$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

무안경 입체 디스플레이를 위한 적응적 다시점 서브 픽셀 재배치 기법
Adaptive Multiview Subpixel Interlacing for Autostereoscopic Display 원문보기

한국방송공학회 2015년도 하계학술대회, 2015 July 01, 2015년, pp.450 - 451  

홍종의 (한독미디어대학원대학교 입체영상미디어학과) ,  심현보 ((주)포디비젼) ,  최유주 (한독미디어대학원대학교 입체영상미디어학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 렌티큘러 렌즈를 이용한 무안경 입체 디스플레이 환경에서 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성의 변화에 따라 다중 시점에서 촬영한 영상으로부터 적응적으로 하나의 다시점 입체 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 렌티큘러 렌즈의 기본 속성과 디스플레이 장치의 기본 속성값을 고려하여 다중 시점에서 획득된 영상의 서브픽셀들의 가중 평균을 구하고 이를 다시점 입체 합성 영상의 서브 픽셀의 값으로 사용하도록 하였다. 여러 다시점 영상을 이용한 실험을 통하여, 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성이 정확히 하드웨어적으로 일치 하지 않은 상황에서도 본 논문에서 제안하는 적응적 다시점 서브 픽셀 재배치 기법을 통하여 3D 입체감이 안정적으로 제공됨을 확인하였다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 렌티큘러 렌즈와 디스플레이 장치의 속성이 달라짐에 다라 디스플레이 장치의 각 서브 픽셀의 값을 적응적으로 결정할지를 알고리즘적으로 표현하는 것이 본 연구의 목적이다. 입체 영상을 생성하기 위해 렌즈의 요소와 서브 픽셀의 요소를 동일하게 제작하는 것은 어려우며, 정확하게 정수 값으로 떨어지지 않아 렌즈를 통해 한 개 이상의 서브 픽셀들이 보여지는 경우가 있다.
  • 본 논문에서는 임의의 속성을 가진 렌티큘러 렌즈를 사용해도 소프트웨어적으로 렌티큘러 렌즈 속성과 디스플레이 장치의 속성을 적응적으로 서브 픽셀 재배치를 수행하게 함으로써 편안한 입체 영상을 유지할 수 있도록 하였다. 향후 연구로서 다시점 영상 생성의 속도를 높이기 위한 GPU를 이용한 다시점 영상 생성 알고리즘을 적용하여 수행 속도를 향상시키고자 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로