KR20150043546A - 3 차원 이미지들에 대한 디스패리티 계산 - Google Patents

3 차원 이미지들에 대한 디스패리티 계산 Download PDF

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KR20150043546A
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Abstract

장치는 픽셀들에 대한 깊이 정보에 기초하여 2 차원 이미지의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하고, 디스패리티 값들을 사용하여 제 2 이미지를 생성할 수도 있다. 픽셀에 대한 디스패리티 값의 계산은 픽셀의 깊이와 대응하는 디스패리티 범위 간의 선형 관계에 대응할 수도 있다. 일 예에서, 3 차원 이미지 데이터를 렌더링하기 위한 장치는 복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위들에 기초하여 제 1 이미지의 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하도록 구성된 뷰 합성 유닛을 포함하고, 디스패리티 값들은 제 2 이미지의 복수의 픽셀들 중 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명한다. 장치는 소스 디바이스로부터 깊이 정보 및 제 1 이미지를 수신할 수도 있다. 장치는 제 1 이미지 및 디스패리티 값들을 사용하여 제 2 이미지를 생성할 수도 있다.

Description

3 차원 이미지들에 대한 디스패리티 계산{CALCULATING DISPARITY FOR THREE-DIMENSIONAL IMAGES}
본 개시물은 멀티미디어 데이터의 렌더링, 및 특히 3 차원 픽처 및 비디오 데이터의 렌더링에 관한 것이다.
디지털 비디오 성능들은, 디지털 텔레비전, 디지털 직접 브로드캐스트 시스템, 무선 브로드캐스트 시스템, 개인 휴대 정보 단말기 (PDA), 랩톱 또는 데스크톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 디지털 카메라, 디지털 레코딩 디바이스, 디지털 미디어 플레이어, 비디오 게이밍 디바이스, 비디오 게임 콘솔, 셀룰러 또는 위성 무선 전화기, 비디오 화상회의 디바이스 등을 포함하는, 광범위한 디바이스들 안에 통합될 수 있다. 디지털 비디오 디바이스들은 디지털 비디오 정보를 더 효율적으로 송신 및 수신하기 위해 비디오 압축 기법들, 예컨대 MPEG-2, MPEG-4, ITU-T H.263 또는 ITU-T H.264/MPEG-4, Part 10, AVC (Advanced Video Coding) 에 의해 정의된 표준들에서 설명된 것들 및 그러한 표준들의 확장들을 구현한다.
비디오 압축 기법들은 비디오 시퀀스들에 내재하는 리던던시를 감소 또는 제거하기 위해 공간 예측 및/또는 시간 예측을 수행한다. 블록-기반 비디오 코딩에 있어서, 비디오 프레임 또는 슬라이스는 매크로블록들로 분할될 수도 있다. 각각의 매크로블록은 더 분할될 수 있다. 인트라-코딩된 (I) 프레임 또는 슬라이스의 매크로블록들은 이웃하는 매크로블록들에 대해 공간 예측을 사용하여 인코딩된다. 인터-코딩된 (P 또는 B) 프레임 또는 슬라이스의 매크로블록들은 동일한 프레임 또는 슬라이스의 이웃하는 매크로블록들에 대해 공간 예측을 또는 하나 이상의 다른 프레임들 또는 슬라이스들에 대해 시간 예측을 사용할 수도 있다.
일반적으로, 본 개시물은 3 차원 비디오 렌더링을 지원하기 위한 기법들을 설명한다. 보다 구체적으로, 이 기법들은 제 1 의 2 차원 이미지 및 깊이 정보의 수신, 및 3 차원 비디오 데이터를 나타내는데 사용될 수 있는 제 1 의 2 차원 이미지 및 깊이 이미지를 사용한 제 2 의 2 차원 이미지의 생성을 수반한다. 즉, 이들 기법들은 추정된 깊이 맵 이미지들에 기초하여 모노스코픽 (monoscopic) 2 차원 이미지의 3 차원 이미지로의 실시간 변환에 관련된다. 일반적으로, 객체들은 스크린 앞에, 스크린에, 또는 스크린 뒤에 나타날 수도 있다. 이 효과를 생성하기 위해서, 객체들을 나타내는 픽셀들에는 디스패리티 값이 할당될 수도 있다. 본 개시물의 기법들은 비교적 단순한 계산들을 사용하여 깊이 값들을 디스패리티 값들로 맵핑하는 것을 포함한다.
