KR20130067474A - Hole filling method and apparatus - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A hole filling method and an apparatus thereof are provided to fill a hole of an image generated in an image warping process through a depth image based rendering with high quality, by using a sparsity-based in-painting process adaptively through a depth map. CONSTITUTION: A hole filling apparatus generates a depth map, by predicting the depth of a three dimensional image(120). The apparatus calculates the sparsity of an edge pixel of a hole area by using the degree of depth of the hole area on the basis of the depth map, and determines the priority of a hole filling sequence on the basis of the sparsity(150). The apparatus fills the hole area of the three dimensional image according to the priority sequence(160). [Reference numerals] (110) 3D image warping; (120) Generate a depth map through depth prediction of a hole area from the generated image; (140) Hole region completely filled?; (150) Calculate the sparsity of an edge pixel of a hole area by using the degree of depth of the hole area on the basis of the depth map and determine the priority of a hole filling sequence on the basis of the sparsity; (160) Apply inpainting in the selected patch considering texture of which the depth is less than Xhole_depth?; (170) All holes of which the depth is Xhole_depth filled?; (180) Hole filling completed; (AA) Start; (BB,DD) Yes; (CC,EE) No

Description

홀 채우기 방법 및 장치{HOLE FILLING METHOD AND APPARATUS}Hole Filling Method and Apparatus {HOLE FILLING METHOD AND APPARATUS}

본 발명은 홀 채우기 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 컬러 영상과 깊이 맵을 통해 스테레오스코픽 3차원 영상을 생성하는 과정에서 생성된 영상의 홀을 고품질로 채우기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a hole filling method and apparatus, and more particularly, to a method and apparatus for filling high-quality holes of an image generated in the process of generating a stereoscopic 3D image through a color image and a depth map.

스테레오스코픽 3차원 영상을 생성하기 위한 방법중 하나는, 한쌍의 컬러 영상과 깊이맵을 얻은 후 깊이 영상기반 렌더링을 통하여 3차원 영상을 생성하는 컴퓨터 비전 기반 방법이다. 이 방법은 영상의 수직 시차에 제약을 받지 않으며, 또한 현재 화면을 분석하여 가상 시점을 생성하기 때문에 카메라 노출과 빛의 변화에 따른 컬러의 왜곡문제 또한 발생하지 않는다. 이와 같이, 깊이맵 기반의 깊이 영상기반 렌더링을 통해 3차원 영상을 생성할 경우 정확하고 높은 화질의 3차원 스테레오스코픽 영상을 얻을 수 있지만, 생성된 영상의 일부분에 시차에 따른 정보가 비어있는 문제가 발생한다. 이와 같이 비어있는 부분을 홀이라 하며, 깊이 영상기반 렌더링 기법을 통해 생성된 3차원 영상의 화질 저하에 주요 원인이 된다.One of the methods for generating a stereoscopic 3D image is a computer vision based method of generating a 3D image through depth image based rendering after obtaining a pair of color images and a depth map. This method is not limited by the vertical parallax of the image, and also generates the virtual viewpoint by analyzing the current screen, so there is no problem of color distortion due to camera exposure and light change. As such, when a 3D image is generated through a depth map based depth image based rendering, an accurate and high quality 3D stereoscopic image may be obtained, but a part of the generated image may have empty information due to parallax. Occurs. Such empty portions are called holes, which are a major cause of deterioration of image quality of 3D images generated through the depth image based rendering technique.

상기의 문제점을 해결하기 위해 비어있는 홀 영역을 채우는 방법들이 다양하게 제안되었다.In order to solve the above problem, various methods for filling the empty hole area have been proposed.

Layered depth-images (LDIs) 방법은 원래의 컬러 영상과 깊이맵에 추가적으로 배경의 컬러 및 깊이 정보를 포함하여 홀이 생기는 문제를 해결하는 방법으로, 고품질의 홀 영역 복원이 가능하지만 LDI용 콘텐츠 제작의 어려움 및 추가 정보로 인한 데이터 증가라는 한계를 갖는다(비특허문헌 1).Layered depth-images (LDIs) solves the problem of holes, including background color and depth information in addition to the original color image and depth map. There is a limit of data increase due to difficulty and additional information (Non-Patent Document 1).

깊이맵의 평활화(smoothing) 전처리를 통해 홀을 채우는 연구 또한 최근까지 진행되고 있는데, 이러한 기법들은 전처리를 통해 깊이맵의 불연속성(discontinuity)을 완화하여 생성된 영상의 홀 영역을 축소시킴으로 인해 홀 채우기를 보다 편리하게 한다. 하지만 깊이맵의 평활화로 인해 생성된 영상에 기하학적 왜곡 현상이 발생하는 치명적인 문제점을 갖는다(비특허문헌 2 및 3). Research into filling holes through smoothing preprocessing of depth maps has also been conducted until recently, and these techniques reduce hole discontinuities in depth maps through preprocessing, thereby reducing hole filling in the generated image. Make it more convenient. However, there is a fatal problem that geometric distortion occurs in the generated image due to the smoothing of the depth map (Non-Patent Documents 2 and 3).

깊이맵을 수정하지 않고 깊이 영상기반 렌더링 시 발생하는 홀을 채우는 방식으로 홀 주변 화소를 이용한 동일 화소 채우기 방법(constant color filling)이나 수평 보간법(horizontal interpolation), 깊이 정보를 이용한 수평 외삽법(horizontal extrapolation), 홀 주변의 화소 값의 평활화를 통한 라플라시안 채우기(laplacian filling), 그리고 영상의 다운샘플링과 업샘플링 반복을 통한 홀 채우기 방법 등이 있다(비특허문헌 4,5 및 6). 하지만 이러한 홀 채우기 기법은 홀 주변 및 화면 내 화소 정보 활용의 한계 때문에 발생하는 홀 영역의 텍스쳐 왜곡으로 인해 고품질의 홀 채우기 결과를 기대하기 어려우며, 홀 주변의 전경과 배경 텍스쳐가 혼합되는 문제 또한 발생한다.
Fills holes that occur in depth image-based rendering without modifying the depth map.Constant color filling using horizontal pixels, horizontal interpolation, or horizontal extrapolation using depth information. ), A laplacian filling by smoothing pixel values around the hole, and a hole filling method by repeating downsampling and upsampling of an image (Non-Patent Documents 4, 5, and 6). However, this hole fill technique is difficult to expect high-quality hole fill results due to texture distortion in the hole area caused by the limitation of the utilization of pixel information in the periphery and the screen, and also causes a problem of mixing the foreground and background textures around the hole. .

J. Shade, S. Gortler, L. He, and R. Szeliski, "Layered Depth Images", in Proc. of ACM SIGGRAPH '98, pp. 231-242, (Orlando, FL, USA), July 1998. J. Shade, S. Gortler, L. He, and R. Szeliski, "Layered Depth Images", in Proc. of ACM SIGGRAPH '98, pp. 231-242, (Orlando, FL, USA), July 1998. S. Lee, and Y. Ho, "Discontinuity-adaptive Depth Map Filtering for 3D View Generation", Proceedings of the 2nd International Conference on Immersive Telecommunications , 2009. S. Lee, and Y. Ho, "Discontinuity-adaptive Depth Map Filtering for 3D View Generation", Proceedings of the 2nd International Conference on Immersive Telecommunications, 2009. 이재호, 김창익, “깊이맵의 전처리와 깊이 정보의 기하학적 분석을 통한 최적의 스테레오스코픽 영상 자동 생성 기법”, 방송공학회 논문지 2009년, Vol. 14, No 2, pp. 164-177, 2009. Jae-Ho Lee, Chang-Ik Kim, “Optimum Automatic Stereoscopic Image Generation Method through Preprocessing of Depth Map and Geometric Analysis of Depth Information,” Journal of Broadcast Engineering, 2009, Vol. 14, No 2, pp. 164-177, 2009. K. Jung, Y. Park, and J. Kim, "2D/3D Mixed Service in T-DMB System Using Depth Image Based Rendering", Proceedings of the Conference on 2008 ICACT. K. Jung, Y. Park, and J. Kim, "2D / 3D Mixed Service in T-DMB System Using Depth Image Based Rendering", Proceedings of the Conference on 2008 ICACT. C. Vazquez, W. J. Tam and F. Speranza, "Stereoscopic Imaging: Filling Disoccluded Areas in Depth Image-Based Rendering", Proceedings of the SPIE, Vol. 6392, pp. 63920D, 2006. C. Vazquez, W. J. Tam and F. Speranza, "Stereoscopic Imaging: Filling Disoccluded Areas in Depth Image-Based Rendering", Proceedings of the SPIE, Vol. 6392, pp. 63920D, 2006. M. Solh and G. AlRegib, "Hierarchical Hole-Filling(HHF): Depth Image Based Rendering without Depth Map Filtering for 3D-TV", Proceedings of the Conference on 2010 Multimedia Signal Processing (MMSP), 2010. M. Solh and G. AlRegib, "Hierarchical Hole-Filling (HHF): Depth Image Based Rendering without Depth Map Filtering for 3D-TV", Proceedings of the Conference on 2010 Multimedia Signal Processing (MMSP), 2010.

상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 한쌍의 컬러 영상과 깊이맵을 통해 스테레오스코픽 3차원 영상을 생성하는 과정에서, 깊이 영상기반 렌더링을 통한 영상 와핑 시 생성된 영상의 홀을 고품질로 채우기 위하여, 희소성 기반의 인페인팅을 깊이맵을 통해 적응적으로 이용하여 홀을 채우는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.An object of the present invention for solving the above problems is to fill a high-quality hole in the image generated during image warping through depth image-based rendering in the process of generating a stereoscopic three-dimensional image through a pair of color image and depth map To this end, it is to provide a method and apparatus for filling a hole by adaptively using sparsity-based inpainting through a depth map.

본 발명의 다른 목적은 홀 주변의 배경 텍스쳐 정보만을 이용함으로써 전경과 배경이 혼합되어 채워지는 문제점을 방지하며, 홀 영역의 에지가 있는 영역을 우선으로 처리함으로써 채워진 홀에도 에지정보가 살아있는 고품질의 홀 채우기가 가능한 홀 채우기 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
Another object of the present invention is to prevent the problem that the foreground and the background is mixed by using only the background texture information around the hole, and the high-quality hole in which the edge information remains in the filled hole by first processing the area with the edge of the hole area It is to provide a hole filling method and apparatus that can be filled.

상기한 목적을 달성하기 위한 홀 채우기 방법은 스테레오스코픽 3차원 영상의 홀 영역을 채우는 방법에 있어서, 상기 3차원 영상의 깊이도를 예측하여 깊이 맵을 생성하는 깊이 맵 생성 단계; 상기 깊이 맵을 기반으로 상기 홀 영역의 깊이도를 이용하여 상기 홀 영역의 가장자리 화소의 희소성을 계산하고 상기 희소성을 기반으로 홀 채우기를 실행할 우선 순위를 결정하는 우선 순위 결정 단계; 및 상기 우선 순위에 따라 상기 3차원 영상의 홀 영역에 대해 홀 채우기를 실시하는 홀 채우기 단계를 포함할 수 있다.A hole filling method for achieving the above object includes a method of filling a hole area of a stereoscopic 3D image, the method comprising: generating a depth map by predicting a depth degree of the 3D image; A priority determining step of calculating a sparsity of edge pixels of the hole area based on the depth map and determining a priority to execute hole filling based on the scarcity; And a hole filling step of performing hole filling on the hole area of the 3D image according to the priority.

