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전문대학원 | 대학원 | 교육 – 중앙대학교
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중앙 대학교 첨단 영상 대학원
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RISS 검색 – 학위논문
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중앙대학교 첨단영상대학원
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중앙 대학교 첨단 영상 대학원
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Áß¾Ó´ë ÷´Ü¿µ»ó´ëÇпø, 2022Çг⵵ Àü¹Ý±â ½ÅÀÔ»ý ¸ðÁý – ¸ÅÀÏ°æÁ¦
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RISS 검색
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스테레오 영상의 불균형 제거 및 정합에 관한 연구
김종수 中央大學校 尖端映像大學院 2009 국내박사
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최근 카메라와 3D 디스플레이 장치의 보급, 영상처리기술의 발전으로 2차원 영상으로부터 3차원 깊이 정보를 추출할 수 있는 스테레오 영상의 사용이 날로 증가되고 있다. 스테레오 영상은 인간이 두 눈으로부터 입체감을 느끼는 양안시차 정보를 갖고 있어 두 영상으로부터 상대적인 깊이 정보를 추출할 수 있다. 깊이 정보의 계산은 크게 2단계로 구분된다. 먼저, 두 영상으로부터 대응쌍을 추출한 다음, 그 대응쌍들로부터 대응관계를 추정하여 깊이값이 계산된다. 그러나, 스테레오 영상은 서로 다른 장치로부터 취득되기 때문에 잠재적으로 불균형이 존재한다. 그 불균형은 대응점 추출의 오차를 크게하여 정합을 어렵게 할 뿐만 아니라, 스테레오 영상의 압축·전송시 전송데이터를 증가시킨다. 따라서, 본 논문에서는 스테레오 영상 불균형을 제거하는 밸런싱 방법을 제안하고, 더불어 시간 대비 성능이 뛰어난 효과적인 정합 방법을 제안한다. 스테레오 영상 불균형의 영향을 최소화하기 위해, 초기 코딩 시스템에서는 통계적인 정보를 이용한 선형방법들이 제안되었다. 평균, 표준편차, 중간값등 두 영상으로부터 계산된 통계치를 이용하여 밝기를 보정하는 방법이다. 그러나, 선형방법들은 양자화와 근사화 오차가 큰 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 히스토그램의 밝기 분포로부터 타겟 영상 각 레벨의 매핑될 값을 계산하는 히스토그램 명세화 방법이 이용되었다. SML이나 GML과 같은 초기 다이렉트 매핑 방법은 선형 방법에 비해 효과적이지만 양자화에 따른 오차가 존재한다. 양자화 오차를 최소화하기 위해, 다이나믹 프로그래밍을 이용하는 DHW방법과 영상의 모든 픽셀들을 사전학적 순서로 나열하여 정확하게 명세화하는 Ordering 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 밝기에 대한 불균형을 효과적으로 제거할 수 있지만 구조적인 불균형을 개선하기 어려운 문제점을 갖고 있다. 스테레오 영상의 대응성 검출은 국부적인 밝기 구조에 크게 의존하므로 구조적 불균형도 개선되어야 한다. 이러한 밝기 및 구조적 불균형을 개선하기 위해 영상의 포괄적인 정보와 국부적 정보를 이용하는 효과적인 밸런싱 방법을 제안한다. 스테레오 영상의 히스토그램은 밝기 분포를 나타내는 포괄적인 정보이다. 이러한 포괄적인 정보로부터 두 영상간의 변환함수는 히스토그램 명세화를 이용하여 추정할 수 있다. 그러나, 두 영상은 서로 폐색된 영역뿐만 아니라 중첩되지 않은 영역을 갖고 있으므로, 정확한 변환함수를 추정하기 위해서는 두 영상의 중첩된 영역을 검출해야 한다. 두 영상의 중첩성은 블록 매칭 방법을 이용하여 계산하고 불균형에 의한 오차는 반복을 통해 최소화 한다. 블록 매칭은 시간 비용을 최소화하며 비손실 탐색 방법인 부분왜곡방법을 이용한다. 불균형을 제거하는 변환함수인 밸런싱 함수는 중첩된 영역의 픽셀로부터 히스토그램 명세화 방법을 이용하여 계산되고, 구조적 불균형을 개선하기 위해 구조적 유사 인덱스를 이용하여 다중 레벨로 매핑될 픽셀들을 분포화한다. 그리고 블록 매칭에 의해 발생되는 오차를 최소화하기 위해, 구조적 오차가 최소가 되도록 반복 추정함으로써 최적화된 밸런싱 함수를 계산한다. 반복 추정시 계산의 복잡도를 고려하여, 매칭 에러와 블록 시차 벡터의 방향 히스토그램을 이용하여 부분재탐색하는 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 성능은 변환된 영상과 시차영상의 PSNR 실험을 통해 검증되었고 스테레오 정합에서도 향상된 결과를 보여주었다. 스테레오 영상 정합 방법은 크게 FFT 기반의 방법, 상관성을 이용하는 블록 기반의 방법, RANSAC을 이용하는 특징 기반의 방법으로 구분할 수 있다. FFT기반의 방법은 위성 사진과 같이 화소들간의 시차가 균일한 영상에는 효과적이지만 그렇지 않은 영상에서는 큰 오차를 갖는 문제점이 있다. 블록 기반 방법의 경우, 계산시간은 보장되지만 그 성능이 크게 뛰어나지 못한 문제점이 있다. 이에 비해 RANSAC을 이용한 특징 기반 방법은 대응 특징점이 잘 찾아진 경우, 그 성능은 매우 뛰어나지만 일반 영상에서 오대응점과 RANSAC의 랜던성에 의해 계산시간을 보장하기 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서, 블록 기반의 시차 성분과 RANSAC을 이용하여 일반 영상에서 계산시간과 성능이 보장되는 효과적인 정합 방법을 제안한다. 블록 기반의 시차 벡터는 블록 매칭을 통해 계산되고, 이 시차 벡터는 RANSAC을 통해 두 영상간의 호모그래피 계산에 사용된다. 이때, 주변 블록과 다른 방향성분을 갖고 있는 시차 벡터는 잘못 추정된 벡터일 가능성이 크고 호모그래피 추정 시간을 증가시키므로 RANSAC 계산시 제외된다. RANSAC 계산에 사용되는 시차 벡터는 서로 다른 평면상의 벡터가 존재 할 수 있다. 이런 경우 반복 추정에 의해 계산 시간이 증가되므로, 시차 벡터를 서로 다른 영역으로 분류하여 각 영역의 호모그래피를 따로 계산한다. RANSAC에 사용되는 시차 벡터들은 그 길이가 정규화되어 K-means 방법에 의해 다른 영역으로 분류된다. 그리고 K-means 방법의 분류 오차를 최소화하기 위해, 누적 분포의 25%, 75%인 길이를 초기 평균값들로 설정하였다. 각 영역에서 추정된 호모그래피는 각 블록의 변환에 사용되고 이를 통해 정합된 영상을 생성하게 된다. 이때, RANSAC 계산에 제외된 블록의 경우, 어느 영역에도 속하지 않으므로 각 영역에서 추정된 호모그래피들을 이용한다. 각각의 호모그래피를 이용하여 제외된 블록을 변환하고 PSNR 비교를 통해 최소값을 갖는 영상이 해당 블록의 변환된 영상이 된다. 제안된 정합 방법의 계산 시간과 성능의 우수함은 실험을 통해 검증하였다. 