KR101805636B1 - 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템 및 추출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템 및 추출 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면 보로노이 테셀레이션(Voronoi tessellation) 알고리즘을 이용하여 2D 디지털 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출되어진 복수개의 특징점들 각각에 대한 클러스터(cluster)를 구획한 뒤 각각의 클러스터를 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 입체화함으로써, 2D 디지털 이미지를 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 자동 변환할 수 있다.
따라서 본 발명에 따르면 2D 디지털 이미지로부터 3차원 디지털 이미지 오브젝트를 빠른 속도로 자동 추출할 수 있으며, 카메라 워킹 조작을 통해 사용자가 원하는 시점의 3차원 디지털 이미지를 얻을 수 있는 장점이 있다.

Description

2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템 및 추출 방법{AUTOMATIC EXTRACTING SYSTEM FOR 3D DIGITAL IMAGE OBJECT BASED ON 2D DIGITAL IMAGE AND EXTRACTING METHOD USING THEREOF}

본 발명은 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템 및 추출 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 2D(Dimension) 디지털 이미지 제공 서버에 의하여 실행되는 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템에 있어서, 보로노이 테셀레이션(Voronoi tessellation) 알고리즘을 이용하여 2D 디지털 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출되어진 복수개의 특징점들 각각에 대한 클러스터(cluster)를 구획한 뒤 각각의 클러스터를 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 입체화함으로써, 2D 디지털 이미지를 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 자동 변환할 수 있는 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템 및 추출 방법에 관한 것이다.

통상적으로 3차원 디지털 이미지라 함은 피사체에 대한 3차원 좌표값을 통해 상기 피사체를 입체적으로 표현한 이미지를 뜻하며, 2차원 디지털 이미지와 비교하여 원근감(Perspective), 명암(Brightness), 그림자(Shadow), 시차(Parallax) 등의 요소를 피사체의 실물 그대로 옮겨올 수 있다는 장점으로 인해 2차원 디지털 이미지 위주였던 이미지/영상 콘텐츠가 최근 3차원 디지털 이미지로 구성된 콘텐츠로 다시 제작하여 리메이크되거나 또는 처음부터 3차원 디지털 이미지를 기반으로 제작되어지는 추세를 보이고 있다.

한편 이러한 3차원 디지털 이미지는 여러 각도에서 2차원 디지털 이미지를 촬영한 뒤 이를 취합하고 명암, 깊이정보 등을 입력하여 이미지를 얻는 방식과, 3차원 레이저 스캐너를 통해 3차원 좌표를 획득하여 3차원 디지털 이미지를 얻는 방식이 존재한다.

그러나 전자의 경우 피사체에 대해서 2차원 디지털 이미지를 입체화할 수 있을 만큼 충분히 많은 양을 촬영해야 하기 때문에 3차원 디지털 이미지로 구현하는데 작업시간이 오래 걸린다는 문제점이 있으며, 후자의 경우 레이저 광선을 피사체의 표면에 조밀한 간격으로 주사해야 하기 때문에 크기가 큰 피사체의 경우 레이저 스캔 자체가 불가능한 문제점이 있다.

이에 상기 두 가지 방식을 혼용하여 기존보다 적은 양의 2차원 디지털 이미지 데이터를 가지고 3차원 디지털 이미지로 입체화 하는 기술이 부상하고 있으며, 따라서 보다 적은 양의 데이터로부터 빠르게 피사체의 실물과 거의 흡사한 3차원 디지털 이미지를 추출해낼 수 있는 새로운 방식의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템에 대한 필요성이 증대하고 있다.

