KR20090120492A - 3차원 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

3차원(3D) 콘텐츠와 텍스트를 조합하거나 표시하기 위한 시스템(10) 및 방법(52, 60, 72). 시스템(10) 및 방법(52, 60, 72)은 3D 콘텐츠에서 최고 깊이 값과 동일한 레벨에서 텍스트를 삽입한다. 3D 콘텐츠의 하나의 예는 2차원 이미지(44) 및 연관된 깊이 맵(46)이다. 이 경우에, 삽입된 텍스트(50)의 깊이 값은 주어진 깊이 맵의 최대 깊이 값과 매칭되도록 조정된다. 3D 콘텐츠의 또 하나의 예는 복수의 2차원 이미지들 및 연관된 깊이 맵들이다. 이 경우에, 삽입된 텍스트의 깊이 값은 주어진 깊이 맵의 최대 깊이 값과 매칭되도록 연속적으로 조정된다. 3D 콘텐츠의 추가 예는 우측 눈 이미지(86) 및 좌측 눈 이미지(84)를 가지는 스테레오스코픽 콘텐츠(82)이다. 이 경우에, 좌측 눈 이미지(84) 및 우측 눈 이미지(86) 중 하나에서의 텍스트(88, 90)는 스테레오스코픽 이미지에서 최대 깊이 값과 매칭되도록 시프팅된다. 3D 콘텐츠의 또 다른 하나의 예는 복수의 우측 눈 이미지들 및 좌측 눈 이미지를 가지는 스테레오스코픽 콘텐츠가다. 이 경우에, 좌측 눈 이미지들 또는 우측 눈 이미지들 중 하나에서의 텍스트는 스테레오스코픽 이미지들에서 최대 깊이 값을 매칭하도록 연속적으로 시프팅된다. 결과적으로, 본 발명의 시스템(10) 및 방법(52, 60, 72)은 3D 콘텐츠와 조합된 텍스트를 생성하고, 여기에서 텍스트는 3D 콘텐츠의 3D 효과들을 방해하지 않으며 뷰어에 의해 뷰잉될 때 가시적 피로감을 생성하지 않는다.
3차원 콘텐츠, 텍스트, 조합, 스테레오스코픽, 깊이 값

Description

3차원 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR COMBINING TEXT WITH THREE-DIMENSIONAL CONTENT}
본 출원은 2007년 3월 16일에 미합중국에 출원된 임시 출원 제60/918635호의 35 U.S.C.§ 119 하의 혜택을 주장한다.
본 발명은 일반적으로는 이미지 처리 및 표시 시스템들에 관한 것으로, 특히 3차원 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
비디오에 추가될 수 있는 2가지 타입의 텍스트, 즉 서브타이틀들 및 캡션들이 있다. 일반적으로 말하면, 서브타이틀들은 들을 수 있는 청중들을 위한 것이고 캡션들은 들을 수 없는(deaf) 청중들을 위한 것이다. 서브타이틀들은 대화를 상이한 언어로 번역할 수도 있지만, 모든 오디오 정보를 나타내는 일은 거의 없다. 예를 들면, 캡션들은 음향 효과들(예를 들면, "전화 울림" 및 "발소리")을 나타내지만, 서브타이틀들은 그렇지 못하다.
폐쇄된 캡션들은 비디오 신호에 숨겨진 캡션들이고, 특별한 디코더없이는 볼 수 없다. 폐쇄된 캡션들은 예를 들면 수직 블랭킹 인터벌(VBI)의 라인 21에 숨겨진다. 오픈 캡션들은 디코딩된 캡션들이고, 따라서 이들은 영화의 서브타이틀들과 같이 텔레비전 픽쳐의 없어서는 안 될 부분이다. 환언하면, 오픈 캡션들은 턴오프될 수 없다. 용어 "오픈 캡션들"은 문자 발생기로 생성된 서브타이틀들을 지칭하는데도 이용된다.
2차원(2D) 비디오에서 텍스트의 이용은 본 기술분야의 숙련자들에 의해 주지되어 있다. 3차원(3D) 비디오 및 필름에 대한 현재의 관심이 3D 콘텐츠에 텍스트를 추가하는 기술들에 대한 필요성을 만들어냈다. 그러므로, 추가된 텍스트가 3D 콘텐츠에서 3D 효과들을 방해하지 않고 3D 콘텐츠가 뷰잉되는 경우에 가시적 피로감(visual fatigue)을 생성하지 않는 식으로 3D 콘텐츠에 텍스트를 삽입하는 것을 최적화하기 위한 기술들에 대한 필요성이 존재한다.
발명의 요약
본 발명의 하나의 양태에 따르면, 3차원(3D) 콘텐츠와 텍스트를 조합하거나 표시하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 시스템 및 방법은 3D 콘텐츠의 최고 깊이 값(depth value)과 동일한 레벨에서 텍스트를 삽입한다. 3D 콘텐츠의 하나의 예는 2차원 이미지 및 연관된 깊이 맵(depth map)이다. 이 경우에, 삽입된 텍스트의 깊이 값은 주어진 깊이 맵의 최대 깊이 값과 매칭되도록 조정된다. 3D 콘텐츠의 또 하나의 예는 복수의 2차원 이미지 및 연관된 깊이 맵들이다. 이 경우에, 삽입된 텍스트의 깊이 값은 주어진 깊이 맵의 최대 깊이 값과 매칭되도록 연속적으로 조정된다. 3D 콘텐츠의 또 다른 예는 우측 눈 이미지 및 좌측 눈 이미지를 가지는 스테레오스코픽 콘텐츠가다. 이 경우에, 좌측 눈 이미지 및 우측 눈 이미지 중 하나에서의 텍스트는 스테레오스코픽 이미지에서의 최대 깊이 값과 매칭되도록 시프 팅된다. 3D 콘텐츠의 또 다른 하나의 예는 복수의 우측 눈 이미지 및 좌측 눈 이미지를 가지는 스테레오스코픽 콘텐츠이다. 이 경우에, 좌측 눈 이미지들 또는 우측 눈 이미지들 중 하나에서의 텍스트는 스테레오스코픽 이미지들에서의 최대 깊이 값과 매칭되도록 연속적으로 시프팅된다. 결과적으로, 본 발명의 시스템 및 방법은 3D 콘텐츠와 조합된 텍스트를 생성하는데, 여기에서 텍스트는 3D 콘텐츠에서의 3D 효과들을 방해하지 않으며 뷰어에 의해 뷰잉될 때 가시적 피로감을 생성하지 않는다.
