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고화질 3차원 영상정보 획득을 위한 카메라 조정 및 깊이맵 업샘플링 기술 원문보기

방송공학회지 = Korea society broadcast engineers magazine, v.18 no.4, 2013년, pp.54 - 62  

호요성 (광주과학기술원)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 고품질의 깊이 정보를 획득하기 위해 필요한 몇 가지 기술에 대해 소개하고자 한다. 먼저 Ⅱ장에서는 다시점 영상의 촬영을 위한 다양한 카메라 배열과 시스템을 소개하고 그 특성에 대해서 알아본다.
  • 일반적인 장면 영상에서 3차원 정보는 영상의 깊이 정보를 추정하고 활용하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 영상 획득을 위한 카메라 조정 및 깊이 영상 업샘플링 기술을 살펴보았다. 카메라 조정 기술을 통한 매개변수의 계산은 영상처리의 오차를 줄임으로써 3차원 입체 영상 콘텐츠의 품질을 높이는 역할을 수행할 수 있으며, 깊이 영상 업샘플링 기술은 깊이 카메라로부터 이미 획득한 깊이 정보의 품질을 향상시켜 고화질 및 고해상도 입체 영상의 생성을 가능하게 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
깊이 영상 기반 렌더링 기술은 무엇인가? 3차원 영상이라고 하면 일반적으로 생각하는 것이 입체감이라 할 수 있는데 이 입체감을 살리기 위해서는 영상의 깊이 정보를 취득하고 이에 맞게 재구성해서 콘텐츠를 만들어내는 기술이 중요하다 [1]. 색상 영상과 깊이 영상을 이용하여 가상시점 영상을 합성할 수 있는데, 이와 같은 기술을 깊이 영상 기반 렌더링(Depth-image-based rendering, DIBR) 기술이라고 한다[2,3]. 깊이 영상은 3차원 장면에서 객체와 카메라와의 거리를 나타내는 정보로 활용되며, 가상 시점 영상합성 방법은 다음과 같은 단계로 진행된다.
색상 영상에 대해서 사용되던 업샘플링기술은 무엇이 있는가? 다시점 영상과 DIBR에 대한 연구가 이뤄진 초창기에는 깊이 영상의 특성을 고려한 업샘플링기술들이 따로 개발되지 않았기 때문에, 깊이 업샘플링을 위해서 주로 색상 영상에 대해서 사용되던 영상처리 기술을 그대로 깊이 영상에 적용했었다. 주로 사용되던 방식이 bilinear, nearest-neighbor, bicubic 보간법 등이다. <그림 5>는 기존의 영상처리 기술을 이용한 깊이 영상의 업샘플링 결과를 보여준다.
양안식 영상의 단점은 무엇인가? 양안식 영상 기반 제작에서는 두 대의 카메라를 이용하여 시차를 가지는 양안식 영상을 촬영하여 깊이를 획득한다. 그러나 양안식 영상은 깊이감을 느낄 수 있는 범위가 좁다는 한계가 있다. 다시점 영상은 여러 시점에서 다수의 카메라로 한 장면을 촬영한 다중 영상의 집합으로, 양안식 영상에 비해 넓은 범위에서 깊이감을 느낄 수 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. 백준기, 최종수, 고성제, 호요성, 장우석, 이춘식, 이주한, 이승구, 하재석, "3차원 이미징 미래기술 전망 및 응용 분야", 방송공확회지 제15권, 제2호, pp. 101-110 2010년 6월. 

  2. C. Fehn, "Depth-image-based rendering (DIBR), Compression, and Transmission for a New Approach," SPIE Conference Stereoscopic Displays and Virtual Reality Systems, vol. 5291, pp. 93-104, Jan. 2004. 

  3. C. Fehn, K. Hopf, Q. Quante, "Key Technologies for an Advanced 3D-TV System," SPIE Three-Dimensional TV, Video and Display, pp. 66-80, Oct. 2004. 

  4. W. R. Mark, L. McMillan, G. Bishop, "Post-Rendering 3D Warping," Symposium on Interactive 3D Graphics, pp. 7-16, April 1997. 

  5. 호요성, 김성열, "3차원 입체 영상 정보처리", 두양사, 2010. 

  6. 호요성, 이은경, 강윤석, "다시점 깊이 카메라를 이용한 3차원 입체영상의 정보 획득 방법", 방송공학회지, 제15권, 제2호, pp. 88-100, 2010. 

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  7. 강윤석, 호요성, "다시점 카메라와 깊이 카메라를 이용한 3차원 장면의 깊이 정보 생성 방법", 전자공학회논문지 SP편, 제48권, 제3호, pp. 013-018, 2011. 

  8. 호요성, "다시점 3차원 영상을 위한 카메라 조정 및 영상 정렬 기술", 방송과기술, Vol. 213, pp. 160-165, 2013. 

  9. Y.S. Kang and Y.S. Ho, "Geometrical Compensation for Multi-view Video in Multiple Camera Array," International Symposium on Electronics in Marine (ELMAR), pp. 83-86, Sep. 2008. 

  10. R. Hartley and A. Zisserman, "Multiple View Geometry in Computer Vision," Cambridge University Press, 2003. 

  11. 호요성, 이천, "다시점 3차원 영상처리 및 부호화 기술", 진샘미디어, 2013. 

  12. 호요성, "다시점 3차원 영상의 획득 및 처리 기술", 전자공학회지, 제40권, paper 3호, pp. 18-27, 2013. 

    원문보기 상세보기

  13. 소용석, 이대현, 심재영, 이상욱, "평면 맞춤을 이용한 깊이 초 해상도", 영상처리 및 이해에 관한 워크샵, P-084, 2012년 2월. 

  14. J. Kopf, M. F. Cohen, D. Lischinski, and M. Uyttendaele, "Joint Bilateral Usampling," ACM Transactions on Graphics, vol. 26, no. 3, pp. 1-5, July 2007. 

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  15. J. Jung, Y. Ho, "MRF-based Depth Map Interpolation using Color Segmentation," Asia-Pacific Signal and Information Processing Association, pp. 19-22, Dec. 2010. 

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