선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그러나 관찰자의 위치에 적응적인 다시점 영상 합성은 실시간 처리가 가능 해야한다. 본 논문에서는 LUT(look-up table)을 이용하여 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 이미 설 명하였듯이 관찰자의 위치에 해당하는 새로운 좌 영상을 생성하는 과정에는 회전 변환을 이용하였고 대응하는 우 영상의 생성과정에는 시차 정보를 이용하였다.
- 본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 스테레오 영상 및 다시점 스테레오 영상을 합성하기 위해 고 속으로 처리될 수 있는 효율적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 관찰자의 위치 변화에도 적응적이다.
- 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 한 대의 depth 카메라로부터 RGB 텍스쳐와 깊이 정보를 획득호电 획득된 한 프레임의 텍스쳐 영상 (좌 영상)과 깊이 정보를 이용하여 대응하는 가상의 우 영상을 생성하였다. 또한 합성된 스테레오 영상 을 가지고 폭주식 카메라 모델을 이용하여 관찰자 의 시점에 따른 임의의 다시점 스테레오 영상을 합 성할 수 있었다.
- 실감 있는 3차원 방송을 위해서는 이러한 관찰자의 위치 변화에 적응적으로 3차원 영상 을 합성해야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구를 수 용하기 위해 RGB 텍스쳐와 깊이 정보만으로 다시 점 영상을 합성하는 방법을 제안한다. 관찰자의 움 직임이 수평 방향으로만 존재한다고 가정을 하면, 관찰자의 수평 움직임, 즉 관찰자의 위치 변화는 관 찰자의 최초 위치 즉 중앙의 위치와 디스플레이 장 치의 중앙지점을 연결한 선분과 현재 관찰자의 위 치와 디스플레이 장치의 중앙을 연결한 선분이 이 루는 각의 변화로 나타낼 수 있다.
가설 설정
- 제안한 기법의 성능 평가를 위해 11시점의 스테레오 영상 즉 좌 영상 11프레임과 이에 대응하는 우 영상 11프레임을 생성하였다. 3DTV 방송 시스템에서의 적용을 검증하기 위해 텍스쳐 정보와 깊이 정보가 전송되었다고 가정하였다. 텍스 쳐 정보와 깊이 정보를 입력으로 본 논문에서 제안한 LUT를 이용하여 변화되는 관찰자의 시점에 적 응적인 다양한 시점의 스테레오 영상을 실시간으로 합성할 수 있었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.