KR20130056808A

KR20130056808A - 3차원 영상의 부가정보를 부호화/복호화 하는 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20130056808A
Application number: KR1020120043506A
Authority: KR
Inventors: 오관정; 이재준; 박두식; 백아론; 이진영
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2011-11-22
Filing date: 2012-04-25
Publication date: 2013-05-30

Abstract

3차원 영상의 부가정보를 부호화/복호화 하는 장치 및 방법이 제공된다. 일 측면에 따른 부호화 장치는 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 중에서 업데이트된 파라메터를 부호화할 파라메터로 판단하고, 업데이트된 파라메터에 관한 정보와 업데이트되지 않은 파라메터에 관한 정보를 포함하는 업데이트 정보를 생성하고, 업데이트된 파라메터를 부동소수점 변환하고, 업데이트 정보와 부동소수점 변환된 파라메터를 부호화한다.

Description

3차원 영상의 부가정보를 부호화/복호화 하는 장치 및 방법{Supplementary data Coding Apparatus and Method for 3D Video}

기술분야는 3차원 영상의 부호화 및 복호화에 관한 것이다. 특히, 3차원 영상의 부가정보를 효과적으로 부호화하고 복호화 하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 MPEG에서 준비중인 3차원 비디오 영상에 관한 국제 표준인 3DVC(3D video coding)은 다시점의 컬러 영상과 다시점의 깊이 영상을 이용한 3차원 영상 서비스를 목표로 다시점의 컬러 영상과 다시점의 깊이 영상에 대한 압축뿐만 아니라 이를 이용한 랜더링(rendering) 기술에 관해 연구하고 있다.

이러한 다시점의 컬러 영상과 다시점의 깊이 영상을 이용해서 3차원 영상을 제공하기 위해서는 다시점의 컬러 영상과 다시점의 깊이 영상 간의 관계 및 입체 영상을 생성하기 위한 정보들인 부가정보의 정의가 요구된다. 또한, 부가정보를 전송하기 위한 효율적인 부호화 복호화 장치 및 방법이 요구된다.

일 측면에 있어서, 카메라 정보를 수신하는 카메라 정보 수신부와, 최대 깊이값과 최소 깊이값으로 표현되는 깊이범위 정보를 수신하는 깊이범위 수신부와, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 중에서 업데이트된 파라메터를 부호화할 파라메터로 판단하고 업데이트된 파라메터에 관한 정보와 업데이트되지 않은 파라메터에 관한 정보를 포함하는 업데이트 정보를 생성하는 부호화 판단부 및 상기 업데이트 정보와 상기 부호화할 파라메터를 부호화하는 부호화부를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치가 제공된다.

이때, 상기 부호화 팔단부에의해 판단된 상기 부호화할 파라메터를 부동소수점 변환하는 부동소수점 변환부를 더 포함하고, 상기 부호화부는 상기 업데이트 정보와 부동소수점 변환된 파라메터를 부호화할 수 있다.

이때, 상기 부호화 판단부는 첫번째 프레임을 전송하는 경우, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 모두를 부호화할 파라메터로 판단하고, 상기 부호화부는 상기 첫번째 프레임을 전송하는 경우, 상기 업데이트 정보 없이 상기 부호화할 파라메터를 부호화할 수 있다.

이때, 상기 부호화 판단부는 랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 모두를 부호화할 파라메터로 판단하고, 상기 부호화부는 상기 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 상기 업데이트 정보 없이 상기 부호화할 파라메터를 부호화할 수 있다.

이때, 상기 부호화 판단부는, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 각각에 대해서 업데이트 유무를 판단해서 상기 파라메터들 각각에 대해서 부호화 필요 유무를 판단할 수 있다.

이때, 상기 부호화 판단부는, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 별로 업데이트 유무를 표시하는 상기 업데이트 정보를 생성할 수 있다.

한편, 상기 부호화 판단부는, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들을 기설정된 그룹들로 분할하고, 상기 그룹들에 포함된 파라메터 중에서 적어도 하나에 대해서 업데이트 유무를 판단해서, 적어도 하나의 업데이트된 파라메터를 포함하는 그룹은 포함된 모든 파라메터들을 부호화가 필요하다고 판단할 수 있다.

이때, 상기 부호화 판단부는, 상기 그룹들 별로 업데이트 유무를 표시하는 상기 업데이트 정보를 생성할 수 있다.

이때, 상기 부동소수점 변환부는, 상기 부호화할 파라메터를 부호(sign), 가수(mantissa), 지수(exponent) 및 정확도값(precision)으로 변환할 수 있다.

한편, 초점 깊이 정보를 수신하는 초점 깊이 수신부 및 상기 초점 깊이 정보의 업데이트 되었으면 부호화가 필요하다고 판단하는 부가 향성 정보 부호화 판단부를 더 포함하고, 상기 부호화부는 상기 업데이트된 초점 깊이 정보를 부호화할 수 있다.

이때, 상기 부가 향성 정보 부호화 판단부는 첫번째 프레임을 전송하는 경우, 상기 초점 깊이 정보의 부호화가 필요하다고 판단하고, 상기 부호화부는 상기 첫번째 프레임을 전송하는 경우, 상기 초점 깊이 정보를 부호화할 수 있다.

이때, 상기 부가 향성 정보 부호화 판단부는 랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 상기 초점 깊이 정보의 부호화가 필요하다고 판단하고, 상기 부호화부는 상기 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 상기 초점 깊이 정보를 부호화할 수 있다.

일 측면에 있어서, 부호화된 부가정보를 복호화하는 복호화부와, 상기 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함된 경우, 복호화된 부가정보가 카메라 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 또는 깊이범위 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 분류하는 부가정보 분류부와, 가장 최근 부가정보를 저장하는 저장부 및 상기 업데이트된 파라메터를 상기 저장부에 저장하고, 상기 저장부에 저장된 상기 가장 최근 부가정보를 이용해서 업데이트되지 않은 파라메터를 확인하는 부가정보 재구성부를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치가 제공된다.

이때, 업데이트된 파라메터들을 부동소수점 역변환하는 부동소수점 역변환부를 더 포함하고, 상기 부가정보 재구성부는 상기 부동소수점 역변환된 파라메터를 상기 저장부에 저장할 수 있다.

이때, 상기 부가정보 분류부는 상기 업데이트 정보가 포함되지 않은 경우, 상기 복호화부를 통해 복호화된 부가정보를 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들로 분류하고, 상기 부가정보 재구성부는 분류된 모든 파라메터들을 상기 최근 부가 정보로 상기 저장부에 저장할 수 있다.

이때, 상기 부가정보 분류부는 상기 부호화된 부가정보에 초점 깊이 정보가 포함된 경우, 초점 깊이 정보를 분류하고, 상기 부가정보 재구성부는 상기 초점 깊이 정보를 상기 저장부에 저장할 수 있다.

일 측면에 있어서, 카메라 정보와 깊이범위 정보를 수신하는 단계와, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 중에서 업데이트된 파라메터를 부호화할 파라메터로 판단하는 단계와, 업데이트된 파라메터에 관한 정보와 업데이트되지 않은 파라메터에 관한 정보를 포함하는 업데이트 정보를 생성하는 단계 및 상기 업데이트 정보와 상기 부호화할 파라메터를 부호화하는 단계를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법이 제공된다.

이때, 상기 부호화할 파라메터로 판단하는 단계는, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 각각에 대해서 업데이트 유무를 판단해서 상기 파라메터들 각각에 대해서 부호화 필요 유무를 판단할 수 있다.

이때, 상기 업데이트 정보를 생성하는 단계는, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 별로 업데이트 유무를 표시하는 상기 업데이트 정보를 생성할 수 있다.

이때, 상기 부호화할 파라메터로 판단하는 단계는, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들을 기설정된 그룹들로 분할하고, 상기 그룹들에 포함된 파라메터 중에서 적어도 하나에 대해서 업데이트 유무를 판단해서, 적어도 하나의 업데이트된 파라메터를 포함하는 그룹은 포함된 모든 파라메터들을 부호화가 필요하다고 판단할 수 있다.

이때, 상기 업데이트 정보를 생성하는 단계는, 상기 그룹들 별로 업데이트 유무를 표시하는 상기 업데이트 정보를 생성할 수 있다.

일 측면에 있어서, 부호화된 부가정보를 복호화하는 단계와, 상기 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함된 경우, 복호화된 부가정보가 카메라 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 또는 깊이범위 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 분류하는 단계 및 상기 업데이트된 파라메터를 저장하고, 저장된 최근 부가정보를 이용해서 업데이트되지 않은 파라메터를 확인하는 단계를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법이 제공된다.

이때, 상기 업데이트 정보가 포함되지 않은 경우, 상기 복호화된 부가정보를 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들로 분류하는 단계 및 분류된 모든 파라메터들을 상기 최근 부가정보로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명은 3차원 영상을 압축하고 디스플레이 할 때 필요한 부가정보를 부호화하고 복호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 부가정보의 부호화/복호화 방법은 업데이트 유무를 판단하고 업데이트된 부가정보만을 부호화하고 복호화 함으로써 부가정보를 보다 효과적으로 부호화하고 복호화할 수 있도록 한다.

도 1은 3차원 영상의 부가정보들의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 3차원 영상의 부가정보를 부호화하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 3D 스크린과 관련된 초점 깊이 정보를 도시한 도면이다.
도 4는 3차원 영상의 부가정보를 복호화하는 복호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 부호화 장치에서 3차원 영상의 부가정보를 부호화하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6은 복호화 장치에서 3차원 영상의 부가정보를 복호화하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 7은 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 부가정보를 부호화하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 8은 예시적 실시예들에 따른 카메라들의 위치 및 방향을 도시한 도면이다.
도 9는 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 참조되는 다른 카메라 파라미터에 대한 정보를 추가하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 10은 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 부가정보를 복호화하는 복호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 11은 다른 카메라 파라미터에 대한 정보를 참조하여 카메라 파라미터를 복호화하는 복호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 12는 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 부가정보를 부호화하는 부호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
도 13은 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 참조되는 다른 카메라 파라미터에 대한 정보를 추가하는 부호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
도 14는 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 부가정보를 복호화하는 복호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
도 15는 다른 카메라 파라미터에 대한 정보를 참조하여 카메라 파라미터를 복호화하는 복호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
도 16은 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법이 적용되었는지 여부에 대한 정보를 부호화하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 17은 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법이 적용되었는지 여부에 따라서 3차원 영상을 복호화하는 복호화 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 18은 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 19는 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보에 기반하여 3차원 영상을 복호화하는 복호화 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 20은 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법이 적용되었는지 여부에 대한 정보를 부호화하는 부호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
도 21은 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법이 적용되었는지 여부에 따라서 3차원 영상을 복호화하는 복호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
도 22는 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화하는 부호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
도 23은 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보에 기반하여 3차원 영상을 복호화하는 복호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 3차원 영상의 부가정보들의 예를 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 부가정보는 크게 카메라 정보(110, 120, 140, 150)와 깊이범위 정보(130)로 구분할 수 있다.