본 발명은 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템 및 추출 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 2D(Dimension) 디지털 이미지 제공 서버에 의하여 실행되는 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템에 있어서, 보로노이 테셀레이션(Voronoi tessellation) 알고리즘을 이용하여 2D 디지털 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출되어진 복수개의 특징점들 각각에 대한 클러스터(cluster)를 구획한 뒤 각각의 클러스터를 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 입체화함으로써, 2D 디지털 이미지를 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 자동 변환할 수 있는 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템 및 추출 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면, 2D(Dimension) 디지털 이미지 제공 서버에 의하여 실행되는 3차원 디지털 이미지 오브젝트 제공 시스템에 사용되어지며, 2차원 디지털 이미지로부터 3차원 디지털 이미지 오브젝트를 자동으로 추출하기 위한 시스템에 있어서, 상기 2D 디지털 이미지 제공 서버는 상기 2D 디지털 이미지를 저장하는 2D 디지털 이미지 저장 모듈과, 3D 이미지 오브젝트를 구성하는 3D 게임 엔진을 기반으로 특정한 2D 디지털 이미지를 3D 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈과, 상기 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈에서 변환된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 2D 디지털 이미지 프레임별로 각각 저장하는 프레임 저장 모듈과, 상기 프레임 저장 모듈에 프레임별로 저장된 3D 디지털 이미지 오브젝트 또는 사용자 입력에 의한 카메라 워크 모듈을 통해 카메라 연출된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 사용자 단말기에 디스플레이되도록 하는 디스플레이 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈은 2D 디지털 이미지 저장 모듈에 저장된 각각의 2D 디지털 이미지에 대해 복수개의 특징점들을 추출하기 위한 2D 디지털 이미지 특징점 추출 모듈과, 보로노이 테셀레이션(Voronoi tessellation) 알고리즘을 이용하여 상기 2D 디지털 이미지 특징점 추출 모듈로부터 추출되어진 복수개의 특징점들 각각에 대한 클러스터(cluster)를 구획하는 특징점 클러스터화 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 각각의 클러스터를 입체화한 뒤 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 클러스터 입체화 모듈을 추가적으로 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 색채, 농도, 명암 중 적어도 어느 하나의 정보를 포함하며, 깊이정보를 각 단계별로 분류하여 저장하기 위한 2D 디지털 이미지 깊이정보 저장모듈을 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 10단계로 나누어지며, 클러스터가 입체화되는 정도는 상기 깊이정보의 단계에 따라 차등되어 나누어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 2D 디지털 이미지 깊이정보 저장모듈에 저장된 각 단계별 깊이정보를 가진 2D 디지털 이미지는 상기 깊이정보에 따라 각각의 클러스터가 입체화되어짐으로써 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈에 의해 3D 디지털 이미지 오브젝트로 변환되어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 클러스터는 각각의 클러스터마다 특징점을 한 개씩만 포함하며, 상기 특징점에 대한 깊이정보의 단계는 1단계이거나 10단계인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 사용자의 입력에 의해 생성되는 카메라 워크(Camera walk) 데이터를 상기 프레임 저장 모듈에서 해당되는 3D 디지털 이미지 오브젝트의 프레임에 저장하여 카메라 연출된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 제작하는 카메라 워크 모듈을 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템을 이용한 추출 방법에 있어서, 2D 디지털 이미지 입력단계, 복수개의 특징점을 추출하는 단계, 보로노이 테셀레이션 알고리즘을 이용하여 추출되어진 복수개의 특징점들을 각각에 대하여 클러스터화 하는 단계, 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 각각의 클러스터를 입체화하는 단계, 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 단계, 프레임별로 각각 저장하는 단계, 사용자 입력에 의한 카메라워크를 입력하는 단계, 사용자 단말기 디스플레이에 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 3차원 이미지 입체화 단계에서는 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 각각의 클러스터를 입체화한 뒤 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 색채, 농도, 명암 중 적어도 어느 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 10단계로 나누어지며, 클러스터가 입체화되는 정도는 상기 깊이정보의 단계에 따라 차등되어 나누어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 각 단계별 깊이정보를 가진 2D 디지털 이미지는 상기 깊이정보에 따라 각각의 클러스터가 입체화되어짐으로써 3D 디지털 이미지 오브젝트로 변환되어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 클러스터는 각각의 클러스터마다 특징점을 한 개씩만 포함하며, 상기 특징점에 대한 깊이정보의 단계는 1단계이거나 10단계인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 카메라 연출된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 제작하기 위하여, 상기 S6 단계에서 저장된 프레임별 3차원 디지털 이미지 오브젝트에 카메라 워크(Camera walk) 데이터를 생성하도록 사용자 조작에 의한 카메라 워크를 입력하는 단계를 추가적으로 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 S7 단계에서 카메라 연출되어진 3D 디지털 이미지 오브젝트를 사용자의 단말기 디스플레이에 표시 단계를 추가적으로 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

한편 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 함으로써 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.