상기 깊이 맵 생성 단계는 상기 3차원 영상이 3차원 영상 와핑을 통해 생성된 영상인 경우, 원본 컬러 화소의 수평 이동 맵핑과 원본 깊이맵 정보의 수평 이동 맵핑을 적용하여 상기 3차원 영상의 깊이맵을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In the depth map generation step, when the 3D image is an image generated through 3D image warping, the depth map of the 3D image may be obtained by applying a horizontal shift mapping of original color pixels and a horizontal shift mapping of original depth map information. It may comprise the step of generating.

상기 깊이 맵 생성 단계는 상기 홀 영역의 좌측과 우측의 깊이도를 비교한 후, 낮은 깊이도를 상기 홀 영역의 깊이도로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of generating the depth map may include comparing depths of the left side and the right side of the hole area, and then determining a low depth degree of the hole area.

상기 우선 순위 결정 단계는 상기 홀 영역의 깊이도를 기반으로 상기 깊이도가 낮은 영역이 높은 우선 순위를 갖도록 깊이 우선 순위를 결정하는 깊이 우선 순위 결정 단계; 상기 깊이 우선 순위를 기반으로 같은 깊이도의 홀 영역의 희소성을 계산하는 희소성 계산 단계; 및 상기 깊이 우선 순위와 상기 계산된 희소성을 기반으로 최종 우선 순위를 결정하는 최종 우선 순위 결정 단계를 포함할 수 있다.The priority determining step may include: a depth priority determining step of determining a depth priority based on a depth degree of the hole area so that an area having a low depth level has a high priority; A sparsity calculation step of calculating sparsity of hole areas of the same depth degree based on the depth priority; And determining a final priority based on the depth priority and the calculated scarcity.

상기 희소성 계산 단계는 상기 홀 영역의 가장자리의 임의의 화소 p점을 중심으로 하는 제 1 패치를 정의하는 제 1 단계; 상기 p점을 중심으로 하는 윈도우 영역 내에 임의의 화소 pj점을 중심으로 화소 정보가 존재하는 제 2 패치를 정의하는 제 2 단계; 상기 제 1 패치와 상기 윈도우 영역 중 화소 정보가 존재하는 영역 내의 모든 상기 pj점에 대해 상기 제 1 패치와 상기 제 2 패치의 유사도를 계산하는 제 3 단계; 상기 유사도를 기반으로 상기 p점의 희소성을 계산하는 제 4 단계; 및 상기 p점의 희소성 계산 과정을 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대해 반복적용하여 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 계산하는 제 5 단계를 포함할 수 있다.The sparsity calculation step may include a first step of defining a first patch centered at an arbitrary pixel p point of an edge of the hole area; A second step of defining a second patch in which pixel information exists about an arbitrary pixel p j in a window area centered on the p point; Calculating a similarity degree between the first patch and the second patch with respect to all the p j points in the region where the pixel information exists in the first patch and the window region; A fourth step of calculating the sparsity of the p point based on the similarity; And a fifth step of calculating sparsity for all pixels of the edge of the hole region by repeatedly applying the sparsity calculation process of the p point to all the pixels of the edge of the hole region.

상기 최종 우선 순위 결정 단계는 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 기반으로 상기 홀의 가장자리의 모든 화소들의 패치 우선도를 산출하는 단계; 및 상기 패치 우선도를 기반으로 상기 최종 우선 순위를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The final prioritizing step may include calculating patch priorities of all pixels on the edge of the hole based on the scarcity of all the pixels on the edge of the hole area; And determining the final priority based on the patch priority.

상기 제 3 단계는

Figure pat00001
(여기서, ψp는 p점을 중심으로 하는 패치, ψpj는 상기 윈도우 영역 내의 pj점을 중심으로 하는 패치,
Figure pat00002
는 ψ에서의 화소 정보가 존재하는 영역 중 깊이도가 특정 깊이도보다 낮은 영역만을 추출하는 매트릭스, d(A,B)는 A와 B 사이의 평균 제곱 오차, Z(p)는 정규화 상수를 나타내고, σ는 상수로서 0.5의 값을 갖음)에 의해 상기 유사도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.In the third step,
Figure pat00001
(Wherein ψ p is a patch centering on p point, ψ pj is a patch centering on p j point in the window region,
Figure pat00002
Is a matrix for extracting only the regions where the pixel information in ψ is lower than a specific depth diagram, d (A, B) is the mean square error between A and B, and Z (p) is a normalization constant. , sigma has a value of 0.5 as a constant).

상기 제 4 단계는

Figure pat00003
(여기서,
Figure pat00004
는 A의 화소 수를 의미함)에 의해 상기 P점의 희소성을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.The fourth step is
Figure pat00003
(here,
Figure pat00004
May mean the number of pixels of A).

상기 홀 채우기 단계는 상기 우선 순위를 기반으로 낮은 깊이도의 홀 영역부터 홀 채우기를 실행하되, 같은 깊이도의 홀 영역이 모두 채우고 나서, 다음 깊이도의 홀 영역을 채우는 단계를 포함할 수 있다.The filling of the hole may include filling holes from a lower depth hole based on the priority, but filling all the hole areas having the same depth, and then filling the hole area of the next depth.

상기 홀 채우기 단계는 상기 패치 우선도가 가장 높은 패치를 선택하여 상기 선택된 패치를 기반으로 패치 후보-패치 후보는 상기 선택된 패치와 가장 유사한 N개의 패치를 의미함-들의 선형 결합을 통해 근사 패치를 구하는 단계; 및 상기 근사 패치를 기반으로 상기 선택된 패치의 모르는 영역을 상기 근사 패치를 이용하여 채우는 단계를 포함할 수 있다.The hole filling step selects a patch having the highest patch priority and obtains an approximate patch through a linear combination of patch candidates, wherein patch candidates represent N patches most similar to the selected patches, based on the selected patch. step; And filling the unknown region of the selected patch based on the approximate patch using the approximate patch.

상기 근사 패치는

Figure pat00005
(여기서,
Figure pat00006
는 근사 패치, α는 각 패치 후보의 가중치 값을 의미함)를 통해 구할 수 있다.The approximate patch
Figure pat00005
(here,
Figure pat00006
Is an approximate patch, and α denotes a weight value of each patch candidate.

상기한 목적을 달성하기 위한 홀 채우기 장치는 스테레오스코픽 3차원 영상의 홀 영역을 채우는 장치에 있어서, 상기 3차원 영상의 깊이도를 예측하여 깊이 맵을 생성하는 깊이 맵 생성부; 상기 깊이 맵을 기반으로 상기 홀 영역의 깊이도를 이용하여 상기 홀 영역의 가장자리 화소의 희소성을 계산하고 상기 희소성을 기반으로 홀 채우기를 실행할 우선 순위를 결정하는 우선 순위 결정부; 및 상기 우선 순위에 따라 상기 3차원 영상의 홀 영역에 대해 홀 채우기를 실시하는 홀 채우기부를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, a hole filling apparatus includes: a depth map generator configured to fill a hole area of a stereoscopic 3D image to generate a depth map by predicting a depth degree of the 3D image; A priority determining unit configured to calculate a sparsity of edge pixels of the hole area based on the depth map and determine a priority to execute hole filling based on the scarcity; And a hole filling unit for performing hole filling on the hole area of the 3D image according to the priority.

상기 깊이 맵 생성부는 상기 3차원 영상이 3차원 영상 와핑을 통해 생성된 영상인 경우, 원본 컬러 화소의 수평 이동 맵핑과 원본 깊이맵 정보의 수평 이동 맵핑을 적용하여 상기 3차원 영상의 깊이맵을 생성할 수 있다.When the 3D image is an image generated through 3D image warping, the depth map generator generates a depth map of the 3D image by applying a horizontal shift mapping of original color pixels and a horizontal shift mapping of original depth map information. can do.

상기 깊이 맵 생성부는 상기 홀 영역의 좌측과 우측의 깊이도를 비교한 후, 낮은 깊이도를 상기 홀 영역의 깊이도로 결정할 수 있다.The depth map generator may compare the depths of the left side and the right side of the hole area, and then determine a low depth degree as the depth degree of the hole area.

상기 우선 순위 결정부는 상기 홀 영역의 깊이도를 기반으로 상기 깊이도가 낮은 영역이 높은 우선 순위를 갖도록 깊이 우선 순위를 결정하는 깊이 우선 순위 결정부; 상기 깊이 우선 순위를 기반으로 같은 깊이도의 홀 영역의 희소성을 계산하는 희소성 계산부; 및 상기 깊이 우선 순위와 상기 계산된 희소성을 기반으로 최종 우선 순위를 결정하는 최종 우선 순위 결정부를 포함할 수 있다.The priority determiner may include a depth priority determiner configured to determine a depth priority based on a depth degree of the hole area so that an area having a low depth degree has a high priority; A sparsity calculator for calculating sparsity of the hole areas of the same depth degree based on the depth priority; And a final priority determiner configured to determine a final priority based on the depth priority and the calculated scarcity.

상기 희소성 계산부는 상기 홀 영역의 가장자리의 임의의 화소 p점을 중심으로 하는 제 1 패치를 정의하는 제 1 패치 정의부; 상기 P점을 중심으로 하는 윈도우 영역 내에 임의의 화소 pj점을 중심으로 화소 정보가 존재하는 제 2 패치를 정의하는 제 2 패치 정의부; 상기 제 1 패치와 상기 윈도우 영역 중 화소 정보가 존재하는 영역 내의 모든 상기 pj점에 대해 상기 제 1 패치와 상기 제 2 패치의 유사도를 계산하는 유사도 계산부; 상기 유사도를 기반으로 상기 p점의 희소성을 계산하는 p점 희소성 계산부; 및 상기 p점의 희소성 계산 과정을 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대해 반복적용하여 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 계산하는 전체 화소 희소성 계산부를 포함할 수 있다.The sparseness calculator may include: a first patch definition unit defining a first patch centered on an arbitrary pixel p point of an edge of the hole area; A second patch definition unit defining a second patch having pixel information centered on an arbitrary pixel p j point in a window area centered on the point P; A similarity calculator configured to calculate a similarity degree between the first patch and the second patch with respect to all of the p j points in the region where the pixel information exists among the first patch and the window area; A p point sparseness calculator for calculating the sparsity of the p point based on the similarity; And a total pixel sparsity calculation unit for calculating the sparsity of all the pixels at the edge of the hole region by repeatedly applying the spacing of the p point to all the pixels at the edge of the hole region.