본 발명의 또 하나의 양태에 따르면, 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 방법은 3차원 이미지 콘텐츠를 수신하는 단계, 3차원 콘텐츠에 대한 최대 깊이 값을 결정하는 단계, 및 최대 깊이 값에서 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하는 단계를 포함한다.
본 발명의 추가 양태에 따르면, 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 표시하기 위한 방법은 3차원 이미지 콘텐츠 - 3차원 이미지 콘텐츠는 최대 깊이 값을 가짐 - 및 텍스트를 수신하는 단계, 3차원 이미지 콘텐츠를 표시하는 단계, 및 최대 깊이 값에서 텍스트를 표시하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 하나의 양태에 따르면, 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 시스템은 3차원 이미지 콘텐츠를 수신하기 위한 수단, 3차원 콘텐츠에 대한 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단, 및 최대 깊이 값에서 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 수단을 포함한다.
본 발명의 또 하나의 추가 양태에 따르면, 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 표시하기 위한 시스템은 3차원 이미지 콘텐츠 - 3차원 이미지 콘텐츠는 최대 깊이 값을 가짐 - 및 텍스트를 수신하기 위한 수단, 3차원 이미지 콘텐츠를 표시하기 위한 수단, 및 최대 깊이 값에서 텍스트를 표시하기 위한 수단을 포함한다.
본 발명의 이들, 및 다른 양태들, 특징들 및 장점들은 첨부된 도면과 관련하여 읽어져야 하는 양호한 실시예들의 이하의 상세한 설명으로부터 기술되거나 명백하게 될 것이다.
도면들에서, 유사한 참조부호들은 전체 도면들에 걸쳐 유사한 구성요소들을 나타낸다.
도 1은 본 발명의 양태에 따라 3차원 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 시스템의 예시적 도해이다.
도 2는 2D 이미지, 및 2D 이미지와 연관된 깊이 맵의 예를 도해하고 있다.
도 3은 본 발명에 따라 2D 이미지 및 2D 이미지와 연관된 깊이 맵에 추가된 텍스트의 예를 도해하고 있다.
도 4는 본 발명에 따른 오프라인 서브타이틀 삽입 프로세스를 예시하는 플로우차트이다.
도 5는 본 발명에 따른 온라인 서브타이틀 삽입 프로세스를 예시하는 플로우차트이다.
도 6은 본 발명에 따른 온라인 서브타이틀 검출 및 삽입 프로세스를 예시하고 있다.
도 7은 본 발명에 따라 스테레오 쌍과 조합된 텍스트의 예를 예시하고 있다.
도면(들)은 본 발명의 개념들을 예시할 목적으로 되어 있고 반드시 본 발명을 예시하기 위한 유일하게 가능한 구성이 아니라는 것은 자명하다.
도면들에 도시된 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어 또는 그 조합의 다양한 형태들로 구현될 수도 있다는 것은 자명하다. 양호하게는, 이들 구성요소들은 프로세서, 메모리 및/또는 입출력 인터페이스들을 포함할 수 있는 하나 이상의 적절하게 프로그래밍된 범용 디바이스들 상에서 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로 구현된다.
본 설명은 본 발명의 원리들을 예시하고 있다. 그러므로, 여기에 명시적으로 설명되거나 도시되지 않았지만, 본 기술분야의 숙련자들이라면 본 발명의 원리들을 실시하고 그 사상 및 범주에 포함되는 다양한 배열들을 고안할 수 있다는 것은 자명하다.
여기에 인용된 모든 예들 및 조건적 언어는 독자로 하여금 발명자에 의해 본 기술분야를 진전시키는데 기여한 본 발명의 원리들 및 개념들을 이해하는데 도움을 줄 교육적 목적으로 의도된 것이고, 본 발명이 그러한 특별하게 기재된 예들 및 조건들에만 국한되는 것은 아닌 것으로 해석되어야 한다.
더구나, 본 발명의 원리들, 양태들 및 실시예들을 기재한 모든 언급들뿐만이 아니라 이런 것들의 특정 예들은 그 구조적 및 기능적 균등물들 모두를 포함하도록 의도한 것이다. 추가적으로, 그러한 균등물들은 장래에 개발되는 균등물들, 즉 구조에 관계없이 동일한 기능을 수행하도록 개발된 임의의 구성요소들뿐만 아니라 현재의 주지된 균등물들 양쪽 모두를 포함하려는 것이다.
그러므로, 예를 들면, 본 기술분야의 숙련자들이라면, 여기에 제시된 블록도들은 본 발명의 원리들을 실시하는 예시적 회로의 개념적 도면들을 표현하는 것이라는 것을 잘 알고 있을 것이다. 유사하게, 임의의 플로우 차트들, 흐름도들, 상태 변이도들, 의사코드 등은 컴퓨터 판독가능 매체 내에서 실질적으로 표현되고 컴퓨터 또는 프로세서 - 그러한 컴퓨터 또는 프로세서가 명시적으로 도시되어 있는지 여부에 관계없이 - 에 의해 실행되는 다양한 프로세스들을 나타낸다는 것은 자명하다.