일 예에서, 3 차원 이미지 데이터를 생성하는 방법은 3D 렌더링 디바이스를 이용하여, 복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위에 기초하여 제 1 이미지의 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하는 단계로서, 디스패리티 값들은 제 2 이미지에 대한 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명하는, 상기 디스패리티 값들을 계산하는 단계, 및 3D 렌더링 디바이스를 이용하여, 제 1 이미지 및 디스패리티 값들에 기초하여 제 2 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.
다른 예에서, 3 차원 이미지 데이터를 생성하기 위한 장치는, 복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위에 기초하여 제 1 이미지의 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하고, 제 1 이미지 및 디스패리티 값들에 기초하여 제 2 이미지를 생성하도록 구성된 뷰 합성 유닛으로서, 디스패리티 값들은 제 2 이미지에 대한 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명하는, 상기 뷰 합성 유닛을 포함한다.
다른 예에서, 3 차원 이미지 데이터를 생성하기 위한 장치는, 복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위에 기초하여 제 1 이미지의 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하기 위한 수단으로서, 디스패리티 값들은 제 2 이미지에 대한 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명하는, 디스패리티 값들을 계산하기 위한 수단, 및 제 1 이미지 및 디스패리티 값들에 기초하여 제 2 이미지를 생성하기 위한 수단을 포함한다.
본 개시물에 설명된 기법들은 하드웨어에서, 가능하게는 하드웨어와 결합하는 소프트웨어 또는 펌웨어의 양태들을 사용하여 적어도 부분적으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 또는 펌웨어에서 구현되는 경우, 소프트웨어 또는 펌웨어는 하나 이상의 하드웨어 프로세서들, 예컨대 마이크로프로세서, 주문형 집적 회로 (ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA), 또는 디지털 신호 프로세서 (DSP) 에서 실행될 수도 있다. 기법들을 실행하는 소프트웨어는 컴퓨터 판독가능 매체에 먼저 저장되고, 프로세서에서 로딩 및 실행될 수도 있다.
따라서, 다른 예에서, 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 명령들이 실행될 때, 3 차원 이미지 데이터를 생성하기 위한 디바이스의 프로세서로 하여금, 복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위에 기초하여 제 1 이미지의 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하게 하되, 상기 디스패리티 값들은 제 2 이미지에 대한 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명하는, 제 1 이미지 및 디스패리티 값들에 기초하여 제 2 이미지를 생성하게 한다.
하나 이상의 예들의 상세들은 이하의 첨부된 도면과 상세한 설명에서 설명된다. 상세한 설명 및 도면으로부터, 그리고 청구범위로부터 다른 피처들, 객체들, 및 이점들이 명백해질 것이다.
도 1 은 소스 디바이스가 3 차원 이미지 데이터를 착신 디바이스로 전송하는 시스템 예를 나타내는 블록도이다.
도 2 는 뷰 합성 유닛의 컴포넌트들의 어레인지먼트 예를 나타내는 블록도이다.
도 3a 내지 도 3c 는 픽셀들의 깊이들에 기초한 포지티브, 0, 및 네거티브의 디스패리티의 예들을 나타내는 개념도들이다.
도 4 는 디스패리티 값들을 계산하고 장면의 제 1 뷰 및 디스패리티 값들에 기초하여 이미지의 장면의 제 2 뷰를 생성하기 위해 소스 디바이스로부터 수신된 깊이 정보를 사용하는 방법예를 나타내는 플로우차트이다.
도 5 는 픽셀에 대한 깊이 정보에 기초하여 픽셀에 대한 디스패리티 값을 계산하는 방법예를 예시하는 플로우차트이다.
일반적으로, 본 개시물의 기법들은 3 차원 이미지, 예를 들어 픽처 및 비디오를 지원, 코딩 및 렌더링하는 것에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 이 기법들은 제 1 의 2 차원 이미지 및 깊이 정보의 수신, 및 3 차원 비디오 데이터를 나타내는데 사용될 수 있는 제 1 의 2 차원 이미지 및 깊이 이미지를 사용한 제 2 의 2 차원 이미지의 생성을 수반한다. 본 개시물의 기법들은, 비교적 단순한 계산을 사용하여 객체가 디스플레이되는 스크린에 대한 객체의 깊이에 기초한 디스패리티 값들의 계산을 수반한다. 계산은 3 차원 뷰 환경, 사용자 선호도들, 및/또는 콘텐츠 자체에 기초할 수 있다. 기법들은, 예로써 2 차원 이미지가 캡처되거나 생성될 때 카메라 파라미터들을 알 필요가 없고, 매우 정확할 필요가 없는 깊이 맵 이미지 및 디스패리티 범위에 단순히 기초하는 뷰 합성 알고리즘을 제공한다. 본 개시물에서, 용어 "코딩" 은 인코딩 및/또는 디코딩 중 어느 하나 또는 양자를 지칭할 수도 있다.
