KR101865821B1 - 깊이 영상의 잡음 제거 방법 및 깊이 영상의 잡음 제거 장치 그리고 잡음 제거를 통한 부호화 방법과 부호화 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 방법은, 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 단계; 상기 깊이 영상 내의 일 방향으로 탐색하여 화소들의 깊이 값을 검출하는 단계; 상기 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하는 단계; 및 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계;를 포함하는 깊이 영상의 잡음 제거 방법을 제공할 수 있다.

Description

깊이 영상의 잡음 제거 방법 및 깊이 영상의 잡음 제거 장치 그리고 잡음 제거를 통한 부호화 방법과 부호화 장치{Noise Removing Method and Device for Depth Image, Coding Method and Device through Noise Remove}

본 발명은 깊이 영상의 잡음 제거 방법 및 깊이 영상의 잡음 제거 장치 그리고 잡음 제거를 통한 부호화 방법과 부호화 장치에 관한 것이다.

디지털 시대가 도래된 이래로 다양한 멀티미디어 기술들이 급속히 발전하고 있으며 이를 바탕으로 디지털 콘텐츠 시장도 해마다 그 규모가 급속도로 성장하고 있다. 또한 인터넷과 같은 다양한 통신 수단과 전송 기술의 발달은 다양한 멀티미디어 콘텐츠 산업의 활성화를 이끌고 있다. 이러한 흐름 속에서 최근에는 사용자들의 요구가 단순 소비 형태의 콘텐츠 이용에서 대화형 콘텐츠, 실감 콘텐츠의 이용을 요구하는 수준으로 변화하고 있다. 디지털 영상 분야의 경우 과거의 흑백 아날로그 TV에서부터 최근의 UHD 디지털 TV까지 관련 기술이 끊임없이 발전하고 있으며 최근에는 3차원 영상에 대한 관심이 높아지면서 3차원 입체 영상 제작을 위해 다양한 깊이 카메라가 개발되었고, 이와 더불어 고품질의 3차원 입체 영상에 대한 요구가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있다.

깊이 카메라를 이용한 깊이 정보의 응용은 여러 분야에서 이루어지고 있지만 깊이 카메라를 통해 깊이 영상을 얻을 때, 깊이 카메라의 측정 방법과 장착된 깊이 측정 센서의 정밀성 문제로 인해 촬영된 깊이 영상에는 오차가 포함되어 깊이 영상을 이용한 응용에서 올바른 결과를 내지 못하는 요인이 되고 있다.

(논문 001) B. Choo, M. Landau, M. DeVore, and P. A. Beling, “Statistical Analysis-Based Error Models for The Microsoft Kinect Depth Sensor”, Sensors, Vol. 14, No. 9, 2014

본 발명의 목적은 깊이 영상 내의 잡음에 따른 깊이 값의 오차를 제거할 수 있는 깊이 영상의 잡음 제거 방법 및 깊이 영상의 잡음 제거 장치 그리고 잡음 제거를 통한 부호화 방법과 부호화 장치를 제공함에 있다.

또한 본 발명의 목적은 깊이 영상을 부호화할 때 깊이 영상에 포함된 오차로 인해 효율적인 부호화가 이루어지지 않는 문제를 해결할 수 있는 깊이 영상의 잡음 제거 방법 및 깊이 영상의 잡음 제거 장치 그리고 잡음 제거를 통한 부호화 방법과 부호화 장치를 제공함에 있다.

또한 본 발명의 목적은 깊이 영상의 특성을 고려하여 깊이 영상의 품질을 유지하면서도 압축율을 높일 수 있는 깊이 영상의 잡음 제거 방법 및 깊이 영상의 잡음 제거 장치 그리고 잡음 제거를 통한 부호화 방법과 부호화 장치를 제공함에 있다.

또한 본 발명의 목적은 깊이 영상 내의 평면 영역에 대한 정보를 추출하여 깊이 값을 예측할 수 있는 깊이 영상의 잡음 제거 방법 및 깊이 영상의 잡음 제거 장치 그리고 잡음 제거를 통한 부호화 방법과 부호화 장치를 제공함에 있다.

본 발명의 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 방법은, 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 단계; 상기 깊이 영상 내의 일 방향으로 탐색하여 화소들의 깊이 값을 검출하는 단계; 상기 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하는 단계; 및 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계;를 포함하는 깊이 영상의 잡음 제거 방법을 제공할 수 있다.