본 발명에 따른 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템 및 추출 방법은 2D 디지털 이미지로부터 3차원 디지털 이미지 오브젝트를 빠른 속도로 자동 추출할 수 있으며, 카메라 워킹 조작을 통해 사용자가 원하는 시점의 3차원 디지털 이미지를 얻을 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명에 따른 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템을 구성을 나타내는 개념도이고,
도 2는 본 발명에 따른 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈의 구성을 나타내는 개념도이며,
도 3은 본 발명에 따른 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 방법을 나타내는 순서도이다.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.

먼저 도 1은 본 발명에 따른 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템을 구성을 나타내는 개념도이며, 도 2는 본 발명에 따른 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈의 구성을 나타내는 개념도이다.

상기 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 시스템은 2D(Dimension) 디지털 이미지 제공 서버에 의하여 실행되는 3차원 디지털 이미지 오브젝트 제공 시스템에 사용되어진다.

여기서 상기 2D 디지털 이미지 제공 서버(100)는 상기 2D 디지털 이미지를 저장하는 2D 디지털 이미지 저장 모듈(110)과, 3D 이미지 오브젝트를 구성하는 3D 게임 엔진을 기반으로 특정한 2D 디지털 이미지를 3D 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈(120)과, 상기 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈에서 변환된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 2D 디지털 이미지 프레임별로 각각 저장하는 프레임 저장 모듈(130)과, 상기 프레임 저장 모듈에 프레임별로 저장된 3D 디지털 이미지 오브젝트 또는 사용자 입력에 의한 카메라 워크 모듈을 통해 카메라 연출된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 사용자 단말기에 디스플레이되도록 하는 디스플레이 모듈(140)을 포함하여 구성되어진다.

좀더 구체적으로 설명하면 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈(120)은 2D 디지털 이미지 저장 모듈(110)에 저장된 각각의 2D 디지털 이미지에 대해 복수개의 특징점들을 추출하기 위한 2D 디지털 이미지 특징점 추출 모듈(121)과, 보로노이 테셀레이션(Voronoi tessellation) 알고리즘을 이용하여 상기 2D 디지털 이미지 특징점 추출 모듈(121)로부터 추출되어진 복수개의 특징점들 각각에 대한 클러스터(cluster)를 구획하는 특징점 클러스터화 모듈(122)을 포함하여 구성되어진다.

이때, 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 각각의 클러스터를 입체화한 뒤 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 클러스터 입체화 모듈(123)을 추가적으로 더 포함할 수 있다.

또한 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 색채, 농도, 명암 중 적어도 어느 하나의 정보를 포함하며, 깊이정보를 각 단계별로 분류하여 저장하기 위한 2D 디지털 이미지 깊이정보 저장모듈(124)을 추가적으로 포함할 수 있다.

한편, 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 10단계로 나누어지며, 클러스터가 입체화되는 정도는 상기 깊이정보의 단계에 따라 차등되어 나누어짐으로써, 생성될 3차원 디지털 이미지 오브젝트의 입체감을 세세한 부분까지 표현할 수 있다.

그리고 상기 2D 디지털 이미지 깊이정보 저장모듈(124)에 저장된 각 단계별 깊이정보를 가진 2D 디지털 이미지는 상기 깊이정보에 따라 각각의 클러스터가 입체화되어짐으로써 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈(120)에 의해 3D 디지털 이미지 오브젝트로 변환되어진다.