상기 최종 우선 순위 결정부는 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 기반으로 상기 홀의 가장자리의 모든 화소들의 패치 우선도를 산출하는 패치 우선도 산출부; 및 상기 패치 우선도를 기반으로 상기 최종 우선 순위를 결정하는 순위 결정부를 포함할 수 있다.The final priority determiner may include a patch priority calculator configured to calculate patch priorities of all pixels on the edge of the hole based on the scarcity of all the pixels on the edge of the hole area; And a ranking determiner configured to determine the final priority based on the patch priority.

상기 유사도 계산부는

Figure pat00007
(여기서, ψp는 p점을 중심으로 하는 패치, ψpj는 제 1 영역 내의 pj점을 중심으로 하는 패치,
Figure pat00008
는 ψ에서의 화소 정보가 존재하는 영역 중 깊이도가 특정 깊이도보다 낮은 영역만을 추출하는 매트릭스, d(A,B)는 A와 B 사이의 평균 제곱 오차, Z(p)는 정규화 상수를 나타내고, σ는 상수로서 0.5의 값을 갖음)에 의해 상기 유사도를 계산할 수 있다.The similarity calculation unit
Figure pat00007
(Wherein ψ p is a patch centering on p point, ψ pj is a patch centering on p j point in the first region,
Figure pat00008
Is a matrix for extracting only the regions where the pixel information in ψ is lower than a specific depth diagram, d (A, B) is the mean square error between A and B, and Z (p) is a normalization constant. , sigma has a value of 0.5 as a constant).

상기 p점 희소성 계산부는

Figure pat00009
(여기서,
Figure pat00010
는 A의 화소 수를 의미함)에 의해 상기 p점의 희소성을 계산할 수 있다.The p point sparsity calculation unit
Figure pat00009
(here,
Figure pat00010
Denotes the number of pixels of A).

상기 홀 채우기부는 상기 우선 순위를 기반으로 낮은 깊이도의 홀 영역부터 홀 채우기를 실행하되, 같은 깊이도의 홀 영역이 모두 채우고 나서, 다음 깊이도의 홀 영역을 채울 수 있다.The hole filling unit may fill a hole from a hole area having a low depth level based on the priority, but may fill the hole area having a next depth level after all hole areas having the same depth degree are filled.

상기 홀 채우기부는 상기 패치 우선도가 가장 높은 점을 선택하여 상기 선택된 패치를 기반으로 패치 후보-패치 후보는 상기 선택된 패치 ψp와 가장 유사한 N개의 패치를 의미함-들의 선형 결합을 통해 근사 패치를 구하는 근사 패치 산출부; 및 상기 근사 패치를 기반으로 상기 선택된 패치의 모르는 영역을 상기 근사 패치를 이용하여 채우는 채우기부를 포함할 수 있다.Do patch candidate are meant the N patch most similar to the selected patch ψ p - - the hole filling unit wherein the patch priority is the selected high point to patch the selected patch based on the candidate of the approximate patch through a linear combination of An approximate patch calculator; And a fill portion filling the unknown region of the selected patch based on the approximate patch using the approximate patch.

상기 근사 패치는

Figure pat00011
(여기서,
Figure pat00012
는 근사패치, α는 각 패치 후보의 가중치 값을 의미함)를 통해 구할 수 있다.
The approximate patch
Figure pat00011
(here,
Figure pat00012
Is an approximate patch, and α denotes a weight value of each patch candidate).

본 발명의 홀 채우기 방법 및 장치에 따르면, 희소성 기반 인페인팅을 이용한 홀 채우기 기법에 포함되는 홀 채우기를 위해 생성된 영상의 홀 영역 깊이도를 예측하는 방법과, 예측된 홀 영역의 깊이도를 이용하여 홀 주변 화소의 희소성을 계산하고, 계산된 희소성에 기반 한 우선순위에 따라 배경만을 이용하는 인페인팅 알고리즘을 통해 깊이 영상기반 렌더링에서 3차원 영상 와핑 시 생성된 영상의 홀을 고품질로 채우는 효과가 있다.According to the hole filling method and apparatus of the present invention, a method for estimating the hole area depth of an image generated for the hole filling included in the hole filling technique using the sparsity-based inpainting, and using the predicted depth of the hole area By calculating the sparsity of the pixels around the hole and using the background based on the priority based on the calculated sparsity, it is possible to fill the holes of the image generated during 3D image warping with high quality in depth image-based rendering. .

또한, 본 발명의 홀 채우기 방법 및 장치에 따르면, 홀 주변의 배경 텍스쳐 정보만을 이용함으로써 전경과 배경이 혼합되는 기존의 인페인팅 방식의 한계를 극복하고, 또한 홀 영역의 윤곽선이 있는 영역을 우선적으로 처리함으로써 채워진 홀에서도 에지 정보가 자연스러운 효과가 있다.
In addition, according to the hole filling method and apparatus of the present invention, by overcoming the limitation of the existing inpainting method in which the foreground and the background are mixed by using only the background texture information around the hole, the area with the outline of the hole area is preferentially The edge information has a natural effect even in the filled holes by processing.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 전체적인 흐름도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법을 개략적으로 나타낸 흐르도,
도 3은 본 발명의 홀 채우기 방법의 깊이 맵 생성 단계를 통해 영상의 깊이 맵을 예측하는 방법을 설명하기 위한 개념도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 우선 순위 결정 단계를 구체적으로 나타낸 상세흐름도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 희소성 계산 단계를 구체적으로 나타낸 상세흐름도,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 희소성 계산 단계에서의 희소성 기반 인페인팅 알고리즘을 설명하기 위한 개념도,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 최종 우선 순위 결정 단계를 구체적으로 나타낸 상세흐름도,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 홀 채우기 단계를 구체적으로 나타낸 상세흐름도,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 단계에서의 패치 인페인팅 알고리즘을 설명하기 위한 개념도,
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치를 개략적으로 나타낸 블록도,
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치의 우선 순위 결정부를 구체적으로 나타낸 상세블록도,
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치의 희소성 계산부를 구체적으로 나타낸 상세블록도,
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치의 최종 우선 순위 결정부를 구체적으로 나타낸 상세블록도,
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치의 홀 채우기부를 구체적으로 나타낸 상세블록도이다.
1 is an overall flowchart of a hole filling method according to an embodiment of the present invention;
2 is a flow diagram schematically showing a hole filling method according to an embodiment of the present invention,
3 is a conceptual diagram illustrating a method of predicting a depth map of an image through a depth map generation step of the hole filling method of the present invention;
4 is a detailed flowchart illustrating the prioritization step of the hole filling method according to an embodiment of the present invention;
5 is a detailed flow chart showing in detail the scarcity calculation step of the hole filling method according to an embodiment of the present invention,
FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating a sparsity based inpainting algorithm in a sparsity calculation step according to an embodiment of the present invention; FIG.
7 is a detailed flowchart illustrating the final prioritization step of the hole filling method according to an embodiment of the present invention;
8 is a detailed flowchart showing the hole filling step of the hole filling method according to an embodiment of the present invention;
9 is a conceptual diagram illustrating a patch inpainting algorithm in the hole filling step according to an embodiment of the present invention;
10 is a block diagram schematically showing a hole filling device according to an embodiment of the present invention;
11 is a detailed block diagram specifically showing a priority determining unit of a hole filling apparatus according to an embodiment of the present invention;
12 is a detailed block diagram showing in detail the scarcity calculation unit of the hole filling apparatus according to the embodiment of the present invention;
FIG. 13 is a detailed block diagram specifically illustrating a final priority determining unit of a hole filling apparatus according to an embodiment of the present invention; FIG.
14 is a detailed block diagram illustrating in detail a hole filling unit of the hole filling apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it may be directly connected to or connected to that other component, but it may be understood that other components may be present in between. Should be. On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting of the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are to be interpreted in an ideal or overly formal sense unless explicitly defined in the present application Do not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In order to facilitate the understanding of the present invention, the same reference numerals are used for the same constituent elements in the drawings and redundant explanations for the same constituent elements are omitted.

홀 채우기 방법How to fill the hole

본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법은 홀 채우기 시, 위에서 상술한 문제점인 '홀 주변 및 화면 내 화소 정보 활용의 한계 때문에 발생하는 홀 영역의 텍스쳐 왜곡'과 '홀 채우기 시의 전경과 배경 텍스쳐 혼합 문제'를 해결할 수 있다. 이를 위해 배경 텍스쳐만을 고려하여 희소성 기반 인페인팅 기법을 홀 채우기에 적용하는 방법을 제시함으로써, 홀 주변 및 화면 내 화소 정보를 보다 효율적으로 활용하여 홀 채우기를 가능하게 하는 동시에, 전경 텍스쳐와 배경 텍스쳐를 분리하여 배경 텍스쳐 정보만을 활용할 수 있게 함으로써 고품질의 홀 채우기를 제공할 수 있는 것이다.In the hole filling method according to an embodiment of the present invention, when filling a hole, the above-described problems, `` texture distortion of the hole area caused by the limitation of utilization of pixel information in the periphery of the hole and the screen, '' and `` the foreground and the background of the hole filling. '' Texture mixing problem. To this end, we propose a method of applying a sparsity-based inpainting technique to the hole filling, considering only the background texture, to make the hole filling more efficient by utilizing the pixel information around the hole and the inside of the screen, and the foreground texture and the background texture. By separating and using only background texture information, it is possible to provide high-quality hole fills.

