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스테레오 혼합 현실 영상 합성을 위한 계층적 변이 추정
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  • 스테레오 혼합 현실 영상 합성을 위한 계층적 변이 추정
저자명
김한성,최승철,손광훈
간행물명
방송공학회논문지
권/호정보
2002년|7권 3호|pp.229-237 (9 pages)
발행정보
한국방송공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문에서는 혼합현실의 핵심 기술인 실사와 가상 영상의 합성을 위해 스테레오 영상의 특성을 고려하여 효율적으로 미세 변이를 추정하는 알고리듬과, 추정된 깊이 정보를 이용해 영상을 자연스럽게 합성하는 알고리듬을 제안하며, 이를 모의실험을 통해 검증한다. 제안 방법은 낮은 해상도의 영상으로부터 고해상도로 변이를 찾아가는 계층적 변이 추정 방식으로, 영역분할 양방향 화소정합을 통해 변이 추정의 수행 속도를 향상시키는 동시에 신뢰도를 높이며, 에지 정보를 참조하여 화소 단위로 미세 변이를 할당하게 된다. 이렇게 추정된 깊이 정보는 모델링된 가상 객체의 깊이 정좌와의 비교를 통해 혼합 현실 스테레오 영상으로 합성된다. 제안된 방식을 통해 매우 안정적이면서도 경계 부분이 정확한 변이 정보를 얻을 수 있었고, 3차원 영상의 합성에 효율적으로 사용될 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

기타언어초록

Natural synthesis of real and virtual images is a key technology in mixed reality. For this purpose, we propose an efficient dense disparity estimation algorithm and a synthesis algorithm considering features of stereo images. Dense disparities are estimated hierarchically from the low to high resolution images. In the process, the region-dividing-bidirectional-matching algorithm makes matching process efficient and keeps the reliability of the estimated disparities, and dense disparities are assigned considering edge information. finally, mixed reality stereo images are synthesized by comparing depth data of real and virtual Images. Computer simulation shows that the proposed algorithms estimate very stable disparity vectors with sharp edge and synthesize natural stereo mixed reality images.