또한 상기 클러스터는 각각의 클러스터마다 특징점을 한 개씩만 포함하며, 상기 특징점에 대한 깊이정보의 단계는 1단계이거나 10단계로 이루어지며, 즉 각각의 특징점들은 자신이 속한 클러스터에서 가장 얕은 깊이를 가지거나 가장 깊은 깊이를 가진 일종의 균형점을 의미한다.

한편, 사용자의 입력에 의해 생성되는 카메라 워크(Camera walk) 데이터를 상기 프레임 저장 모듈(130)에서 해당되는 3D 디지털 이미지 오브젝트의 프레임에 저장하여 카메라 연출된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 제작하는 카메라 워크 모듈(150)을 추가적으로 포함할 수 있다.

다음으로 도 3은 본 발명에 따른 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 방법을 나타내는 순서도이다.

상기 도 3에 도시된 바와 같이, 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템을 이용한 추출 방법은 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 추출할 대상인 2D 디지털 이미지를 입력하는 단계(S1)와, 상기 S1 단계에서 입력되어진 2D 디지털 이미지를 분석하여 각 이미지에 대한 복수개의 특징점을 추출하는 단계와, 상기 S2 단계에서 추출되어진 복수개의 특징점들에 대해 보로노이 테셀레이션 알고리즘을 적용하여 각 특징점에 대한 구획을 클러스터화 하는 단계와, 상기 S3 단계에서 구획되어진 복수개의 클러스터를 종합하여 3차원 이미지로 입체화 단계와, 상기 S4 단계에서 입체화 되어진 3차원 이미지를 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 단계와, 2D 디지털 이미지의 각각의 프레임에 대해서 상기 S1 단계 내지 S4 단계를 반복하여 얻어진 3차원 디지털 이미지 오브젝트를 프레임별로 저장하는 단계를 포함하여 이루어진다.

이때, 상기 3차원 이미지 입체화 단계(S4)에서는 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 각각의 클러스터를 입체화한 뒤 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 변환한다.

여기서 말하는 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 색채, 농도, 명암 중 적어도 어느 하나의 정보를 포함한다.

또한 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 10단계로 나누어지며, 클러스터가 입체화되는 정도는 상기 깊이정보의 단계에 따라 차등되어 나누어진다.

그리고 각 단계별 깊이정보를 가진 2D 디지털 이미지는 상기 깊이정보에 따라 각각의 클러스터가 입체화되어짐으로써 3D 디지털 이미지 오브젝트로 변환되어진다.

그리고 상기 클러스터는 각각의 클러스터마다 특징점을 한 개씩만 포함하며, 상기 특징점에 대한 깊이정보의 단계는 1단계이거나 10단계로 세분화되어진다.

한편 카메라 연출된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 제작하기 위하여, 상기 S6 단계에서 저장된 프레임별 3차원 디지털 이미지 오브젝트에 카메라 워크(Camera walk) 데이터를 생성하도록 사용자 조작에 의한 카메라 워크를 입력하는 단계(S7)를 추가적으로 더 포함할 수 있다.

여기서 상기 S7 단계에서 카메라 연출되어진 3D 디지털 이미지 오브젝트를 사용자의 단말기 디스플레이에 표시 단계(S8)를 추가적으로 더 포함할 수 있다.

따라서 사용자는 본 발명에 따른 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템을 이용한 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 방법을 이용하여, 보로노이 테셀레이션(Voronoi tessellation) 알고리즘을 이용하여 2D 디지털 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출되어진 복수개의 특징점들 각각에 대한 클러스터(cluster)를 구획한 뒤 각각의 클러스터를 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 입체화함으로써, 2D 디지털 이미지를 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 자동 변환할 수 있으며, 2D 디지털 이미지로부터 3차원 디지털 이미지 오브젝트를 빠른 속도로 자동 추출할 수 있으며, 카메라 워킹 조작을 통해 사용자가 원하는 시점의 3차원 디지털 이미지를 얻을 수 있는 장점이 있다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

100: 2D 디지털 이미지 제공 서버
110: 2D 디지털 이미지 저장 모듈
120: 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈
130: 프레임 저장 모듈
140: 디스플레이 모듈
150: 카메라 워크 모듈

Claims (16)