일반적으로, 용어 디스패리티는 3 차원 효과를 생성하기 위해 다른 이미지의 대응하는 픽셀에 대한 하나의 이미지의 픽셀의 오프셋을 설명한다. 즉, (스크린의 깊이에 디스플레이될) 카메라의 초점에 상대적으로 가까운 객체를 나타내는 픽셀들은 일반적으로, 예를 들어 스크린 앞에 또는 스크린 뒤에 디스플레이될 카메라의 초점으로부터 상대적으로 먼 객체를 나타내는 픽셀들보다 낮은 디스패리티를 갖는다. 보다 구체적으로, 이미지를 디스플레이하는데 사용된 스크린이 수렴점으로 고려될 수 있어서, 스크린 자체의 깊이로 디스플레이될 객체들은 0 디스패리티를 갖고, 스크린의 앞 또는 뒤 중 어느 하나에 디스플레이될 객체들은 객체들을 디스플레이하기 위한 스크린으로부터의 거리에 기초하는 가변의 디스패리티 값들을 갖는다. 일반성을 잃지 않고, 스크린 앞의 객체들은 네거티브 디스패리티들을 갖는 것으로 간주되는 반면에, 스크린 뒤의 객체들은 포지티브 디스패리티를 갖는 것으로 간주된다.
일반적으로, 본 개시물의 기법들은 스크린에 대한 3 개의 영역들: 스크린 밖 에 (또는 앞에), 스크린에, 또는 스크린 안에 (또는 뒤에) 중 하나에 속하는 각각의 픽셀을 처리한다. 따라서, 본 개시물의 기법들에 따르면, 3 차원 (3D) 이미지 디스플레이 디바이스 (또한, 3D 렌더링 디바이스로서 지칭됨) 는, 예를 들어 깊이와 디스패리티 간의 선형 수학적 관계를 사용하여 이들 3 개의 영역들 중 하나에 기초하여 깊이 값을 각 픽셀에 대한 디스패리티 값으로 맵핑할 수도 있다. 그 후, 픽셀이 맵핑되는 영역에 기초하여, 3D 렌더러는 픽셀에 대한 디스패리티를 계산하기 위해 (스크린 밖, 스크린 안 또는 스크린에 있는) 영역과 연관된 디스패리티 함수를 실행할 수도 있다. 따라서, 픽셀에 대한 깊이 값은 (네거티브일 수도 있는) 최소 디스패리티로부터의 잠재적인 디스패리티 값들의 범위 내의 디스패리티 값을 최대의 포지티브 디스패리티 값으로 맵핑될 수도 있다. 또는 동등하게, 픽셀의 깊이 값은, 그것이 스크린 안에 있에 있는 경우 0 에서 최대 포지티브 디스패리티의 범위 내의 디스패리티 값으로, 또는 그것이 스크린 밖에 있는 경우 최소 (네거티브) 디스패리티에서 0 의 범위 내의 디스패리티 값으로 맵핑될 수도 있다. (네거티브일 수도 있는) 최소 디스패리티에서 (포지티브일 수도 있는) 최대 디스패리티의 잠재적인 디스패리티 값들의 범위가 디스패리티 범위로서 지칭될 수도 있다.
종래에는, 가상 뷰를 합성하기 전에 객체 깊이 값들을 추정함으로써 장면의 기존의 뷰에 기초한 장면의 가상 뷰의 생성이 달성되었다. 깊이 추정은 스테레오 쌍들 또는 모노스코픽 콘텐츠로부터의 카메라 면 (plane) 과 객체들 사이의 절대적 또는 상대적 거리들을 추정하는 프로세스이다. 주로, 그레이-레벨 이미지로 표현된 추정된 깊이 정보는 DIBR (depth image based rendering) 기법들에 기초하여 가상 뷰들의 임의의 각 (arbitrary angle) 을 생성하는데 사용될 수 있다. 멀티-뷰 시퀀스들이 효율적인 인터-뷰 (inter-view) 압축의 어려움들을 직면하는 종래의 3 차원 텔레비전 시스템 (3DTV) 에 비해, 깊이 맵 기반 시스템은 효율적으로 인코딩될 수 있는 깊이 맵(들)과 함께 단지 하나 또는 몇몇의 뷰들을 송신함으로써 대역폭의 사용을 감소시킬 수도 있다. 깊이 맵 기반 변환의 다른 이점은, 깊이 맵이, 뷰 합성에 사용되기 전에, 엔드 사용자들에 의해 (예를 들어, 스케일링을 통해) 쉽게 제어될 수 있다는 것이다. 그것은 지각된 깊이의 상이한 양을 갖는 커스트마이징된 가상 뷰들을 생성할 수 있다. 따라서, 깊이 추정 및 가상 뷰 합성에 기초한 비디오 변환은 그 후, 3D 이미지, 예컨대 3D 비디오, 애플리케이션들에서 활용될 유망한 프레임워크로서 간주된다. 깊이 추정은 더욱 더 많은 모노스코픽 비디오에서 행해질 수 있고, 여기서 단지 하나의 뷰 2D 콘텐츠가 이용 가능함이 주목된다.