또한 본 발명의 다른 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 방법의 상기 일 방향은 화소들의 수평 방향 또는 수직 방향 중 어느 하나의 방향인 것을 특징으로 하는 깊이 영상의 잡음 제거 방법을 제공할 수도 있다.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 방법의 탐색 영역은 상기 깊이 영상 내 또는 상기 깊이 영상을 분할한 블록들 중 어느 하나의 블록 내인 것을 특징으로 하는 깊이 영상의 잡음 제거 방법을 제공할 수도 있다.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 방법의 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계는, 검출된 깊이 값의 차이 값을 기 설정치와 비교하는 단계; 상기 기 설정치 이내의 차이를 가진 화소들을 직선화보정대상화소들로 구분하는 단계; 및 상기 직선화보정대상화소들의 깊이 값을 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상의 잡음 제거 방법을 제공할 수도 있다.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 방법의 상기 직선화보정대상화소들은 제1 내지 제 k(k는 2이상의 자연수) 직선화보정대상화소들을 포함하고, 제k-f(f는 1 이상 k-1 이하의 자연수) 직선화보정대상화소들의 내의 마지막으로 탐색한 화소의 깊이 값과 제k-f+1 직선화보정대상화소들의 내의 첫번째로 탐색한 화소의 깊이 값은 상기 기 설정치 이상의 차이 나는 것을 특징으로 하는 깊이 영상의 잡음 제거 방법을 제공할 수도 있다.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 방법의 상기 직선화보정대상화소들의 깊이 값을 보정하는 단계는, 상기 제1 내지 제k 직선화보정대상화소들 중 어느 하나의 직선화보정대상화소들 내의 복수의 화소들을 구분하는 화소 번호(j)와 각각의 깊이 값을 이용하여 수학식 1을 충족하는 j개의 일차 방정식을 생성하는 단계; 상기 j개의 일차 방정식에 최소자승법을 적용하여 일차 방정식의 매개 변수를 결정하는 단계; 및 상기 매개 변수를 가진 수학식 1의 형식의 일차 방정식을 결정하고 각 j 값에 대응하는 화소의 보정된 깊이 값을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상의 잡음 제거 방법을 제공할 수도 있다.

[수학식 1]

,

는 수학식 1의 일차 방정식의 매개 변수.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 잡음 제거를 통한 부호화 방법은 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 단계; 상기 깊이 영상 내의 일 방향으로 탐색하여 화소들의 깊이 값을 검출하는 단계; 상기 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하는 단계; 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계; 및 깊이 값이 보정된 깊이 영상을 부호화하는 단계;를 포함하는 잡음 제거를 통한 부호화 방법을 제공할 수도 있다.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 잡음 제거를 통한 부호화 방법의 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계는, 검출된 깊이 값의 차이 값을 기 설정치와 비교하는 단계; 상기 기 설정치 이내의 차이를 가진 화소들을 직선화보정대상화소들로 구분하는 단계; 및 상기 직선화보정대상화소들의 깊이 값을 보정하는 단계;를 포함하는 깊이 영상의 잡음 제거 방법을 제공할 수도 있다.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 장치는 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 깊이검출부; 상기 깊이 영상 내의 일 방향으로 탐색하여 화소들의 깊이 값을 검출하는 화소탐색부; 및 상기 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하고, 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 보정연산부;를 포함하는 깊이 영상의 잡음 제거 장치를 제공할 수도 있다.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 장치의 상기 보정연산부는, 검출된 깊이 값의 차이 값을 기 설정치와 비교하는 비교부; 상기 기 설정치 이내의 차이를 가진 화소들을 직선화보정대상화소들로 구분하는 직선화보정대상화소들 검출부; 및 상기 직선화보정대상화소들의 깊이 값을 보정하는 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상의 잡음 제거 장치를 제공할 수도 있다.

또한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 부호화 방법은, 3차원 공간 상의 객체의 좌표 값 중 깊이 좌표 값이 화소의 측정된 깊이 값으로 투영되는 깊이 영상을 생성하는 단계; 상기 깊이 영상을 복수개의 블록으로 분할하는 단계; 상기 분할된 블록 중 참조 블록 내의 객체를 미결정매개변수로 표현된 제1 평면의 방정식으로 모델링하는 단계; 상기 미결정매개변수와 상기 참조 블록 내의 제1 화소들 위치좌표 및 상기 제1 화소들의 깊이 값에 기초하여 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하는 단계; 상기 결정매개변수로부터 상기 분할된 블록 중 대상 블록 내의 제2 화소들의 깊이 값을 예측한 예측깊이값을 생성하는 단계; 및 상기 예측깊이값에 기초하여 상기 대상 블록을 부호화하는 단계;를 포함하는 부호화방법을 제공할 수도 있다.

또한 상기 예측깊이값에 기초하여 상기 대상 블록을 부호화하는 단계는, 상기 예측깊이값과 상기 제2 화소들의 보정된 깊이 값 또는 상기 제2 화소들의 측정된 깊이 값의 차이를 부호화하여 상기 대상 블록을 부호화할 수 있다.

본 발명에 따른 실시예는 깊이 영상 내의 잡음에 따른 깊이 값의 오차를 제거할 수 있는 깊이 영상의 잡음 제거 방법 및 깊이 영상의 잡음 제거 장치 그리고 잡음 제거를 통한 부호화 방법과 부호화 장치를 제공할 수 있고, 또한 깊이 영상을 부호화할 때 깊이 영상에 포함된 오차를 제거함으로써 효율적인 부호화가 이루어지도록 할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예는 원 깊이 영상에 포함된 중요한 정보는 보존하면서 기타 정보를 다소 제거하여 원 깊이 영상의 품질을 잃지 않으면서도 가능한 한 적은 디지털 부호량으로 깊이 영상을 표현할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예는 깊이 영상 내의 평면 정보를 블록내의 깊이 값을 이용하여 찾아내어 평면을 포함하는 깊이 영상의 깊이 값을 예측할 수 있고, 예측된 값과 측정된 깊이 값의 오차를 이용한 깊이 영상의 부호화를 수행할 수 있다.

