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문제 정의
- 이러한 3차원 콘텐츠 부족 현상을 극복하기 위해서는 다양한 형태의 3차원 콘텐츠 개발이 시급한 실정이다. 본 논문에서는 실감나는 3차원 서비스를 위해 필요한 콘텐츠를 생성하여 부호화하고 재현하는 각 단계의 기술에 대해 소개하고자 한다. 3차원 실감 서비스를 제공하기 위한 다양한 형태의 다시점 카메라 시스템을 이용한 영상 획득 단계, 획득한 다시점 영상을 이용해 다시점 콘텐츠를 생성하고 부호화하는 단계, 그리고 생성한 다시점 콘텐츠를 통해 실감나는 3차원 서비스를 재현하는 각 단계를 설명한다.
- 초기 깊이 정보 없이 일반적인 스테레오 정합 방법을 이용해 깊이 영상을 생성하는 방법과 복합형 카메라 시스템이나 다시점 깊이 카메라 시스템과 같이 초기 깊이 정보가 주어진 상태에서 깊이 영상을 생성하는 방법이다. 본 장에서는 복합형 카메라 시스템이나 다시점 깊이 카메라 시스템을 이용하여 깊이 영상을 생성하는 방법에 대해 자세히 설명하고자 한다.
- 깊이 영상을 생성하기 위해 본 장에서는 세그먼트 기반의 스테레오 정합 방법을 소개한다. 다시점 영상을 분할하기 위해 mean-shift 기반의 색상 분할 방법을 이용하여 다시점 영상을 색상 분할한다[11].
- 본 논문에서는 3차원 실감서비스 제공을 위한 다시점 콘텐츠 생성, 부호화 그리고 재현하는 최근 기술에 대해 간략하게 살펴보았다. 다시점 카메라 시스템, 복합형 카메라 시스템, 다시점 깊이 카메라 시스템으로 부터 다시점 실감미디어를 획득하고, 획득한 실감미디어를 이용해 고품질의 다시점 깊이 영상을 생성한다.
가설 설정
- 카메라를 보정한 뒤에는 영상 정렬을 통해서 다시점 영상 사이의 수직 변이가 일치하도록 교정한다. 다시점 영상을 이용해 스테레오 정합을 수행하기 위해서는 먼저 모든 카메라의 수직 위치가 동일하다는 가정하에 수행한다. 그러나 실제 영상 획득 과정에서는 모든 카메라는 사람에 의해 수동으로 정렬하기 때문에 수직 방향에도 변이가 존재하게 된다.
- 색상 분할을 기반으로 한 스테레오 정합에서 일반 자연 영상은 비슷한 변이를 가지는 영역으로 분할되고, 세그먼트는 하나의 변이를 가진다고 가정한다. 각 세그먼트에 초기 변이를 설정하기 위해서, 우선 이전 장에 소개한 변이와 깊이 변환 식 (3)을 이용해 초기 깊이 영상의 깊이 정보를 변환한다.
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