KR101103511B1 - 평면 영상을 입체 영상으로 변환하는 방법 - Google Patents

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본 발명은 2차원 평면 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하는 방법에 관한 것이고, 구체적으로 2차원 평면 영상으로부터 깊이 지도를 생성하고 좌측 영상을 복사하여 깊이 지도를 기초로 변위지도를 적용하여 우측 영상을 생성하고 그리고 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 조합하여 2차원 평면 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하는 방법에 관한 것이다. 평면 영상을 입체 영상으로 변환하는 방법은 2차원 영상을 선택하는 단계; 2차원 영상으로부터 움직임 벡터를 추출하여 깊이지도를 생성하는 단계; 생성된 깊이지도를 기초로 변위 맵 방식을 적용하여 서로 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 생성하는 단계; 및 서로 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 조합하여 3차원 영상을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

평면 영상을 입체 영상으로 변환하는 방법{Method for Converting Two Dimensional Images into Three Dimensional Images}
본 발명은 2차원 평면 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하는 방법에 관한 것이고, 구체적으로 2차원 평면 영상으로부터 깊이 지도를 생성하고 좌측 영상을 복사하여 깊이 지도를 기초로 변위지도를 적용하여 우측 영상을 생성하고 그리고 서로 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 조합하여 2차원 평면 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 입체 영상의 제작은 입체 영상 카메라로 직접 촬영하여 생성하는 방법과 기존의 2차원 비디오 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하는 방법으로 이루어질 수 있다. 2차원 비디오 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하는 것은 이미 만들어진 비디오 콘텐츠가 활용될 수 있다는 이점을 가진다.
2차원 평면 영상을 3차원 입체 영상으로 변환시키기 위하여 단일 비디오 영상으로부터 서로 다른 시차 정보를 가지는 좌측 영상과 우측 영상이 만들어져야 한다. 좌측 영상은 2차원 평면 영상으로부터 생성될 수 있지만 그와 시차를 가진 우측 영상은 좌측 영상으로부터 만들어져야 한다. 2차원 평면 영상으로부터 시차 정보를 추출하기 위하여 일반적으로 움직임 정보 또는 소실점과 같은 것들이 이용된다. 움직임 정보는 평면의 영상을 공간으로 인식되도록 만들어주는 깊이지도의 생성을 위하여 사용될 수 있다. 일반적으로 2차원 평면 영상의 입체 영상으로 변환 효율은 이와 같은 깊이지도(Depth Map)의 생성 속도 및 정확성에 의하여 결정될 수 있다.
공지된 입체 변환 방법으로 2차원 평면 영상의 각 프레임을 한 장씩 포토샵으로 페인팅을 하여 깊이지도를 생성하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 시간과 비용 면에서 효율성이 떨어진다는 문제점을 가진다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 선행기술로 특허공개번호 제2008-0065889호 “그물 지도를 이용한 이차원 영상으로부터 입체 영상 생성 장치 및 그 방법”이 있다. 상기 선행기술은 이차원 영상 파일을 입력받아 그물 지도와 겹쳐서 디스플레이를 하고, 사용자로부터 그물 지도의 모양 및 깊이 정보를 입력 받아 그물 지도를 편집하고, 그물 지도의 모양 및 깊이 정보에 따라 이차원 영상을 구성하는 화소의 상대적인 깊이 정보를 연산하고 그리고 이차원 영상의 깊이 정보를 이용하여 입체 영상 파일을 생성하는 입체 영상 생성 방법에 대하여 개시하고 있다.
선행기술은 입체 영상의 생성을 위하여 필요한 깊이 정보를 획득하는 구체적인 방법에 대하여 개시하고 있지 아니하다. 이차원 영상으로부터 3차원 입체 영상을 생성하기 위하여 빠르고 정확한 깊이지도의 생성이 선행되어야 한다.
본 발명은 선행기술이 가진 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로 아래와 같은 목적을 가진다.