도 1a는 본 발명의 실시예에 따른 부호화장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이다.
도 1b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 부호화장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이다.
도 1c는 보정연산부의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 적용되는 깊이의 개념을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 깊이 영상의 화소들의 일 방향(X축 방향으로의 화소들의 깊이 값)으로의 잡음에 따른 오차를 포함하는 깊이 값(실선)과 오차를 포함하지 않는 깊이 값(점선)을 나타낸 그래프이다.
도 4는 깊이 영상 내 오차와 객체 경계의 깊이 차이를 나타낸 것이다.
도 5는 깊이검출부를 통해 촬영된 깊이 영상을 나타낸 것이다.
도 6의 (a)는 일 방향의 화소들의 보정전 깊이 값이고, (b)는 일 방향의 화소들의 보정 후의 깊이 값이다.
도 7은 보정전 일 방향(X 방향)으로의 깊이 영상 내의 평면의 깊이 값의 분포를 나타낸 3차원적 그래프이다.
도 8은 보정후 일 방향(X 방향)으로의 깊이 영상 내의 평면의 깊이 값의 분포를 나타낸 3차원적 그래프이다.
도 9는 평면이 세계 좌표계 상에 표시되었을 때 영상 평면 상에 투영되는 평면의 한 점에 대한 개념도이다.
도 10은 X, Z 축에 따른 2차원 상의 세계 좌표계의 임의의 한 점과 2차원 영상 평면의 한 점을 나타낸 직각 좌표계이다.
도 11 및 도 13은 깊이 영상의 잡음 제거 방법에 대한 흐름도이다.
도 14는 잡음 제거를 통한 부호화 방법에 대한 흐름도이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

<부호화장치>

도 1a는 본 발명의 실시예에 따른 부호화장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이고, 도 1b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 부호화장치와 이를 구성하는 구성들의 블록도이며, 도 1c는 보정연산부의 블록도이다. 그리고 도 2는 본 발명의 실시예에서 적용되는 깊이의 개념을 설명하기 위한 개념도이다.

도 1a를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 부호화장치(10)는 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 깊이측정부(100), 깊이 영상 내의 일 방향으로 탐색하여 화소들의 깊이 값을 검출하는 화소탐색부(200), 부호화제어부(300), 잡음이 제거된 깊이 영상을 부호화모드에 따라 부호화하는 부호화부(400) 및 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하고, 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 보정연산부(500)를 포함할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 장치(20)는 깊이측정부(100), 화소탐색부(200), 부호화제어부(300) 및 보정연산부(500)를 포함할 수 있다.

또한 도 1b를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 부호화장치(10)는 블록분할부(600)를 더 포함할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 장치(20)는 깊이측정부(100), 화소탐색부(200), 부호화제어부(300), 블록분할부(600) 및 보정연산부(500)를 포함할 수 있다.

또한 도 1c를 참조하면, 도 1a 또는 도 1b에 다른 실시예에서의 보정 연산부(500)는 검출된 깊이 값의 차이 값을 기 설정치와 비교하는 비교부(510), 기 설정치 이내의 차이를 가진 화소들을 직선화보정대상화소들로 구분하는 직선화보정대상화소들 검출부(520) 및 상기 직선화보정대상화소들의 깊이 값을 보정하는 보정부(530)를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예을 구성하는 깊이측정부(100)는 3차원 공간을 촬영할 수 있는 카메라를 구비할 수 있다.

또한 깊이측정부(100)가 촬영한 영상의 화소는 RGB의 색상 정보가 아닌 일 예로 mm 단위의 정수로 된 깊이 정보가 될 수 있다.

또한 깊이측정부(100)는 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성할 수 있다. 그리고 여기서의 깊이 영상은 일 예로 그레이 레벨(grey level)로 표현될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니다. 또한 깊이 영상에 속한 각각의 화소는 깊이 값을 가질 수 있으며, 깊이 값은 카메라가 촬영한 장면의 해당 화소에 대응되는 지점에서 카메라까지의 거리를 의미할 수 있다.

<깊이 측정 방식>

또한 깊이측정부(100)는 3차원 공간 상에 광을 조사하고 3차원 공간 상의 물체로부터 반사되어 되돌아오는 반사광을 수신할 수 있다. 그리고 광의 출사 후 반사광의 수신 시점까지의 시간 정보를 이용하여 물체의 깊이 정보를 검출할 수 있다. 보다 상세하게는 깊이측정부(100)는 TOF(Time Of Flight) 카메라를 구비하고, TOF의 카메라는 in phase receptor와 out phase receptor로 구성된 이미지센서와 광을 출사하는 발광다이오드로 구성될 수 있다. 또한 발광다이오드로부터 모듈레이션(modulation)되며 출사된 광에 동기하여 이미지센서가 활성화되는데, 발광다이오드가 턴온된 상태에서는 in phase receptor가 활성화되고, 발광다이오드가 턴오프된 상태에서는 out phase receptor가 활성화 될 수 있다. 그리고 in phase receptor와 out phase receptor 들은 시간차를 두고 서로 다른 시점에 활성화되므로 물체와의 거리에 따라서 수신되는(누적되는) 광량에 차이가 발생하게 되고 이러한 광량에 차이를 비교하여 물체와의 거리를 측정할 수 있다.