본 발명에 따른 홀 채우기 방법은 배경 텍스쳐만을 고려하여 희소성 기반 인페인팅 기법을 홀 채우기에 적용한다. 희소성 기반의 영상 인페인팅은 주변 화소 또는 화면 내 텍스쳐 유사성을 이용함으로써 영상 내 물체의 윤곽선이나 그 구조가 보존될 수 있는 고품질의 인페인팅을 가능하게 한다. 또한 배경 텍스쳐만을 고려하는 인페인팅을 위해, 생성된 영상에서 홀 영역의 깊이도를 예측한 후, 이와 동일하거나 낮은 깊이도를 갖는 배경 텍스쳐만을 참조하여 홀 영역을 인페인팅한다.The hole filling method according to the present invention applies a sparsity-based inpainting technique to the hole filling considering only the background texture. Sparity-based image inpainting allows for high-quality inpainting, whereby the contours or structures of objects in the image can be preserved by utilizing the similarity of surrounding pixels or textures in the screen. In addition, for inpainting considering only the background texture, the depth of the hole region is predicted in the generated image, and then the hole region is inpainted with reference to only the background texture having the same or lower depth.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 전체적인 흐름도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법은 3D 영상 와핑 단계(110), 생성된 영상에서 홀 영역의 깊이도 예측을 통한 깊이맵 생성 단계(120), 제 1 홀 깊이도 설정 단계(130), 홀 영역이 채워졌는지 판단하는 단계(140), 홀 영역의 깊이도가 제 1 깊이인 패치들의 희소성(sparsity) 계산을 통한 인페인팅 우선 패치 선택 단계(150), 홀 영역의 깊이도가 제 1 홀 깊이도 이하인 텍스쳐만을 고려하여 선택된 패치에 인페인팅을 적용하는 단계(160), 깊이도가 제 1 깊이도인 홀이 모두 채워졌는지 판단하는 단계(170) 및 홀 채우기 완료 단계(180)를 포함할 수 있다.1 is a general flow diagram of a hole filling method according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the hole filling method according to an exemplary embodiment of the present invention includes a 3D image warping step 110, a depth map generation step 120 by predicting a depth of a hole area in a generated image, and a first step. Hole depth setting step 130, determining whether the hole area is filled 140, inpainting priority patch selection step 150 by calculating sparsity of patches having a depth of hole area first depth, Applying inpainting to the selected patch in consideration of only a texture whose depth of the hole area is less than or equal to the first hole depth (160), determining whether all of the holes having the first depth of depth are filled (170) and the holes The filling completion step 180 may be included.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법은 [1]과 [2]의 두 단계로 나눌 수 있다. 우선, [1] 단계에서는, 3차원 영상 와핑(110)으로 생성된 영상에서 배경 텍스쳐만을 고려하여 홀을 채우기 위해서는 생성된 영상의 깊이맵이 필요하기 때문에, 생성된 영상의 깊이맵을 예측하여 생성한다(120). [2] 단계에서는, 먼저 제 1 깊이도(X hole_depth , 초기값 0)를 설정한다(130). 그리고는 홀 영역이 모두 채워졌는지 판단한다(140). 이때, 모든 홀 영역이 채워졌다면 홀 채우기를 완료할 수 있다(180). 홀 영역이 채워져 있지 않은 경우, 낮은 깊이도(상기 제 1 깊이도 이하)를 갖는 홀 영역의 패치(patch)만을 고려하여 희소성 계산을 통한 우선 패치를 결정한 후(150), 깊이도가 X hole _ depth 이하인 배경 텍스쳐만을 고려하여 인페인팅을 적용하여 홀 채우기를 실시한다(160). 같은 깊이도의 홀이 모두 채워지면, X hole _ depth 를 증가시켜 다음 깊이도의 홀 영역을 희소성 기반 인페인팅을 통해 채우게 된다. 상기한 과정의 반복을 통해 홀 영역이 모두 채워지면 상기 반복 과정을 완료한다(180).Referring to Figure 1, the hole filling method according to an embodiment of the present invention can be divided into two steps [1] and [2]. First, in step [1], since the depth map of the generated image is required to fill the hole in consideration of only the background texture in the image generated by the 3D image warping 110, the depth map of the generated image is predicted and generated. (120). In operation [2], first, a first depth degree X hole_depth (initial value 0) is set (130). Then, it is determined whether all of the hole areas are filled (140). At this time, if all hole areas are filled, the hole filling may be completed (180). If the hole area is not filled, low depth is also a priority after determining the patch 150, the depth through the calculation scarcity considering only patch (patch) of the hole region having a (the first depth degrees) the X hole _ Hole filling is performed by applying inpainting considering only a background texture having a depth or less (160). When all holes of the same depth are filled, the X hole _ depth is increased to fill the hole area of the next depth with sparsity-based inpainting. If all of the hole regions are filled by repeating the above process, the repeating process is completed (180).

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법은 차원 영상의 깊이도를 예측하여 깊이 맵을 생성 단계(210), 깊이 맵을 기반으로 홀 영역의 깊이도를 이용하여 홀 영역의 가장자리 화소의 희소성을 계산하고 희소성을 기반으로 홀 채우기를 실행할 우선 순위를 결정하는 단계(220) 및 우선 순위에 따라 상기 차원 영상의 홀 영역에 대해 홀 채우기를 실시하는 단계(230)를 포함할 수 있다.2 is a flowchart schematically illustrating a hole filling method according to an exemplary embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, in the hole filling method according to an embodiment of the present invention, a depth map is generated by predicting a depth degree of a dimensional image (210) by using a depth diagram of a hole area based on a depth map. Calculating the sparsity of the edge pixels of the hole area and determining a priority to execute hole filling based on the scarcity (220); and performing hole filling on the hole area of the dimensional image according to the priority (230). It may include.

도 2를 참조하면, 먼저 깊이 맵 생성 단계(210)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치(미도시)는 3차원 영상의 와핑을 통해 생성된 영상의 깊이도를 예측하여 깊이 맵을 생성한다. 3차원 영상 와핑을 통해 생성된 영상에서 배경 텍스쳐만을 고려하여 홀을 채우기 위해서는 생성된 영상의 깊이 맵이 필요하다. 이를 위해 원본 컬러 화소의 수평 이동 맵핑과 더불어 원본 깊이 맵 정보도 같이 수평 이동 맵핑을 적용하게 되면, 생성된 영상의 깊이 맵을 구할 수 있다. 하지만 이와 같은 과정을 통해 얻은 깊이 맵은 생성된 컬러 영상과 마찬가지로 홀 영역이 생기게 된다. 따라서 이러한 홀 영역의 깊이도를 예측하여 생성해야 할 필요가 있다. 본 발명의 깊이 맵 생성 단계(210)에서는 홀 영역이 낮은 깊이도를 갖는 배경 텍스쳐 영역인 점에 착안하여, 홀 영역의 깊이도를 주변의 낮은 깊이도로 채우는 방법을 사용한다. 즉, 홀의 좌측과 우측의 깊이도를 비교한 후, 낮은 깊이도를 홀 영역의 깊이도로 결정한다. 이러한 알고리즘을 통해 생성된 깊이맵의 홀 영역을 주변의 배경 텍스쳐의 깊이도를 고려하여 채우는 것이 가능하다.Referring to FIG. 2, first, in a depth map generation step 210, a hole filling apparatus (not shown) according to an exemplary embodiment of the present invention predicts a depth map of an image generated through warping of a 3D image, and determines a depth map. Create The depth map of the generated image is required to fill the hole by considering only the background texture in the image generated through the 3D image warping. To this end, when the horizontal shift mapping of the original color pixels is applied to the horizontal depth mapping of the original color pixels, the depth map of the generated image may be obtained. However, the depth map obtained through this process will have a hole area like the generated color image. Therefore, it is necessary to predict and generate the depth diagram of the hole area. The depth map generation step 210 of the present invention focuses on the fact that the hole region is a background texture region having a low depth, and uses a method of filling the depth of the hole region with a low depth of the surrounding. That is, after comparing the depths of the left side and the right side of the hole, the low depth degree is determined as the depth degree of the hole area. It is possible to fill the hole area of the generated depth map by considering the depth of the surrounding background texture.

도 3은 본 발명의 홀 채우기 방법의 깊이 맵 생성 단계(210)를 통해 영상의 깊이 맵을 예측하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 영상(310)은 3D 와핑을 통해 생성된 컬러 영상이고, 영상(320)은 홀(315)이 존재하는 깊이 영상이며, 영상(330)은 홀 영역(335, 336)에 깊이도 예측을 적용하여 생성된 깊이 영상이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 컬러 영상(310) 내에 사물(311)과 배경(312, 313) 사이에 홀 영역(315)이 생성될 수 있다. 또한, 깊이 영상(320)에서도 홀 영역(315)이 사물(321)과 배경(322, 323) 사이에 존재한다. 이때, 배경(312, 313, 322, 323)은 낮은 깊이도를 갖는 배경(312, 322) 및 높은 깊이도를 갖는 배경(313, 323)으로 구분할 수 있다. 본 발명의 깊이 맵 생성 단계(210)에서는 상기와 같이 구분된 배경을 통해 홀 영역의 깊이도를 예측할 수 있다. 영상(330)은 깊이도를 예측을 주변의 낮은 깊이도를 갖는 배경 텍스처를 통해 예측하여, 도 3에 도시된 바와 같이, 낮은 깊이도를 갖는 배경(332) 텍스처를 이용하여 홀 영역의 낮은 깊이도를 갖는 부분(335)의 깊이도를 예측하고, 높은 깊이도를 갖는 배경(333) 텍스처를 이용하여 홀 영역의 높은 깊이도를 갖는 부분(336)의 깊이도를 예측한다. 이를 통해 홀 영역(335, 336)의 깊이도를 보다 정확하게 예측할 수 있고, 따라서 보다 정확한 깊이 맵을 생성할 수 있다. 3 is a conceptual view illustrating a method of predicting a depth map of an image through the depth map generation step 210 of the hole filling method of the present invention. The image 310 is a color image generated through 3D warping, the image 320 is a depth image in which the hole 315 exists, and the image 330 applies depth prediction to the hole regions 335 and 336. The depth image is generated. As illustrated in FIG. 3, a hole area 315 may be generated between the object 311 and the backgrounds 312 and 313 in the color image 310. In the depth image 320, the hole area 315 is present between the object 321 and the backgrounds 322 and 323. In this case, the backgrounds 312, 313, 322, and 323 may be divided into the backgrounds 312 and 322 having a low depth and the backgrounds 313 and 323 having a high depth. In the depth map generation step 210 of the present invention, the depth diagram of the hole region may be predicted based on the background divided as described above. The image 330 predicts the depth diagram through a background texture having a low depth of periphery and uses a background 332 texture having a low depth diagram to show a low depth of the hole area as shown in FIG. 3. A depth diagram of the portion 335 having a degree is predicted, and a background 333 texture having a high depth degree is used to predict a depth diagram of the portion 336 having a high depth degree of the hole area. As a result, the depth diagrams of the hole regions 335 and 336 can be more accurately predicted, and thus a more accurate depth map can be generated.

다시 도 2로 돌아가서, 우선 순위 결정 단계(220)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치는 상기 깊이 맵 생성 단계(210)를 통해 생성된 깊이 맵을 기반으로 기반으로 홀 영역의 깊이도를 이용하여 홀 영역의 가장자리 화소의 희소성을 계산하고 희소성을 기반으로 홀 채우기를 실행할 우선 순위를 결정한다.2, in the prioritization step 220, the hole filling apparatus according to the exemplary embodiment of the present invention may determine the depth of the hole area based on the depth map generated through the depth map generation step 210. Using the diagram, the sparsity of the edge pixels of the hole area is calculated, and the priority to execute the hole filling is determined based on the scarcity.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 우선 순위 결정 단계(220)를 구체적으로 나타낸 상세흐름도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 우선 순위 결정 단계(220)는 홀 영역의 깊이도를 기반으로 깊이도가 낮은 영역이 높은 우선 순위를 갖도록 깊이 우선 순위를 결정하는 단계(410), 깊이 우선 순위를 기반으로 같은 깊이도의 홀 영역의 희소성을 계산하는 단계(420) 및 깊이 우선 순위와 상기 계산된 희소성을 기반으로 최종 우선 순위를 결정하는 단계(430)를 포함할 수 있다.4 is a detailed flowchart illustrating the prioritization step 220 of the hole filling method according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, in the prioritizing step 220 of the present invention, the depth priority step 410 is performed to determine a depth priority so that an area having a lower depth has a higher priority based on the depth of the hole area. Computing the sparsity of the hole area of the same depth map based on the priority (420) and determining the final priority based on the depth priority and the calculated scarcity (430).