본 발명의 목적은 2차원 평면 영상을 3차원 입체 영상으로 빠르고 정확하게 변환하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 적절한 실시 형태에 따르면, 평면 영상을 입체 영상으로 변환하는 방법은 2차원 영상을 선택하는 단계; 2차원 영상으로부터 움직임 벡터를 추출하여 깊이지도를 생성하는 단계; 생성된 깊이지도를 기초로 변위 맵 방식을 적용하여 서로 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 생성하는 단계; 및 서로 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 조합하여 3차원 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 깊이지도를 보정하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 깊이지도의 보정은 영상 트래킹을 통한 오브젝트 매트(Object Matte)의 생성에 의하여 이루어진다.
본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 깊이지도의 보정은 원본 영상과 대조 후에 이미지 프로세싱을 하는 방법으로 이루어진다.
본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 변위 맵 방식에 의한 시차 정보는 수평 시차 값만을 기준으로 만들어진다.
본 발명에 따른 방법은 빠르고 정확하게 깊이지도를 생성하여 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환시킬 수 있도록 한다는 장점을 가진다. 특별히 본 발명에 따른 방법은 연속적인 이미지 또는 액션 장면이 많은 2차원 동영상의 경우 적용이 간단하고 입체 효과가 상승될 수 있도록 한다는 이점을 가진다.
도 1은 본 발명에 따른 변환 방법을 개략적으로 도시한 것이다.
아래에서 본 발명은 첨부된 도면에 제시된 실시 예를 참조하여 상세하게 설명이 되지만 실시 예는 본 발명의 명확한 이해를 위한 것으로 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 변환 방법을 개략적으로 도시한 것이다.
본 발명에 따른 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하는 방법은 2차원 영상을 선택하는 단계; 2차원 영상으로부터 움직임 벡터를 추출하여 깊이지도를 생성하는 단계; 생성된 깊이지도를 기초로 변위 맵 방식을 적용하여 서로 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 생성하는 단계; 및 서로 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 조합하여 3차원 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
구체적으로 도 1에 도시된 것처럼, 본 발명에 따른 방법은 2차원 영상을 선택하는 단계(S11); 2차원 영상으로부터 움직임 벡터를 이용하여 1차 깊이지도를 생성하는 단계(S12); 1차 깊이지도를 보정하는 단계(S13); 보정된 1차 깊이지도를 원본 영상과 대조하여 수정하고 최종 깊이지도를 완성하는 단계(S14); 깊이지도를 기초로 변위 맵 방식을 적용하여 서로 다른 시차 정보를 가진 좌측 영상과 우측 영상을 생성하는 단계(S15); 및 생성된 좌측 영상과 우측 영상을 조합하여 3차원 입체 영상을 생성하는 단계(S16)를 포함한다.
2차원 영상은 이미 만들어지거나 또는 향후 만들어질 수 있는 임의의 2차원 영상으로 영화 또는 게임용 영상을 포함하는 이 분야에서 공지된 모든 형태가 될 수 있다. 입체 영상으로 변환이 되기로 선택이 된 2차원 영상은 원본 영상이 되면서 이와 동시에 좌측 영상이 될 수 있다. 본 명세서에서 좌측 영상이란 입체 영상의 생성을 위하여 시차를 가지도록 만들어지는 2개의 영상 중 어느 하나를 말한다.