전술한 바에 따른 깊이 측정과는 달리 깊이측정부(100)는 카메라와 구조광을 출력하는 프로젝터로 구성되어 깊이를 얻고자 하는 객체를 향해 좁은 밴드의 빛을 비추고 다른 시점에서 볼 때에는 왜곡으로 나타날 수 있는 빛에 의한 선들, 즉 광 패턴을 촬영하여 이로부터 객체가 존재하는 3차원 공간 상의 깊이 정보를 검출할 수도 있고, 이와 달리 스테레오 카메라를 구비하여 좌, 우 영상 상호간의 정합점을 찾아내고 정합점간의 차이를 이용하여 3차원 깊이 정보를 추출할 수도 있다.

다만, 깊이측정부(100)의 깊이 검출 방식이 전술한 바에 한정하는 것은 아니고 3차원 깊이 정보를 추출할 수 있는 장치라면 어떠한 장치라도 가능하다. 다만 본 발명의 실시예를 설명함에 있어 깊이검출부(100)는 깊이 정보만을 검출하는 장치로 정의하고 설명한다.

<깊이의 개념>

또한 도 2를 참조하여 깊이 영상에서의 깊이(depth)에 대한 개념을 보다 상세하게 설명하면, 깊이측정부(100)의 카메라와 영상이 높여 있는 3차원 공간을 3차원 좌표계인 세계 좌표계(world coordinate system)로 표현할 수 있고, 카메라 역시 3차원 좌표계인 카메라 좌표계(camera coordinate system)를 가진다. 그리고 카메라는 시계 좌표계의 어느 한 점인 카메라 중심(camera center)에 위치할 수 있다. 또한 카메라의 X, Y, Z 축은 각각 수직축(Vertical axis), 수평축(Horizontal axis), 광축(optical axis)이라고 부르고 광축은 카메라의 빛(ray)의 직진 방향으로써 주축(principal axis)라 한다. 광축과 영상 평면이 만나는 점은 2차원 영상 평면(Image plane) 안의 한 점으로써 주점(principal point)이라고 하며, 카메라 중심으로부터 주점까지의 거리가 카메라의 초점거리(focal length)이다. 그리고 카메라의 투영(projection)에 의해서 촬영하고자 하는 3차원 장면의 각 점은 2차원 영상 평면(Image plane)으로 투영된다. 즉, 깊이측정부(100)의 위치는 3차원 카메라 좌표계의 원점을 나타내고 Z축(optical axis, principal axis)은 눈이 바라보는 방향과 일직선이 된다. 그리고 세계 좌표계의 임의의 한 점 P=(X, Y, Z)는 Z축에 수직인 2차원 영상 평면(image plane)의 임의의 한 점 p=(x, y)로 투영될 수 있다.

이 때 3차원 장면의 각점 p=(x, y)은 3차원 좌표계의 P=(X, Y, Z)의 Z값으로 표현될 수 있고 이 때의 2차원 영상 평면은 깊이 영상을 의미할 수 있다.

한편 본 발명을 설명함에 있어 세계 좌표계와 카메라 좌표계는 서로 일치된 것으로 가정할 수 있다.

<깊이 정보의 개념>

전술한 바에 기초하여 깊이 영상을 다시 정의하면, 깊이측정부(100)를 기준으로 깊이측정부(100)의 위치와 실물 간의 거리를 상대적인 값으로 수치화한 정보들의 집합이라고 할 수 있고, 이는 영상 단위, 슬라이스 단위 등으로 표현될 수 있으며, 깊이 영상 내에서의 깊이 정보는 픽셀 단위로 표현될 수 있다.

또한 하나의 프레임 내에 있는 화소 값은 그 주변 화소값과 상관 관계가 존재하기 때문에 이러한 상관 관계를 이용하여 부호화를 수행할 수 있다. 따라서 부호화를 수행하고자 하는 프레임 내의 어떤 범위에 있는 여러 개의 화소를 모아서 화소 블록을 구성할 수도 있다.

보다 상세하게는 도 1b에 따른 블록분할부(600)는 수신한 깊이 영상을 부호화 제어부(300)의 의해 결정된 사이즈에 따라 각 복수의 블록으로 분할하여 분할된 블록을 출력할 수 있다.

또한 복수의 블록 각각은 M*N 화소로 이루어진 영역으로 정의할 수 있다. 예를 들어 M*N은 16*16화로소 이루어진 영역으로 정의할 수 있고 해상도가 증가하면 기본 단위는 32*32나 64*64 화소로 이루어진 영역으로 정의할 수도 있다.

부호화부(400)는 블록분할부(600)로부터 출력된 분할된 블록들 각각을 부호화 제어부(300)에 의해 결정된 부호화 모드에 따라서 부호화할 수 있다.

또한 부호화부(400)는 부호화 제어부(300)에 의해 결정된 부호화 모드에 따라서 화소의 깊이 정보를 부호화할 수 있다.

또한 여기서의 부호화 모드는 평면 모델링 모드를 포함할 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니다.