카메라 정보는 3차원 영상을 랜더링(rendering)하기 위해 필요한 정보로서 시점 정보(110), Intrinsic 파라메터(120), Rotation 파라메터(140) 및 Translation 파라메터(150)를 포함한다.

시점 정보(110)는 3차원 영상을 위한 다시점을 촬영하는 경우 카메라가 촬영하는 시점에 관한 정보이다.

Intrinsic 파라메터(120)는 카메라 고유의 특성인 focal length, skew factor, principal point에 관한 정보이다.

Rotation 파라메터(140)는 3x3 매트릭스 형태로 카메라의 방향성 및 회전된 정도에 대한 정보이다.

Translation 파라메터(150)는 카메라 위치(position)에 대한 정보를 갖고 있다.

그리고, 깊이범위 정보(130)는 영상에서 표현하고자 하는 깊이영역에 대한 가장 원거리 깊이값과 가장 근거리 깊이값을 포함한다.

도 2는 3차원 영상의 부가정보를 부호화하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 부호화 장치(200)는 카메라 정보 수신부(210), 깊이범위 수신부(220), 초점 깊이 수신부(230), 부호화 판단부(240), 부가 향성 정보 부호화 판단부(250), 부동소수점 변환부(260) 및 부호화부(270)를 포함할 수 있다.

카메라 정보 수신부(210)는 시점 정보(110), Intrinsic 파라메터(120), Rotation 파라메터(140) 및 Translation 파라메터(150) 등의 카메라 정보를 수신한다.

깊이범위 수신부(220)는 최대 깊이값과 최소 깊이값으로 표현되는 깊이범위 정보를 수신한다.

부호화 판단부(240)는 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 중에서 업데이트된 파라메터를 부호화할 파라메터로 판단하고 업데이트된 파라메터에 관한 정보와 업데이트되지 않은 파라메터에 관한 정보를 포함하는 업데이트 정보를 생성한다.

부호화 판단부(240)는 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 각각에 대해서 업데이트 유무를 판단해서 파라메터들 각각에 대해서 부호화 필요 유무를 판단할 수 있다. 이때, 부호화 판단부(240)는 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 별로 업데이트 유무를 표시하는 업데이트 정보를 생성한다.

파라메터들 별로 업데이트 유무를 표시하는 경우 업데이트 정보와 업데이트된 파라메터는 아래 <표 1>과 같은 형식으로 구성될 수 있다.

syntax	Semantics
new _ param _ flag	현재　frame에　카메라　파라미터　정보　업데이트를　판별
if( new_param_flag ){
new _ intrinsic _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　intrinsic parameter의　업데이트를　판별
new _ rotation _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　rotation parameter의　업데이트를　판별
new _ translation _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　translation parameter의　업데이트를　판별
new _ depth _ value _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　depth value의　업데이트를　판별
if( new_intrinsic_param_flag ){
new _ focal _ lenght _x_ flag	업데이트　된　intrinsic parameter 중　focal_length_x의　업데이트를　판별
if( new_focal_length_x_flag ){
prec _ focal _ length _x	focal_lenght_x의　precision
sign _ focal _ lenght _x	focal_length_x의　sign
exponent _ focal _ length _x	focal_length_x의　exponent
mantissa _ focal _ length _x	focal_length_x의　mantissa
}
new _ focal _ lenght _y_ flag	업데이트　된　intrinsic parameter 중　focal_length_y의　업데이트를　판별
if( new_focal_length_y_flag ){
prec _ focal _ length _y	focal_lenght_y의　precision
sign _ focal _ lenght _y	focal_length_y의　sign
exponent _ focal _ length _y	focal_length_y의　exponent
mantissa _ focal _ length _y	focal_length_y의　mantissa
}
new _ pricipal _ point _x_ flag	업데이트　된　intrinsic parameter 중　principal_point_x의　업데이트를　판별
if( new_pricipal_point_x_flag ){
prec _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　precision
sign _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　sign
exponent _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　exponent
mantissa _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　mantissa
}
new _ pricipal _ point _y_ flag	업데이트　된　intrinsic parameter 중　principal_point_y의　업데이트를　판별
if( new_pricipal_point_y_flag ){
prec _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　precision
sign _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　sign
exponent _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　exponent
mantissa _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　mantissa
}
new _ skew _ factor _ flag	업데이트　된　intrinsic parameter 중　skew_factor의　업데이트를　판별
if( new_skew_factor_flag ){
prec _ skew _ factor	skew_factor의　precision
sign _ skew _ factor	skew_factor의　sign
exponent _ skew _ factor	skew_factor의　exponent
mantissa _ skew _ factor	skew_factor의　mantissa
}
}
if( new_rotation_param_flag ){
for( i=0; i<3; i++ ){
for( j=0; j<3; j++ ){
new _ rotation _ param _ sub _ flag	업데이트　된　rotation parameter 중　[i][j]번째 component의　업데이트를　판별
if (new_rotation_param_sub_flag ){
prec _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　precision
sign _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　sign
exponent _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　exponent
mantissa _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　mantissa
}
}
}
}
if( new_translation_param_flag ){
for( i=0; i<3; i++ ){
new _ translation _ param _ sub _ flag	업데이트　된　translation parameter 중　[i]번째 component의　업데이트를　판별
if( new_translation_param_sub_flag ){
prec _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　precision
sign _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　sign
exponent _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　exponent
mantissa _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　mantissa
}
}
}
if( new_depth_value_flag ){
new _ near _ depth _ value _ flag	업데이트　된　depth value 중　near_depth_value의　업데이트를　판별
if( new_near_depth_value_flag ){
prec _ near _ depth _ value	near_depth_value의　precision
sign _ near _ depth _ valule	near_depth_value의　sign
exponent _ near _ depth _ value	near_depth_value의　exponent
mantissa _ near _ depth _ value	near_depth_value의　mantissa
}
new _ far _ depth _ value _ flag	업데이트　된　depth value 중　far_depth_value의　업데이트를　판별
if( new_far_depth_value_flag ){
prec _ far _ depth _ value	far_depth_value의　precision
sign _ far _ depth _ valule	far_depth_value의　sign
exponent _ far _ depth _ value	far_depth_value의　exponent
mantissa _ far _ depth _ value	far_depth_value의　mantissa
}
}
}

부호화 판단부(240)는 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들을 기설정된 그룹들로 분할하고, 그룹들에 포함된 파라메터 중에서 적어도 하나에 대해서 업데이트 유무를 판단해서, 적어도 하나의 업데이트된 파라메터를 포함하는 그룹은 포함된 모든 파라메터들을 부호화가 필요하다고 판단할 수 있다. 이때, 부호화 판단부(240)는 그룹들 별로 업데이트 유무를 표시하는 업데이트 정보를 생성할 수 있다.

그룹들 별로 업데이트 유무를 표시하는 경우 업데이트 정보와 업데이트된 파라메터는 아래 <표 2>과 같은 형식으로 구성될 수 있다.

syntax	Semantics
new _ param _ flag	현재　frame에　카메라　파라미터　정보　업데이트를　판별
if( new_param_flag ){
new _ intrinsic _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　intrinsic parameter의　업데이트를　판별
new _ rotation _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　rotation parameter의　업데이트를　판별
new _ translation _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　translation parameter의　업데이트를　판별
new _ depth _ value _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　depth value의　업데이트를　판별
if( new_intrinsic_param_flag ){
prec _ focal _ length _x	focal_lenght_x의　precision
sign _ focal _ lenght _x	focal_length_x의　sign
exponent _ focal _ length _x	focal_length_x의　exponent
mantissa _ focal _ length _x	focal_length_x의　mantissa
prec _ focal _ length _y	focal_lenght_y의　precision
sign _ focal _ lenght _y	focal_length_y의　sign
exponent _ focal _ length _y	focal_length_y의　exponent
mantissa _ focal _ length _y	focal_length_y의　mantissa
prec _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　precision
sign _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　sign
exponent _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　exponent
mantissa _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　mantissa
prec _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　precision
sign _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　sign
exponent _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　exponent
mantissa _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　mantissa
prec _ skew _ factor	skew_factor의　precision
sign _ skew _ factor	skew_factor의　sign
exponent _ skew _ factor	skew_factor의　exponent
mantissa _ skew _ factor	skew_factor의　mantissa
}
if( new_rotation_param_flag ){
for( i=0; i<3; i++ ){
for( j=0; j<3; j++ ){
prec _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　precision
sign _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　sign
exponent _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　exponent
mantissa _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　mantissa
}
}
}
if( new_translation_param_flag ){
for( i=0; i<3; i++ ){
prec _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　precision
sign _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　sign
exponent _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　exponent
mantissa _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　mantissa
}
}
if( new_depth_value_flag ){
prec _ near _ depth _ value	near_depth_value의　precision
sign _ near _ depth _ valule	near_depth_value의　sign
exponent _ near _ depth _ value	near_depth_value의　exponent
mantissa _ near _ depth _ value	near_depth_value의　mantissa
prec _ far _ depth _ value	far_depth_value의　precision
sign _ far _ depth _ valule	far_depth_value의　sign
exponent _ far _ depth _ value	far_depth_value의　exponent
mantissa _ far _ depth _ value	far_depth_value의　mantissa
}
}

그룹들 별로 업데이트 유무를 표시하고 부동소수점 변환으로 구한 업데이트된 파라메터의 정확도값(precision)을 그룹 별로 동일하게 설정하는 경우, 업데이트 정보와 업데이트된 파라메터는 아래 <표 3>과 같은 형식으로 구성될 수 있다.