도면들에 도시된 다양한 구성요소들의 기능들은 적절한 소프트웨어와 조합하여 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어뿐만 아니라 전용 하드웨어의 이용을 통해 제공될 수도 있다. 프로세서에 의해 제공되는 경우, 기능들은 단일 전용 프로세서에 의해, 단일 공유된 프로세서에 의해, 또는 그들의 일부가 공유될 수도 있는 복수의 개별적인 프로세서들에 의해 제공될 수 있다. 더구나, 용어 "프로세서" 또는 "컨트롤러"의 명시적 이용은 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어를 독점적으로 지칭하는 것으로 간주되어서는 안 되고, 함축적으로는, 어떠한 제한도 없이, 디지털 신호 프로세서("DSP") 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 판독 전용 메모리("ROM"), 랜덤 액세스 메모리("RAM"), 및 비휘발성 스토리지를 포함한다.
종래의 및/또는 맞추어진 다른 하드웨어가 포함될 수도 있다. 유사하게, 도면들에 도시된 임의의 스위치들은 단지 개념적일 뿐이다. 그들 기능은 프로그램 로직의 동작을 통해, 전용 로직을 통해, 프로그램 컨트롤과 전용 로직의 인터액션을 통해, 또는 심지어 수동으로 수행될 수 있고, 특정 기술은 컨텍스트로부터 더 구체적으로 이해되는 바와 같이 구현자에 의해 선택가능하다.
청구항들에서, 지정된 기능을 수행하기 위한 수단으로서 표현된 임의의 구성요소는, 예를 들면 a) 그 기능을 수행하는 회로 소자들의 조합 또는 b) 펌웨어, 마이크로코드 등을 포함하는 임의의 형태의 소프트웨어로서, 그 기능을 수행하도록 이 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 조합된 소프트웨어를 포함하여, 그 기능을 수행하는 임의의 방식을 포괄하도록 의도된 것이다. 그러한 청구항들에 의해 정의된 본 발명은 다양하게 기재된 수단에 의해 제공된 기능성들이 청구항들이 요구하는 방식으로 조합되거나 모아질 수 있다는 사실에 근거한 것이다. 따라서, 이들 기능성들을 제공할 수 있는 임의의 수단들이 여기에 도시된 것들과 균등한 것으로 간주된다.
이제 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 예시적 시스템 컴포넌트들(10)이 도시되어 있다. 스캐닝 디바이스(12)는, 필름 프린트(14)들, 예를 들면 카메라-기원 음화용 필름들을 디지털 포맷, 예를 들면 시네온-포맷(cineon-format) 또는 SMPTE(Society of Motion Picture and Television Engineers) DPX(Digital Picture Exchange) 파일들로 스캐닝하도록 제공될 수 있다. 스캐닝 디바이스(12)는 예를 들면 비디오 출력을 가지는 Arri LocProTM과 같은, 필름으로부터의 비디오 출력을 생성할, 예를 들면 텔리신 또는 임의의 디바이스를 포함할 수 있다. 다르게는, 포스트 프로덕션 프로세스 또는 디지털 시네마로부터의 파일들(16) (예를 들면, 이미 컴퓨터-판독가능 형태로 된 파일들)이 직접적으로 이용될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 파일들의 잠재적인 소스들은 AVIDTM 에디터들, DPX 파일들, D5 테이프들 등이다. 또한, 3D 콘텐츠(예를 들면, 스테레오스코픽 콘텐츠 또는 2D 이미지들 및 연관된 깊이 맵들)는 캡쳐 디바이스(18)에 의해 제공될 수 있고, 텍스트 파일들(20, 예를 들면, 서브타이틀 또는 캡션 파일들)은 스크립트로부터 생성되어 서브타이틀 슈퍼바이저(supervisor)에 의해 시스템에 제공될 수 있다.
텍스트 파일들뿐만 아니라, 스캐닝된 필름 프린트들, 디지털 필름 이미지들 및/또는 3D 콘텐츠는 포스트-처리 디바이스(22), 예를 들면 컴퓨터에 입력될 수 있다. 컴퓨터(22)는 하나 이상의 중앙 처리 유닛(CPU)들, 랜덤 액세스 메모리(RAM) 및/또는 판독 전용 메모리(ROM)와 같은 메모리(24), 및 키보드, 커서 제어 디바이스(예를 들면, 마우스 또는 조이스틱) 및 표시 디바이스와 같은 입/출력(I/O) 사용자 인터페이스(들)(26)와 같은 하드웨어를 구비하는 다양한 주지된 컴퓨터 플랫폼들 중 임의의 하나 상에서 구현될 수 있다. 컴퓨터 플랫폼은 또한 오퍼레이팅 시스템 및 마이크로 명령어 코드를 포함한다. 여기에 기재된 다양한 프로세스들 및 기능들은 마이크로 명령어 코드의 일부 또는 오퍼레이팅 시스템을 통해 실행되는 소프트웨어 어플리케이션 프로그램의 일부(또는 그 조합) 중 어느 하나일 수 있다. 뿐만 아니라, 다양한 다른 주변장치 디바이스들은 병렬 포트, 직렬 포트 또는 범용 직렬 버스(USB)와 같은 다양한 인터페이스들 및 버스 구조들에 의해 컴퓨터 플랫폼에 접속될 수 있다. 다른 주변장치 디바이스들은 추가적인 저장 디바이스들(28) 및 프린터(30)를 포함할 수 있다. 프린터(30)는 필름의 개정된 버전(32), 예를 들면 필름의 스테레오스코픽 버전을 인쇄하도록 채용될 수 있고, 여기에서 텍스트는 이하에 설명되는 텍스트 삽입 기술들을 이용하여 하나의 장면 또는 복수의 장면들에 삽입된다. 추가적으로, 개정된 필름 또는 비디오의 디지털 파일(34)이 생성되어 3D 콘텐츠 및 삽입된 텍스트가 뷰어에 의해 보여질 수 있도록 3D 표시 디바이스에 제공될 수 있다. 다르게는, 디지털 파일(34)은 저장 디바이스(28) 상에 저장될 수 있다.
