최근 들어 다양한 스테레오 3D 디스플레이 장치의 출시가 활발히 이루어지면서 임의의 스테레오 3D 영상에 대한 효과적인 크기 변환 방법, 즉 스케일링(scaling) 방법에 대한 요구가 증가되고 있다. 그런데 CG 등을 통하여 생성된 경우와 같이 장면의 기하학적 정보를 완벽히 파악할 수 있는 경우를 제외하고는, 정확한 스테레오 3D 영상의 스케일링은 현실적으로 불가능하다. 이러한 제한으로 가장 널리 이용되는 방법은 좌우 영상에 대하여 적절한 2D 스케일링을 수행하고, 그 결과로 적절한 스테레오 3D 영상스케일링이 발생하기를 기대하는 것이다. 본 논문에서는 2D 영상 스케일링을 통한 스테레오 3D 영상 스케일링에 있어서, 양안시(binocular vision) 모델에 근거한 기하학적 분석과 주파수 변화 분석을 제시한다. 기하학적 분석을 통해서는 스테레오 3D 영상에서 발생 가능한 왜곡들에 대해서 설명하고, 주파수 변화 분석을 통해서는 디지털 신호의 스케일링에 필수적으로 요구되는 aliasing 왜곡 방지 방법에 대해서도 제안한다. 제안된 방법은 주관적 화질 평가 결과 샘플링 이론 (sampling theory)에만 근거한 필터링 방식에 비해 화질 왜곡을 더욱 효과적으로 억제할 수 있다는 것을 파악할 수 있었다. 따라서, 제안된 방법은 다양한 해상도를 지니는 3D 디스플레이 장치에서의 스테레오 3D 영상 재생에 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.
최근 들어 다양한 스테레오 3D 디스플레이 장치의 출시가 활발히 이루어지면서 임의의 스테레오 3D 영상에 대한 효과적인 크기 변환 방법, 즉 스케일링(scaling) 방법에 대한 요구가 증가되고 있다. 그런데 CG 등을 통하여 생성된 경우와 같이 장면의 기하학적 정보를 완벽히 파악할 수 있는 경우를 제외하고는, 정확한 스테레오 3D 영상의 스케일링은 현실적으로 불가능하다. 이러한 제한으로 가장 널리 이용되는 방법은 좌우 영상에 대하여 적절한 2D 스케일링을 수행하고, 그 결과로 적절한 스테레오 3D 영상스케일링이 발생하기를 기대하는 것이다. 본 논문에서는 2D 영상 스케일링을 통한 스테레오 3D 영상 스케일링에 있어서, 양안시(binocular vision) 모델에 근거한 기하학적 분석과 주파수 변화 분석을 제시한다. 기하학적 분석을 통해서는 스테레오 3D 영상에서 발생 가능한 왜곡들에 대해서 설명하고, 주파수 변화 분석을 통해서는 디지털 신호의 스케일링에 필수적으로 요구되는 aliasing 왜곡 방지 방법에 대해서도 제안한다. 제안된 방법은 주관적 화질 평가 결과 샘플링 이론 (sampling theory)에만 근거한 필터링 방식에 비해 화질 왜곡을 더욱 효과적으로 억제할 수 있다는 것을 파악할 수 있었다. 따라서, 제안된 방법은 다양한 해상도를 지니는 3D 디스플레이 장치에서의 스테레오 3D 영상 재생에 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.
Image resizing (or scaling) is one of the most essential issues for the success of visual service because image data has to be adapted to the variety of display features. For 2D imaging, the image scaling is generally accomplished by 2D image re-sampling (i.e., up-/down-sampling). However, when it c...
Image resizing (or scaling) is one of the most essential issues for the success of visual service because image data has to be adapted to the variety of display features. For 2D imaging, the image scaling is generally accomplished by 2D image re-sampling (i.e., up-/down-sampling). However, when it comes to stereoscopic 3D images, 2D re-sampling methods are inadequate because additional consideration on the third dimension of depth is not incorporated. Practically, stereoscopic 3D image scaling is process with left/right images, not stereoscopic 3D image itself, because the left/right Images are only tangible data. In this paper, we analyze stereoscopic 3D image scaling from two aspects: geometrical deformation and frequency-domain aliasing. A number of 3D displays are available in the market and they have various screen dimensions. As we have more varieties of the displays, efficient stereoscopic 3D image scaling is becoming more emphasized. We present the recommendations for the 3D scaling from the geometric analysis and propose a disparity-adaptive filter for anti-aliasing which could occur during the image scaling process.
Image resizing (or scaling) is one of the most essential issues for the success of visual service because image data has to be adapted to the variety of display features. For 2D imaging, the image scaling is generally accomplished by 2D image re-sampling (i.e., up-/down-sampling). However, when it comes to stereoscopic 3D images, 2D re-sampling methods are inadequate because additional consideration on the third dimension of depth is not incorporated. Practically, stereoscopic 3D image scaling is process with left/right images, not stereoscopic 3D image itself, because the left/right Images are only tangible data. In this paper, we analyze stereoscopic 3D image scaling from two aspects: geometrical deformation and frequency-domain aliasing. A number of 3D displays are available in the market and they have various screen dimensions. As we have more varieties of the displays, efficient stereoscopic 3D image scaling is becoming more emphasized. We present the recommendations for the 3D scaling from the geometric analysis and propose a disparity-adaptive filter for anti-aliasing which could occur during the image scaling process.
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