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다시점 카메라와 깊이 카메라를 이용한 3차원 장면의 깊이 정보 생성 방법
Depth Generation Method Using Multiple Color and Depth Cameras 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.48 no.3 = no.339, 2011년, pp.13 - 18  

강윤석 (광주과학기술원 실감방송연구센터) ,  호요성 (광주과학기술원 실감방송연구센터)

초록
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본 논문에서는 다시점 색상 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 후처리 방법3차원 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만, 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 다시점 깊이 영상에 후처리 작업을 수행한 후, 이를 다시점 색상 영상과 조합하여 3차원 깊이 정보를 생성한다. 깊이 카메라로부터 얻은 각 시점에서의 초기 변이 정보를 기반으로 한 스테레오 정합의 결과는 기존 방법의 결과 보다 우수한 성능을 나타내었음을 볼 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we explain capturing, postprocessing, and depth generation methods using multiple color and depth cameras. Although the time-of-flight (TOF) depth camera measures the scene's depth in real-time, there are noises and lens distortion in the output depth images. The correlation between t...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 다시점 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 획득된 영상에 대한 후처리 방법과 깊이 생성 방법을 설명하였다. 깊이 카메라의 영상은 잡음과 왜곡이 심하고, 색상 카메라와의 상관도도 매우 떨어지기 때문에 촬영된 영상의 후처리 과정을 통해서 그 품질을 개선할 필요성이 있다.
  • 본 논문에서는 다시점 카메라와 다시점의 깊이 카메라를 이용하여 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 소개한다. 카메라 시스템의 구성과 촬영, 영상의 후처리 방법에 대해 논한 후, 다시점의 깊이를 생성하는 방법을 소개한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다시점 디스플레이에는 몇 개 이상의 시점 영상이 필요한가? 이러한 3DTV와 같은 입체 디스플레이 장치를 이용 하여 장면을 입체로 보기 위해서는 동일한 장면을 두 시점 이상에서 촬영한 영상이 필요하다. 특히 다시점 디스플레이의 경우는 3개 이상의 시점에서의 영상을 필요로 한다. 카메라의 개수 및 크기의 제약으로 인해 카메라 간격을 조밀하게 하여 많은 시점의 영상을 촬영하는 것은 불가능하지만, 다시점 영상과 장면의 깊이 영상을 이용하여 중간 시점에서의 영상을 합성하면 다시점 입체영상 콘텐츠를 생성할 수 있다.
장면의 깊이 정보를 얻는 방법 두 가지는 무엇인가? 따라서 촬영하는 장면에 대한 정확한 깊이 정보를 얻는 것은 입체영상 콘텐츠 제작에 있어서 무엇보다 중요 하다. 일반적으로 장면의 깊이 정보를 얻는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있는데, 수동 센서 방식과 능동 센서 방식이 그것이다. 수동 센서 방식은 촬영된 영상을 기반으로 하여 깊이 정보를 예측한다.
촬영하는 장면에 대한 정확한 깊이 정보가 입체 영상 콘텐츠 제작에서 중요한 이유는? 특히 다시점 디스플레이의 경우는 3개 이상의 시점에서의 영상을 필요로 한다. 카메라의 개수 및 크기의 제약으로 인해 카메라 간격을 조밀하게 하여 많은 시점의 영상을 촬영하는 것은 불가능하지만, 다시점 영상과 장면의 깊이 영상을 이용하여 중간 시점에서의 영상을 합성하면 다시점 입체영상 콘텐츠를 생성할 수 있다.
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참고문헌 (10)

  1. A. Smolic and P. Kauff, "Interactive 3D Video Representation and Coding Technologies," Proceedings of the IEEE, Spatial Issue on Advances in Video Coding and Delivery, vol. 93, no. 1, pp. 99-110, Jan. 2005. 

  2. J. Zhu, L. Wang, R. Yang, and J. Davis, "Fusion of Time-of-Flight Depth and Stereo for High Accuracy Depth Maps," Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 231-236, June 2008. 

  3. B. Bartczak and R. Koch, "Dense Depth Maps from Low Resolution Time-of-Flight Depth and High Resolution Color Views," Proc. of 5th International Symposium on Visual Computing, pp. 1-12, Nov. 2009. 

  4. http://www.vision.caltech.edu/bouguetj, Camera Calibration Toolbox for MATLAB. 

  5. Y.S. Kang and Y.S. Ho, "Geometrical Compensation for Multi-view Video in Multiple Camera Array," Proc. of Int'l Symposium on Electronics and Marine, pp. 83-86, Sept. 2008. 

  6. A. Ilie and G. Welch, "Ensuring color consistency across multiple cameras," Proc. of IEEE international Conference on Computer Vision, pp. II: 1268-1275, Oct. 2005. 

  7. A. Wang, T. Qiu, and L. Shao, "A Simple Method of Radial Distortion Correction with Centre of Distortion Estimation," Journal of Mathematical Imaging and Vision, vol. 35, no. 3, pp. 165-172, July 2009. 

  8. G. Gilboa, N. Sochen, and Y.Y. Zeevi, "Regularized Shock Filters and Complex Diffusion", ECCV 2002, LNCS 2350, pp. 399-313, May 2002. 

  9. Y.S. Ho and Y.S. Kang, "Multi-view Depth Generation using Multi-Depth Camera System," Proc. of International Conference on 3D Systems and Application (3DSA), pp. 1-4, May 2010. 

  10. P.F. Felzenszwalb and D.P. Huttenlocher, "Efficient Belief Propagation for Early Vision," International Journal of Computer Vision, vol. 70, no. 1, pp. 41-54, Oct. 2006. 

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