소프트웨어 프로그램은 이하에 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 본 발명에 따라 3D 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위해 메모리(24)에 저장된 텍스트 처리 모듈(38)을 포함한다.
3D 콘텐츠를 프리젠팅하기 위한 다수의 기술들이 있다. 가장 통상적인 것은 스테레오스코픽 디스플레이들로서, 이들은 액티브 또는 패시브 글라스(glass)들을 필요로 한다. 예를 들면, 렌즈(Lenticular)를 이용한 자동스테레오스코픽 디스플레이들은 글라스들을 필요로 하지 않고 가정에서 및 전문적인 엔터테인먼트 용도의 모두에 대해 더 쓸모있는 것으로 되고 있다. 다수의 이들 디스플레이들은 2D + 깊이 포맷으로 동작한다. 이러한 포맷에서, 2D 비디오 및 깊이 정보가 조합되어 3D 효과를 생성한다.
본 발명은 2D + 깊이 및 스테레오 타입 디스플레이들에 대해 서브타이틀들을 3D 비디오에 삽입하기 위한 방법에 관한 것이다. 2D + 깊이 디스플레이들에 대해, 제안된 방법은 픽쳐의 최고 깊이 값과 동일한 레벨에서 서브타이틀 텍스트를 삽입한다. 더 구체적으로는, 삽입된 서브타이틀의 깊이 값은 연속적으로 조정되어 깊이 맵의 최대 깊이 값과 매칭된다. 스테레오 콘텐츠에 대해, 제안된 방법은 우측 이미지에서 서브타이틀의 디스패리티 값(disparity value)을 조정한다. 이것은 비디오의 3D 효과들을 방해하지 않는 더 시각적으로 즐겁게하는 서브타이틀들을 생성한다.
서브타이틀들은 2가지 방식들, 온라인(라이브) 또는 오프라인(포스트-프로덕션) 중 하나의 방식으로 비디오 신호 상에 놓여질 수 있다. 온라인 서브타이틀은 이벤트가 발생함에 따라 수행된다. 온라인 서브타이틀의 예들은 텔레비전 뉴스 쇼들, 라이브 세미나들, 및 스포츠 이벤트들이다. 온라인 서브타이틀들은 스크립트로부터 수행되거나, 실제 실시간으로 생성된다. 오프라인 서브타이틀은 스튜디오에서 "사실 이후에(after the fact)" 수행된다. 오프라인 캡셔닝의 예들은 텔레비전 게임 쇼들, 영화들의 비디오테이프들 또는 DVD들, 회사 비디오테이프들(예를 들면, 훈련 비디오들), 케이블, 위성 또는 인터넷을 통해 제공된 영화들 등을 포함한다. 서브타이틀의 텍스트는 컴퓨터 상에서 생성되어, 시간 코드들을 이용하여 비디오에 동기화된다. 그리고나서, 텍스트 및 비디오는 브로드캐스팅되거나 배포되기 이전에 비디오테이프에 전달된다.
본 발명에서, 서브타이틀들의 생성 및 배포는 양호하게는 본 기술분야의 숙련자들에 의해 알려져 있는 바와 같이 종래의 프로세스들을 따른다. 예를 들면, 하나의 종래의 프로세스는 스트립트로부터 텍스트 파일을 생성하고 있다. 텍스트 파일은 3가지 값들(시작 프레임, 종료 프레임, 및 텍스트)을 포함한다. 그리고나서, 텍스트는 시작 프레임으로부터 종료 프레임까지의 모든 프레임들에서 반복된다. 본 발명은 텍스트 로케이션 깊이 값이 비디오 프레임의 최대 깊이 값과 매칭되도록 텍스트 로케이션의 깊이 값을 조정하는 것에 관한 것이다.
시장에는 다른 것들 중에서도 스테레오스코픽, 홀로그래픽, 및 자동스테레오스코픽을 포함한 다수의 콘텐츠 포맷들 및 디스플레이들이 있다. 이제 도 2를 참조하면, 본 발명의 하나의 실시예는 2D + 깊이 포맷 상에서 동작하는 자동스테레오스코픽 디스플레이들에서 서브타이틀들의 삽입을 위한 접근법에 관한 것이다. 도 2는 2D + 깊이 콘텐츠 포맷의 예를 예시하고 있다. 더 구체적으로는, 도 2는 2가지 타입들의 콘텐츠들, 2D 이미지(40) 및 2D 이미지의 깊이 맵(42)을 예시하고 있다. 깊이 맵(42)은 2D 이미지(40)에서 각 픽셀에서의 깊이 값을 정의하고, 밝은 픽셀들은 뷰어에 근접한 포인트들을 나타내며 어두운 픽셀들은 뷰어로부터 떨어진 포인트들을 나타낸다.
상기 설명된 바와 같이, 서브타이틀들을 삽입하려는 2가지 방식들, 라이브 콘텐츠를 위한 온라인 삽입 및 포스트-프로덕션 콘텐츠를 위한 오프라인 삽입이 있다. 상기 설명된 바와 같이, 본 발명의 제안된 방법들은 양쪽 오프라인 및 온라인 서브타이틀 삽입 모두에 관한 것이다.