syntax	Semantics
new _ param _ flag	현재　frame에　카메라　파라미터　정보　업데이트를　판별
if( new_param_flag ){
new _ intrinsic _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　intrinsic parameter의　업데이트를　판별
new _ rotation _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　rotation parameter의　업데이트를　판별
new _ translation _ param _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　translation parameter의　업데이트를　판별
new _ depth _ value _ flag	업데이트　된　카메라　파라미터　중　depth value의　업데이트를　판별
if( new_intrinsic_param_flag ){
prec _ focal _ length	focal_lenght_x와　focal_lenght_y의　precision
sign _ focal _ lenght _x	focal_length_x의　sign
exponent _ focal _ length _x	focal_length_x의　exponent
mantissa _ focal _ length _x	focal_length_x의　mantissa
sign _ focal _ lenght _y	focal_length_y의　sign
exponent _ focal _ length _y	focal_length_y의　exponent
mantissa _ focal _ length _y	focal_length_y의　mantissa
prec _ pricipal _ point	principal_point_x와　principal_point_y의　precision
sign _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　sign
exponent _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　exponent
mantissa _ pricipal _ point _x	principal_point_x의　mantissa
sign _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　sign
exponent _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　exponent
mantissa _ pricipal _ point _y	principal_point_y의　mantissa
prec _ skew _ factor	skew_factor의　precision
sign _ skew _ factor	skew_factor의　sign
exponent _ skew _ factor	skew_factor의　exponent
mantissa _ skew _ factor	skew_factor의　mantissa
}
if( new_rotation_param_flag ){
prec _ rotation _ param	rotation parameter의　precision
for( i=0; i<3; i++ ){
for( j=0; j<3; j++ ){
sign _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　sign
exponent _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　exponent
mantissa _ rotation _ param [i][j]	rotation parameter의　[i][j]번째　component의　mantissa
}
}
}
if( new_translation_param_flag ){
prec _ translation _ param [i]	translation parameter의　precision
for( i=0; i<3; i++ ){
sign _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　sign
exponent _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　exponent
mantissa _ translation _ param [i]	translation parameter의　[i]번째　component의　mantissa
}
}
if( new_depth_value_flag ){
prec _ depth _ value	depth_value의　precision
sign _ near _ depth _ valule	near_depth_value의　sign
exponent _ near _ depth _ value	near_depth_value의　exponent
mantissa _ near _ depth _ value	near_depth_value의　mantissa
sign _ far _ depth _ valule	far_depth_value의　sign
exponent _ far _ depth _ value	far_depth_value의　exponent
mantissa _ far _ depth _ value	far_depth_value의　mantissa
}
}

부호화 판단부(240)는 첫번째 프레임을 전송하는 경우 또는 랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 모두를 부호화할 파라메터로 판단할 수 있다.

부호화 판단부(240)는 첫번째 프레임을 전송하는 경우 또는 랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우라 하더라도 일부 파라메터의 디폴트(default)값이 기설정된 경우에 기설정된 디폴트값을 가지는 파라메터들을 업데이트가 필요없는 파라메터로 판단하고, 기설정된 디폴트값을 가지지 않는 파라메터들을 업데이트가 필요한 파라메터로 판단하고, 업데이트 유무를 표시하는 업데이트 정보를 생성할 수 있다.

이때, 기설정된 디폴트값의 예로 principal point y는 height/2를 디폴트값으로 가지고, principal point x는 width/2를 디폴트값으로 가지고, rotation 파라메터는 identity matrix의 형태를 디폴트값으로 가지고, skew factor는 0을 디폴트값으로 가지고, translation 파라메터의 경우 y, z 모두 0을 디폴트값으로 가질 수 있다.

한편, 부호화 판단부(240)는 부가정보의 업데이트 여부에 따른 부호화 여부 판단을 사용할지 여부를 아래 <표 4>의 플래그 정보를 이용해서 설정할 수도 있다.

syntax	Semantics
variable _ param _ flag	현재　시점의　카메라　파라미터　정보　업데이트를　판별하는 최상위 flag 앞에서 언급한 syntax들의 가장 상단에 위치하며 variable_param_flag가 1인 경우만 하위 syntax들이 동작하고 0인 경우면 각 파라미터의 component들을 한번씩만 부호화 한다.

부가정보의 업데이트 여부에 따른 부호화 여부 판단을 사용하지 않는 경우, 부호화 판단부(240)는 부가정보의 업데이트 여부를 확인하지 않고, 첫번째 프레임을 전송하는 경우 또는 랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우에 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 모두를 부호화할 파라메터로 판단한다.

카메라 파라미터는 부호를 갖는 실수 값이 경우가 많다. 부동소수점 변환부(260)는 부호화할 파라메터를 부동소수점(floating point) 변환한다.

부동소수점 변환부(260)는 부호화할 파라메터를 부호(sign), 가수(mantissa), 지수(exponent) 및 정확도값(precision)으로 변환할 수 있다.

부호화부(270)는 업데이트 정보가 존재하면 업데이트 정보화 함께 부동소수점 변환된 업데이트된 파라메터를 부호화한다.

부호화부(270)는 업데이트 정보가 존재하지 않으면, 부동소수점 변환부(260)로부터 수신하는 부동소수점 변환된 파라메터들을 부호화 한다.

초점 깊이 수신부(230)는 초점 깊이 정보를 수신한다. 이때, 초점 깊이 정보란 3차원 영상 프레임이 디스플레이 될 때 화면의 깊이값을 나타낸다. 예를 들어 3차원 영상의 깊이 범위가 1에서 10의 값으로 표현될 때 화면의 초점 깊이가 1이면 화면을 기준으로 뒤쪽으로 입체감이 형성되고, 초점깊이가 10인경우 화면을 기준으로 앞쪽으로 입체감이 형성되게 된다.

초점 깊이 정보는 아래 <표 5>의 형식으로 설정될 수 있다.

syntax	Semantics
depth_of_focus_infor( payloadSize ){
depth _ of _ focus	현재　frame의　display 화면상에　depth value
}

부가 향성 정보(SEI; Supplemental Enhancement Information) 부호화 판단부(250)는 초점 깊이 정보의 업데이트 유무를 확인해서 초점 깊이 정보가 업데이트 되었으면 부호화가 필요하다고 판단한다.

부가 향성 정보 부호화 판단부(250)는 첫번째 프레임을 전송하는 경우 또는 랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 초점 깊이 정보의 부호화가 필요하다고 판단할 수 있다.

부호화부(270)는 부가 향성 정보 부호화 판단부(250)의 판단결과 초점 깊이 정보의 부호화가 필요하면, 초점 깊이 정보를 부호화한다.

도 3은 3차원 영상의 부가정보를 복호화하는 복호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 복호화 장치(300)는 복호화부(310), 부가정보 분류부(320), 부동소수점 역변환부(330), 저장부(340) 및 부가정보 재구성부(350)를 포함할 수 있다.

복호화부(310)는 부호화된 부가정보를 수신하고 복호화한다. 이때, 수신하는 부호화된 부가정보는 시점 정보, Intrinsic 파라메터, Rotation 파라메터, Translation 파라메터(150) 및 초점 깊이 정보 중 적어도 하나일 수 있다. 또한, 부호화된 부가정보는 부가정보의 업데이트 유무를 표시하는 업데이트 정보를 더 포함할 수 있다.

부가정보 분류부(320)는 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함된 경우, 복호화된 부가정보가 카메라 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 또는 깊이범위 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 분류한다.

하지만, 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함되지 않은 경우는 복호화부(310)를 통해 복호화된 부가정보에 모둔 파라메타가 포함된 경우로서 부가정보 분류부(320)는 복호화된 부화정보를 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들로 분류한다.

부동소수점 역변환부(330)는 부가정보 분류부(320)를 통해 분류된 파라메터 또는 업데이트된 파라메터들을 부동소수점 역변환한다.

저장부(340)는 가장 최근 부가자정보를 저장한다.

부가정보 재구성부(350)는 부동소수점 역변환된 파라메터를 저장부(340)에 저장하고, 저장부(340)에 저장된 최근 부가정보를 이용해서 업데이트되지 않은 파라메터를 확인한다.

부가정보 재구성부(350)는 저장부(340)에 저장된 최근 부가정보에 업데이트되지 않은 파라메터가 존재하지 않으면, 각 파라메터별로 기설정된 디폴트값을 해당 파라메터 값으로 확인한다.

이하, 상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 부호화 장치 및 복호화 장치에서 3차원 영상의 부가정보를 부호화하고 복호화하는 방법을 아래에서 도면을 참조하여 설명한다.

도 4는 부호화 장치에서 3차원 영상의 부가정보를 부호화하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 부호화 장치(200)는 410단계에서 부가정보를 수집한다.

그리고, 부호화 장치(200)는 412단계에서 업데이트된 부가정보만 부호화 하는지 부가정보 전체를 부호화 하는지 여부를 확인한다. 이때, 부가정보 전체를 부호화 하는 경우는 첫번째 프레임을 전송하는 경우 또는 랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우가 될 수 있다.

412단계의 확인결과 업데이트된 부가정보만 부호화 하는 경우, 수신한 부가정보 중에서 업데이트된 파라메터가 무엇인지 확인해서 업데이트된 파라메터와 업데이트되지 않은 파라메터로 부가정보를 분류한다.

그리고, 부호화 장치(200)는 416단계에서 업데이트된 파라메터에 관한 정보와 업데이트되지 않은 파라메터에 관한 정보를 포함하는 업데이트 정보를 생성한다. 이때, 업데이트 정보는 파라메터들 별로 업데이트 유무를 표시하는 정보일 수도 있고, 파라메터들의 그룹 별로 업데이트 유무를 표시하는 정보일 수도 있다.

그리고, 부호화 장치(200)는 418단계에서 업데이트된 파라메터들을 부동소수점 변환한다.

그리고, 부호화 장치(200)는 420단계에서 업데이트 정보와 부동소수점 변환된 파라메터를 부호화한다.

한편, 412단계의 확인결과 모든 부가정보만 부호화 하는 경우, 부호화 장치(200)는 422단계에서 수신한 부가정보에 포함된 파라메터들을 모두 부동소수점 변환한다.

그리고, 부호화 장치(200)는 424단계에서 부동소수점 변환된 파라메터를 부호화한다.

도 5는 복호화 장치에서 3차원 영상의 부가정보를 복호화하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 복호화 장치(300)는 510단계에서 부호화 장치(200)로부터 부호화된 부가정보를 수신한다.

그리고, 복호화 장치(300)는 512단계에서 부호화된 부가정보를 복호화 한다.

그리고, 복호화 장치(300)는 514단계에서 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함되었는지 확인한다.

514단계의 확인결과 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함되지 않은 경우, 복호화 장치(300)는 516단계에서 복호화된 부가정보를 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들로 분류한다.