도 1 은, 착신 디바이스 (40) 가, 소스 디바이스 (20) 로부터 인코딩된 이미지 데이터 (54) 와 함께, 이미지의 3 차원 버전을 디스플레이할 목적의 제 2 뷰 (56) 를 구성하기 위한 이미지의 제 1 뷰 (50) 에 대한 깊이 정보 (52) 를 수신하는 예시의 시스템 (10) 을 예시하는 블록도이다. 도 1 의 예에서, 소스 디바이스 (20) 는 이미지 센서 (22), 깊이 프로세싱 유닛 (24), 인코더 (26), 및 송신기 (28) 를 포함하는 한편, 착신 디바이스 (40) 는 이미지 디스플레이 (42), 뷰 합성 유닛 (44), 디코더 (46), 및 수신기 (48) 를 포함한다. 소스 디바이스 (20) 및/또는 착신 디바이스 (40) 는 무선 통신 디바이스들, 예컨대 무선 핸드셋, 소위 셀룰러 또는 위성 무선전화기들, 또는 통신 채널을 통해 픽처 및/또는 비디오 정보를 통신할 수 있는 임의의 무선 디바이스들을 포함할 수도 있고, 이 경우에서 통신 채널은 무선 통신 채널을 포함할 수도 있다. 착신 디바이스 (40) 는 뷰 합성 유닛 (44) 및 이미지 디스플레이 (42) 를 포함하기 때문에, 착신 디바이스 (40) 는 3 차원 디스플레이 디바이스 또는 3 차원 렌더링 디바이스로서 지칭될 수도 있다.
깊이 정보로부터의 디스패리티 값들의 계산에 관련되는 본 개시물의 기법들은 무선 애플리케이션들 또는 설정들에 반드시 한정되지는 않는다. 예를 들어, 이들 기법들은 OTA (over-the-air) 텔레비전 브로드캐스트들, 케이블 텔레비전 송신들, 위성 텔레비전 송신들, 인터넷 비디오 송신들, 저장 매체 상에 인코딩되는 인코딩된 디지털 비디오, 또는 다른 시나리오들에 적용할 수도 있다. 따라서, 통신 채널은 인코딩된 비디오 및/또는 픽처 데이터의 송신에 적합한 무선 또는 유선 매체의 임의의 조합을 포함할 수도 있다.
이미지 소스 (22) 는 이미지 센서 어레이, 예를 들어 디지털 스틸 픽처 카메라 또는 디지털 비디오 카메라, 하나 이상의 저장된 이미지들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 외부 소스로부터 디지털 이미지들을 수신하기 위한 인터페이스, 예컨대 비디오 게임 또는 다른 쌍방향 멀티미디어 소스, 또는 이미지 데이터의 다른 소스들을 실행시킴으로써 디지털 이미지들을 생성하는 프로세싱 유닛을 포함할 수도 있다. 이미지 소스 (22) 는 일반적으로, 캡처, 사전-캡처, 및/또는 컴퓨터 생성된 이미지들 중 어느 하나 이상의 소스에 대응할 수도 있다. 일부 예들에서, 이미지 소스 (22) 는 셀룰러 전화기의 카메라에 대응할 수도 있다. 일반적으로, 본 개시물에서 이미지들에 대한 참조들은 스틸 사진들 뿐만 아니라 비디오 데이터의 프레임들 양자를 포함한다. 따라서, 본 개시물의 기법들은 스틸 디지털 사진들 뿐만 아니라 디지털 비디오 데이터의 프레임들 양자에 적용할 수도 있다.