이제, 도 3을 참조하면, 깊이 맵(46)에 삽입된 텍스트 박스(50) 및 2D 이미지(44)에 추가된 텍스트(48)의 예가 도시되어 있다. 텍스트 박스(48)는 예를 들면 스크립트에 의해 정의된 서브타이틀 텍스트인데 대해, 텍스트 박스(50)는 텍스트 박스의 모든 포인트에서 일정한 깊이 값을 나타낸다.
이제, 도 4를 참조하면, 본 발명의 오프라인 삽입 프로세스(52)가 도시된다. 서브타이틀들의 오프라인 삽입에 대해, 서브타이틀 텍스트 이미지들이 생성되어 포스트 프로덕션 시에 시간 코드들을 이용하여 2D 비디오에 동기화된다. 삽입된 텍스트의 깊이 값들은 단계 54에서 3D 비디오를 스캐닝하고 콘텐츠 생성 동안에 각 프레임에 대한 깊이의 최대 값을 계산함으로써 결정된다. 그리고나서, 단계 56에서, 새로운 텍스트 박스는 프레임의 최대 깊이 값과 동일한 깊이 값을 가지는 서브타이틀 로케이션에 삽입되고, 단계 58에서, 서브타이틀이 2D 이미지(44)에 추가된다. 이러한 프로세스는 서브타이틀에 대해 정의된 시간 간격의 지속기간 동안에 수행되어야 한다. 유의할 점은, 단계 56 및 58이 임의의 순서로 수행될 수 있고 양호하게는 동시에 수행될 수 있다는 점이다.
이제, 도 5를 참조하면, 온라인 삽입 프로세스(60)를 예시하는 본 발명의 플로우 차트가 도시되어 있다. 온라인 처리에서, 서브타이틀들의 로케이션은 미리 알려져 있지 않고, 따라서 서브타이틀들의 깊이 값은 오프라인 처리(52)에 대해 설명된 것과 동일한 방식으로 결정될 수 없다. 서브타이틀 텍스트가 입력되자마자, 단계 62에서, 서브타이틀 시작 프레임의 깊이 맵이 라스터 스캐닝되어, 최대 깊이 값을 결정하고, 단계 64에서, 서브타이틀 텍스트가 최대 깊이 값에서 삽입되며, 단계 66에서 서브타이틀이 2D 이미지에 추가된다. 유의할 점은, 단계들 64 및 66이 임의의 순서로 수행될 수 있고 양호하게는 동시에 수행될 수 있다는 점이다. 이후에, 단계 68에서, 추가 처리 리소스들이 존재하는지 여부에 관한 결정이 수행된다. 쓸 수 있는 처리에 좌우되어, 서브타이틀은 단계 70에서 추가 처리를 쓸 수 없는 경우에 제1 프레임 깊이에 고정될 수 있고, 또는 뒤따르는 프레임들의 깊이 값들은 추가 처리를 쓸 수 있는 경우에 온라인 처리 단계들(62-66)을 반복함으로써 결정될 수 있다.
이제, 도 6을 참조하면, 삽입된 서브타이틀들을 가지는 2D 이미지들의 처리(72)를 예시하는 본 발명의 플로우차트가 도시되어 있다. 3D 콘텐츠가 2D 콘텐츠로부터 변환된 경우와 같이 서브타이틀들이 2D 이미지들에 이미 삽입되어 있는 경우들이 있다. 이들 경우들에 대해, 서브타이틀들의 로케이션은 단계 74에서, 텍스쳐 및 컬러 정보를 이용하여 하나의 프레임에서 서브타이틀 영역을 검출하고 로케이팅할 수 있는 서브타이틀 영역 검출기들에 의해 식별될 수 있다. 서브타이틀 영역 검출은 비디오 처리 리서치에서 액티브 리서치 방향이었다. 현재의 문헌에 따르면, 뉴스 비디오들과 같은 일부 비디오들에 대해, 서브타이틀 영역 검출기들은 95% 이상의 로컬화 정확도를 달성할 수 있다. 그러므로, 서브타이틀 영역 검출기들은 3D 서브타이틀 삽입에 대해 충분히 신뢰성이 있다 할 것이다. 일단 단계 74에서, 서브타이틀이 로컬화되고(즉, 텍스트 박스의 좌표가 결정되고), 단계 76에서 서브타이틀 텍스트가 이미지로부터 분리되면(즉, 서브타이틀의 특정 픽셀들이 결정되면), 서브타이틀 시작 프레임의 깊이 맵이 검색되어(라스터 스캐닝되어), 단계 78에서 최대 깊이 값을 결정한다. 다음으로, 단계 80에서, 서브타이틀 텍스트가 최대 깊이 값에서 삽입된다. 이후에, 도 5에 도시된 온라인 삽입 프로세스 단계들 66-70이 적용될 수 있다.
이제, 도 7을 참조하면, 본 발명은 스테레오스코픽 콘텐츠(82)를 커버하도록 확장될 수 있다. 스테레오스코픽 콘텐츠에 대해, 좌측 또는 우측 중 어느 하나의 눈 이미지가 시프트되어, 스테레오스코픽 이미지의 최대 깊이 값과 매칭된다. 예를 들면, 텍스트(88)는 좌측 눈 이미지(84)에서는 고정될 수 있지만, 우측 눈 이미지(86)에서는 조정되거나 가변될 수 있다. 우측 눈 이미지(86)에서의 텍스트(90)의 변동은 스테레오 쌍의 디스패리티에 비례한다. 디스패리티 값은 깊이 값에 반비례한다.
