[논문]최고점 탐색 기반의 향상된 Joint Bilateral Filter 를 이용한 깊이 영상의 품질 향상 기법

한재영; 유지상

[국내논문] 최고점 탐색 기반의 향상된 Joint Bilateral Filter 를 이용한 깊이 영상의 품질 향상 기법
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한재영 (광운대학교 전자공학과) , 유지상 (광운대학교 전자공학과)

최근 ToF(Time-of-Flight) 방식의 깊이 센서 카메라가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 ToF 깊이 카메라가 제공하는 깊이 영상은 센서의 물리적 한계로 인해 잡음이 존재한다. 따라서 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거해 주는 것이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 잡음 제거에는 joint bilateral filter 를 사용한다. Joint bilateral filter 는 기준 화소와 그 주변 화소의 색상 영상의 밝기 차이값과 화소간 거리값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성하고 그 평균값을 기준 화소의 깊이값으로 채운다. 하지만 이 과정에서 깊이 영상의 경계 영역에서 흐려짐 현상이 발생한다. 경계영역에 발생한 흐려짐 현상은 최종적인 3D 입체 콘텐츠의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 joint histogram 의 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이값을 채우는 기법을 제안한다. 최고점 탐색을 통해 기존 기법의 평균값을 통해 생기는 흐려짐 현상을 줄이고 깊이 영상의 경계를 보존하면서 잡음을 제거하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.

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문제 정의

본 논문에서는 Middlebury 에서 제공하는 “Teddy” 영상을 사용하여 joint bilateral filter 와 제안하는 기법의 성능을 비교하는 실험을 수행한다. 그림 3 과 그림 4 는 제안하는 기법과 기존의 기법의 결과를 나타낸다.
본 논문에서는 기존의 joint bilateral filter 를 개선한 최고점 탐색 기반의 향상된 joint bilateral filter 를 활용한 깊이 영상의 잡음 제거 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 기존의 joint bilateral filter 의 마지막 단계의 평균값 필터 대신 최고점 탐색 기법을 적용하여 향상된 품질의 깊이 영상을 생성하였다.

제안 방법

본 논문에서는 joint bilateral filter 와 마찬가지로 기준 화소와 주변 화소의 색상 영상의 intensity 차이값과 깊이 영상의 거리 차이 값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성한다. 이후 생성한 joint histogram 의 최고점을 탐색하여 기준 화소의 깊이 값을 생성하는 새로운 기법을 제안한다.
을 생성한다. 이후 생성한 joint histogram 의 최고점을 탐색하여 기준 화소의 깊이 값을 생성하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존 기법들과 비교하여 경계 면의 흐려짐과 잡음 제거에 효과적인 것을 확인하였다.
그림 1 은 제안하는 기법의 흐름도이다. 우선 색상 영상과 깊이 영상을 이용하여 joint histogram 을 생성한다. 생성한 joint histogram 에서 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이 값을 생성한다.
본 논문에서는 joint bilateral filter 와 같이 식 (1)을 사용하여 joint histogram 을 생성한 후 식 (3)과 같은 최고점 탐색 기법을 적용하여 기준 화소 P 의 깊이 값을 생성한다.
잡음 제거 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 기존의 joint bilateral filter 의 마지막 단계의 평균값 필터 대신 최고점 탐색 기법을 적용하여 향상된 품질의 깊이 영상을 생성하였다. 또한 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수하다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

성능/효과

이후 생성한 joint histogram 의 최고점을 탐색하여 기준 화소의 깊이 값을 생성하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존 기법들과 비교하여 경계 면의 흐려짐과 잡음 제거에 효과적인 것을 확인하였다.
결과를 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 객체의 경계를 보존하면서 배경의 잡음이 많이 제거된 것을 알 수 있다. 그림 3 (a)는 원본영상, (b)는 joint bilateral filter 을 원본에 적용한 결과이며 마지막 (c)는 제안하는 기법을 적용한 그림이다.
그림 4 는 그림 3 의 표시한 영역을 확대한 그림이다. 그림 4 (a), (b)를 통하여 joint bilateral filter 를 적용한 결과보다 제안한 기법을 적용한 결과에서 객체의 경계가 명확해지는 것을 확인할 수 있다. 또한 그림 4 (c), (d) 를 통하여 기존의 기법보다 제안한 기법의 결과에서 객체 내부와 배경의 잡음이 많이 제거된 것을 알 수 있다.
제안하는 기법에서는 기존의 joint bilateral filter 의 마지막 단계의 평균값 필터 대신 최고점 탐색 기법을 적용하여 향상된 품질의 깊이 영상을 생성하였다. 또한 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수하다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

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