선택된 2차원 영상으로부터 1차 깊이지도(Depth Map)가 생성될 수 있다. 깊이지도란 영상 내에 존재하는 사물들 사이에 대한 3차원 거리 차이를 나타내는 지도로 영상을 나타내는 각각의 픽셀은 0 내지 255 범위의 값을 가질 수 있다. 일반적으로 밝은 색은 큰 값을 가지면서 가까운 쪽에 있는 것을 의미한다. 깊이지도는 움직임 벡터로부터 만들어질 수 있다. 움직임 벡터(motion vector)는 움직임 추측 과정에서 키(key) 요소가 되는 것으로 H.264/MPEG-4 AVC 표준에 따르면 디코딩이 된 화면의 좌표로부터 기준 화면의 좌표에 이르는 오프셋(offset)을 제공하도록 상호 예측을 위하여 사용되는 2차원 벡터로 정의된다. 움직임 벡터 또는 움직임 정보를 추출하기 위하여 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다. 예를 들어 각각의 블록 단위로 움직임 정보를 추출하여 영상 전체의 움직임을 파악하기 쉬운 광류(Optical Flow)를 이용하는 알고리즘과 KTL(Lucas-Kanade-Tomasi Tracker) 알고리즘과 같은 것이 있다. 광류를 이용하는 방법은 알고리즘이 간단하고 MPEG 비디오 파일의 경우 비디오 데이터 안에 광류를 이용한 움직임 정보가 내재되어 있어 적용이 쉽다는 이점을 가지는 반면 노이즈에 민감하여 정확한 움직임 정보가 추출되기 어렵다는 단점을 가진다. 이에 비하여 KLT 추적 알고리즘은 노이즈에 대하여 강건하고 정교한 움직임의 추출이 가능하지만 알고리즘이 복잡하다는 단점을 가진다. 본 발명에 따른 3차원 입체 영상 변환 방법의 경우 임의의 알고리즘이 적용될 수 있지만 바람직하게 광류를 이용한 방법이 적용될 수 있다. 광류(Optical flow)란 관측자(눈 또는 카메라)와 장면 사이에 상대적인 움직임에 의하여 발생된 시각적인 장면에서 물체, 표면 및 가장자리의 상대적인 운동 형태를 말한다. 운동 탐지, 물체 분할, 시간-대-충돌 및 확장 계산의 초점, 운동 보완 인코딩 및 입체 불일치 측정과 같은 광류 기술은 물체 표면 및 가장 자리의 광류를 이용한다. 광류를 이용하여 움직임 벡터를 추출하는 방법은 이 분야에서 공지되어 있고 예를 들어 The Foundry Nuke v6.0 또는 플러그인 Furnace4.2와 같은 프로그램을 이용하여 움직임 벡터를 추출하여 깊이지도를 생성할 수 있다. 구체적으로 thefoundry 사의 플러그인 Furnace 4.2와 같은 프로그램에서 F_vectorgenerator를 이용하여 움직임 벡터가 추출되고 그리고 추출된 움직임 벡터는 F_depth의 벡터값으로 인식되어 깊이지도가 생성될 수 있다.
제시된 프로그램 또는 움직임 벡터의 추출 방법 및 그에 의한 깊이지도의 생성 방법은 예시적인 것으로 다양한 프로그램이 사용될 수 있으며 또한 다양한 방법으로 깊이지도가 생성될 수 있고 본 발명은 특정한 프로그램 또는 방법에 의하여 제한되지 않는다.
광류를 이용한 알고리즘으로부터 움직임 벡터를 추출하여 만들어진 1차 깊이지도는 정교한 움직임 정보가 부족하면서 노이즈에 민감하다는 단점을 가진다. 또한 전경(Foreground)과 배경(Background) 물체가 서로 바뀌어 인식될 수 있다는 단점을 가진다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 만들어진 1차 깊이지도에 대한 검수가 행해지고 오류가 발견되면 수정이 될 수 있다. 오류가 생긴 것으로 판단되면 오브젝트 추적 과정(Object Tracking)을 통하여 물체의 움직임을 추적하여 오브젝트 매트(Object Matte)를 생성한다. 그리고 생성된 오브젝트 매트를 1차 깊이지도에 추가하여 깊이 정보를 수정하여 2차 깊이지도를 생성한다. 필요한 경우 3D 추적(Tracking)을 통하여 실제 3D 공간 값을 추출하여 1차 깊이지도가 수정될 수 있다. 이와 같은 2차 깊이지도의 생성과정은 프로그램을 통하여 자동으로 진행될 수 있다. 예를 들어 Imagineer System Mokey, Mocha, Motor 또는 Pixelfarm PFTrack과 같은 프로그램을 통하여 2차 깊이지도가 만들어질 수 있다. 2차 깊이지도가 반드시 생성되어야 하는 것은 아니며 또한 2차 깊이지도가 위에서 제시된 방법에 따라 형성되어야 하는 것도 아니다. 2차 깊이지도는 오류의 수정이 요구되는 경우 만들어질 수 있고 그리고 다양한 방법에 따라 만들어질 수 있다.