도 4를 참조하면, 깊이 우선 순위 결정 단계(410)에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치는 깊이도를 고려한 홀 채우기를 위해 제 1 깊이도(X hole _ depth )를 설정한다. 제 1 깊이도 변수를 희소성 계산과 인페인팅을 적용할 때 참조할 홀 영역 및 배경 텍스쳐의 깊이도를 의미한다. 깊이 우선 순위 결정 단계(410)에서 홀 채우기 장치는 홀 영역에서 가장 먼저 채워야 할 부분은 가장 뒷 배경(즉, 깊이도가 가장 낮은 부분)이므로 홀과 화소 정보가 존재하는 영역과의 경계에서의 깊이도가 가장 낮은 부분(즉, 깊이도가 0인 부분(X hole _ depth = 0))을 높은 우선 순위로 하는 깊이 우선 순위를 결정한다. 이후의 희소성에 기반한 우선 순위도 1차적으로는 깊이 우선 순위에 기반하여 실행되므로, 낮은 깊이도의 홀 영역을 상기 깊이 우선 순위에 입각하여 모두 채우고, 다음 깊이도로 넘어가서(예컨대, X hole_depth = 1) 동일한 깊이도의 홀 영역을 채우는 식으로 홀 채우기를 실행할 수 있다. 따라서, 회소성을 기반으로 결정되는 최종 우선 순위는 깊이 우선 순위를 기반으로 성립되는 것이다. 다시 말해, 깊이도가 0인 부분의 희소성만을 구하여 패치의 최종 우선 순위가 결정되며, 선택된 패치에 인페인팅 알고리즘을 적용할 수 있다. 동일한 깊이도의 홀 영역이 모두 채워지게 되면 상기 제 1 깊이도(X hole_depth )를 하나씩 증가시키며 반복적으로 알고리즘을 적용한다.Referring to FIG. 4, in the depth prioritization step 410, the hole filling apparatus according to an embodiment of the present invention sets a first depth degree ( X hole _ depth ) for hole filling in consideration of the depth degree. The first depth means a depth diagram of a hole region and a background texture to be referred to when applying a sparsity calculation and inpainting variable. In the depth prioritization step 410, the hole filling apparatus needs to fill the hole in the hole area with the rearmost background (that is, the part with the lowest depth), so that the depth at the boundary between the hole and the area in which the pixel information exists is determined. Where the lowest degree (i.e. where the depth is 0) ( X hole _ depth Depth priority is determined to have high priority = 0)). Since the priority based on the scarcity afterwards is also primarily executed based on the depth priority, it fills all the low-depth hole areas based on the depth priority, and proceeds to the next depth level (e.g., X hole_depth = 1). Hole filling can be performed by filling hole areas of the same depth. Therefore, the final priority determined based on the recall is established based on the depth priority. In other words, the final priority of the patch is determined by finding only the sparsity of the portion having a depth of 0, and the inpainting algorithm can be applied to the selected patch. When all hole regions of the same depth degree are filled, the first depth degree X hole_depth is increased one by one, and the algorithm is repeatedly applied.

다음으로, 희소성 계산 단계(420)에서, 홀 채우기 장치는 상기 깊이 우선 순위 결정 단계(410)에서 결정된 우선 순위를 기반으로 같은 깊이도의 홀 영역의 희소성을 계산한다.Next, in the sparsity calculation step 420, the hole filling apparatus calculates the sparsity of the hole areas of the same depth degree based on the priority determined in the depth prioritization step 410.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 희소성 계산 단계(420)를 구체적으로 나타낸 상세흐름도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 희소성 계산 단계(420)는 제 1 패치 정의 단계(510), 제 2 패치 정의 단계(520), 유사도 계산 단계(530), p점 희소성 계산 단계(540) 및 전체 화소 희소성 계산 단계(550)를 포함할 수 있다.5 is a detailed flowchart illustrating the sparsity calculation step 420 of the hole filling method according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, the sparsity calculation step 420 of the present invention includes a first patch definition step 510, a second patch definition step 520, a similarity calculation step 530, and a p point sparsity calculation step 540. And full pixel sparsity calculation step 550.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 희소성 계산 단계(420)에서의 희소성 기반 인페인팅 알고리즘을 설명하기 위한 개념도이다. 먼저, 희소성 기반의 인페인팅 알고리즘에서 홀의 가장자리인 p점의 희소성을 계산한다. 여기서 Ω는 홀 영역을,

Figure pat00013
는 홀 주변의 화소 정보가 존재하는 영역을 의미한다. 그리고는 홀 채우기 장치는 ψp를 홀 가장자리의 p 점을 중심으로 하는 제 1 패치로 정의한다(510). 패치란 특정 화소를 포함하고 있는 하나의 블록을 의미한다. 또한, N(p)는 p점을 중심으로 하는 윈도우 영역을 의미한다. 윈도우 영역이란 패치보다 더 큰 영역을 나타내는 것으로 매크로 블록을 의미한다. 따라서, 제 1 패치는 상기 윈도우 영역에 포함되는 관계를 갖는다. 다음으로, 홀 채우기 장치는 ψpj를 상기 윈도우 영역 N(p) 내에 pj점을 중심으로 하는 화소 정보가 존재하는 제 2 패치로 정의한다(520). 이때, N(p) 내의 화소 정보가 존재하는 영역 중 깊이도가 상기 제 1 깊이도(X hole_depth )보다 낮은 영역을 Ns(P)라고 정의할 수 있다. 이를 토대로 제 1 패치(ψp)와 제 2 패치(ψpj) 사이의 유사성(
Figure pat00014
)을 다음의 수학식을 이용하여 구할 수 있다.FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating a sparsity based inpainting algorithm in the sparsity calculation step 420 according to an embodiment of the present invention. First, the sparsity of point p, the edge of the hole, is calculated in the sparsity-based inpainting algorithm. Where Ω is the hole area,
Figure pat00013
Denotes an area in which pixel information around a hole exists. Then, the hole filling apparatus defines ψ p as the first patch around the p point of the hole edge (510). A patch refers to one block including a specific pixel. In addition, N (p) means the window area centering on p point. The window area refers to an area larger than a patch, which means a macro block. Therefore, the first patch has a relationship included in the window area. Next, the hole filling apparatus defines ψ pj as a second patch in which pixel information about the point p j exists in the window region N (p) (520). In this case, a region having a depth lower than the first depth diagram X hole_depth among the regions where pixel information exists in N (p) may be defined as N s (P). Based on this, the similarity between the first patch ψ p and the second patch ψ pj (
Figure pat00014
) Can be obtained using the following equation.

Figure pat00015
Figure pat00015

여기서,

Figure pat00016
는 패치(ψ)에서의 화소 정보가 존재하는 영역 중 깊이도가 제 1 깊이도(X hole _ depth )보다 낮은 영역만을 추출하는 매트릭스를 의미하며, d(A,B)는 A,B 사이의 평균 제곱 오차(mean squared error)를, Z(p)는 정규화(normalization) 상수를 뜻한다. 또한, σ는 상수로써 0.5의 값을 갖는다. 이와 같이 제 1 패치(ψp)와 제 2 패치(ψpj) 사이의 유사성을 계산하는 과정을 기반으로 상기 유사성 계산을 Ns(P) 영역 내에 존재하는 모든 pj점에 대해 구한다. 그리고 나서 다음의 수학식을 이용하여 p점의 희소성 ρ(p)를 계산한다(540).here,
Figure pat00016
Denotes a matrix that extracts only a region having a depth lower than the first depth ( X hole _ depth ) among the regions where the pixel information exists in the patch (ψ), and d (A, B) is a distance between A and B. Mean squared error, Z (p) means normalization constant. Also, sigma has a value of 0.5 as a constant. As described above, the similarity calculation is obtained for all p j points existing in the N s (P) region based on the process of calculating the similarity between the first patch ψ p and the second patch ψ pj . Then, the sparsity p (p) of the p point is calculated using the following equation (540).

Figure pat00017
Figure pat00017

여기서,

Figure pat00018
는 A의 화소 수를 의미한다. 그리고는 p점의 희소성 계산 과정을 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대해 반복 적용한다(550). 반복 적용을 통해 모든 홀 영역 가장자리의 화소에 대한 희소성을 확보할 수 있다. here,
Figure pat00018
Denotes the number of pixels in A. In operation 550, the sparsity calculation process of the p point is repeatedly applied to all the pixels at the edge of the hole area. Iterative application ensures sparsity for pixels at all edges of the hole region.

희소성은 유사도를 정규화한 값과 윈도우 영역과 윈도우 영역 내에서 화소 정보가 존재하는 영역의 비율을 가중치로 곱하여 계산된다. 희소성이 높은 패치는 복잡도가 높은 것을 의미하므로, 확률적으로 홀 영역의 가장자리일 확률이 높다. 따라서, 상기 희소성을 기반으로 희소성이 높은 패치가 패치 우선도를 높게 설정하여 먼저 홀 채우기를 실행함으로써 자연스로운 홀 채우기를 구현할 수 있다.The scarcity is calculated by multiplying the value of the similarity normalized by the weight ratio of the window area and the area where the pixel information exists in the window area. A sparse patch means a high complexity, so it is likely to be the edge of the hole area. Therefore, a patch having a high scarcity based on the scarcity may be set to have a high patch priority, and thus the hole filling may be performed first, thereby achieving natural hole filling.

다시 도 4로 돌아가서, 최종 우선 순위 결정 단계(430)에서, 깊이 우선 순위와 희소성을 기반으로 최종 우선 순위를 결정한다. 4, in the final prioritization step 430, the final priority is determined based on the depth priority and the scarcity.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 최종 우선 순위 결정 단계(430)를 구체적으로 나타낸 상세흐름도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 최종 우선 순위 결정 단계(430)는 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 기반으로 홀의 가장자리의 모든 화소들의 패치 우선도를 산출하는 단계(710) 및 패치 우선도를 기반으로 상기 최종 우선 순위를 결정하는 단계(720)를 포함할 수 있다.7 is a detailed flowchart illustrating the final prioritization step 430 of the hole filling method according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 7, the final prioritization step 430 calculates patch priority of all pixels at the edge of the hole based on the sparsity of all the pixels at the edge of the hole area 710 and patch priority. The determining of the final priority based on the step 720 may include.

도 7을 참조하면, 상기 희소성 계산 단계(420)를 통해 계산된 홀 영역의 가장자리에서의 모든 희소성을 기반으로 패치 우선도를 계산할 수 있다(710). p점에서의 패치 우선도는 다음의 수학식을 통해 계산할 수 있다.Referring to FIG. 7, the patch priority may be calculated based on all the scarcity at the edge of the hole area calculated through the scarcity calculation step 420 (710). The patch priority at the point p can be calculated by the following equation.

Figure pat00019
Figure pat00019

여기서,

Figure pat00020
는 ρ(p)의 최대값과 최소값의 간격을 0.2와 1 상이로의 선형 변환을 뜻하며, C(p)는 제 1 패치(ψp)에서 화소 정보를 알고 있는 화소 영역의 비융을 의미한다. p점의 패치 우선도를 계산하는 과정을 홀의 가장자리 화소들에 대해 모두 반복 적용하여 홀 영역의 가장자리의 모든 화소들의 패치 우선도를 산출한다. 그리고는 상기 패치 우선도를 기반으로 최종 우선 순위를 결정할 수 있다(720). 즉, 패치 우선도가 높을수록 최종 우선 순위도 높다.here,
Figure pat00020
Denotes a linear transformation of the interval between the maximum value and the minimum value of ρ (p) between 0.2 and 1, and C (p) refers to the melting of the pixel region where the pixel information is known in the first patch ψ p . The process of calculating the patch priority of the p point is repeatedly applied to all edge pixels of the hole to calculate patch priority of all pixels of the edge of the hole area. In operation 720, the final priority may be determined based on the patch priority. In other words, the higher the patch priority, the higher the final priority.

