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NTIS 바로가기방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.24 no.1, 2019년, pp.3 - 24
남다윤 (세종대학교 전자정보통신공학과) , 한종기 (세종대학교 전자정보통신공학과)
Techniques related to 360 VR service have been developed to improve the quality of the stitched image and video, where illumination compensation scheme is one of the important tools. Among the conventional illumination compensation algorithms, Gain-based compensation and Block Gain-based compensatio...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기존의 노출보상 알고리즘 Gain-based와 Block Gain-based의 차이점은 무엇인가? | 두 알고리즘의 기본원리는 공통적 포개지는 영상의 평균 밝기를 비교하여 가중치(gain)을 계산하고, 가중치를 적용하여 인접한 영상 간 밝기차이를 줄이는 과정이다. 두 알고리즘의 한 가지 차이는 Gain-based 노출보상은 영상단위로 가중치를 계산하고, Block Gain-based 은 영상보다 작은 블록 단위로 가중 치를 계산하는 것이다. Gain-based 알고리즘과 Block Gainbased 알고리즘 모두 수직, 수평으로 인접한 5~10장의 영상으로만 현재 영상의 밝기가 조절되기 때문에, 360도 파노라마 영상과 같이 훨씬 많은 사진으로 영상을 연결하는 경우, 전체적인 밝기의 균형을 맞출 필요가 있다. | |
파노라마 영상은 무엇인가? | 파노라마 영상은 복수개의 영상들을 포개어지도록 촬영해서 얻은 여러 장의 사진들을 '스티칭'(stitching)[1]과정을 통해 하나로 이어 붙여 만든 영상이다. 최근 신기술로 주목 받고 있는 360°VR 영상은 360도 회전시켜 촬영한 여러 장의 평면 사진을 '스티칭'하여, 구면의 가상현실에서 볼 수 있도록 전방향으로 이어 붙인 파노라마 영상이다[2,3]. | |
Block Gain-based 노출 보상과 Gain-based 노출 보상의 차이점은 무엇인가? | Block Gain-based 노출보상은 Gain-based 노출 보상을 영상 안의 블록단위로 수행하는 것이다[7]. Gain-based 노출 보상은 한 영상마다 하나의 gain 값으로 밝기를 조절했지만, Block Gain-based 노출 보상은 영상 구성하는 블록마다 개별적으로 gain 값을 얻기 때문에 영상 안의 밝기 변화가 제각각 다르게 나타날 수 있다. 즉, 다른 영상과 오버랩 되지 않는 영역의 이득은 1에 가깝고, 오버랩 영역에서 영상 간 평균 밝기강도의 차이가 클수록 1보다 작거나 큰 이득을 얻게 된다. |
Wei Xu, "Panoramic Video Stitching," Computer Science Graduate Theses & Dissertations. 47, 2012.
Jinwoong Jung, Joon-Young Lee, Byungmoon Kim, and Seungyong Lee, "Upright adjustment of 360 spherical panoramas," 2017 IEEE Virtual Reality, pp 251-252, 2017.
Myeongah Cho , Junsik Kim, and Kyuheon Kim, "Three-Dimensional Rotation Angle Preprocessing and Weighted Blending for Fast Panoramic Image Method," Journal of Broadcast Engineering, Vol. 23, No. 2, pp 235-245, March 2018.
David G. Lowe, "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Key points," International Journal of Computer Vision, Vol 60, No 2, pp 91-110, November 2004.
Kaili Chen and Meiling Wang, "Image stitching algorithm research based on OpenCV," Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference, pp. 7292-7297, 2014.
Matthew Brown and David G. Lowe, "Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features," International Journal of Computer Vision, Vol. 74, No. 1, pp. 59-73, 2007.
Wei Xu and Jane Mulligan, "Performance Evaluation of Color Correction Approaches for Automatic Multi-view Image and Video Stitching," 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 263-270, 2010.
Heung-Yeung Shum and Richard Szeliski, Panoramic vision, Springer-Verlag New York, Secaucus NJ USA, pp.227-268, 2001.
Benoit Payette, "Color Space Converter: R'G'B' to Y'CrCb", XAPP 637(v1.0), September 2002.
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