<잡음 제거>

도 3은 깊이 영상의 화소들의 일 방향(X축 방향으로의 화소들의 깊이 값)으로의 잡음에 따른 오차를 포함하는 깊이 값(실선)과 오차를 포함하지 않는 깊이 값(점선)을 나타낸 그래프이다. 그리고 도 4는 깊이 영상 내 오차와 객체 경계의 깊이 차이를 나타낸 것이며 도 5는 깊이검출부를 통해 촬영된 깊이 영상을 나타낸 것이다.

도 1c, 도 3 및 도 5를 참조하면, 촬영된 깊이 영상(도 5)의 깊이 값에는 각종 원인에 따른 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음에 따른 깊이 값의 오차로 인하여 깊이 영상의 배경 영역에서는 도 3의 실선과 같이 수평 방향으로의 화소들의 깊이 값이 나타날 수 있다. 이와 달리 배경 영역의 이상적인 깊이 값은 도 3의 점선과 나타난다.

이 때 깊이 영상 내의 화소들의 깊이 값 또는 깊이 영상 내의 분할된 블록들 중 어느 하나의 블록 내의 화소들의 깊이 값에는 한 객체의 표면 깊이 정보가 있거나, 객체와 객체 사이의 경계가 포함된 깊이 값이 존재할 수 있다. 이 경우 도 4와 같이 한 객체 내에서는 표면이 거의 평면에 가깝다고 볼 수 있다. 또한 객체와 객체 간에는 일정 크기의 깊이 T 이상의 차이가 날 수 있다. 이 때 T는 깊이 값의 오차 범위

보다 현저하게 큰 특징을 가진다. 따라서 이러한 특징을 이용하여 깊이 영상 내의 잡음에 따른 오차를 제거할 수 있다.

도 1a에 따른 실시예에서 화소탐색부(200)는 깊이 영상 내에서 기 설정된 탐색 영역 내의 화소들을 일 방향으로 탐색하거나, 도 1b에 따른 실시예서 화소탐색부(200)는 블록분할부(600)로부터 수신한 블록 내의 화소들을 일 방향으로 탐색할 수 있다. 그리고 화소탐색부(200)는 화소들을 일 방향으로 탐색하면서 각 화소들의 깊이 값을 검출할 수 있고, 검출한 결과는 보정연산부(500)의 비교부(510)로 제공할 수 있다.

또한 비교부(510)는 화소들 간의 깊이 값을 비교하고, 비교 결과를 직선화보정대상화소들검출부(520)로 제공할 수 있다.

또한 직선화보정대상화소들검출부(520)는 첫번째 화소부터 n번째 화소까지는 탐색한 임의의 화소와 탐색한 그 다음 화소와의 깊이 값의 차이가 기 설정치(T) 미만이나, n+1번째 화소의 깊이 값을 이전 화소인 n번째 화소의 깊이 값과 비교하여 기 설정치(T) 이상의 차이가 나는 경우 탐색된 첫번째 화소에서부터 상기 n(n은 2 이상의 자연수)번째 화소들을 제1 직선화보정대상화소들로 구분하고 제1 직선화보정대상화소들 각각의 깊이 값의 정보 및 n 값(제1 직선화보정대상화소들 내의 화소들의 개수)을 보정부(530)로 제공할 수 있다.

또한 n+1번째 화소부터 n+k번째 화소까지는 탐색한 임의의 화소와 탐색한 그 다음 화소와의 깊이 값의 차이가 기 설정치(T) 미만이나, n+k+1번째 화소의 깊이 값을 n+k번째 화소의 깊이 값과 비교하였을 때 기 설정치(T) 이상의 차이가 나는 경우 탐색된 n+1번째 화소에서부터 n+k번째 화소들을 제2 직선화보정대상화소들로 구분하고 제2 직선화보정대상화소들 각각이 깊이 값의 정보와 k 값(제2 직선화보정대상화소들 내의 화소들의 개수)을 보정부(530)로 제공할 수 있다.

또한 일 방향으로 n+k+1 다음 번의 화소가 존재하는 경우 계속 탐색을 진행하면서 전술한 바와 같이 직선화보정대상화소들을 분류하고 이에 대한 깊이 값과 화소들의 개수 정보를 보정부(530)로 제공할 수 있다.

또한 탐색 영역 내에서(도 1a에 따른 실시예서는 기 설정된 탐색 영역, 도 1b에 따른 실시예에서는 분할된 블록 내가 탐색 영역)일 방향으로의 마지막 화소인 m(m은 2 이상의 자연수)번째 화소까지 탐색하였음에도 현재 화소의 깊이 값과 이전 화소의 깊이 값이 기 설정치(T) 이상의 차이가 나지 않는 경우 첫번째 화소에서부터 마지막 화소들을 직선화보정대상화소들로 구분하고 직선화보정대상화소들 내의 화소들 각각의 깊이 값과 m 값(직선화보정대상화소들 내의 화소들의 개수)을 보정부(530)로 제공할 수 있다.

또한 보정연산부(500)의 보정부(530)는 직선화보정대상화소들의 내의 복수의 화소들을 구분하는 화소 번호(j)와 직선화보정대상화소들 내의 화소들 각각의 깊이 값을 이용하여 아래의 수학식 1을 충족하는 j개(예를 들어 n개 또는 k개 또는 m개가 될 수 있다)의 일차 방정식을 생성하고, j개의 일차 방정식에 최소자승법을 적용하여 연산함에 따라 일차 방정식의 매개 변수

를 결정할 수 있다.