다시 도 2로 돌아가서, 홀 채우기 단계(230)에서, 홀 채우기 장치는 상기 우선 순위 결정 단계(220)에서 결정된 우선 순위를 기반으로 3차원 영상의 홀 영역에 대해 홀 채우기를 실시한다. 2, in the hole filling step 230, the hole filling apparatus performs hole filling on the hole area of the 3D image based on the priority determined in the prioritizing step 220.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법의 홀 채우기 단계(230)를 구체적으로 나타낸 상세흐름도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 단계(230)는 패치 우선도가 가장 높은 패치를 선택하여 선택된 패치를 기반으로 패치 후보들의 선형 결합을 통해 근사 패치를 구하는 단계(810) 및 근사 패치를 기반으로 상기 선택된 패치의 모르는 영역을 상기 근사 패치를 이용하여 채우는 단계(820)를 포함할 수 있다.8 is a detailed flowchart illustrating the hole filling step 230 of the hole filling method according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 8, the hole filling step 230 according to an embodiment of the present invention selects a patch having the highest patch priority and obtains an approximate patch through linear combination of patch candidates based on the selected patch. 810 and filling the unknown region of the selected patch based on the approximate patch using the approximate patch 820.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 단계에서의 패치 인페인팅 알고리즘을 설명하기 위한 개념도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 패치 우선도 계산에 따라 패치 우선도가 가장 높은 패치를 선택한다. 본 실시예에서는 제 1 패치(ψp)가 패치 우선도가 가장 높아 선택된 것으로 가정한다. 그리고는 선택된 패치(ψp)를 기반으로 다음의 수학식을 이용하여 패치 후보들의 선형 결합을 통해 근사 패치

Figure pat00021
를 구한다(810).9 is a conceptual view illustrating a patch inpainting algorithm in the hole filling step according to an embodiment of the present invention. As shown in Fig. 9, the patch with the highest patch priority is selected according to the patch priority calculation. In the present embodiment, it is assumed that the first patch ψ p is selected with the highest patch priority. Then, based on the selected patch (ψ p ), an approximate patch is obtained through linear combination of patch candidates using the following equation.
Figure pat00021
Obtain 810.

Figure pat00022
Figure pat00022

여기서, N은 패치 후보 패치 후보(patch candidates)의 개수를 뜻하며, 패치 후보는 선택된 패치(ψp)와 가장 유사한 N개의 패치를 의미하며, 제 1 패치(ψp)의 화소가 존재하는 영역 중, 상기 제 1 깊이도(X hole_depth )보다 낮은 영역과의 SSD(sum squared difference) 계산을 통해 구한다. 또한, α는 각 패치 후보의 가중치 값을 뜻한다. 도 9를 참조하면, 패치 후보로 ψq1, ψq2, ψq3가 구성되어 있고, 이에 각각 가중치 α1, α2, α3가 부여되어 있다. 각 패치 후보(ψq1, ψq2, ψq3)의 가중치 셋

Figure pat00023
은 제한된 최적화 문제(constrained optimization problem)의 최소화를 통해 구하게 되며, 이렇게 구해진 근사 패치(
Figure pat00024
)를 통해 선택된 패치(ψp)의 모르는 영역을 근사 패치(
Figure pat00025
)를 이용하여 채우게 된다(820). 홀 채우기는 우선 순위를 기반으로 낮은 깊이도의 홀 영역부터 홀 채우기를 실행하되, 같은 깊이도의 홀 영역이 모두 채우고 나서, 다음 깊이도의 홀 영역을 채우는 것이 바람직할 수 있다. Here, N denotes the number of patch candidate patch candidates, and the patch candidate means N patches most similar to the selected patch (ψ p ), and among the areas where the pixels of the first patch (ψ p ) exist. It is obtained by calculating a sum squared difference (SSD) with an area lower than the first depth degree X hole_depth . Α denotes a weight value of each patch candidate. 9, phi q1 , phi q2 , phi q3 is comprised as a patch candidate, and the weight (alpha) 1 , (alpha) 2 , (alpha) 3 is respectively assigned to this patch candidate. Set of weights for each patch candidate (ψ q1 , ψ q2 , ψ q3 )
Figure pat00023
Is obtained by minimizing the constrained optimization problem.
Figure pat00024
The unknown region of the patch (ψ p ) selected through
Figure pat00025
In step 820, the data is filled using the. The hole filling may be performed based on the priority, and the hole filling may be performed from the hole area of the low depth degree, and then the hole area of the next depth degree may be filled after all the hole areas of the same depth degree are filled.

본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 방법에 따르면 희소성을 기반으로 인페인팅을 하기 때문에 홀 영역의 가장자리부터 근사 패치를 이용하여 홀 영역을 채우게 되고, 가장자리로부터 홀 영역의 내부로 들어오면서 상기 희소성을 기반으로 하는 인페인팅을 반복 적용함으로써 자연스러운 홀 채우기 효과를 얻을 수 있다.
According to the hole filling method according to an embodiment of the present invention, since the inpainting is performed based on the scarcity, the hole region is filled using an approximate patch from the edge of the hole region, and the scarcity is introduced into the hole region from the edge. By repeatedly applying the based inpainting, a natural hole filling effect can be obtained.

홀 채우기 장치Hole filling device

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치(1000)를 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 홀 채우기 장치(1000)는 스테레오스코픽 3차원 영상의 홀 영역을 채우는 장치로서, 깊이 맵 생성부(1010), 우선 순위 결정부(1020) 및 홀 채우기부(1030)를 포함할 수 있다.10 is a block diagram schematically illustrating a hole filling apparatus 1000 according to an exemplary embodiment of the present invention. As shown in FIG. 10, the hole filling apparatus 1000 of the present invention fills a hole area of a stereoscopic 3D image, and includes a depth map generator 1010, a priority determiner 1020, and a hole fill unit. 1030.

도 10을 참조하면, 깊이 맵 생성부(1010)는 3차원 와핑으로 생성된 3차원 영상의 깊이도를 예측하여 깊이 맵을 생성한다. 깊이 맵 생성부(1010)는 원본 컬러 화소의 수평 이동 맵핑과 원본 깊이맵 정보의 수평 이동 맵핑을 적용하여 상기 3차원 영상의 깊이맵을 생성할 수 있다.Referring to FIG. 10, the depth map generator 1010 generates a depth map by predicting a depth diagram of a 3D image generated by 3D warping. The depth map generator 1010 may generate the depth map of the 3D image by applying the horizontal shift mapping of the original color pixels and the horizontal shift mapping of the original depth map information.

다른 실시예에 있어서, 깊이 맵 생성부(1010)는 홀 영역의 좌측과 우측의 깊이도를 비교한 후, 낮은 깊이도를 상기 홀 영역의 깊이도로 결정하여 홀 영역의 깊이도를 예측하고 이를 통해 깊이 맵을 생성할 수 있다.In another embodiment, the depth map generator 1010 compares the depths of the left side and the right side of the hole area, and then determines a low depth degree as the depth of the hole area to predict the depth degree of the hole area. You can create a depth map.

다음으로, 우선 순위 결정부(1020)는 깊이 맵 생성부(1010)에서 생성된 깊이 맵을 기반으로 홀 영역의 깊이도를 이용하여 홀 영역의 가장자리 화소의 희소성을 계산하고 희소성을 기반으로 홀 채우기를 실행할 우선 순위를 결정한다.Next, the priority determiner 1020 calculates the sparsity of the edge pixel of the hole area based on the depth map generated by the depth map generator 1010 and fills the hole based on the sparsity. Determine the priority to run.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치의 우선 순위 결정부(1020)를 구체적으로 나타낸 상세블록도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 깊이 우선 순위 결정부(1110), 희소성 계산부(1120) 및 최종 우선 순위 결정부(1130)를 포함할 수 있다.11 is a detailed block diagram illustrating in detail the priority determiner 1020 of the hole filling apparatus according to the exemplary embodiment of the present invention. As shown in FIG. 11, the depth priority determiner 1110, the sparseness calculator 1120, and the final priority determiner 1130 may be included.

도 11을 참조하면, 깊이 우선 순위 결정부(1110)는 홀 영역의 깊이도를 기반으로 깊이도가 낮은 영역이 높은 우선 순위를 갖도록 깊이 우선 순위를 결정한다.Referring to FIG. 11, the depth priority determiner 1110 determines the depth priority so that an area having a low depth level has a high priority based on the depth degree of the hole area.

희소성 계산부(1120)는 깊이 우선 순위를 기반으로 같은 깊이도의 홀 영역의 희소성을 계산한다.The sparsity calculator 1120 calculates the sparsity of the hole areas of the same depth degree based on the depth priority.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치의 희소성 계산부(1120)를 구체적으로 나타낸 상세블록도이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 희소성 계산부(1120)는 제 1 패치 정의부(1210), 제 2 패치 정의부(1220), 유사도 계산부(1230), p점 희소성 계산부(1240) 및 전체 화소 희소성 계산부(1250)를 포함할 수 있다.FIG. 12 is a detailed block diagram of the sparsity calculator 1120 of the hole filling apparatus according to the exemplary embodiment. As shown in FIG. 12, the sparseness calculator 1120 includes a first patch definer 1210, a second patch definer 1220, a similarity calculator 1230, a p point sparseness calculator 1240, and an entirety. The pixel sparsity calculator 1250 may be included.

제 1 패치 정의부(1210)는 홀 영역의 가장자리의 임의의 화소 p점을 중심으로 하는 제 1 패치를 정의한다. 제 2 패치 정의부(1220)는 상기 P점을 중심으로 하는 윈도우 영역 내에 임의의 화소 pj점을 중심으로 화소 정보가 존재하는 제 2 패치를 정의한다. The first patch defining unit 1210 defines a first patch centering on an arbitrary pixel p point of an edge of the hole area. The second patch defining unit 1220 defines a second patch in which pixel information exists about a certain pixel p j in the window area centering on the P point.