눈에서의 변동은 수평 방향에서의 시프트이다. (스크린 텍스트 외부로의) 네거티브 시프트는 대부분의 어플리케이션들에 대해 바람직하다. 그러나, 본 발명은 텍스트의 네거티브 및 포지티브 시프트들 모두를 허용한다. 최소 허용된 시프트 값은 최대 가시적으로 수용가능한 포지티브 값과 동일하고, 최대 허용된 시프트 값은 최대 가시적으로 수용가능한 네거티브 값과 동일하다. 도 7은 우측 눈 이미지(86)에서 텍스트(90)에 대해 10 픽셀 시프트 값을 가지는 스테레오 쌍의 예를 도시하고 있다.
유의할 점은, 본 발명에 따르면, 텍스트가 3D 콘텐츠의 최대 깊이 값에서 때때로 또는 연속적으로 배치되도록 3D 콘텐츠(예를 들면, 스테레오스코픽 콘텐츠 또는 2D 이미지들 및 연관된 깊이 맵들)와 텍스트를 조합하는 것이 바람직하다는 점이다. 이하에서, 3D 콘텐츠로부터 깊이 정보를 획득하는 수 개의 접근법들이 더 설명된다.
깊이 정보를 획득하는 것은 액티브 또는 패시브 기술들을 이용하여 수행될 수 있다. 패시브 접근법들은 규칙적인 조명 조건들 하에서 얻어진 이미지들 또는 비디오들로부터 3D 기하 구조를 획득한다. 3D 기하 구조는 이미지들 및 비디오들로부터 추출된 기하학적 또는 광도 특징들을 이용하여 계산된다. 액티브 접근법들은 레이저, 구조 광(structure light) 또는 적외선 광과 같은 특별한 광원을 이용한다. 이들은 표면 상에 투사된 특별한 광에 대한 오브젝트들 및 장면들의 응답에 기초하여 기하학적 구조를 계산한다.
단일-뷰 접근법들은 단일 카메라 뷰 포인트로부터 취해진 하나의 이미지를 이용하여 3D 기하학적 구조를 복원한다. 예들은 디포커스(defocus)로부터의 깊이 및 광도 스테레오를 포함한다. 멀티-뷰 접근법들은 오브젝트 모션으로부터 기인하거나 상이한 광원 위치들을 가지는, 복수의 카메라 뷰포인트들로부터 취해진 복수의 이미지들로부터 3D 기하학적 구조를 복원한다. 스테레오 매칭은 스테레오 쌍에서 좌측 이미지 및 우측 이미지들에서의 픽셀들을 매칭시켜 픽셀들의 깊이 정보를 얻는 멀티-뷰 3D 복원의 예이다.
기하학적 방법들은 단일 또는 복수의 이미지들에서 코너들, 라인들 또는 윤곽선(contour)들과 같은 기하학적 특징들을 검출함으로써 3D 기하학적 구조를 복원한다. 추출된 코너들, 라인들 또는 윤곽선들 간의 공간 관계가 이미지들에서 픽셀들의 3D 좌표들을 추정하는데 이용될 수 있다. 광도 방법들은 장면(scene) 표면의 배향으로부터 기인하는 이미지 패치들의 음영 또는 그림자에 기초하여 3D 기하학적 구조를 복원한다.
본 발명의 응용에 있어서, 3가지 가능한 콘텐츠 타입들, 즉 컴퓨터 생성된 콘텐츠, 스테레오 콘텐츠 및 2D 콘텐츠가 있다. 애니메이션에 이용되는 것과 같은 컴퓨터 생성된 콘텐츠에 대해, 깊이 정보는 매우 제한된 처리에 의해 쓸 수 있다. 스테레오 콘텐츠에 대해, 우측 및 좌측 이미지는 좌측 이미지의 픽셀을 우측 이미지의 픽셀에 매칭함으로써 깊이를 생성하는데 이용될 수 있다. 가장 복잡한 경우는 2D 콘텐츠의 경우이다. 대부분의 현재의 기술들은 광범위한 수작업 처리와 관련되고, 따라서 오프라인으로 수행되어야 한다. 디지털 시네마 어플리케이션들에 대해, 2D 콘텐츠는 디지털 영화들에서의 재생을 위해 스테레오 쌍으로 변환된다. 일단 스테레오 쌍이 획득되면, 스테레오 기술들이 깊이 맵을 얻는데 이용될 수 있다. 일반적으로, 서브타이틀 어플리케이션들에 대해, 고도로 정확하고 조밀한 깊이 맵들이 보통은 요구되지 않는다.
본 발명의 교시들을 포함하는 실시예들이 여기에 상세하게 도시되고 설명되었지만, 본 기술분야의 숙련자라면 여전히 이들 교시들을 포함하는 다수의 다른 가변된 실시예들을 용이하게 고안할 수 있을 것이다. 최적 이미지 데이터 파티션 방식들(예시적인 것이며 제한하는 것으로 의도되지는 않음)을 갖는 네트워킹된 컴퓨팅 환경에서의 병렬 이미지 처리를 위한 시스템 및 방법에 대한 양호한 실시예들이 설명되었지만, 유의할 점은 상기 교시들에 비추어 볼 때 본 기술분야의 숙련자들에 의해 변형들 및 변경들이 만들어질 수 있다는 점이다. 그러므로, 첨부된 청구항들에 의해 개략적으로 제시되는 본 발명의 범주내에 드는 변경들이, 공개된 본 발명의 특정 실시예들에서 만들어질 수 있다는 것은 자명하다.