[수학식 1]

또한 보정부(530)는 결정된

를 이용하여 수학식 1과 같은 형식의 일차 방정식을 결정하고 j 값을 1씩 증가시키며 각 j 값에 대응하는 화소의 깊이 값을 결정할 수 있다. 예를 들어 직선화보정대상화소들에 첫번째 화소부터 3번째 화소까지 존재하는 경우 j에는 1, 2, 3 각각을 대입 연산하게 되고, 연산에 따라 결정된 깊이 값은 상기 첫번째 화소 내지 3번째 화소들 각각의 보정된 깊이 값이 된다.

한편 전술한 일 방향은 깊이 영상 또는 깊이 영상 내의 분할된 블록들 중 어느 하나의 블록 상에서의 수직 또는 수평 방향이 될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니다.

도 6의 (a)는 일 방향의 화소들의 보정전 깊이 값이고, (b)는 일 방향의 화소들의 보정 후의 깊이 값이다. 또한 도 7은 보정전 일 방향(X 방향)으로의 깊이 영상 내의 평면의 깊이 값의 분포를 나타낸 3차원적 그래프이고, 도 8은 보정후 일 방향(X 방향)으로의 깊이 영상 내의 평면의 깊이 값의 분포를 나타낸 3차원적 그래프이다.

도 6 내지 도 8을 참조하면, 평면 부분의 깊이 값은 균일한 깊이 분포가 나와야 하나 잡음에 따른 오차로 인해 균일하지 않은 깊이 값이 검출될 수 있다. 이러한 깊이 영상 내의 깊이 값을 최소자승법을 이용하여 평면을 보정하면 깊이 값이 올바른 평면 형태로 보정되었음을 알 수 있다.

또한 보정연산부(500)에 의해 깊이 값이 보정된 깊이 영상 또는 분할된 블록들은 부호화부(400)에 의해 부호화될 수 있다.

<평면 모델링을 통한 깊이 영상의 부호화>

도 9는 평면이 세계 좌표계 상에 표시되었을 때 영상 평면 상에 투영되는 평면의 한 점에 대한 개념도이고, 도 10은 X, Z 축에 따른 2차원 상의 세계 좌표계의 임의의 한 점과 2차원 영상 평면의 한 점을 나타낸 직각 좌표계이다.

도 9 및 도 10을 참조하면, 분할된 블록들 중 하나인 대상 블록 내 화소의 위치 (x, y)에 투영되는 3차원 공간 상의 좌표를 포함하는 평면을 도입하고 해당 평면을 가지는 평면의 방정식은 수학식 2를 충족한다. 또한 3차원 공간 상의 좌표는 삼각형의 닮음비에 따라 P=(tx, ty, tf)로 표현될 수 있다.

[수학식 2]

이 경우 tf는 투영된 점의 Z축의 좌표이므로 곧 해당 화소에서의 깊이 값이될 수 있고, 전술한 보정에 따라 보정된 깊이 값이 될 수 있다.

또한 수학식 2를 표현하는 매개 변수(미결정매개변수)들을 정리하여 행렬식으로 나타내면 행렬식은 수학식 3을 충족한다.

[수학식 3]

또한 수학식 3에 블록내의 모든 화소의 좌표 값 및 보정된 깊이 값을 대입한 다음, 맨 좌측 행렬을 유사 역행렬을 이용하면 최소자승법을 적용할 수 있고, 이를 통해 블록 내의 모든 화소들의 위치 좌표와 깊이 값의 분포를 하나의 평면으로 추정하여 표현할 수 있으며 표현된 평면을 이루는 매개변수

(결정매개변수)를 구할 수 있고 구한 매개변수를 이용하여 대상 블록 내의 화소들의 깊이 값(d)을 예측할 수 있다.

상세하게 대상 블록을 부호화하는 방법을 설명하면, 부호화부(400)는 부호화 제어부(300)에서 결정된 평면 영역이 포함된 블록에 대한 정보를 수신하고 수신된 정보에 기초하여 블록을 부호화할 수 있다. 이 경우 부호화 대상의 블록을 대상 블록으로 정의한다. 그리고 부호화부(400)는 대상 블록과 인접한 참조 블록의 화소를 수학식 3의 행렬식에 대입하여 평면 방정식의 식의 매개변수

(결정매개변수)를 구할 수 있다. 여기서의 참조 블록은 부호화가 끝난 화소가 될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니다. 또한 여기서의 참조 블록은 대상 블록의 위쪽과 좌측과 맞닿은 화소로 구성될 수 있으나 반드시 이에 한정하는 것은 아니다.

또한 구한 매개변수

(결정매개변수)를 수학식 2의 평면의 방정식에 대입하고, 부호화 대상 화소의 (x, y) 좌표 값과 깊이 영상의 초점 길이(f)를 대입하면 t를 구할 수 있고, tf 값으로부터 해당 화소의 예측된 깊이 값을 구할 수 있다. 따라서 대상 블록 내의 각 화소의 깊이 값(tf)을 예측할 수 있다.

또한 예측한 깊이 값과 측정되어 전술한바에 따라 보정된 깊이 값의 오차를 부호화하여 대상 블록을 부호화할 수 있다.