그리고 나서, 유사도 계산부(1230)는 상기 제 1 패치와 제 2 패치 간의 유사도를 계산한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 유사도 계산부(1230)는 상기 제 1 패치와 상기 윈도우 영역 중 화소 정보가 존재하는 영역 내의 모든 pj점에 대해 상기 제 1 패치와 상기 제 2 패치의 유사도를 계산한다.Then, the similarity calculator 1230 calculates the similarity between the first patch and the second patch. According to an embodiment of the present invention, the similarity calculator 1230 may calculate the similarity between the first patch and the second patch with respect to all p j points in the region where the pixel information exists among the first patch and the window region. Calculate

유사도 계산부(1230)는

Figure pat00026
(여기서, ψp는 p점을 중심으로 하는 패치, ψpj는 제 1 영역 내의 pj점을 중심으로 하는 패치,
Figure pat00027
는 상기 패치(ψ)에서의 화소 정보가 존재하는 영역 중 깊이도가 특정 깊이도보다 낮은 영역만을 추출하는 매트릭스, d(A,B)는 A와 B 사이의 평균 제곱 오차, Z(p)는 정규화 상수를 나타내고, σ는 상수로서 0.5의 값을 갖음)에 의해 제 1 패치와 제 2 패치 사이의 유사도를 계산할 수 있다.The similarity calculator 1230
Figure pat00026
(Wherein ψ p is a patch centering on p point, ψ pj is a patch centering on p j point in the first region,
Figure pat00027
Is a matrix that extracts only a region whose depth is lower than a certain depth among regions where pixel information exists in the patch (ψ), d (A, B) is the mean square error between A and B, and Z (p) is The normalization constant, sigma has a value of 0.5 as a constant), and the similarity between the first patch and the second patch can be calculated.

p점 희소성 계산부(1240)는 유사도 계산부(1230)에서 계산된 유사도를 기반으로 p점의 희소성을 계산한다. The p-point sparsity calculator 1240 calculates the scarcity of the p-point based on the similarity calculated by the similarity calculator 1230.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 희소성 계산부(1230)는

Figure pat00028
(여기서,
Figure pat00029
는 A의 화소 수를 의미함)에 의해 상기 p점의 희소성을 계산할 수 있다.According to one embodiment of the invention, the sparsity calculator 1230
Figure pat00028
(here,
Figure pat00029
Denotes the number of pixels of A).

그리고는, 전체 화소 희소성 계산부(1250)는 p점의 희소성 계산 과정을 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대해 반복적용하여 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 계산한다.Then, the entire pixel sparsity calculator 1250 calculates the sparsity of all the pixels at the edge of the hole area by repeatedly applying the p-sparity calculation process to all the pixels at the edge of the hole area.

다시 도 11로 돌아가서, 최종 우선 순위 결정부(1130)는 상기 희소성 계산부(1120)에서 계산된 희소성을 기반으로 최종 우선 순위를 결정한다.11, the final priority determiner 1130 determines the final priority based on the scarcity calculated by the scarcity calculator 1120.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치의 최종 우선 순위 결정부(1130)를 구체적으로 나타낸 상세블록도이다. 도 13에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 최종 우선 순위 결정부(1130)는 패치 우선도 산출부(1310) 및 순위 결정부(1320)를 포함할 수 있다.FIG. 13 is a detailed block diagram illustrating the final priority determiner 1130 of the hole filling apparatus according to the exemplary embodiment of the present invention. As shown in FIG. 13, the final priority determiner 1130 according to an embodiment of the present invention may include a patch priority calculator 1310 and a ranker 1320.

도 13을 참조하면, 패치 우선도 산출부(1310)는 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 기반으로 홀 영역의 가장자리의 모든 화소들의 패치 우선도를 산출한다. 순위 결정부(1320)는 패치 우선도 산출부(1310)에서 산출한 패치 우선도를 기반으로 어느 패치에 홀 채우기를 먼저 실행하는지 결정하는 최종 우선 순위를 결정한다.Referring to FIG. 13, the patch priority calculator 1310 calculates patch priorities of all pixels on the edge of the hole area based on the sparsity of all the pixels on the edge of the hole area. The rank determiner 1320 determines a final priority for determining which patch to first perform hole filling based on the patch priority calculated by the patch priority calculator 1310.

다시 도 10으로 돌아가서, 홀 채우기부(1030)는 우선 순위 결정부(1020)에서 결정한 우선 순위에 따라 3차원 영상의 홀 영역에 대해 홀 채우기를 실시한다. 홀 채우기부(1030)는 우선 순위를 기반으로 낮은 깊이도의 홀 영역부터 홀 채우기를 실행하되, 같은 깊이도의 홀 영역이 모두 채우고 나서, 다음 깊이도의 홀 영역을 채우는 것이 바람직하다.10, the hole filling unit 1030 performs hole filling on the hole area of the 3D image according to the priority determined by the priority determining unit 1020. The hole filling unit 1030 performs hole filling from the hole area of the low depth degree based on the priority, and after filling all the hole areas of the same depth degree, it is preferable to fill the hole area of the next depth degree.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기 장치의 홀 채우기부(1030)를 구체적으로 나타낸 상세블록도이다. 도 14에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 홀 채우기부(1030)는 근사 패치 산출부(1410) 및 채우기부(1420)를 포함할 수 있다.14 is a detailed block diagram of the hole filling unit 1030 of the hole filling apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 14, the hole filling unit 1030 according to an embodiment of the present invention may include an approximate patch calculating unit 1410 and a filling unit 1420.

도 14를 참조하면, 근사 패치 산출부(1410)는 패치 우선도가 가장 높은 점을 선택하여 선택된 패치를 기반으로 패치 후보들의 선형 결합을 통해 근사 패치를 구한다. 여기서, 패치 후보는 상기 선택된 패치와 가장 유사한 N개의 패치를 의미한다. Referring to FIG. 14, the approximate patch calculator 1410 selects a point having the highest patch priority and obtains an approximate patch through linear combination of patch candidates based on the selected patch. Here, the patch candidate means N patches most similar to the selected patch.

본 발명의 실시예에 따르면, 근사 패치 산출부(1410)는

Figure pat00030
를 통해 근사 패치를 구할 수 있다. 여기서,
Figure pat00031
는 근사패치, α는 각 패치 후보의 가중치 값을 의미한다. According to an embodiment of the present invention, the approximate patch calculation unit 1410
Figure pat00030
An approximate patch can be obtained from. here,
Figure pat00031
Denotes an approximate patch, and α denotes a weight value of each patch candidate.

채우기부(1420)는 상기 근사 패치 산출부(1410)에서 산출된 상기 근사 패치를 기반으로 선택된 패치의 모르는 영역을 근사 패치를 이용하여 채운다.
The fill unit 1420 fills an unknown region of the patch selected based on the approximate patch calculated by the approximate patch calculator 1410 using an approximate patch.

이상 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명의 보호범위가 상기 도면 또는 실시예에 의해 한정되는 것을 의미하지는 않으며 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the inventions as defined by the following claims It will be understood that various modifications and changes may be made thereto without departing from the spirit and scope of the invention.

Claims (22)