그리고, 복호화 장치(300)는 518단계에서 분류된 파라메터들을 부동소수점 역변환한다.

그리고, 복호화 장치(300)는 520단계에서 부동소수점 역변환된 파라메터들을 최근 부가정보로 저장부에 저장한다. 그리고, 복호화 장치(300)는 530단계에서 최근 부가정보를 출력한다.

한편, 514단계의 확인결과 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함된 경우, 복호화 장치(300)는 522단계에서

복호화된 부가정보가 카메라 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 또는 깊이범위 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 분류한다.

그리고, 복호화 장치(300)는 524단계에서 업데이트된 파라메터들을 부동소수점 역변환한다.

그리고, 복호화 장치(300)는 526단계에서 부동소수점 역변환된 파라메터를 최근 부가정보로 저장부에 저장한다.

그리고, 복호화 장치(300)는 528단계에서 업데이트되지 않은 파라메터를 저장부에 저장된 최근 부가정보를 이용해서 복구한다.

그리고, 복호화 장치(300)는 530단계에서 최근 부가정보를 출력한다.

도 6은 복호화 장치에서 3차원 영상의 부가정보를 복호화하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 복호화 장치(400)는 610단계에서 부호화 장치(200)로부터 부호화된 부가정보를 수신한다.

그리고, 복호화 장치(400)는 612단계에서 부호화된 부가정보를 복호화 한다.

그리고, 복호화 장치(400)는 614단계에서 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함되었는지 확인한다.

614단계의 확인결과 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함되지 않은 경우, 복호화 장치(400)는 616단계에서 복호화된 부가정보를 카메라 정보에 포함된 파라미터들과 깊이범위 정보에 포함된 파라미터들로 분류한다.

그리고, 복호화 장치(400)는 618단계에서 분류된 파라미터들을 부동소수점 역변환한다.

그리고, 복호화 장치(400)는 620단계에서 부동소수점 역변환된 파라미터들을 최근 부가정보로 저장부에 저장한다. 그리고, 복호화 장치(400)는 630단계에서 최근 부가정보를 출력한다.

한편, 614단계의 확인결과 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함된 경우, 복호화 장치(400)는 622단계에서

복호화된 부가정보가 카메라 정보에 포함된 업데이트 파라미터인지 또는 깊이범위 정보에 포함된 업데이트 파라미터인지 분류한다.

그리고, 복호화 장치(400)는 624단계에서 업데이트된 파라미터들을 부동소수점 역변환한다.

그리고, 복호화 장치(400)는 626단계에서 부동소수점 역변환된 파라미터를 최근 부가정보로 저장부에 저장한다.

그리고, 복호화 장치(400)는 628단계에서 업데이트되지 않은 파라미터를 저장부에 저장된 최근 부가정보를 이용해서 복구한다.

그리고, 복호화 장치(400)는 630단계에서 최근 부가정보를 출력한다.

도 7은 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 부가정보를 부호화하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 부호화 장치(700)는 수신부(710), 부호화 판단부(720) 및 부호화부(730)를 포함할 수 있다.

부호화 장치(700)가 부호화하는 부가정보는 복수의 카메라들을 이용하여 촬영된 영상에 대한 부가정보일 수 있다. 또한, 복수의 카메라들은 여러 가지 형태로 배열되어 각각 영상을 촬영할 수 있다.

도 8은 예시적 실시예들에 따른 카메라들의 위치 및 방향을 도시한 도면이다.

도 8의 (a)는 카메라들(811. 812, 813, 814, 815)이 2차원 평면상에 배열된 실시예를 도시한 것이다. 또한, 카메라들(811. 812, 813, 814, 815)은 모두 동일한 방향으로 향하여 각각 영상을 촬영할 수 있다. 도 8의 (a)와 같이, 카메라들이 2차원 평면상에 배열된 경우를 2D parallel 이라고 정의할 수 있다.

도 8의 (b)는 카메라들(821, 822, 823, 824)이 1차원 선상에 배열된 실시예를 도시한 것이다. 카메라들(821, 822, 823, 824)은 모두 동일한 방향으로 향하여 각각 영상을 촬영할 수 있다. 도 8의 (b)와 같이, 카메라들이 1차원의 직선상에 배열되어 모두 동일한 방향을 향하는 경우를 1D parallel이라고 정의할 수 있다.

도 8의 (c)는 카메라들(831, 832, 833, 834)이 둥근 곡선상에 배열된 실시예를 도시한 것이다. 카메라들(831, 832, 833, 834)은 서로 다른 방향을 향하여 각각 영상을 촬영할 수 있다. 도 8의 (c)와 같이, 카메라들이 1차원의 곡선상에 배열되어 서로 상이한 방향을 향하는 경우를 1D arc라고 정의할 수 있다.

이 경우에, 수신부(710)는 복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 수신할 수 있다. 카메라 들이 도 8의 (b)와 같이 1D parallel로 배열된 경우에, 카메라들은 모두 동일한 방향을 향한다. 부호화 판단부(720)는 복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여, 부호화할 파라미터를 선택한다.

예를 들어, 도 8의 (b)와 같이, 복수의 카메라들이 일직선상에 배열되고, 모두 동일한 방향으로 향하는 경우(1D parallel인 경우)에 각 카메라들의 y 컴포넌트는 동일하다. 따라서 y 컴포넌트를 반복하여 부호화할 필요가 없다.

이 경우에, 부호화 판단부(720)는 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서 y축의 카메라 파라미터(y 컴포넌트)를 부호화할 파라미터에서 제외하고, x 축의 카메라 파라미터(x 컴포넌트) 및 z 축의 카메라 파라미터(z 컴포넌트, Z값)만을 부호화할 파라미터로 선택할 수 있다. 여기서, x축의 카메라 파라미터는 카메라들이 배열된 축에 따른 카메라 간의 거리 또는 카메라들이 배열된 축의 원점으로부터 각 카메라들까지의 거리를 나타낸다. y 컴포넌트는 각 카메라의 높이를 나타내고, z 컴포넌트 또는 Z값은 카메라로부터 영상의 피사체까지의 거리에 대한 정보이다.

즉, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서 z_near, z_far, focal_length_x, principal_pint_x, translation_x만 부호화하여 부호화를 간편하게 수행하고, 부호화된 정보의 양을 감소시킬 수 있다.

이상 카메라들이 1D parallel로 배열된 경우에, y 컴포넌트를 부호화할 파라미터에서 제외하는 구성을 설명하였으나, 카메라가 다른 형상으로 배열된 경우, x 파라미터 또는 z 파라미터가 부호화할 파라미터에서 제외될 수 있다. 따라서, 본 발명은 카메라가 1D parallel로 배열된 경우 또는 y 컴포넌트가 부호화할 파라미터에서 제외된 경우에 한정되지 않는다.

부호화부(730)는 카메라 정보 중에서 일부가 부호화되지 않았음을 나타내는 정보를 부호화할 수 있다. 일측에 따르면, 일부 카메라가 부호화되지 않았음을 나타내는 정보는 acquisition_mode_info일 수 있다. 카메라 정보를 수신한 3차원 영상의 부가 정보 복호화 장치는 acquisition_mode_info의 값에 따라서, 일부 컴포넌트가 부호화되지 않았음을 판단하고, 카메라 정보를 손쉽게 복호화할 수 있다.

일측에 따르면, acquisition_mode_info는 부가정보가 업데이트되었는지 여부를 알려주는 다른 플래그와 동일한 레벨 또는 더 상위에 위치할 수 있다.

도 9는 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 참조되는 다른 카메라 파라미터에 대한 정보를 추가하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 9를 참조하면, 부호화 장치(900)는 예측 부호화부(910)및 예측 부호화 플래그 부호화부(920)를 포함할 수 있다.

예측 부호화부(910)는 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화한다. 여기서, 제1 카메라 파라미터는 제1 시점(view)과 관련된 특정한 시간(time)에서의 카메라 파라미터일 수 있다. 예측 부호화는 제1 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 다른 카메라 파라미터를 참조하여 다른 카메라 파라미터와 제1 카메라 파라미터를 비교하고, 그 차이값 만을 부호화하는 부호화 기법이다.

여기서, 제1 카메라 파라미터를 부호화 하기 위하여 제1 카메라 파라미터와 비교되는 다른 카메라 파라미터는 제1 카메라 파라미터와 같이 제1 시점과 관련된 카메라 파라미터며, 제1 카메라 파라미터의 시간보다 이른 시간의 카메라 파라미터일 수 있다. 즉, 참조되는 다른 카메라 파라미터는 동일 시점의 다른 시간의 카메라 파라미터일 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 제1 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 제1 카메라 파라미터와 비교되는 다른 카메라 파라미터는 제1 시점과는 상이한 제2 시점과 관련된 카메라 파라미터며, 제1 카메라 파라미터의 시간과는 동일한 시간의 카메라 파라미터일 수 있다.

일측에 따르면, 예측 부호화 플래그 부호화부(920)는 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화하기 위하여 참조되는 다른 카메라 파라미터의 시점 및 시간에 대한 정보를 부호화할 수 있다. 일측에 따르면, 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보는 예측 부호화부(910)가 제1 시점의, 제1 카메라 파라미터의 시간 보다 이전 시간에서의 제2 카메라 파라미터를 참조하여 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화하는지 또는 제2 시점의, 제1 카메라 파라미터의 시간과 동일한 시간에서의 제3 카메라 파라미터를 참조하여 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화하는지 여부에 대한 정보일 수 있다.

도 10은 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 부가정보를 복호화하는 복호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 10을 참조하면, 복호화 장치(1000)는 카메라 정보 수신부(1010) 및 복호화부(1020)를 포함할 수 있다.

일측에 따르면, 카메라들은 도 8에 도시된 바와 같이 여러가지 형태로 배열될 수 있다. 이 경우에, 카메라 정보들 중에서 일부 파라미터들만이 부호화될 수 있다. 카메라 정보 수신부(1010)는 일부 파라미터들만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 수신한다.

예를 들어, 카메라들이 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이 1D parallel로 배열된 경우에, 각 카메라들에 대한 y 컴포넌트는 동일하다. 따라서 반복적으로 부호화될 필요가 없다. 이 경우에, 부호화된 카메라 정보에는 y 컴포넌트가 생략되었을 수 있다. 일측에 따르면, 카메라 정보 수신부(910)는 acquisition_mode_info를 일부 파라미터들만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보로서 수신할 수 있다.