2차 깊이지도는 원본 영상에 대한 깊이 정보만을 담고 있으므로 이로 인하여 영상의 본질인 미적인 부분이 퇴색되어 있을 수 있다. 예를 들어 미적인 표현을 위한 색감변화를 담고 있지 않을 수 있으며 또한 원본 영상의 손상에 따른 오류를 그대로 가질 수 있다. 이와 같은 문제들은 깊이지도에 따른 영상을 원본 영상과 대조하여 이미지 프로세싱을 행하여 수정될 수 있다.
깊이지도의 생성 과정에서 움직임 정보가 없는 정지 상태의 화면은 원근 정보로부터 깊이 정보가 얻어질 수 있다. 대안으로 화면 전체에 깊이를 주거나, 24비트 RGB 값에 의해 깊이 정보를 얻는 방법 또는 물체의 깊이 속성을 해석하여 그레이 레벨(Gray Level)을 주어 유사적으로 입체를 가정하여 깊이 정보를 얻는 방법이 사용될 수 있다. 원근 정보로부터 깊이 정보를 얻기 위하여 허프 변환(Hough Transform)이 이용될 수 있다. 구체적으로 허프 변환을 이용하여 영상 내의 직선 성분이 추출되고 주요한 직선 성분의 교차점이 소실점으로 간주될 수 있다. 그리고 정지 화면의 깊이 정보는 소실점으로부터 판단된 원근으로부터 얻어질 수 있다. 정지 화면의 깊이 정보는 위에서 제시된 방법을 포함하는 다양한 방법을 통하여 얻어질 수 있고 그리고 깊이지도에 추가될 수 있다.
깊이지도가 만들어지면 이를 기초로 시차 정보가 생성될 수 있다. 시차 정보는 아래와 같은 방법으로 식에 의하여 구해질 수 있다.
시차(Parallax) = M×{1-(깊이 값/256)} ------ 수식 (1)
위와 같은 식을 적용하여 깊이지도로부터 시차 정보를 가진 영상이 생성될 수 있다. 시차를 가진 영상을 생성하기 위하여 변위 지도(displacement map)가 적용될 수 있다. 변위 지도는 변위 맵 방식(displacement mapping)에 의하여 만들어질 수 있다. 구체적으로 변위 맵 방식이란 가공 표면(textured surface) 위에서 가공 함수(texture function)가 표면 위의 각각의 점에서 평가한 값에 의하여 국지적 표면 수직 벡터를 따라 점들의 실제 기하학적 위치가 이동되는 효과를 발생시키기 위한 컴퓨터 그래픽 기술을 의미한다. 변위 맵 방식은 일반적으로 변위 강도를 조절하기 위하여 사용되는 가공 맵 방식을 포함하고 변위 방향은 일반적으로 국지적 표면에 수직되는 방향이 된다. 변위 맵을 위하여 미세다각형에 기초하는 레이즈 알고리즘(Reyes algorithm) 또는 이와 유사한 접근 방식이 사용될 수 있다. 변위 맵 방식을 적용하기 위한 다양한 형태의 프로그램이 개발되어 있고 본 발명에 따른 방법에 의하면 개발된 또는 향후 개발될 다양한 형태의 프로그램을 채용하여 변위 맵이 만들어질 수 있다. 예를 들어 어도비사의 AfterEffects CS4와 같은 프로그램에 의하여 변위 맵이 만들어지고 그리고 시차 영상이 만들어질 수 있다.