이미지 소스 (22) 는 이미지 내의 객체들에 대한 깊이 이미지의 계산을 위해 깊이 프로세싱 유닛 (24) 에 제 1 뷰 (50) 를 제공한다. 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 이미지의 객체들에 대한 깊이 값들을 자동으로 계산하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 휘도 (luminance) 정보에 기초하여 객체들에 대한 깊이 값들을 계산할 수도 있다. 일부 예들에서, 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 사용자로부터 깊이 정보를 수신하도록 구성될 수도 있다. 일부 예들에서, 이미지 소스 (22) 는 상이한 관점에서 장면의 2 개의 뷰들을 캡처하고, 그 후 2 개의 뷰들에서의 객체들 간의 디스패리티에 기초하여 장면의 객체들에 대한 깊이 정보를 계산할 수도 있다. 각종 예들에서, 이미지 소스 (22) 는 표준 2 차원 카메라, 장면의 입체적인 뷰를 제공하는 2 개의 카메라 시스템, 장면의 다수의 뷰들을 캡처하는 카메라 어레이, 또는 하나의 뷰 및 깊이 정보를 캡처하는 카메라를 포함할 수도 있다.
이미지 소스 (22) 는 다수의 뷰들을 제공할 수도 있지만, 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 다수의 뷰들에 기초하여 깊이 정보를 계산할 수도 있고 소스 디바이스 (20) 는 장면의 뷰들의 각 쌍에 대한 깊이 정보 및 단지 하나의 뷰를 송신할 수도 있다. 예를 들어, 이미지 소스 (22) 는 상이한 각도들로부터 보여지는 장면의 뷰들의 4 개의 쌍들을 생성하도록 의도된, 8 개의 카메라 어레이를 포함할 수도 있다. 소스 디바이스 (20) 는 각 쌍에 대한 깊이 정보를 계산하고, 쌍에 대한 깊이 정보 및 각 쌍의 단지 하나의 이미지를 착신 디바이스 (40) 로 송신할 수도 있다. 따라서, 8 개의 뷰들을 송신하기 보다는, 소스 디바이스 (20) 는 본 예에서 비트스트림 (54) 의 형태로 4 개의 뷰들 및 4 개의 뷰들 각각에 대한 깊이 정보 를 송신할 수도 있다. 일부 예들에서, 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 사용자로부터 이미지에 대한 깊이 정보를 수신할 수도 있다.
깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 제 1 뷰 (50) 및 깊이 정보 (52) 를 인코더 (26) 로 패스한다. 깊이 정보 (52) 는 제 1 뷰 (50) 에 대한 깊이 맵 이미지를 포함할 수도 있다. 깊이 맵은 디스플레이될 영역 (예를 들어, 블록, 슬라이스, 또는 프레임) 과 연관된 각각의 픽셀 로케이션에 대한 깊이 값들의 맵을 포함할 수도 있다. 제 1 뷰 (50) 가 디지털 스틸 사진인 경우, 인코더 (26) 는 예를 들어 JPEG (Joint Photographic Experts Group) 이미지로서 제 1 뷰 (50) 를 인코딩하도록 구성될 수도 있다. 제 1 뷰 (50) 가 비디오 데이터의 프레임인 경우, 인코더 (26) 는 비디오 코딩 표준, 예컨대 MPEG (Motion Picture Experts Group), MPEG-2, ITU (International Telecommunication Union) H.263, ITU-T H.264/MPEG-4, H.264 AVC (Advanced Video Coding), ITU-T H.265, 또는 다른 비디오 인코딩 표준들에 따라 제 1 뷰 (50) 를 인코딩하도록 구성될 수도 있다. 인코더 (26) 는, 깊이 정보와 함께 인코딩된 이미지 데이터를 포함하는, 비트스트림 (54) 을 형성하기 위해 인코딩된 이미지와 함께 깊이 정보 (52) 를 포함할 수도 있다. 인코더 (26) 는 비트스트림 (54) 을 송신기 (28) 로 패스한다.
일부 예들에서, 깊이 맵이 추정된다. 하나보다 많은 뷰가 존재하는 경우, 하나 보다 많은 뷰가 이용 가능할 때 깊이 맵들을 추정하기 위해 스테레오 매칭이 사용될 수도 있다. 그러나, 2D 에서 3D 로의 변환에서, 깊이를 추정하는 것이 어려울 수도 있다. 그럼에도 불구하고, 각종 방법들에 의해 추정된 깊이 맵은 DIBR (Depth-Image-Based Rendering) 에 기초한 3D 렌더링에 사용될 수도 있다.