Claims (38)

  1. 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 방법에 있어서,
    3차원 이미지 콘텐츠를 수신하는 단계(54);
    상기 3차원 콘텐츠에 대한 최대 깊이 값(maximum depth value)을 결정하는 단계(54); 및
    상기 최대 깊이 값에서 상기 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하는 단계(58)
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠를 수신하는 단계는 2차원 이미지(40) 및 깊이 맵(42)을 수신하는 단계(54)를 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 최대 깊이 값을 결정하는 단계(54)는 상기 깊이 맵에서 어느 오브젝트가 최대 깊이 값을 가지는 지를 검출하는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 3차원 콘텐츠와 텍스트를 조합하는 단계(58)는 상기 2차원 이미지 상에 텍스트를 오버레이(overlay)하는 단계 및 상기 최대 깊이 값에서 깊이 맵에 텍스트를 배치하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 복수의 프레임을 포함하고, 상기 최대 깊이 값을 결정하는 단계(62) 및 상기 최대 깊이 값에서 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하는 단계(64, 66)는 각 프레임에 대해 발생하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 복수의 프레임을 포함하고, 상기 최대 깊이 값을 결정하는 단계(62) 및 상기 최대 깊이 값에서 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하는 단계(64, 66)는 모든 복수의 프레임보다 적은 것에 대해 발생하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 3차원 콘텐츠가 텍스트를 포함하는지를 결정하는 단계(74);
    상기 3차원 콘텐츠로부터 상기 텍스트를 분리하는 단계(76); 및
    상기 최대 깊이 값에서 상기 3차원 콘텐츠와 상기 분리된 텍스트를 조합하는 단계(78, 80)
    를 더 포함하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 텍스트는 서브타이틀들, 폐쇄된 캡셔닝(closed captioning), 및 오픈 캡셔닝(open captioning) 중 하나인 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 3차원 콘텐츠에 대한 최대 깊이 값을 결정하는 단계는 스테레오스코픽 이미지(stereoscopic image)(82)에서 오브젝트의 최대 깊이 값을 검출하는 단계를 포함하고, 상기 스테레오스코픽 이미지(82)는 좌측 눈 이미지(84) 및 우측 눈 이미지(86)를 포함하는 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 3차원 이미지와 텍스트를 조합하는 단계는,
    상기 좌측 눈 이미지(84)에서 텍스트(88)를 오버레이하는 단계;
    상기 우측 눈 이미지(86)에서 텍스트(90)를 오버레이하는 단계; 및
    상기 조합된 좌측 눈 및 우측 눈 텍스트가 상기 스테레오스코픽 이미지의 상기 최대 깊이 값에서 표시가능하도록 상기 우측 눈 이미지(86)에서 상기 텍스트(90)를 시프트하는 단계
    를 포함하는 방법.
  11. 3차원 이미지 콘텐츠와 함께 텍스트를 표시하기 위한 방법에 있어서,
    3차원 이미지 콘텐츠 - 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 최대 깊이 값을 가짐 - 및 텍스트를 수신하는 단계(18, 20);
    상기 3차원 이미지 콘텐츠를 표시하는 단계(36); 및
    상기 최대 깊이 값에서 상기 텍스트를 표시하는 단계(36)
    를 포함하는 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠의 최대 깊이 값을 결정하는 단 계(54)를 더 포함하는 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 결정 단계(54)는 상기 3차원 이미지 콘텐츠에서 어느 오브젝트가 최대 깊이 값을 가지는 지를 검출하는 단계를 포함하는 방법.
  14. 제12항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 복수의 프레임을 포함하고, 상기 최대 깊이 값을 결정하는 단계(62) 및 상기 최대 깊이 값에서 텍스트를 표시하는 단계(36)는 각 프레임에 대해 발생하는 방법.
  15. 제12항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 복수의 프레임을 포함하고, 상기 최대 깊이 값을 결정하는 단계(62) 및 상기 최대 깊이 값에서 텍스트를 표시하는 단계(36)는 모든 복수의 프레임보다 적은 것에 대해 발생하는 방법.
  16. 제11항에 있어서, 상기 텍스트는 서브타이틀들, 폐쇄된 캡셔닝 및 오픈 캡셔닝 중 하나인 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 3차원 콘텐츠가 텍스트를 포함하는지를 결정하는 단계(74);
    상기 3차원 콘텐츠로부터 상기 텍스트를 분리하는 단계(76); 및
    상기 최대 깊이 값에서 상기 분리된 텍스트를 표시하는 단계(36)
    를 더 포함하는 방법.
  18. 제11항에 있어서, 상기 3차원 콘텐츠에 대한 최대 깊이 값을 결정하는 단계는 스테레오스코픽 이미지(82)에서 오브젝트의 최대 깊이 값을 검출하는 단계를 포함하고, 상기 스테레오스코픽 이미지(82)는 좌측 눈 이미지(84) 및 우측 눈 이미지(86)를 포함하는 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 3차원 이미지와 텍스트를 조합하는 단계는,
    상기 좌측 눈 이미지(84)에서 텍스트(88)를 오버레이하는 단계;
    상기 우측 눈 이미지(86)에서 텍스트(90)를 오버레이하는 단계; 및
    상기 조합된 좌측 눈 및 우측 눈 텍스트가 상기 스테레오스코픽 이미지의 상기 최대 깊이 값에서 표시가능하도록 상기 우측 눈 이미지(86)에서 상기 텍스트(90)를 시프트하는 단계
    를 포함하는 방법.
  20. 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 시스템에 있어서,
    3차원 이미지 콘텐츠를 수신하기 위한 수단(54);
    상기 3차원 콘텐츠에 대한 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단(54); 및
    상기 최대 깊이 값에서 상기 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 수단(58)
    을 포함하는 시스템.