복호화부(1020)는 일부 파라미터만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보(acquisition_mode_info)의 값에 따라서, 각 카메라들에 대하여 x 컴포넌트, y 컴포넌트, z 컴포넌트 모두가 부호화되었는지, 또는 일부 파라미터는 제외되어 다른 일부 파라미터들만이 부호화되었는지 판단할 수 있다.

예를 들어, 복호화부(1020)는 일부 파라미터만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보(acquisition_mode_info)의 값에 따라서 focal_length_x, principal_pint_x, translation_x 등과 같은 x 컴포넌트와 z_near, z_far와 같은 Z 값만 부호화되고, y 컴포넌트는 부호화되지 않은 것으로 판단할 수 있다. 복호화부(1020)는 판단 결과에 따라서, 부호화된 카메라 정보에 포함된 카메라 파라미터를 복호화할 수 있다.

도 11은 다른 카메라 파라미터에 대한 정보를 참조하여 카메라 파라미터를 복호화하는 복호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 11을 참조하면, 복호화 장치(1100)는 예측 부호화 플래그 수신부(1110) 및 예측 복호화부(1120)를 포함한다.

예측 부호화 플래그 수신부(1110)는 제1 카메라 파라미터를 복호화하기 위하여 사용되는 예측 부호화 플래그를 수신한다. 여기서, 예측 부호화 플래그는 제1 카메라 파라미터가 어떤 카메라 파라미터를 참조하여 부호화되었는지. 참조된 카메라 파라미터의 시점에 대한 정보 및 시간에 대한 정보를 나타낸다.

제1 카메라 파라미터가 제1 시점(view)의 제1 시간(time)에서의 카메라 파라미터인 경우에, 제1 카메라 파라미터는 제1 시점의, 제1 시간보다 이전 시간에서의 제2 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화될 수 있다. 또는 제1 카메라 파라미터는 제2 시점의, 제1 시간의 제3 파라미터를 참조하여 예측 부호화될 수 있다.

이 경우에, 예측 복호화부(1120)는 참조된 카메라 파라미터의 시점에 대한 정보 및 시간에 대한 정보를 참조하여 제1 카메라 파라미터가 어떤 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화되었는지 판단할 수 있다, 예측 복호화부(1120)는 제1 카메라 파라미터의 부호화를 위하여 참조된 카메라 파라미터를 다시 참조하여 제1 카메라 파라미터를 복호화할 수 있다.

도 12는 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 부가정보를 부호화하는 부호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

단계(1210)에서, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 수신한다. 일측에 따르면, 카메라들은 도 8에 도시된 바와 같이 여러 가지 형태로 배열될 수 있다.

단계(1220)에서, 3차원 영상의 부호화 장치는 복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보에 기반하여 카메라들이 1D parallel로 배열되어 있는지 여부를 확인한다. 여기서, 1D parallel이란, 카메라들이 도 8의 (b)와 같이 일직선상에 배열되고, 모두 동일한 방향으로 향하고 있는 것을 의미한다.

단계(1230)에서, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서 부호화할 파라미터를 선택할 수 있다. 카메라들이 1D parallel로 배열되었다면, 카메라 정보 중에서 카메라들간의 거리에 대한 정보를 나타내는 x 컴포넌트와 카메라로부터 피사체까지의 거리에 대한 정보를 나타내는 Z값 이외의 정보는 무의미하다. 따라서, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 x 컴포넌트와 Z값만을 부호화할 파라미터로 선택할 수 있다. 그러나, 카메라 정보 중에서 y 컴포넌트를 부호화할 파라미터에서 제외하는 경우는 카메라들이 1D parallel로 배열된 경우 이외에도 발생할 수 있다.

도 12에 도시된 실시예에서는 카메라들이 1D parallel로 배열된 경우에, y 컴포넌트를 부호화할 파라미터에서 제외하는 구성을 설명하였으나, 만약 카메라들이 다른 방법으로 배열되었다면, 다른 파라미터(x 컴포넌트 또는 z 컴포넌트)가 부호화할 파라미터에서 제외될 수 있다. 즉, 카메라 배열에 따라서 일부 파라미터는 부호화되지 않을 수 있다.

단계(1240)에서, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 부호화할 파라미터로 선택된 카메라 정보를 부호화한다. 카메라 정보 전체가 아니라, 불필요하고 중복된 정보를 제외하고, 의미있는 정보만을 부호화하므로 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 부호화를 간단하여 효율적으로 수행할 수 있다.

일측에 따르면, 단계(1240)에서 3차원 영상의 부가 정보 부호화 장치는 카메라 정보 중에서 일부 파라미터들은 부호화되지 않았음을 의미하는 acquisition_mode_info를 부호화할 수 있다.

도 13은 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 참조되는 다른 카메라 파라미터에 대한 정보를 추가하는 부호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

단계(1310)에서 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 제1 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 다른 카메라 파라미터를 선택한다. 여기서, 제1 카메라 파라미터는 제1 시점의, 특정 시간에서의 카메라 파라미터일 수 있다. 일측에 따르면, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 제1 카메라 파라미터를 부호화하기위하여 제1 시점의, 제1 카메라 파라미터의 시간보다 이른 시간의 제2 카메라 파라미터를 선택할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 제1 카메라 파라미터를 부호화하기위하여 제2 시점의, 제1 카메라 파라미터의 시간과 동일한 시간의 제3 카메라 파라미터를 선택할 수 있다.

단계(1320)에서, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 선택된 카메라 파라미터를 이용하여 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화한다. 여기서, 예측 부호화는 다른 카메라 파라미터를 참조하여 다른 카메라 파라미터와 제1 카메라 파라미터를 비교하고, 그 차이값 만을 부호화하는 부호화 기법이다. 따라서, 예측 부호화 기법을 이용하여 부호화된 제1 카메라 파라미터를 복호화하기 위해서는 제1 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 참조된 카메라 파라미터에 대한 정보가 필요하다.

단계(1330)에서, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 제1 카메라 파라미터를 부호화하기 위하여 참조된 카메라 파라미터에 대한 정보를 부호화한다. 일측에 따르면, 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치는 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화 하기 위하여 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보를 부호화할 수 있다.

여기서, 부호화되는 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보는 제1 카메라 파라미터가 제1 시점의 특정 시간 보다 이전 시간에서의 제2 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화되는지 또는 제1 카메라 파라미터가 제2 시점의 특정 시간에서의(제1 카메라 파라미터의 시간과 동일한 시간의) 제3 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화되는지 여부에 대한 정보일 수 있다.

도 14는 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 부가정보를 복호화하는 복호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

단계(1410)에서, 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치는 카메라 정보들 중에서, 일부 파라미터들만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 수신한다. 일측에 따르면, 카메라들은 도 8에 도시된 바와 같이 여러가지 형태로 배열될 수 있다. 이 경우에, x 컴포넌트는 각 카메라들간의 거리를 의미하고, y 컴포넌트는 각 카메라들의 높이에 대한 정보를 의미한다. 또한, z 컴포넌트는 각 카메라로부터 피사체까지의 거리에 대한 정보를 의미한다. 카메라들이 도 7의 (b)와 같은 형태로 배열된다면, 카메라 정보들 중에서 y 컴포넌트는 부호화되지 않을 수 있다. 일측에 따르면, 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치는 acquisition_mode_info를 카메라 정보들 중에서, 일부 파라미터들만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보로서 수신할 수 있다.

단계(1420)에서, 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치는 카메라 정보들 중에서, 일부 파라미터들만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보(acquisition_mode_info)의 값에 따라서, 카메라 정보를 복호화할 수 있다. 예를 들어, 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치는 카메라 파라미터들 중에서 focal_length_x, principal_pint_x, translation_x 등과 같은 x 컴포넌트와 z_near, z_far와 같은 Z 값만 부호화되고, y 컴포넌트는 부호화되지 않은 것으로 판단할 수 있다. 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치는 판단 결과에 따라서, 부호화된 카메라 정보에 포함된 카메라 파라미터를 복호화할 수 있다.

도 15는 다른 카메라 파라미터에 대한 정보를 참조하여 카메라 파라미터를 복호화하는 복호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

단계(1510)에서 3차원 부가정보 복호화 장치는 제1 카메라 파라미터를 복호화하기 위하여 사용되는 예측 부호화 플래그를 수신한다. 여기서, 예측 부호화 플래그는 제1 카메라 파라미터가 어떤 카메라 파라미터를 참조하여 부호화되었는지. 참조된 카메라 파라미터의 시점에 대한 정보 및 시간에 대한 정보를 나타낸다.

단계(1520)에서, 3차원 부가정보 복호화 장치는 참조된 카메라 파라미터의 시점에 대한 정보 및 시간에 대한 정보를 참조하여 제1 카메라 파라미터가 어떤 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화되었는지 판단할 수 있다, 3차원 부가정보 복호화 장치는 제1 카메라 파라미터의 부호화를 위하여 참조된 카메라 파라미터를 다시 참조하여 제1 카메라 파라미터를 복호화할 수 있다.

도 16은 렌더링 품질을 이용하여 3차원 영상이 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 부호화하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 16을 참조하면, 부호화 장치(1600)는 깊이 영상 부호화부(1610) 및 부가정보 부호화부(1620)를 포함할 수 있다.

깊이 영상 부호화부(1610)는 3차원 영상의 깊이 영상 부호화를 수행한다. 일측에 따르면, 깊이 영상 부호화부(1610)는 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화(RDO: Rate Distortion Optimization) 기법을 이용하여 깊이 영상을 부호화할 수 있다. 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법은 깊이 영상의 주된 활용 목적이 가상 영상 합성이라는 점에 착안하여 깊이 영상의 비트율(rate)와 합성된 영상의 품질(quality)를 고려하여 깊이 영상을 부호화하는 방식이다. 따라서, 합성된 영상의 품질이 뛰어나며 부호화된 깊이 값이 정확하다..

반면 일반적으로 사용되는 합성 비트율-왜곡 최적화 기법은 깊이 영상의 비트율과 깊이 영상의 품질만을 고려하는 기법이다. 즉, 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법은 깊이 영상의 품질을 고려하지 않고 부호화를 수행하므로, 깊이 영상의 화질 열화가 심하며 부호화된 깊이 값이 부정확하다. 따라서, 합성 비트율-왜곡 최적화 기법은 정확한 깊이 값을 필요로 하는, 3차원 영상의 다양한 응용 분야나 부호화 기술에 큰 영향을 미친다.