보다 상세하게는 부호화부(400)는 참조블록 평면모델링부, 대상 블록 평면 모델링부 및 대상블록 부호화부를 포함할 수 있다.

참조블록 평면모델링부는 참조 블록 내의 객체를 미결정매개변수로 표현된 수학식 2와 같은 제1 평면의 방정식으로 모델링하고, 미결정매개변수와 참조 블록 내의 제1 화소들의 위치 좌표 그리고 제1 화소들의 깊이 값으로 표현된 수학식 3에 최소자승법을 적용한 연산을 수행하여 미결정매개변수의 값을 결정함으로써 결정매개변수를 생성할 수 있다. 그리고 대상블록 평면모델링부는 결정매개변수로 이루어진 수학식 2와 같은 형태의 제2 평면의 방정식을 모델링하고 제2 평면의 방정식에 대상 블록 내의 제2 화소들의 깊이 값 그리고 초점거리를 대입 연산함으로써 제2 화소들의 예측깊이값을 생성할 수 있다. 그리고 제1 화소들의 깊이 값과 제2 화소들의 깊이 값은 전술한 보정 과정에 따라 보정된 깊이 값으로 이용할 수 있다.

또한 대상블록 부호화부는 대상블록 평면모델링부로부터 수신한 대상 블록 내의 각 화소의 예측된 깊이 값과 대상 블록의 깊이 값 또는 보정된 깊이 값의 오차를 부호화하여 대상 블록을 부호화할 수 있다.

또한 대상 블록들을 차례로 부호화하여 전체 영상을 부호화할 수 있다.

<깊이 영상의 잡음 제거 방법>

도 11 및 도 13은 깊이 영상의 잡음 제거 방법에 대한 흐름도이다.

도 11을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 깊이 영상의 잡음 제거 방법은, 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 단계(S100), 상기 깊이 영상 내의 일 방향으로 탐색하여 화소들의 깊이 값을 검출하는 단계(S200), 상기 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하는 단계(S300) 및 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.

또한 여기서의 일 방향은 화소들의 수평 방향 또는 수직 방향 중 어느 하나의 방향이 될 수 있고, 탐색 영역은 상기 깊이 영상 내 또는 상기 깊이 영상을 분할한 블록들 중 어느 하나의 블록 내가 될 수 있다.

또한 도 12를 참조하면, 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계(S400)는, 검출된 깊이 값의 차이 값을 기 설정치와 비교하는 단계(S410), 상기 기 설정치 이내의 차이를 가진 화소들을 직선화보정대상화소들로 구분하는 단계(S420) 및 상기 직선화보정대상화소들의 깊이 값을 보정하는 단계(S430)를 포함할 수 있다.

또한 여기서의 직선화보정대상화소들은 제1 내지 제 k(k는 2이상의 자연수) 직선화보정대상화소들을 포함할 수 있고, 제k-f(f는 1 이상 k-1 이하의 자연수) 직선화보정대상화소들의 내의 마지막으로 탐색한 화소의 깊이 값과 제k-f+1 직선화보정대상화소들의 내의 첫번째로 탐색한 화소의 깊이 값은 상기 기 설정치 이상의 차이가 난다.

또한 도 13을 참조하면, 직선화보정대상화소들의 깊이 값을 보정하는 단계(S430)는, 상기 제1 내지 제k 직선화보정대상화소들 중 어느 하나의 직선화보정대상화소들 내의 복수의 화소들을 구분하는 화소 번호(j)와 각각의 깊이 값을 이용하여 수학식 1을 충족하는 j개의 일차 방정식을 생성하는 단계(S431), 상기 j개의 일차 방정식에 최소자승법을 적용하여 일차 방정식의 매개 변수를 결정하는 단계(S432) 및 상기 매개 변수를 가진 전술한 수학식 1의 형식의 일차 방정식을 결정하고 각 j 값에 대응하는 화소의 보정된 깊이 값을 결정하는 단계(S433)를 포함할 수 있다.

<잡음 제거를 통한 부호화 방법>

도 14는 잡음 제거를 통한 부호화 방법에 대한 흐름도이다.

도 14를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 잡음 제거를 통한 부호화 방법은 3차원 공간을 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 단계(S100), 상기 깊이 영상 내의 일 방향으로 탐색하여 화소들의 깊이 값을 검출하는 단계(S200), 상기 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하는 단계(S300), 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계(S400) 및 깊이 값이 보정된 깊이 영상을 부호화하는 단계(S500)를 포함할 수 있고, 상기 깊이 값의 차이에 기초하여 탐색된 화소들의 깊이 값을 보정하는 단계는, 검출된 깊이 값의 차이 값을 기 설정치와 비교하는 단계, 상기 기 설정치 이내의 차이를 가진 화소들을 직선화보정대상화소들로 구분하는 단계 및 상기 직선화보정대상화소들의 깊이 값을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

또한 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술할 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.