  21. 제20항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠를 수신하기 위한 수단은 2차원 이미지(40) 및 깊이 맵(42)을 수신하기 위한 수단(54)을 포함하는 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단(54)은 상기 깊이 맵에서 어느 오브젝트가 최대 깊이 값을 가지는 지를 검출하기 위한 수단을 포함하는 시스템.
  23. 제20항에 있어서, 상기 3차원 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 수단(58)은 상기 2차원 이미지 상에 텍스트를 오버레이하기 위한 수단 및 상기 최대 깊이 값에서 깊이 맵에 텍스트를 배치하기 위한 수단을 포함하는 시스템.
  24. 제20항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 복수의 프레임을 포함하고, 상기 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단(62) 및 최대 깊이 값에서 상기 3차원 이미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 수단(64, 66)은 각 프레임에 대해 발생하는 시스템.
  25. 제20항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 복수의 프레임을 포함하고, 상기 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단(62) 및 최대 깊이 값에서 상기 3차원 이 미지 콘텐츠와 텍스트를 조합하기 위한 수단(64, 66)은 모든 복수의 프레임보다 적은 것에 대해 발생하는 시스템.
  26. 제20항에 있어서,
    상기 3차원 콘텐츠가 텍스트를 포함하는지를 결정하기 위한 수단(74);
    상기 3차원 콘텐츠로부터 상기 텍스트를 분리하기 위한 수단(76); 및
    상기 최대 깊이 값에서 상기 3차원 콘텐츠와 상기 분리된 텍스트를 조합하기 위한 수단(78, 80)
    을 더 포함하는 시스템.
  27. 제20항에 있어서, 상기 텍스트는 서브타이틀들, 폐쇄된 캡셔닝, 및 오픈 캡셔닝 중 하나인 시스템.
  28. 제20항에 있어서, 상기 3차원 콘텐츠에 대한 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단은 스테레오스코픽 이미지(82)에서 오브젝트의 최대 깊이 값을 검출하기 위한 수단을 포함하고, 상기 스테레오스코픽 이미지(82)는 좌측 눈 이미지(84) 및 우측 눈 이미지(86)를 포함하는 시스템.
  29. 제28항에 있어서, 상기 3차원 이미지와 상기 텍스트를 조합하기 위한 단계는,
    상기 좌측 눈 이미지(84)에서 텍스트(88)를 오버레이하기 위한 수단;
    상기 우측 눈 이미지(86)에서 텍스트(90)를 오버레이하기 위한 수단; 및
    상기 조합된 좌측 눈 및 우측 눈 텍스트가 상기 스테레오스코픽 이미지의 상기 최대 깊이 값에서 표시가능하도록 상기 우측 눈 이미지(86)에서 상기 텍스트(90)를 시프트하기 위한 수단
    을 포함하는 시스템.
  30. 3차원 이미지 콘텐츠와 함께 텍스트를 표시하기 위한 시스템에 있어서,
    3차원 이미지 콘텐츠 - 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 최대 깊이 값을 가짐 - 및 텍스트를 수신하기 위한 수단(18, 20);
    상기 3차원 이미지 콘텐츠를 표시하기 위한 수단(36); 및
    상기 최대 깊이 값에서 상기 텍스트를 표시하기 위한 수단(36)
    을 포함하는 시스템.
  31. 제30항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠의 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단(54)을 더 포함하는 시스템.
  32. 제31항에 있어서, 상기 결정 수단(54)은 상기 3차원 이미지 콘텐츠에서 어느 오브젝트가 최대 깊이 값을 가지는 지를 검출하기 위한 수단을 포함하는 시스템.
  33. 제31항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 복수의 프레임을 포함하고, 상기 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단(54) 및 최대 깊이 값에서 상기 텍스트를 표시하기 위한 수단(36)은 각 프레임에 대해 동작하는 시스템.
  34. 제31항에 있어서, 상기 3차원 이미지 콘텐츠는 복수의 프레임을 포함하고, 상기 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단(54) 및 최대 깊이 값에서 상기 텍스트를 표시하기 위한 수단(36)은 모든 복수의 프레임보다 적은 것에 대해 동작하는 시스템.
  35. 제30항에 있어서, 상기 텍스트는 서브타이틀들, 폐쇄된 캡셔닝 및 오픈 캡셔닝 중 하나인 시스템.
  36. 제30항에 있어서,
    상기 3차원 콘텐츠가 텍스트를 포함하는지를 결정하기 위한 수단(74);
    상기 3차원 콘텐츠로부터 상기 텍스트를 분리하기 위한 수단(76); 및
    상기 최대 깊이 값에서 상기 분리된 텍스트를 표시하기 위한 수단(36)
    을 더 포함하는 시스템.
  37. 제30항에 있어서, 상기 3차원 콘텐츠에 대한 최대 깊이 값을 결정하기 위한 수단은 스테레오스코픽 이미지(82)에서 오브젝트의 최대 깊이 값을 검출하기 위한 수단을 포함하고, 상기 스테레오스코픽 이미지(82)는 좌측 눈 이미지(84) 및 우측 눈 이미지(86)를 포함하는 시스템.
  38. 제37항에 있어서, 상기 3차원 이미지와 텍스트를 조합하기 위한 수단은,
    상기 좌측 눈 이미지(84)에서 텍스트(88)를 오버레이하기 위한 수단;
    상기 우측 눈 이미지(86)에서 텍스트(90)를 오버레이하기 위한 수단; 및
    상기 조합된 좌측 눈 및 우측 눈 텍스트가 상기 스테레오스코픽 이미지의 상기 최대 깊이 값에서 표시가능하도록 상기 우측 눈 이미지(86)에서 상기 텍스트(90)를 시프트하기 위한 수단
    을 포함하는 시스템.
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