일측에 따르면, 깊이 영상 부호화부(1610)는 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법을 이용하여 깊이 영상을 부호화할 수 있다. 합성 비트율-왜곡 최적화 기법이 적용된 경우, 깊이 영상의 깊이 품질만을 고려하여 깊이 영상을 부호화한다면, 부호화된 깊이 영상의 품질은 열악하며, 부호화된 깊이 값은 부정확하다. 따라서, 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법을 이용하는 경우에, 깊이 영상 부호화부(1610)는 깊이 영상의 렌더링 품질을 추가적으로 이용하여 깊이 영상을 부호화할 수 있다.

이 경우에, 부가정보 부호화부(1620)는 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부를 부호화할 수 있다. 또한, 부가정보 부호화부(1620)는 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에, 렌더링 품질에 대한 정보를 추가적으로 부호화할 수 있다. 부호화된 깊이 영상은 부호화된 렌더링 품질에 대한 정보에 기반하여 복호화되고, 가상 영상으로 합성될 수 있다.

일측에 따르면, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보는 3차원 영상에서 깊이 값의 신뢰도에 대한 척도로 이용될 수 있다.

일측에 따르면, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보는 시퀀스 레벨(sequence level)에서 슬라이스 레벨(slice level)까지 정의될 수 있다. 또한 기준 시점(base view)에 대해서만 전송되거나, 모든 시점에 대해서 전송될 수도 있다.

일측에 따르면, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에, 부가정보 부호화부(1620)는 깊이 영상의 깊이 품질(depth quality)과 깊이 영상의 렌더링 품질(rendering quality)간의 비율을 부호화하여 복호화 장치로 전송할 수 있다. 여기서, 렌더링 품질은 합성 품질(synthesis quality)라고 할 수 있다.

일측에 따르면, 부가정보 부호화부(1620)는 깊이 품질의 값을 1로 가정했을 때 렌더링 품질의 값을 부호화하여 복호화 장치로 전송할 수 있다.

이 경우에, 부가정보 부호화부(1620)는 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부와 렌더링 품질을 하기 표 6과 같이 부호화 할 수 있다.

seq_parameter_set_3dv_extension(　) {	C	Descriptor

seq _ view _ synthesis _ RDO _ flag	0	u(1)
if(seq _ view _ synthesis _ RDO _ flag )
ratio _ of _ sythesis _ quality	5	ue(v)

}

여기서, seq_view_synthesis_RDO_flag는 깊이 영상이 렌더링 품질(rendering quality, synthesis quality)을 이용하여 부호화되었는지 여부를 나타낸다. 즉, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에, seq_view_synthesis_RDO_flag는 '1'의 값을 가질 수 있고, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하지 않고 부호화된 경우에, seq_view_synthesis_RDO_flag는 '0'의 값을 가질 수 있다.

또한 ratio_of_synthesis_quality는 깊이 품질(depth quality)에 대한 렌더링 품질(rendering quality, synthesis quality)의 비율이다.

다른 경우에, 부가정보 부호화부(1620)는 합성 영상 화질을 고려한 비트율-왜곡 최적화 기법이 적용되었는지 여부와 렌더링 품질, 깊이 품질을 표 7과 같이 모두 부호화할 수 있다.

seq_parameter_set_3dv_extension(　) {	C	Descriptor

seq _ view _ synthesis _ RDO _ flag	0	u(1)
if(seq _ view _ synthesis _ RDO _ flag )
ratio _ of _ synthesis _ quality	5	ue(v)
ratio _ of _ depth _ quality	5	ue(v)

}

여기서, ratio_of_depth_quality는 렌더링 품질(rendering quality, synthesis quality)에 대한 깊이 품질(depth quality)의 비율이다.

표 6, 표 7을 참고하면 부가정보 부호화부(1620)는 다음과 같이 여러 가지 방법으로 깊이 영상에 대한 부가정보를 부호화할 수 있다.

1) seq_view_synthesis_RDO_flag만 부호화

만약 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하지 않고 부호화된 경우에, 부가정보 부호화부(1620)는 seq_view_synthesis_RDO_flag 값을 0으로 부호화하고, 렌더링 품질의 비율은 부호화하지 않을 수 있다.

2) seq_view_synthesis_RDO_flag 및 렌더링 품질의 비율 부호화

만약 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에, 부가정보 부호화부(1620)는 seq_view_synthesis_RDO_flag 값을 '1' 부호화하고, 렌더링 품질의 비율을 함께 부호화할 수 있다.

3) seq_view_synthesis_RDO_flag, 렌더링 품질의 비율 및 깊이 품질의 비율을 부호화

만약 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 경우에, 부가정보 부호화부(1620)는 seq_view_synthesis_RDO_flag 값을 '1' 부호화하고, 렌더링 품질의 비율 및 깊이 품질의 비율을 함께 부호화할 수 있다.

4) 렌더링 품질의 비율 및 깊이 품질의 비율 부호화

만약 3차원 영상이 렌더링 품질을 이용하지 않고 부호화된 경우에, 부가 정보 부호화부(1620)는 렌더링 품질의 비율을 '0'으로 부호화할 수 있다. 복호화기는 렌더링 품질이 비율이 '0'이라면, 3차원 영상이 렌더링 품질에 기반하지 않고 부호화된 것으로 추정할 수 있다.

도 17은 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 따라서 깊이 영상을 복호화하는 복호화 장치의 구조를 도시한 도면이다.

도 17을 참고하면, 복호화 장치(1700)는 수신부(1710) 및 복호화부(1720)를 포함한다.

수신부(1710)는 부호화 장치로부터 깊이 영상 부호화된 3차원 영상을 수신한다. 또한 수신부(1710)는 3차원 영상의 깊이 영상 부호화에 있어서, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 수신한다.

복호화부(1720)는 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 에 대한 정보를 참조하여 깊이 영상 부호화된 3차원 영상을 복호화할 수 있다.

일측에 따르면, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에, 복호화부(1720)는 깊이 영상의 깊이 품질(depth quality)와 깊이 영상의 렌더링 품질(rendering quality)간의 비율에 기반하여 상기 3차원 영상을 복호화할 수 있다.

일측에 따르면, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 따라서 깊이 영상의 깊이 품질과 렌더링 품질은 표 6, 7에 도시된 바와 같이 다양한 방법으로 부호화될 수 있다.

다른 측면에 따르면, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하지 않고 부호화된 경우에, 복호화부(1720)는 깊이 영상의 깊이 품질(depth quality)에 기반하여 상기 3차원 영상을 복호화할 수 있다.

도 18은 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화하는 부호화 장치의 구성을 도시한 도면이다.

다 시점 영상은 연속되는 스테레오 영상으로 구성된다. 결국 3차원 영상의 입체감은 각 서브 스테레오 영상의 입체감에 따라 좌우된다.

다 시점 영상의 경우, 스테레오 영상에 비해 다수의 시점에 대한 접근이 가능하므로 보다 효과적인, 보다 입체감 있는 영상을 제공할 수 있다.

일반적으로, 3차원 영상에서 영상의 깊이감은 스테레오 영상에서 카메라 사이의 거리에 따라 달라진다. 즉, 2개의 카메라를 이용하여 3차원 영상을 촬영하는 경우에, 각 카메라간의 거리가 넓어질수록 촬영된 영상이 깊이감이 향상된다.

따라서 부호화 장치(1800)는 3차원 영상을 구성하는 두 스테레오 영상을 촬영한 카메라 간의 거리에 대한 정보를 3차원 영상과 함께 부호화할 수 있다.

일측에 따르면, 3차원 영상 부호화부(1810)는 복수의 카메라를 이용하여 촬영된 3차원 영상을 부호화하고, 부가정보 부호화부(1820)는 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화할 수 있다. 여기서, 부가정보 부호화부(1820)가 부호화하는 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보는 복수의 카메라의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보는 복수의 카메라들 중에서 선택된 2개의 카메라간의 거리에 대한 정보를 포함할 수 있다.

일측에 따르면, 부가정보 부호화부(1820)는 하기 표 8과 같이 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화할 수 있다.

3dv_interaxial(payload　) {	C	Descriptor

max _ interaxial	5	ue(v)
if(max_interaxial)
interaxial _ value	5	ue(v)

}

여기서, max_interaxial은 3차원 영상을 촬영한 카메라의 개수에 대한 정보이며, 카메라의 개수에서 1을 뺀 값으로 정의될 수 있다. 또한, interaxial_value는 카메라간의 거리를 의미할 수 있다. 일측에 따르면, max_interaxial까지의 구간을 카메라의 개수 또는 미리 결정된 값(일반적으로는 카메라의 개수보다는 큰 값으로서 1024가 사용될 수도 있음)으로 나눈 것을 유닛 거리(Unit Distance)라고 할 수 있다. 즉, 유닛 거리는 카메라간의 거리와 동일할 수 있으며, 카메라간의 거리보다 훨씬 작은 값을 가질 수 있다.

예를 들어, max_interaxial이 7이고, 유닛 거리가 카메라간의 거리와 동일한 경우에, interaxial_value가 1이라면, 1번 카메라의 위치를 의미할 수 있다.

또는 유닛 거리가 max_interaxial까지의 구간을 1024로 나눈 값으로 정의되어 카메라간의 거리보다 훨씬 작은 값을 가지는 경우에, interaxial_value가 1이라면, 1/7*(카메라간의 거리)*1024의 의미를 가질 수도 있다.

부가정보 부호화부(1820)가 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보를 표 7과 같이 부호화하면, 복호화 장치는 카메라간의 거리에 대한 정보를 이용하여 가변적인 입체감을 제공할 수 있다.

도 19는 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보에 기반하여 3차원 영상을 복호화하는 복호화 장치의 구조를 도시한 도면이다.

도 19를 참조하면, 복호화 장치(1900)는 수신부(1910) 및 복호화부(1920)를 포함한다.

수신부(1910)는 복수의 카메라를 이용하여 촬영된 3차원 영상을 수신한다. 일측에 따르면, 수신부(1910)는 3차원 영상을 촬영한 카메라들간의 거리에 대한 정보를 수신할 수 있다.

복호화부(1920)는 3차원 영상을 촬영한 카메라들간의 거리에 대한 정보에 기반하여 3차원 영상을 복호화한다. 일측에 따르면, 복호화부(1920)는 3차원 영상을 촬영한 카메라들간의 거리에 따라서 가변적인 입체감을 제공할 수 있다.