1. 2D 디지털 이미지를 저장하는 2D 디지털 이미지 저장 모듈(110)과, 3D 이미지 오브젝트를 구성하는 3D 게임 엔진을 기반으로 특정한 2D 디지털 이미지를 3D 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈(120)과, 상기 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈에서 변환된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 2D 디지털 이미지 프레임별로 각각 저장하는 프레임 저장 모듈(130)과, 상기 프레임 저장 모듈에 프레임별로 저장된 3D 디지털 이미지 오브젝트 또는 사용자 입력에 의한 카메라 워크 모듈을 통해 카메라 연출된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 사용자 단말기에 디스플레이 되도록 하는 디스플레이 모듈(140)을 통해서 2D 디지털 이미지로부터 3차원 디지털 이미지 오브젝트가 자동추출 되며, 또한 사용자가 원하는 시점에서의 3차원 디지털 이미지를 획득하도록 하는 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 시스템을 이용한 추출 방법에 있어서, 상기 자동 추출방법은
   3차원 디지털 이미지 오브젝트로 추출할 대상인 2D 디지털 이미지가 2D 디지털 이미지 저장 모듈(110)에 입력되어지는 단계(S1);
   상기 S1 단계에서 입력되어진 2D 디지털 이미지를 분석하여, 각 이미지에 대한 복수개의 특징점들이 2D 디지털 이미지 특징점 추출 모듈(121)에 의해 추출되어지는 단계(S2);
   상기 S2 단계에서 추출되어진 복수개의 특징점들에 대해 보로노이 테셀레이션 알고리즘(Voronoi tessellation)이 적용되어, 복수개의 특징점들을 각각에 대한 구획이 특징점 클러스터화 모듈(122)에 의해 클러스터화 되는 단계(S3);
   상기 S3 단계에서 구획되어진 복수개의 클러스터를 종합하여 3차원 이미지로 입체화하는 단계(S4);
   상기 S4 단계에서 입체화되어진 3차원 이미지를 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 변환되는 단계(S5);
   2D 디지털 이미지의 각각의 프레임에 대해서, 상기 S1 단계 내지 S4 단계를 반복하여 얻어진 3차원 디지털 이미지 오브젝트가 프레임별로 저장되어지는 단계(S6);
   카메라 연출된 3D 디지털 이미지 오브젝트를 제작하기 위하여, 상기 S6 단계에서 저장된 프레임별 3차원 디지털 이미지 오브젝트에 카메라 워크(Camera walk) 데이터를 생성하도록 사용자 조작에 의한 카메라 워크를 입력하는 단계(S7);를 포함하며,
   상기 S7 단계에서 카메라 연출되어진 3D 디지털 이미지 오브젝트를 사용자의 단말기 디스플레이에 표시 단계(S8)를 추가적으로 더 포함하는 것을 특징으로 하는 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 3D 디지털 이미지 오브젝트 변환 모듈(120)은
   2D 디지털 이미지 저장모듈(110)에 저장된 각각의 2D 디지털 이미지에 대해 복수개의 특징점들을 추출하기 위한 2D 디지털 이미지 특징점 추출 모듈(121)과, 보로노이 테셀레이션(Voronoi tessellation) 알고리즘을 이용하여 상기 2D 디지털 이미지 특징점 추출 모듈(121)로부터 추출되어진 복수개의 특징점들 각각에 대한 클러스터(cluster)를 구획하는 특징점 클러스터화 모듈(122)과, 2D 디지털 이미지의 깊이정보를 이용하여 각각의 클러스터를 입체화한 뒤 3차원 디지털 이미지 오브젝트로 변환하는 클러스터 입체화 모듈(123)과, 상기 2D 디지털 이미지의 깊이정보는 색채, 농도, 명암 중 적어도 어느 하나의 정보를 포함하며, 깊이정보를 각 단계별로 분류하여 저장하기 위한 2D 디지털 이미지 깊이정보 저장모듈(124)을 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는 2차원 디지털 이미지 기반의 3차원 디지털 이미지 오브젝트 자동 추출 방법.
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