10: 부호화장치
20: 깊이 영상의 잡음 제거 장치
100: 깊이검출부
200: 화소탐색부
300: 부호화 제어부
400: 부호화부
500: 보정연산부
510: 비교부
520: 직선화보정대상화소들 검출부
530: 보정부
600: 블록분할부

Claims (10)

1. 3차원 공간 상의 평면의 객체를 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 단계;
   상기 깊이 영상 내의 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하는 단계;
   검출된 깊이 값의 차이 값을 기 설정치와 비교하여 상기 기 설정치 이내의 차이를 가진 화소들을 제1 내지 제k(k는 2이상의 자연수) 직선화보정대상화소들로 구분하고 이들 중 어느 하나의 직선화보정대상화소들 내의 복수의 화소들을 구분하는 화소 번호(j)와 각각의 깊이 값을 이용하여 수학식 1을 충족하는 j개의 일차 방정식을 생성하며 상기 j개의 일차 방정식에 최소자승법을 적용하여 일차 방정식의 제1 매개 변수를 결정하는 단계;
   상기 제1 매개 변수를 가진 수학식 1의 형식의 일차 방정식을 결정하고 각 j 값에 대응하는 화소의 보정된 깊이 값을 결정하는 단계;
   상기 깊이 영상 내의 대상 블록에 인접하고 상기 대상 블록과 동일한 사이즈를 가진 참조 블록 내의 화소들의 위치 좌표((xn, yn))와 상기 참조 블록 내의 화소들의 측정된 깊이 값(dn)을 수학식 2에 대입하고 최소자승법을 적용하여 연산하여 수학식 2의 제2 매개 변수(

   

   )를 결정하고, 상기 제2 매개 변수로 구성된 수학식 3에 상기 대상 블록의 화소의 위치 좌표((x, y))와 깊이 영상의 초점 거리(f)를 대입하고 연산하여 상기 대상 블록의 화소의 예측 깊이 값(tf)을 생성하는 단계; 및
   상기 대상 블록 내의 화소들 각각의 예측 깊이 값과 보정된 깊이 값의 오차를 부호화 하는 단계;를 포함하는
   깊이 영상의 잡음 제거를 통한 부호화 방법.
   [수학식 1]
   

   

   
   

   

   는 수학식 1의 일차 방정식의 제1 매개 변수.
   [수학식 2]
   

   

   
   [수학식 3]
   

   

   
   수학식 2 및 3에서 t=D/f이다.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 일 방향은 화소들의 수평 방향 또는 수직 방향 중 어느 하나의 방향인 것을 특징으로 하는
   깊이 영상의 잡음 제거를 통한 부호화 방법.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 대상 블록 및 상기 참조 블록 내에서 일 방향으로의 화소들을 탐색하는
   것을 특징으로 하는
   깊이 영상의 잡음 제거를 통한 부호화 방법.
4. 삭제
5. 제1 항에 있어서,
   제k-f(f는 1 이상 k-1 이하의 자연수) 직선화보정대상화소들 내의 마지막으로 탐색한 화소의 깊이 값과
   제k-f+1 직선화보정대상화소들 내의 첫번째로 탐색한 화소의 깊이 값은 상기 기 설정치 이상의 차이나는 것을 특징으로 하는
   깊이 영상의 잡음 제거를 통한 부호화 방법.
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 3차원 공간 상의 평면의 객체를 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 깊이검출부;
   상기 깊이 영상 내의 일 방향으로의 화소들 중 어느 하나의 화소와 다음 화소의 깊이 값의 차이를 검출하고, 검출된 깊이 값의 차이 값을 기 설정치와 비교하여 상기 기 설정치 이내의 차이를 가진 화소들을 제1 내지 제k(k는 2이상의 자연수) 직선화보정대상화소들로 구분하고 이들 중 어느 하나의 직선화보정대상화소들 내의 복수의 화소들을 구분하는 화소 번호(j)와 각각의 깊이 값을 이용하여 수학식 1을 충족하는 j개의 일차 방정식을 생성하며 상기 j개의 일차 방정식에 최소자승법을 적용하여 일차 방정식의 제1 매개 변수를 결정하며, 상기 제1 매개 변수를 가진 수학식 1의 형식의 일차 방정식을 결정하고 각 j 값에 대응하는 화소의 보정된 깊이 값을 결정하는 보정연산부; 및
   상기 깊이 영상 내의 대상 블록에 인접하고 상기 대상 블록과 동일한 사이즈를 가진 참조 블록 내의 화소들의 위치 좌표((xn, yn))와 상기 참조 블록 내의 화소들의 측정된 깊이 값(dn)을 수학식 2에 대입하고 최소자승법을 적용하여 연산하여 수학식 2의 제2 매개 변수(

   

   )를 결정하고, 상기 제2 매개 변수로 구성된 수학식 3에 상기 대상 블록의 화소의 위치 좌표((x, y))와 깊이 영상의 초점 거리(f)를 대입하고 연산하여 상기 대상 블록의 화소의 예측 깊이 값(tf)을 생성하고, 상기 대상 블록 내의 화소들 각각의 예측 깊이 값과 보정된 깊이 값의 오차를 부호화 하는 부호화부;를 포함하는
   깊이 영상의 잡음 제거를 통한 부호화장치.
   [수학식 1]
   

   

   
   

   

   는 수학식 1의 일차 방정식의 제1 매개 변수.
   [수학식 2]
   

   

   
   [수학식 3]
   

   

   
   수학식 2 및 3에서 t=D/f이다.
10. 삭제

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