예를 들어, 1024개의 카메라로 다시점 영상을 촬영한 경우를 가정하자. 서로 인접한 0번 카메라와 1번 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 스테레오로 보는 것 보다는 0번 카메라와 3번 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 스테레오로 보는 것이 좀더 높은 입체감을 제공할 수 있다.

도 20은 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 부호화하는 부호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

단계(2010)에서 부호화 장치는 3차원 영상에 대한 깊이 영상 부호화를 수행한다. 일측에 따르면, 부호화 장치는 깊이 영상의 렌더링 품질을 이용하여 깊이 영상 부호화를 수행할 수 있다.

여기서, 렌더링 품질을 이용하여 깊이 영상이 부호화되면, 깊이 값은 부정확해지나, 부호화된 깊이 영상은 가상 영상의 합성에는 지장이 없는 수준의 품질을 유지한다.

따라서, 단계(2020)에서 부호화 장치는 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부를 부호화할 수 있다.

또한, 단계(2030)에서 부호화 장치는 단계(2010)에서 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부를 판단한다.

만약 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었다면, 부호화 장치는 단계(2040)에서 깊이 영상의 렌더링 품질을 부호화하여 복호화 장치로 전송할 수 있다. 예를 들어, 부호화 장치는 깊이 영상의 깊이 품질(depth quality)과 깊이 영상의 렌더링 품질(rendering quality)간의 비율을 부호화하여 복호화 장치로 전송할 수 있다. 이 경우, 깊이 영상은 복호화 장치에서 깊이 품질 및 렌더링 품질에 기반하여 복호화될 수 있다.

또한, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하지 않고 부호화되었다면, 부호화 장치는 깊이 품질만을 부호화하여 복호화 장치로 전송할 수 있다. 이 경우, 깊이 영상은 복호화 장치에서 깊이 품질에 기반하여 복호화될 수 있다.

도 21은 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 따라서 3차원 영상을 복호화하는 복호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

단계(2110)에서 복호화 장치는 부호화 장치로부터 깊이 영상 부호화된 3차원 영상을 수신한다. 또한, 단계(2110)에서 복호화 장치는 부호화 장치로부터 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 수신한다.

단계(2120)에서 복호화 장치는 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부를 판단한다.

만약 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었다면, 복호화 장치는 단계(2130)에서 렌더링 품질에 기반하여 깊이 영상을 복호화할 수 있다. 예를 들어 복호화 장치는 단계(2130)에서 깊이 품질과 렌더링 품질간의 비율로부터 렌더링 품질의 값을 산출하고, 산출된 렌더링 품질에 기반하여 3차원 영상을 복호화할 수 있다. 일측에 따르면, 깊이 품질의 값이 1이라고 가정하고 렌더링 품질의 값만을 부호화하여 깊이 품질과 렌더링 품질간의 비율이 부호화될 수 있다.

만약 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하지 않고 부호화되었다면, 복호화 장치는 단계(2140)에서 깊이 품질에 기반하여 3차원 영상을 복호화할 수 있다.

도 22는 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화하는 부호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

단계(2210)에서 부호화 장치는 복수의 카메라를 이용하여 촬영된 3차원 영상을 수신한다. 복수의 카메라를 이용하여 촬영된 다시점 영상은 연속되는 스테레오 영상으로 구성된다. 따라서 일반적인 스테레오 영상에 비하여 보다 입체감 있는 영상을 제공할 수 있다.

일반적으로 , 3차원 영상에서 영상의 깊이감은 스테레오 영상에서 카메라 사이의 거리에 따라 달라진다. 즉, 2개의 카메라를 이용하여 3차원 영상을 촬영하는 경우에, 각 카메라간의 거리가 넓어질수록 촬영된 영상이 깊이감이 향상된다.

따라서, 단계(2220)에서 부호화 장치는 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화할 수 있다. 여기서, 단계(2220)에서 부호화되는 카메라 간의 거리에 대한 정보는, 다시점 영상을 촬영한 카메라의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 복수의 카메라들 중에서 선택된 2개의 카메라간의 거리에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일측에 따르면, 카메라간의 거리에 대한 정보는 표 7과 같이 부호화될 수 있다.

도 23은 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보에 기반하여 3차원 영상을 복호화하는 복호화 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.

단계(2310)에서 복호화 장치는 복수의 카메라를 이용하여 촬영된 3차원 영상을 수신한다. 일측에 따르면, 복호화 장치는 3차원 영상을 촬영한 카메라들간의 거리에 대한 정보를 수신할 수 있다.

단계(2320)에서 복호화 장치는 3차원 영상을 촬영한 카메라들간의 거리에 대한 정보에 기반하여 3차원 영상을 복호화한다. 일측에 따르면, 복호화 장치는 3차원 영상을 촬영한 카메라들간의 거리에 따라서 가변적인 입체감을 제공할 수 있다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims

카메라 정보를 수신하는 카메라 정보 수신부;
최대 깊이값과 최소 깊이값으로 표현되는 깊이범위 정보를 수신하는 깊이범위 수신부;
상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 중에서 업데이트된 파라메터를 부호화할 파라메터로 판단하고 업데이트된 파라메터에 관한 정보와 업데이트되지 않은 파라메터에 관한 정보를 포함하는 업데이트 정보를 생성하는 부호화 판단부; 및
상기 업데이트 정보와 상기 부호화할 파라메터를 부호화하는 부호화부를 포함하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제1항에 있어서,
상기 부호화 팔단부에의해 판단된 상기 부호화할 파라메터를 부동소수점 변환하는 부동소수점 변환부를 더 포함하고,
상기 부호화부는,
상기 업데이트 정보와 부동소수점 변환된 파라메터를 부호화하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제1항에 있어서,
상기 부호화 판단부는,
첫번째 프레임을 전송하는 경우, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 모두를 부호화할 파라메터로 판단하고,
상기 부호화부는,
상기 첫번째 프레임을 전송하는 경우, 상기 업데이트 정보 없이 상기 부호화할 파라메터를 부호화하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제1항에 있어서,
상기 부호화 판단부는,
랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 모두를 부호화할 파라메터로 판단하고,
상기 부호화부는,
상기 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 상기 업데이트 정보 없이 상기 부호화할 파라메터를 부호화하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제1항에 있어서,
상기 부호화 판단부는,
상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 각각에 대해서 업데이트 유무를 판단해서 상기 파라메터들 각각에 대해서 부호화 필요 유무를 판단하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제5항에 있어서,
상기 부호화 판단부는,
상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 별로 업데이트 유무를 표시하는 상기 업데이트 정보를 생성하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제1항에 있어서,
상기 부호화 판단부는,
상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들을 기설정된 그룹들로 분할하고, 상기 그룹들에 포함된 파라메터 중에서 적어도 하나에 대해서 업데이트 유무를 판단해서, 적어도 하나의 업데이트된 파라메터를 포함하는 그룹은 포함된 모든 파라메터들을 부호화가 필요하다고 판단하는,
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제7항에 있어서,
상기 부호화 판단부는,
상기 그룹들 별로 업데이트 유무를 표시하는 상기 업데이트 정보를 생성하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제1항에 있어서,
상기 부동소수점 변환부는,
상기 부호화할 파라메터를 부호(sign), 가수(mantissa), 지수(exponent) 및 정확도값(precision)으로 변환하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제1항에 있어서,
초점 깊이 정보를 수신하는 초점 깊이 수신부; 및
상기 초점 깊이 정보의 업데이트 되었으면 부호화가 필요하다고 판단하는 부가 향성 정보 부호화 판단부를 더 포함하고,
상기 부호화부는,
상기 업데이트된 초점 깊이 정보를 부호화하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제10항에 있어서,
상기 부가 향성 정보 부호화 판단부는,
첫번째 프레임을 전송하는 경우, 상기 초점 깊이 정보의 부호화가 필요하다고 판단하고,
상기 부호화부는,
상기 첫번째 프레임을 전송하는 경우, 상기 초점 깊이 정보를 부호화하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제10항에 있어서,
상기 부가 향성 정보 부호화 판단부는,
랜덤액세스(random access) 서비스를 제공하기 위해 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 상기 초점 깊이 정보의 부호화가 필요하다고 판단하고,
상기 부호화부는,
상기 기설정된 간격의 프레임을 전송하는 경우, 상기 초점 깊이 정보를 부호화하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
부호화된 부가정보를 복호화하는 복호화부;
상기 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함된 경우, 복호화된 부가정보가 카메라 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 또는 깊이범위 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 분류하는 부가정보 분류부;
가장 최근 부가정보를 저장하는 저장부; 및
상기 업데이트된 파라메터를 상기 저장부에 저장하고, 상기 저장부에 저장된 상기 가장 최근 부가정보를 이용해서 업데이트되지 않은 파라메터를 확인하는 부가정보 재구성부를 포함하는
3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제13항에 있어서,
업데이트된 파라메터들을 부동소수점 역변환하는 부동소수점 역변환부를 더 포함하고,
상기 부가정보 재구성부는,
상기 부동소수점 역변환된 파라메터를 상기 저장부에 저장하는,
3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제13항에 있어서,
상기 부가정보 분류부는,
상기 업데이트 정보가 포함되지 않은 경우, 상기 복호화부를 통해 복호화된 부가정보를 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들로 분류하고,
상기 부가정보 재구성부는,
분류된 모든 파라메터들을 상기 최근 부가 정보로 상기 저장부에 저장하는,
3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제13항에 있어서,
상기 부가정보 분류부는,
상기 부호화된 부가정보에 초점 깊이 정보가 포함된 경우, 초점 깊이 정보를 분류하고,
상기 부가정보 재구성부는,
상기 초점 깊이 정보를 상기 저장부에 저장하는
3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
카메라 정보와 깊이범위 정보를 수신하는 단계;
상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 중에서 업데이트된 파라메터를 부호화할 파라메터로 판단하는 단계;
업데이트된 파라메터에 관한 정보와 업데이트되지 않은 파라메터에 관한 정보를 포함하는 업데이트 정보를 생성하는 단계; 및
상기 업데이트 정보와 상기 부호화할 파라메터를 부호화하는 단계를 포함하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제17항에 있어서,
상기 부호화할 파라메터로 판단하는 단계는,
상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 각각에 대해서 업데이트 유무를 판단해서 상기 파라메터들 각각에 대해서 부호화 필요 유무를 판단하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제18항에 있어서,
상기 업데이트 정보를 생성하는 단계는,
상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들 별로 업데이트 유무를 표시하는 상기 업데이트 정보를 생성하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제17항에 있어서,
상기 부호화할 파라메터로 판단하는 단계는,
상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들을 기설정된 그룹들로 분할하고, 상기 그룹들에 포함된 파라메터 중에서 적어도 하나에 대해서 업데이트 유무를 판단해서, 적어도 하나의 업데이트된 파라메터를 포함하는 그룹은 포함된 모든 파라메터들을 부호화가 필요하다고 판단하는,
3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제20항에 있어서,
상기 업데이트 정보를 생성하는 단계는,
상기 그룹들 별로 업데이트 유무를 표시하는 상기 업데이트 정보를 생성하는
3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
부호화된 부가정보를 복호화하는 단계;
상기 부호화된 부가정보에 업데이트 정보가 포함된 경우, 복호화된 부가정보가 카메라 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 또는 깊이범위 정보에 포함된 업데이트 파라메터인지 분류하는 단계; 및
상기 업데이트된 파라메터를 저장하고, 저장된 최근 부가정보를 이용해서 업데이트되지 않은 파라메터를 확인하는 단계를 포함하는
3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
제22항에 있어서,
상기 업데이트 정보가 포함되지 않은 경우, 상기 복호화된 부가정보를 상기 카메라 정보에 포함된 파라메터들과 상기 깊이범위 정보에 포함된 파라메터들로 분류하는 단계; 및
분류된 모든 파라메터들을 상기 최근 부가정보로 저장하는 단계를 더 포함하는
3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 수신하는 수신부;
상기 복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여, 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서 부호화할 파라미터를 선택하는 부호화 판단부; 및
상기 부호화할 파라미터를 부호화하는 부호화부
를 포함하는 3차원 영상의 부가 정보 부호화 장치.
제24항에 있어서,
상기 부호화부는 상기 카메라들의 위치 및 방향을 참조하여 상기 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서 일부 파라미터들만이 상기 부호화할 파라미터로 선택되었는지 여부를 나타내는 정보를 부호화하는 3차원 영상의 부가 정보 부호화 장치.
제25항에 있어서,
상기 부호화 판단부는 상기 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서, 상기 카메라들간의 거리에 대한 정보 및 상기 카메라로부터 상기 영상의 피사체까지의 거리에 대한 정보를 상기 부호화할 파라미터로 선택하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제1 시점(view)와 관련된 특정 시간(time)에서의 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화하는 예측 부호화부; 및
상기 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화 하기 위하여 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보를 부호화하는 예측 부호화 플래그 부호화부
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제27항에 있어서,
상기 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보는 상기 예측 부호화부가 상기 제1 시점의 상기 특정 시간 보다 이전 시간에서의 제2 카메라 파라미터를 참조하여 상기 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화하는지 또는 제2 시점의 상기 특정 시간에서의 제3 카메라 파라미터를 참조하여 상기 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화하는지 여부에 대한 정보인 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 카메라 정보들 중에서 일부 파라미터만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 수신하는 카메라 정보 수신부;
상기 일부 파라미터만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 참조하여 부호화된 카메라 정보에 포함된 카메라 파라미터를 복호화하는 복호화부
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제29항에 있어서,
상기 복호화부는 상기 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서, 상기 카메라들간의 거리에 대한 정보 및 상기 카메라로부터 상기 영상의 피사체까지의 거리에 대한 정보를 복호화하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제1 시점(view)와 관련된 특정 시간(time)에서의 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화 하기 위하여 참조된 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보를 수신하는 예측 부호화 플래그 수신부; 및
상기 복호화된 카메라 파라미터의 시점 및 시간에 대한 정보를 참조하여 상기 제1 카메라 파라미터를 복호화하는 예측 복호화부
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제31항에 있어서,
상기 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보는 상기 제1 카메라 파라미터가 상기 제1 시점의 상기 특정 시간 보다 이전 시간에서의 제2 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화 되었는지 또는 상기 제1 카메라 파라미터가 제2 시점의 상기 특정 시간에서의 제3 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화 되었는지 여부에 대한 정보인 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 수신하는 단계;
상기 복수의 카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여, 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서 부호화할 파라미터를 선택하는 단계; 및
상기 부호화할 파라미터를 부호화하는 단계
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제33항에 있어서,
상기 부호화하는 단계는 상기 카메라들의 위치 및 방향을 참조하여 상기 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서 일부 파라미터들만이 상기 부호화할 파라미터로 선택되었는지 여부를 나타내는 정보를 부호화하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제33항에 있어서,
상기 선택하는 단계는 상기 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서, 상기 카메라들간의 거리에 대한 정보 및 상기 카메라로부터 상기 영상의 피사체까지의 거리에 대한 정보를 상기 부호화할 파라미터로 선택하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제1 시점(view)와 관련된 특정 시간(time)에서의 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화하는 단계; 및
상기 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화 하기 위하여 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보를 부호화하는 단계
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제36항에 있어서,
상기 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보는 상기 제1 카메라 파라미터가 상기 제1 시점의 상기 특정 시간 보다 이전 시간에서의 제2 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화되는지 또는 상기 제1 카메라 파라미터가 제2 시점의 상기 특정 시간에서의 제3 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화되는지 여부에 대한 정보인 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
카메라들의 위치 및 방향에 대한 정보를 참조하여 카메라 정보들 중에서 일부 파라미터만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 수신하는 단계;
상기 일부 파라미터만이 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 참조하여 부호화된 카메라 정보에 포함된 카메라 파라미터를 복호화하는 단계
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
제38항에 있어서,
상기 복호화하는 단계는 상기 카메라 정보에 포함된 파라미터들 중에서, 상기 카메라들간의 거리에 대한 정보 및 상기 카메라로부터 상기 영상의 피사체까지의 거리에 대한 정보를 복호화하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
제1 시점(view)와 관련된 특정 시간(time)에서의 제1 카메라 파라미터를 예측 부호화 하기 위하여 참조된 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보를 수신하는 단계; 및
상기 수신된 카메라 파라미터의 시점 및 시간에 대한 정보를 참조하여 상기 제1 카메라 파라미터를 복호화하는 단계
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
제40항에 있어서,
상기 참조되는 카메라 파라미터의 시점(view) 및 시간(time)에 대한 정보는 상기 제1 카메라 파라미터가 상기 제1 시점의 상기 특정 시간 보다 이전 시간에서의 제2 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화 되었는지 또는 상기 제1 카메라 파라미터가 제2 시점의 상기 특정 시간에서의 제3 카메라 파라미터를 참조하여 예측 부호화 되었는지 여부에 대한 정보인 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
3차원 영상의 깊이 영상 부호화를 수행하는 깊이 영상 부호화부;
상기 깊이 영상 부호화에 있어서, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 부호화하는 부가정보 부호화부
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제42항에 있어서,
상기 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에,
상기 부가정보 부호화부는 상기 깊이 영상의 렌더링 품질(rendering quality)을 추가적으로 부호화하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제43항에 있어서,
상기 부가정보 부호화부는 상기 깊이 영상의 깊이 품질에 대한 상기 깊이 영상의 렌더링 품질의 비율을 부호화하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
깊이 영상 부호화된 3차원 영상 및 상기 깊이 영상 부호화에 있어서, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 수신하는 수신부; 및
상기 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 참조하여 상기 3차원 영상을 복호화하는 복호화부
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제45항에 있어서,
상기 복호화부는 상기 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에, 상기 깊이 영상의 렌더링 품질(rendering quality) 에 기반하여 상기 3차원 영상을 복호화하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제46항에 있어서,
상기 복호화부는 상기 깊이 영상의 깊이 품질에 대한 상기 깊이 영상의 렌더링 품질의 비율에 기반하여 상기 3차원 영상을 복호화하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
복수의 카메라를 이용하여 촬영된 3차원 영상을 부호화하는 3차원 영상 부호화부; 및
상기 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화하는 부가정보 부호화부
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
제48항에 있어서,
상기 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보는 상기 복수의 카메라의 개수에 대한 정보와 상기 복수의 카메라들 중에서 선택된 2개의 카메라간의 거리에 대한 정보를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 장치.
복수의 카메라를 이용하여 촬영된 3차원 영상을 수신하는 수신부; 및
상기 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보에 기반하여 상기 3차원 영상을 복호화하는 복호화부
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
제50항에 있어서,
상기 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보는 상기 복수의 카메라의 개수에 대한 정보와 상기 복수의 카메라들 중에서 선택된 2개의 카메라간의 거리에 대한 정보를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 장치.
3차원 영상의 깊이 영상 부호화를 수행하는 단계; 및
상기 깊이 영상 부호화에 있어서, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 부호화하는 단계
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제52항에 있어서,
상기 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에 상기 깊이 영상의 렌더링 품질(rendering quality)간의 비율을 추가적으로 부호화하는 단계
를 더 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제52항에 있어서,
상기 추가적으로 부호화하는 단계는
상기 깊이 영상의 깊이 품질에 대한 상기 깊이 영상의 렌더링 품질의 비율을 부호화하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
깊이 영상 부호화된 3차원 영상 및 상기 깊이 영상 부호화에 있어서, 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 수신하는 단계; 및
상기 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화되었는지 여부에 대한 정보를 참조하여 상기 3차원 영상을 복호화하는 단계
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
제55항에 있어서, 상기 깊이 영상이 렌더링 품질을 이용하여 부호화된 경우에,
상기 복호화 하는 단계는 상기 깊이 영상의 렌더링 품질(rendering quality)에 기반하여 상기 3차원 영상을 복호화하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
제55에 있어서,
상기 복호화하는 단계는 상기 깊이 영상의 깊이 품질에 대한 상기 깊이 영상의 렌더링 품질의 비율에 기반하여 상기 3차원 영상을 복호화하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
복수의 카메라를 이용하여 촬영된 3차원 영상을 부호화하는 단계; 및
상기 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보를 부호화하는 단계
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
제58항에 있어서,
상기 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보는 상기 복수의 카메라의 개수에 대한 정보와 상기 복수의 카메라들 중에서 선택된 2개의 카메라간의 거리에 대한 정보를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 부호화 방법.
복수의 카메라를 이용하여 촬영된 3차원 영상을 수신하는 단계; 및
상기 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보에 기반하여 상기 3차원 영상을 복호화하는 단계
를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.
제60항에 있어서,
상기 복수의 카메라간의 거리에 대한 정보는 상기 복수의 카메라의 개수에 대한 정보와 상기 복수의 카메라들 중에서 선택된 2개의 카메라간의 거리에 대한 정보를 포함하는 3차원 영상의 부가정보 복호화 방법.