ITU-T H.264/MPEG-4 (AVC) 표준은, 예를 들어 JVT (Joint Video Team) 로서 알려진 집단 파트너쉽의 제품으로서 ISO/IEC MPEG (Moving Picture Experts Group) 과 함께 ITU-T VCEG (Video Coding Experts Group) 의 의해 공식화되었다. 일부 양태들에서, 본 개시물에 설명된 기법들은 일반적으로 H.264 표준에 따르는 디바이스들에 적용될 수도 있다. H.264 표준은 2005 년 3 월자의 ITU-T 연구 그룹에 의한, 일반적인 시청각 서비스들을 위한 진보된 비디오 코딩, ITU-T 레커멘데이션 H.264 에서 설명되고, 이것은 본원에서 H.264 표준 또는 H.264 사양, 또는 H.264/AVC 표준 또는 사양으로서 지칭될 수도 있다. JVT (Joint Video Team) 는 H.264/MPEG-4 AVC 에 대한 확장에서 계속 작업한다.
깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 깊이 맵의 형태로 깊이 정보 (52) 를 생성할 수도 있다. 인코더 (26) 는 비트스트림 (54) 으로서 송신된 3D 콘텐츠의 일부로서 깊이 맵을 인코딩하도록 구성될 수도 있다. 이 프로세스는 여러 송신된 뷰들에 대한 깊이 맵들 또는 하나의 캡처된 뷰에 대해 하나의 깊이 맵을 생성할 수 있다. 인코더 (26) 는 하나 이상의 뷰들 및 깊이 맵들을 수신하고, 다수의 뷰들을 공동으로 코딩할 수 있는 H.264/AVC, MVC 와 같은 비디오 코딩 표준들, 또는 깊이 및 텍스처를 공동으로 코딩할 수 있는 SVC (scalable video coding) 를 이용하여 그들을 코딩할 수도 있다.
제 1 뷰 (50) 가 비디오 데이터의 프레임에 대응하는 경우, 인코더 (26) 는 인트라 예측 모드 또는 인터 예측 모드에서 제 1 뷰 (50) 를 인코딩할 수도 있다. 예로써, ITU-T H.264 표준은 루마 성분에 대해 16×16, 8×8 또는 4×4, 및 크로마 성분에 대해 8×8 과 같은 각종 블록 크기에서 인트라 예측을 지원할 뿐만 아니라, 예컨대 루마 성분에 대해 16×16, 16×8, 8×16, 8×8, 8×4, 4×8 과 4×4, 및 크로마 성분에 대해 대응하는 스케일링된 크기와 같은 각종 블록 크기에서 인터 예측을 지원한다. 본 개시물에서, "N×N" 및 "N by N" 는 수직 및 수평 디멘젼의 항들에서 블록의 픽셀 디멘젼, 예를 들어 16×16 픽셀 또는 16 by 16 픽셀을 상호교환적으로 지칭하는데 사용될 수도 있다. 일반적으로, 16×16 블록은 수직 방향에서 16 픽셀 및 수평 방향에서 16 픽셀을 갖는다. 마찬가지로, N×N 블록은 일반적으로 수직 방향에서 N 픽셀 및 수평 방향에서 N 픽셀을 갖고, 여기서 N 은 16 보다 클 수도 있는 양의 정수 값을 나타낸다. 블록에서의 픽셀들은 행 및 열들로 배열될 수도 있다. 블록들은 또한, N×M 일 수도 있고, 여기서 N 및 M 은 반드시 동일하지 않은 정수들이다.
16 × 16 보다 작은 블록 크기는 16 × 16 매크로블록의 분할들로서 지칭될 수도 있다. 마찬가지로, N×N 블록에 있어서, N×N 보다 작은 블록 크기들은 N×N 블록의 분할들로서 지칭될 수도 있다. 비디오 블록들은, 예를 들어, 이산 코사인 변환 (DCT), 정수 변환, 웨이블릿 (wavelet) 변환, 또는 코딩된 비디오 블록들과 예측 비디오 블록들 간의 픽셀 차이를 나타내는 잔여 비디오 블록 데이터에 대한 개념적으로 유사한 변환과 같은 변환 애플리케이션 다음의, 픽셀 도메인에서 픽셀 데이터의 블록들을, 또는 변환 도메인에서 변환 계수들의 블록들을 포함할 수도 있다. 일부 경우에서, 비디오 블록은 변환 도메인에서 양자화된 변환 계수들의 블록들을 포함할 수도 있다.
