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[국내논문] 키넥트 깊이 정보와 DSLR을 이용한 스테레오스코픽 비디오 합성
Stereoscopic Video Compositing with a DSLR and Depth Information by Kinect 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.38C no.10, 2013년, pp.920 - 927  

권순철 (광운대학교 정보콘텐츠대학원 디지털3D연구실) ,  강원영 (광운대학교 정보콘텐츠대학원 디지털3D연구실) ,  정영후 (광운대학교 정보콘텐츠대학원 디지털3D연구실) ,  이승현 (광운대학교 정보콘텐츠대학원 디지털3D연구실)

초록
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크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Chroma key technique which composes images by separating an object from its background in specific color has restrictions on color and space. Especially, unlike general chroma key technique, image composition for stereo 3D display requires natural image composition method in 3D space. The thesis att...

주제어

#3D Stereoscopic   #Video compositing   #Kinect   #Depth keying   #Depth map  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존 영상 합성 방식의 색상과 공간의 제약을 극복하고, 3차원 공간에서의 영상 합성으로 자연스러운 스테레오스코픽 3D 영상 획득에 목적을 둔다. 이를 위해 마이크로소프트사 키넥트의 깊이 정보와 DSLR RGB 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의해 배경과 객체를 분리하였다[4].
  • 본 연구는 깊이 키잉 방식을 이용함으로서 기존의 크로마키 방식의 영상 합성의 제약점을 극복함으로서 혼합 현실에 기반을 둔 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 구현에 주안을 두었다. 하지만 획득된 시퀀스 .
  • 따라서 키넥트와 DSLR에서 각각 촬영된 두 영상간의 정합(image registration)을 통해 하나의 좌표계에 나타내어 처리한다. 즉, 카메라의 각도, 거리, 방향, 센서 해상도 등 의 차이가 나는 요소들에 대해 기하학적 수차를 보정하는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
키넥트는 무엇인가? 마이크로소프트사의 키넥트는 적외선 패턴 인식을 통해 깊이 값을 인지하여 게임 사용자의 동작 인식에 활용 되도록 고안되어진 디바이스다. 그림 1과 같이 RGB 센서, 깊이 정보를 획득하는 IR 센서, 그리고 IR 프로젝터로 이루어져 있다.
스테레오스코픽 영상에서 스트레오 영상을 획득할 때 어떤 기술이 요구되는가? 스테레오스코픽 영상은 양안시차와 같이 2 대의 카메라를 이용하여 스테레오 영상을 획득한다[1]. 이 경우 얼라인먼트(alignment) 일치, 두 광축의 간격(inter-axial distance, IAD) 조정, 컨버전스 각도(convergence angle) 조절 등 2D 촬영에 비해 추가적 촬영 기술이 요구된다[2]. 3D TV의 공급과 더불어 3D 방송 산업도 더욱 빠른 속도로 확대되고 있으며, 스테레오스코픽 3D 콘텐츠의 제작에 있어 다양한 기술 연구가 요구되고 있다.
깊이 정보를 획득하는 방법에는 무엇이 있는가? 깊이 정보를 획득하는 방법으로는 스테레오 영상의 시차 정보를 이용한 방법, 주행시간(TOF: time of flight) 방식의 깊이 카메라를 이용한 방법, 3D 모델링 소프트웨어를 이용한 방법, 스캐너를 이용한 방법, 마이크로소프트사의 키넥트(kinect)를 사용하는 방법 등 다양한 방법들이 제시되고 있다. 고해상도의 깊이 정보를 얻기 위해서는 일반적으로 다수의 스캐닝 데이터 또는 2차원 다시점 이미지를 이용한 다양한 알고리즘이 제안되고 있으나 추가적인 영상 처리 과정이 필요하다.
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참고문헌 (18)

  1. B. Julesz, "Binocular depth perception of computer generated images," Bell Syst. Tech. J., vol. 39, no. 5, pp. 1125-1163, Sep. 1960. 

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  2. A. Smolic, P. Kauff, S. Knorr, A. Hornung, M. Kunter, M. Mueller, and M. Lang, "Three-dimensional video postproduction and processing," Proc. IEEE, vol. 99, no. 4, pp. 607-625, Apr. 2011. 

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  3. K. Fukui, M. Hayashi, and Y. Yamanouchi, "A virtual studio system for TV program production," Soc. Motion Picture, Television Eng. (SMPTE) J., vol. 103, no. 6, pp. 386-390, June 1994. 

  4. G. J. Iddan and G. Yahav, "3D imaging in the studio," Proc. SPIE, vol. 4298, pp. 48-55, Apr. 2001. 

  5. S. C. Kwon, S. J. Lee, K. C. Son, Y. H. Jeong, and S. H. Lee, "High resolution 3D object generation with a DSLR and depth information by Kinect," J. Korean Soc. Computer Game, vol. 26, no. 1, pp. 221-227, Mar. 2013. 

  6. J. Park, H. Kim, Y.-W. Tai, M. S. Brown, and I. Kweon, "High quality depth map upsampling for 3D-TOF cameras," in Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision (ICCV), pp. 1623-1630, Barcelona, Spain, Nov. 2011. 

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  8. R. A. Hamzah and S. I. Salim, "Software calibration for stereo camera on stereo vision mobile robot using Tsai's method," Int. J. Computer Theory Eng. (IJCTE), vol. 2, no. 3, pp. 390-394, June 2010. 

  9. H. Shin, S. Kim, and K. Sohn, "Hybrid stereoscopic camera system," J. Korean Soc. Broadcast Eng. (KOSBE), vol. 16, no. 4, pp. 602-613, July 2011. 

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  10. C. Lee, H. Song, B. Choi, and Y.-S. Ho, "Multi-view generation using high resolution stereoscopic cameras and a low resolution Time-of-Flight camera," J. Korea Inst. Commun. Inform Sci. (KICS), vol. 37A, no. 4, pp. 239-249, Apr. 2012. 

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  15. A. R. Smith and J. F. Blinn, "Blue screen matting," in Proc. SIGGRAPH '96, pp. 259-268, New Orleans, U.S.A., Aug. 1996. 

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  17. I. Schiller and R. Koch, "Improved video segmentation by adaptive combination of depth keying and Mixture-of-Gaussians," Lecture Notes in Computer Sci., Image Analysis, vol. 6688, pp. 59-68, May 2011. 

  18. S.-C. Kwon, J.-H. Kim, K.-C. Son, and A. Hamacher, "Acquisition of stereo composite images by depth keying in three dimensional space," J. Korean Soc. Computer Game, vol. 26, no. 2, pp. 139-145, June 2013. 

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