또한, 불균형 영상에서도 향상된 정합 성능을 보여주었다. In many research and practical fields, stereo image pairs have been widely used. In the past few years, by popularization of camera and 3D display device and development of image processing technique, the employment of stereo image is more increasing. Since a stereo image has the information of stereo parallax, it can extract the depth information from the images. The depth calculation is divided two steps roughly. First, the corresponding points are extracted at the two images, and then the depth value is calculated from correspondence relationship of the points. However, there exists an imbalance between stereo image pairs when each of them is acquired under different environments such as different ISO property, focus, and lens characteristics. The imbalance causes the unintended problems in the corresponding point detection, stereo registration, and stereo coding, because brightness and spatial information of images play an important role to compute the essential information in these fields. Therefore, in this paper, we propose an efficient method to balance stereo image, also we describe an efficient registration method which improves time and performance. The imbalance in stereo pairs can be solved by finding a mapping relationship between the reference and its distorted images. The methods for resolving stereo imbalance can be classified mainly into two categories. The first class finds a mapping relation between the true color values and the obtained colors from each camera. The second one computes a relation between the reference and target images. The second approach has been widely used in many works because it is simple and does not require additional constraints. A linear transform-based method using image statistics such as mean and standard deviation is easy to find the relation. This approach can be applied to many systems, requiring fast process, but it gives large rounding errors. In order to minimize the rounding error, histogram specification (HS), which is a special form of histogram equalization, can be used. HS-based scheme calculates a mapping relation for each level and transforms the histogram of a target image similar to that of a reference. Many HS-based direct mapping methods including single mapping law (SML), group mapping law (GML), dynamic histogram warping (DHW), and ordering techniques were proposed. Additionally, brightness preserving bi-histogram equalization (BBHE), recursive mean separate histogram equalization (RMSHE), and recursive sub-image histogram equalization (RSIHE) were proposed. However, because of non-overlapping and occluded regions in a stereo pair, it is difficult for these methods to balance a pair in color and to transform a target image similar to the structural characteristics of a reference one. In this work, stereo images are balanced based on HS. Specifically, to balance stereo pair with considering color and structural characteristic of a target image, structural similarity index (SSI) measuring the structural similarity between two images is employed to estimate a balancing function. First, in order to estimate a balancing function from inputted stereo images, we detect corresponding pixels by disparity vector detection through block matching method. At this point, the detection may have large errors from the imbalance problem. Therefore, at the initial step, the corresponding blocks are calculated from GML transformed target images. With the corresponding pixels, we can calculate mapping level and the number of each level in a target image through HS-based approach. Here, one-to-many mapping pixels are separated using SSI to transform a target image similar to the structural characteristic of a reference image. For this goal, we calculate mean SSIs between the reference and target images, and the reference and balanced target images, respectively. In addition to that, we calculate the SSI at each pixel in the reference and balanced target images. The pixels at the same level mapped to the multi-levels are transformed into a level which has minimum error between mean SSI and SSI. The initial balancing function may not be correct by miss matched blocks especially around object boundaries. However, to find an optimal balancing