변위 맵 방식에 의한 시차 영상의 생성을 위하여 깊이지도가 기초가 된다. 일반적으로 깊이지도는 수평 움직임과 수직 움직임을 포함하고 있고 수직 움직임이 시차로 변환되면 시각에 어지러움과 같은 현상이 발생될 수 있다. 그러므로 수직 움직임은 수평 시차로 변환되어야 한다. 그러므로 실질적으로 수평 시차만이 시차 영상의 생성을 위하여 사용될 수 있다. 다른 한편으로 최대 시차 값이 결정되고 깊이지도에서 정해진 임계값을 벗어나는 수평 또는 수직 움직임은 최대 시차 값으로 변환이 되어야 한다.
이와 같은 방식으로 깊이지도에 기초하여 변위 지도를 적용하여 시차 정보가 만들어지면 시차 영상이 생성될 수 있다. 시차 영상은 왼쪽 영상과 오른쪽 영상으로 만들어질 수 있고 위의 수식 (1)로 주어진 식에 따라 왼쪽 영상은 (시차/2)만큼 왼쪽으로 이동되어 그리고 오른쪽 영상은 (시차/2)만큼 오른쪽으로 이동된 형태로 만들어질 수 있다.
시차를 가진 왼쪽 영상과 오른쪽 영상은 예를 들어 RealID 시스템, 돌비시스템 또는 XpanD시스템과 같은 3D 영상 장치에 의하여 입체 영상으로 재현될 수 있다. 또는 3D 구현이 가능한 컴퓨터 화면에 재생될 수 있다.
위에서 설명한 본 발명에 따른 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하는 방법은 빠르고 정확하게 변환이 이루어지도록 한다는 장점을 가진다. 특별히 본 발명에 따른 방법은 연속적인 이미지 또는 액션 장면이 많은 2차원 동영상의 경우 적용이 간단하고 입체 효과가 상승될 수 있도록 한다는 이점을 가진다.
이 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 제시된 실시 예를 참조하여 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 수정 발명을 만들 수 있을 것이다. 본 발명은 이와 같은 변형 및 수정 발명에 의하여 제한되지 않으면 다만 아래에 첨부된 청구범위에 의하여 제한된다.
S11: 2차원 영상 선택 S12: 깊이지도 생성 S13: 깊이지도 보정
S14: 최종 깊이지도 완성 S15: 좌측 영상 및 우측 영상 생성
S16: 입체 영상 생성

Claims (5)

  1. 2차원 영상을 기본 영상으로 선택하는 단계;
    기본 영상으로부터 블록 단위로 물체, 표면 및 가장 자리의 광류를 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 정지 상태의 화면에 대하여 원근 정보로부터 깊이 정보를 얻어 1차 깊이 지도를 생성하는 단계;
    1차 깊이 지도로부터 오브젝트 추적 과정(Object Tracking)을 통하여 오브젝트 매트(object matte)를 생성하여 1차 깊이 지도에 추가하여 2차 깊이 지도를 생성하는 단계;
    수직 움직임을 수평 시차로 변환하고 2차 깊이 지도에 변위 맵 방식을 적용하여 기본 영상과 서로 다른 시차를 가진 영상을 생성하는 단계; 및
    기본 영상으로부터 시차를 가진 영상을 각각 좌측 및 우측으로 이동시켜 좌측 영상과 우측 영상을 형성하여 입체 영상을 생성하는 단계를 포함하는 평면 영상을 입체 영상으로 변환하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 2차 깊이 지도를 생성하기 위하여 3D 공간 값이 추출되는 단계를 더 포함하는 평면 영상을 입체 영상으로 변환하는 방법.
  3. 청구항 1에서 있어서, 다른 시차를 가진 영상을 생성하는 단계는 최대 시차 값을 결정하는 단계 및 임계값을 벗어나는 움직임을 최대 시차 값으로 변환하는 단계를 더 포함하는 평면 영상을 입체 영상으로 변환하는 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
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