스테레오스코픽 3차원 영상의 홀 영역을 채우는 방법에 있어서,
상기 3차원 영상의 깊이도를 예측하여 깊이 맵을 생성하는 깊이 맵 생성 단계;
상기 깊이 맵을 기반으로 상기 홀 영역의 깊이도를 이용하여 상기 홀 영역의 가장자리 화소의 희소성을 계산하고 상기 희소성을 기반으로 홀 채우기를 실행할 우선 순위를 결정하는 우선 순위 결정 단계; 및
상기 우선 순위에 따라 상기 3차원 영상의 홀 영역에 대해 홀 채우기를 실시하는 홀 채우기 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
In the method for filling a hole area of a stereoscopic 3D image,
A depth map generation step of generating a depth map by predicting a depth degree of the 3D image;
A priority determining step of calculating a sparsity of edge pixels of the hole area based on the depth map and determining a priority to execute hole filling based on the scarcity; And
And a hole filling step of filling the hole area of the 3D image according to the priority.
제 1 항에 있어서, 상기 깊이 맵 생성 단계는
상기 3차원 영상이 3차원 영상 와핑을 통해 생성된 영상인 경우, 원본 컬러 화소의 수평 이동 맵핑과 원본 깊이맵 정보의 수평 이동 맵핑을 적용하여 상기 3차원 영상의 깊이맵을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
The method of claim 1, wherein generating the depth map
When the 3D image is an image generated through 3D image warping, generating a depth map of the 3D image by applying a horizontal shift mapping of an original color pixel and a horizontal shift mapping of original depth map information. Hole filling method characterized in that.
제 1 항에 있어서, 상기 깊이 맵 생성 단계는
상기 홀 영역의 좌측과 우측의 깊이도를 비교한 후, 낮은 깊이도를 상기 홀 영역의 깊이도로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
The method of claim 1, wherein generating the depth map
And comparing the depths of the left side and the right side of the hole area, and determining a low depth degree of the hole area.
제 1 항에 있어서, 상기 우선 순위 결정 단계는
상기 홀 영역의 깊이도를 기반으로 상기 깊이도가 낮은 영역이 높은 우선 순위를 갖도록 깊이 우선 순위를 결정하는 깊이 우선 순위 결정 단계;
상기 깊이 우선 순위를 기반으로 같은 깊이도의 홀 영역의 희소성을 계산하는 희소성 계산 단계; 및
상기 깊이 우선 순위와 상기 계산된 희소성을 기반으로 최종 우선 순위를 결정하는 최종 우선 순위 결정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
The method of claim 1, wherein the prioritizing step
A depth priority determining step of determining a depth priority based on a depth degree of the hole area so that an area having a low depth level has a high priority;
A sparsity calculation step of calculating sparsity of hole areas of the same depth degree based on the depth priority; And
And determining a final priority based on the depth priority and the calculated sparsity.
제 4 항에 있어서, 상기 희소성 계산 단계는
상기 홀 영역의 가장자리의 임의의 화소 p점을 중심으로 하는 제 1 패치를 정의하는 제 1 단계;
상기 p점을 중심으로 하는 윈도우 영역 내에 임의의 화소 pj점을 중심으로 화소 정보가 존재하는 제 2 패치를 정의하는 제 2 단계;
상기 제 1 패치와 상기 윈도우 영역 중 화소 정보가 존재하는 영역 내의 모든 상기 pj점에 대해 상기 제 1 패치와 상기 제 2 패치의 유사도를 계산하는 제 3 단계;
상기 유사도를 기반으로 상기 p점의 희소성을 계산하는 제 4 단계; 및
상기 p점의 희소성 계산 과정을 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대해 반복적용하여 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 계산하는 제 5 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
5. The method of claim 4, wherein said calculating sparsity
A first step of defining a first patch centered at an arbitrary pixel point p of an edge of the hole area;
A second step of defining a second patch in which pixel information exists about an arbitrary pixel p j in a window area centered on the p point;
Calculating a similarity degree between the first patch and the second patch with respect to all the p j points in the region where the pixel information exists in the first patch and the window region;
A fourth step of calculating the sparsity of the p point based on the similarity; And
And a fifth step of calculating sparsity for all pixels of the edge of the hole region by repeatedly applying the sparsity calculation process of the p-point to all the pixels of the edge of the hole region.
제 5 항에 있어서, 상기 최종 우선 순위 결정 단계는
상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 기반으로 상기 홀의 가장자리의 모든 화소들의 패치 우선도를 산출하는 단계; 및
상기 패치 우선도를 기반으로 상기 최종 우선 순위를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
6. The method of claim 5, wherein the final prioritization step is
Calculating patch priorities of all the pixels at the edge of the hole based on the sparsity of all the pixels at the edge of the hole area; And
And determining the final priority based on the patch priority.
제 5 항에 있어서, 상기 제 3 단계는
Figure pat00032
(여기서, ψp는 p점을 중심으로 하는 패치, ψpj는 상기 윈도우 영역 내의 pj점을 중심으로 하는 패치,
Figure pat00033
는 ψ에서의 화소 정보가 존재하는 영역 중 깊이도가 특정 깊이도보다 낮은 영역만을 추출하는 매트릭스, d(A,B)는 A와 B 사이의 평균 제곱 오차, Z(p)는 정규화 상수를 나타내고, σ는 상수로서 0.5의 값을 갖음)에 의해 상기 유사도를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법
The method of claim 5, wherein the third step
Figure pat00032
(Wherein ψ p is a patch centering on p point, ψ pj is a patch centering on p j point in the window region,
Figure pat00033
Is a matrix for extracting only the regions where the pixel information in ψ is lower than a specific depth diagram, d (A, B) is the mean square error between A and B, and Z (p) is a normalization constant. , sigma has a value of 0.5 as a constant).
제 7 항에 있어서, 상기 제 4 단계는
Figure pat00034
(여기서,
Figure pat00035
는 A의 화소 수를 의미함)에 의해 상기 P점의 희소성을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
8. The method of claim 7, wherein the fourth step is
Figure pat00034
(here,
Figure pat00035
(A means the number of pixels of A); calculating the sparsity of the point P.
제 1 항에 있어서, 상기 홀 채우기 단계는
상기 우선 순위를 기반으로 낮은 깊이도의 홀 영역부터 홀 채우기를 실행하되, 같은 깊이도의 홀 영역이 모두 채우고 나서, 다음 깊이도의 홀 영역을 채우는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
The method of claim 1, wherein the hole filling step
Performing hole filling from the hole areas of the low depth degree based on the priority, and filling all of the hole areas of the same depth degree, and then filling the hole areas of the next depth degree.
제 6 항에 있어서, 상기 홀 채우기 단계는
상기 패치 우선도가 가장 높은 패치를 선택하여 상기 선택된 패치를 기반으로 패치 후보-패치 후보는 상기 선택된 패치와 가장 유사한 N개의 패치를 의미함-들의 선형 결합을 통해 근사 패치를 구하는 단계; 및
상기 근사 패치를 기반으로 상기 선택된 패치의 모르는 영역을 상기 근사 패치를 이용하여 채우는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
The method of claim 6, wherein the hole filling step
Selecting a patch having the highest patch priority to obtain an approximate patch based on a linear combination of patch candidates, wherein patch candidates represent N patches most similar to the selected patches; And
Filling the unknown region of the selected patch using the approximate patch based on the approximate patch.
제 10 항에 있어서,
상기 근사 패치는
Figure pat00036
(여기서,
Figure pat00037
는 근사 패치, α는 각 패치 후보의 가중치 값을 의미함)를 통해 구하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 방법.
11. The method of claim 10,
The approximate patch
Figure pat00036
(here,
Figure pat00037
Is an approximate patch, and α denotes a weight value of each patch candidate).
스테레오스코픽 3차원 영상의 홀 영역을 채우는 장치에 있어서,
상기 3차원 영상의 깊이도를 예측하여 깊이 맵을 생성하는 깊이 맵 생성부;
상기 깊이 맵을 기반으로 상기 홀 영역의 깊이도를 이용하여 상기 홀 영역의 가장자리 화소의 희소성을 계산하고 상기 희소성을 기반으로 홀 채우기를 실행할 우선 순위를 결정하는 우선 순위 결정부; 및
상기 우선 순위에 따라 상기 3차원 영상의 홀 영역에 대해 홀 채우기를 실시하는 홀 채우기부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
An apparatus for filling a hole area of a stereoscopic 3D image,
A depth map generator for predicting a depth degree of the 3D image to generate a depth map;
A priority determining unit configured to calculate a sparsity of edge pixels of the hole area based on the depth map and determine a priority to execute hole filling based on the scarcity; And
And a hole filling unit for filling a hole in the hole area of the 3D image according to the priority.
제 12 항에 있어서, 상기 깊이 맵 생성부는
상기 3차원 영상이 3차원 영상 와핑을 통해 생성된 영상인 경우, 원본 컬러 화소의 수평 이동 맵핑과 원본 깊이맵 정보의 수평 이동 맵핑을 적용하여 상기 3차원 영상의 깊이맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
The depth map generator of claim 12, wherein the depth map generator
When the 3D image is an image generated through 3D image warping, a depth map of the 3D image is generated by applying a horizontal shift mapping of original color pixels and a horizontal shift mapping of original depth map information. Hole filling device.
제 12 항에 있어서, 상기 깊이 맵 생성부는
상기 홀 영역의 좌측과 우측의 깊이도를 비교한 후, 낮은 깊이도를 상기 홀 영역의 깊이도로 결정하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
The depth map generator of claim 12, wherein the depth map generator
And comparing the depths of the left side and the right side of the hole area, and determining a low depth degree as the depth of the hole area.
제 12 항에 있어서, 상기 우선 순위 결정부는
상기 홀 영역의 깊이도를 기반으로 상기 깊이도가 낮은 영역이 높은 우선 순위를 갖도록 깊이 우선 순위를 결정하는 깊이 우선 순위 결정부;
상기 깊이 우선 순위를 기반으로 같은 깊이도의 홀 영역의 희소성을 계산하는 희소성 계산부; 및
상기 깊이 우선 순위와 상기 계산된 희소성을 기반으로 최종 우선 순위를 결정하는 최종 우선 순위 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
The method of claim 12, wherein the priority determiner
A depth priority determiner configured to determine a depth priority based on a depth degree of the hole area so that an area having a low depth degree has a high priority;
A sparsity calculator for calculating sparsity of the hole areas of the same depth degree based on the depth priority; And
And a final priority determiner configured to determine a final priority based on the depth priority and the calculated sparsity.
제 15 항에 있어서, 상기 희소성 계산부는
상기 홀 영역의 가장자리의 임의의 화소 p점을 중심으로 하는 제 1 패치를 정의하는 제 1 패치 정의부;
상기 P점을 중심으로 하는 윈도우 영역 내에 임의의 화소 pj점을 중심으로 화소 정보가 존재하는 제 2 패치를 정의하는 제 2 패치 정의부;
상기 제 1 패치와 상기 윈도우 영역 중 화소 정보가 존재하는 영역 내의 모든 상기 pj점에 대해 상기 제 1 패치와 상기 제 2 패치의 유사도를 계산하는 유사도 계산부;
상기 유사도를 기반으로 상기 p점의 희소성을 계산하는 p점 희소성 계산부; 및
상기 p점의 희소성 계산 과정을 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대해 반복적용하여 상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 계산하는 전체 화소 희소성 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
The method of claim 15, wherein the scarcity calculation unit
A first patch definition unit defining a first patch centering on an arbitrary pixel point P of an edge of the hole area;
A second patch definition unit defining a second patch having pixel information centered on an arbitrary pixel p j point in a window area centered on the point P;
A similarity calculator configured to calculate a similarity degree between the first patch and the second patch with respect to all of the p j points in the region where the pixel information exists among the first patch and the window area;
A p point sparseness calculator for calculating the sparsity of the p point based on the similarity; And
And a total pixel sparsity calculating unit for calculating sparsity for all pixels of the edge of the hole region by repeatedly applying the sparsity calculation process of the p point to all the pixels of the edge of the hole region.
제 16 항에 있어서, 상기 최종 우선 순위 결정부는
상기 홀 영역의 가장자리의 모든 화소에 대한 희소성을 기반으로 상기 홀의 가장자리의 모든 화소들의 패치 우선도를 산출하는 패치 우선도 산출부; 및
상기 패치 우선도를 기반으로 상기 최종 우선 순위를 결정하는 순위 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
17. The apparatus of claim 16, wherein the final priority determiner
A patch priority calculator configured to calculate patch priority of all pixels on the edge of the hole based on the sparsity of all the pixels on the edge of the hole area; And
And a ranking determiner configured to determine the final priority based on the patch priority.
제 16 항에 있어서, 상기 유사도 계산부는
Figure pat00038
(여기서, ψp는 p점을 중심으로 하는 패치, ψpj는 제 1 영역 내의 pj점을 중심으로 하는 패치,
Figure pat00039
는 ψ에서의 화소 정보가 존재하는 영역 중 깊이도가 특정 깊이도보다 낮은 영역만을 추출하는 매트릭스, d(A,B)는 A와 B 사이의 평균 제곱 오차, Z(p)는 정규화 상수를 나타내고, σ는 상수로서 0.5의 값을 갖음)에 의해 상기 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
The method of claim 16, wherein the similarity calculation unit
Figure pat00038
(Wherein ψ p is a patch centering on p point, ψ pj is a patch centering on p j point in the first region,
Figure pat00039
Is a matrix for extracting only the regions where the pixel information in ψ is lower than a specific depth diagram, d (A, B) is the mean square error between A and B, and Z (p) is a normalization constant. , sigma has a value of 0.5 as a constant).
제 18 항에 있어서, 상기 p점 희소성 계산부는
Figure pat00040
(여기서,
Figure pat00041
는 A의 화소 수를 의미함)에 의해 상기 p점의 희소성을 계산하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
19. The apparatus of claim 18, wherein the p point sparsity calculation unit
Figure pat00040
(here,
Figure pat00041
Denotes the number of pixels of A), wherein the sparsity of the p point is calculated.
제 12 항에 있어서, 상기 홀 채우기부는
상기 우선 순위를 기반으로 낮은 깊이도의 홀 영역부터 홀 채우기를 실행하되, 같은 깊이도의 홀 영역이 모두 채우고 나서, 다음 깊이도의 홀 영역을 채우는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
The method of claim 12, wherein the hole filling portion
The hole filling apparatus performs hole filling from the hole area of the low depth degree based on the said priority, but fills all the hole area of the same depth degree, and then fills the hole area of the next depth degree.
제 17 항에 있어서, 상기 홀 채우기부는
상기 패치 우선도가 가장 높은 점을 선택하여 상기 선택된 패치를 기반으로 패치 후보-패치 후보는 상기 선택된 패치 ψp와 가장 유사한 N개의 패치를 의미함-들의 선형 결합을 통해 근사 패치를 구하는 근사 패치 산출부; 및
상기 근사 패치를 기반으로 상기 선택된 패치의 모르는 영역을 상기 근사 패치를 이용하여 채우는 채우기부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
The method of claim 17, wherein the hole filling portion
Selecting the point with the highest patch priority and calculating an approximate patch based on a linear combination of patch candidates based on the selected patch, the patch candidate means N patches most similar to the selected patch ψ p . part; And
And a fill portion filling the unknown region of the selected patch based on the approximate patch using the approximate patch.
제 21 항에 있어서,
상기 근사 패치는
Figure pat00042
(여기서,
Figure pat00043
는 근사패치, α는 각 패치 후보의 가중치 값을 의미함)를 통해 구하는 것을 특징으로 하는 홀 채우기 장치.
22. The method of claim 21,
The approximate patch
Figure pat00042
(here,
Figure pat00043
Is an approximate patch, and α denotes a weight value of each patch candidate).
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