function, we recursively update the function until structural error is minimized with a fast computational strategy. Particularly in computer vision, 3D reconstruction, and stereo coding, registration of a stereo pair plays a significant role. Many approaches have been studied for stereo registration, and there are commonly used methods based on fast Fourier transform (FFT), feature points, and block matching. Even though FFT-based schemes are fast and robust to noise, they need several post-processing steps to take occluded regions into account. Feature point-based methods by calculating a homography between two images can make many non-corresponding pixels from the mismatched points. Moreover, their computational cost based on RANSAC is very unstable. Especially, the former two approaches are not suitable for image/video coding and compression which are based on block matching scheme assuming that a given stereo pair is well balanced each other in color and geometric structure. In this paper, we compute the correspondences by calculating the homographies using block disparity vectors instead of feature points. This approach provides us more robust registration than other methods. Disparity vector for a block indicates a position of a corresponding block. These vectors are calculated by finding a best matching block within a search range. In stereo images, these are unidirectional, however, the undesirable vectors can be calculated by the occluded regions and aperture problem. These vectors make homography estimation more difficult and longer. Therefore, the problematic vectors are excluded on RANSAC estimation for a homography calculation. Then, we estimated a homography relationship between stereo images using RANSAC algorithm from the valid vectors. However, in the practical stereo images, all blocks do not exist in an identical plane. Therefore, the homography for each plane has to be calculated independently for exact registration. For this purpose, we classify the valid disparity vectors based on k-means algorithm into background and foreground vectors. The classified vectors are used to calculate the homographies for each region by RANSAC. The transformed images by the homographies are correctly registered region-wise with each other. Therefore, we can correctly register a stereo pair by compensating with the transformed images in the classified regions. The unclassified blocks which are excluded at RANSAC estimation are compensated with the pixels taking the minimum difference between a reference and the transformed target images by each homography.
중앙대 첨단영상대학원, 2022학년도 전반기 신입생 모집
▲ 사진제공 = 중앙대학교
중앙대(총장 박상규)는 10월 18일부터 2022학년도 전반기 첨단영상대학원 신입생 원서를 접수 받는다. 영상에 관하여 관심이 많고 영상전문가로서 역량을 키우고 싶다면 중앙대 첨단영상대학원에 도전해볼만하다.중앙대 첨단영상대학원(원장 김태용)은 1999년 설립된 이래 현재까지, 금년도 두뇌한국 21(BrainKorea21․이하 BK21) 4단계 사업 선정(인공지능-콘텐츠 미래산업교육연구단)을 포함하여 국내에서 4회 연속 BK21 사업을 수행하고 있는 유일한 전문대학원으로서 예술적 감성과 공학 기술을 겸비한 영상분야 최고의 인재를 양성하고 있다.대학원 관계자는 “첨단영상대학원은 4회 연속 BK21 사업을 수행할 만큼 우수한 교수진과 함께 괄목할만한 연구실적을 자랑한다.”며 “체계적이고 전문적인 교육시스템을 통해 졸업생들은 국내외에서 대학교수, 영화 제작자, 영화감독, PD 등 다양한 활동을 하는 등 영상산업 분야 선도자 역할을 담당하고 있다고 설명했다.이어서 “BK21 사업에 참여하는 많은 학생들이 장학금을 받다”며 “인공지능-콘텐츠 및 영상분야에 관심이 많고 영상 전문가로서 역량을 키우고 싶은 분이라면 우리 대학원 도전해보시기 바란다.”고 말했다. 특히 최근 트렌드에 맞춘 ‘VR/게임/메타버스’, ‘실감미디어/애니메이션콘텐츠’ 등과 같은 세부전공들을 신설하고 기존의 제작석사 과정만 운영 중이었던 ‘영화영상제작’과 같은 세부전공들을 박사과정까지 확대하여 첨단영상대학원에 입학전형에 큰 관심이 쏟아질 것으로 기대된다.중앙대 첨단영상대학원은 2022학년도 후반기 모집에서 영상학 박사, 석사 및 제작석사 과정을 모집하며, 서류심사와 심층면접을 통해 선발할 예정이다. 학사 또는 석사 학위 소지자는 전공에 상관없이 지원할 수 있다. 10월 18일부터 10월 31일까지 인터넷으로 지원할 수 있다. 첨단영상대학원은 10월 20일 지원자들의 이해를 돕기 위한 입학설명회와 함께 관련 전공 교수와의 커리큘럼 및 향후 진로 관련 상담을 진행할 예정이다.원서접수는 10월 18일부터 10월 31일까지 온라인을 통해서만 가능하며, 원서접수 후 관련 서류를 11월 1일까지 제출해야 한다. 면접 전형은 11월 13일에 온라인(비대면)으로 실시할 예정이다. 자세한 사항은 첨단영상대학원 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.[최은화 매경비즈 연구원][ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
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