보다 작은 비디오 블록들은 보다 우수한 해상도를 제공할 수 있고, 고 레벨의 상세를 포함하는 비디오 프레임의 로케이션들에 사용될 수도 있다. 일반적으로, 가끔 서브 블록들로서 지칭되는 매크로블록 및 각종 파티션들이 비디오 블록들로 고려될 수도 있다. 또한, 슬라이스는, 매크로블록 및/또는 서브 블록들과 같은 복수의 비디오 블록들인 것으로 고려될 수도 있다. 각각의 슬라이스는 비디오 프레임의 독립적으로 디코딩가능한 유닛일 수도 있다. 다르게는, 프레임 자체들이 디코딩가능한 유닛일 수도 있고, 또는 프레임의 다른 부분들이 디코딩가능한 유닛들로서 정의될 수도 있다. 용어 "코딩된 유닛" 또는 "코딩 유닛" 은 전체 프레임, 프레임의 슬라이스, 시퀀스 또는 슈퍼프레임으로도 지칭되는 픽처들의 그룹 (GOP), 또는 적용 가능한 코딩 기술에 따라 정의된 다른 독립적으로 디코딩 가능한 유닛과 같은 비디오 프레임의 임의의 독립적으로 디코딩 가능한 유닛을 지칭할 수도 있다.
일반적으로, 매크로블록들 및 각종 서브-블록들 또는 분할들은 모두 비디오 블록들인 것으로 고려될 수도 있다. 또한, 슬라이스는 매크로블록들 및/또는 서브-블록들 또는 분할들과 같은 일련의 비디오 블록들인 것으로 고려될 수도 있다. 일반적으로, 매크로블록은 픽셀들의 16×16 영역을 정의하는 색차 및 휘도 값들의 세트를 지칭할 수도 있다. 휘도 블록은 16×16 세트의 값들을 포함할 수도 있으나, 8×8 블록들, 4×4 블록들, 8×4 블록들, 4×8 블록들 또는 다른 크기들과 같은 더 작은 비디오 블록들로 더 분할될 수도 있다. 2 개의 상이한 색차 블록들은 매크로블록에 대한 컬러를 정의할 수도 있고, 블록들 각각은 픽셀들의 16×16 영역과 연관된 컬러 값들의 8×8 서브-샘플링된 블록들을 포함할 수도 있다. 매크로블록들은 매크로블록들에 적용된 코딩 모드들 및/또는 코딩 기법들을 정의하도록 신택스 정보를 포함할 수도 있다.
매크로블록들 또는 다른 비디오 블록들은 슬라이스들, 프레임들 또는 다른 독립적인 유닛들과 같은 디코딩 가능한 유닛들로 그룹화될 수도 있다. 각각의 슬라이스는 비디오 프레임의 독립적으로 디코딩가능한 유닛일 수도 있다. 대안으로, 프레임들 자체는 디코딩가능한 유닛들일 수도 있고, 또는 프레임의 다른 부분들은 디코딩가능한 유닛들로서 정의될 수도 있다. 본 개시물에서, 용어 "코딩된 유닛" 은 전체 프레임, 프레임의 슬라이스, 픽처들의 그룹 (GOP), 또는 사용된 코딩 기법에 따라 정의된 다른 독립적으로 디코딩 가능한 유닛과 같은 비디오 프레임의 임의의 독립적으로 디코딩 가능한 유닛을 지칭할 수도 있다.
전술된 바와 같이, 이미지 소스 (22) 는 깊이 정보를 생성하기 위한 목적을 위해 깊이 프로세싱 유닛 (24) 에 동일한 장면의 2 개의 뷰들을 제공할 수도 있다. 그러한 예들에서, 인코더 (26) 는 깊이 정보와 함께 뷰들 중 단지 하나를 인코딩할 수도 있다. 일반적으로, 본 개시물의 기법들은 착신 디바이스 (40) 와 같은 착신 디바이스로 이미지에 대한 깊이 정보와 함께 이미지를 전송하도록 다이렉팅되고, 착신 디바이스 (40) 는 깊이 정보에 기초하여 이미지의 객체들에 대한 디스패리티 값들을 계산하도록 구성될 수도 있다. 깊이 정보와 함께 단지 하나의 이미지를 전송하는 것은 대역폭 소비를 감소시킬 수도 있고/있거나 다르게는 3 차원 이미지를 생성하기 위해 장면의 2 개의 인코딩된 뷰들을 전송하는 것에서 비롯될수도 있는 저장 공간 사용을 감소시킬 수도 있다.
