998 

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