송신기 (28) 는 착신 디바이스 (40) 의 수신기 (48) 로 비트스트림 (54) 을 전송할 수도 있다. 예를 들어, 송신기 (28) 는 이송 레벨 인캡슐레이션 기법들, 예를 들어 MPEG-2 시스템 기법들을 사용하여 비트스트림 (54) 을 인캡슐레이팅할 수도 있다. 송신기 (28) 는, 예를 들어 네트워크 인터페이스, 무선 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기, 송신기/수신기 (트랜시버), 또는 다른 송신 유닛을 포함할 수도 있다. 다른 예들에서, 소스 디바이스 (20) 는 비트스트림 (54) 을 물리적 매체, 예컨대 콤팩트 디스크, 디지털 비디오 디스크, 블루-레이 디스크, 플래시 메모리와 같은 광학 저장 매체, 자기 미디어, 또는 다른 저장 미디어에 저장하도록 구성될 수도 있다. 이러한 예들에서, 저장 미디어는 착신 디바이스 (40) 의 로케이션으로 물리적으로 이송되고 데이터를 취출하기 위해 적합한 인터페이스에 의해 판독될 수도 있다. 일부 예들에서, 비트스트림 (54) 은 송신기 (28) 에 의해 송신되기 전에 변조기/복조기 (MODEM) 에 의해 변조될 수도 있다.
비트스트림 (54) 을 수신하고 데이터를 디캡슐레이팅한 후에, 그리고 일부 예들에서 수신기 (48) 는 비트스트림 (54) 을 디코더 (46) 에 (또는 일부 예들에서 비트스트림을 복조하는 MODEM 에) 제공할 수도 있다. 디코더 (46) 는 제 1 뷰 (50) 뿐만 아니라 깊이 정보 (52) 를 비트스트림 (54) 으로부터 디코딩한다. 예를 들어, 디코더 (46) 는 제 1 뷰 (50) 및 제 1 뷰 (50) 에 대한 깊이 맵을 깊이 정보 (52) 로부터 재생할 수도 있다. 깊이 맵들의 디코딩 후에, 뷰 합성 알고리즘은 송신되지 않은 다른 뷰들에 대한 텍스쳐를 생성하도록 채택될 수 있다. 디코더 (46) 는 또한, 뷰 합성 유닛 (44) 으로 제 1 뷰 (50) 및 깊이 정보 (52) 를 전송할 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 은 제 1 뷰 (50) 및 깊이 정보 (52) 에 기초하여 제 2 이미지를 생성한다.
일반적으로, 인간 시각 시스템은 객체에 대한 수렴각에 기초하여 깊이를 지각한다. 뷰어에게 상대적으로 더 가까운 객체들은, 뷰어로부터 상대적으로 멀리 있는 객체들보다 더 큰 각도에서 뷰어의 눈이 객체에 수렴하기 때문에 뷰어에게 더 가까운 것으로서 인지된다. 그러한 픽처들 및 비디오와 같은 멀티미디어에서 3 차원을 시뮬레이팅하기 위해, 2 개의 이미지들이 뷰어에게 디스플레이되는데 뷰어의 눈들 각각에 대해 하나의 이미지가 디스플레이된다. 이미지 내의 동일한 공간적 로케이션에 위치하는 객체들은 일반적으로, 이미지들이 디스플레이되는 스크린과 동일한 깊이에 있는 것으로서 인지될 것이다.
깊이의 일루전 (illusion) 을 생성하기 위해, 객체들은 수평축을 따라 이미지들 각각의 약간 상이한 포지션들에서 보여질 수도 있다. 2 개의 이미지들의 객체들의 로케이션들 간의 차이가 디스패리티로서 지칭된다. 일반적으로, 객체를 스크린에 비해 뷰어에 더 가깝게 나타나게 하기 위해, 네거티브 디스패리티 값이 사용될 수도 있는 반면에, 객체를 스크린에 비해 사용자로부터 더 멀리 나타나게 하기 위해 포지티브 디스패리티 값이 사용될 수도 있다. 포지티브 또는 네거티브 디스패리티를 갖는 픽셀들은, 일부 예들에서 샤프니스 (sharpness) 또는 블러리니스 (blurriness) 를 증가 또는 감소시켜, 초점으로부터 포지티브 또는 네거티브 깊이의 효과를 더 생성하도록 더 많은 또는 더 적은 레졸루션을 갖고 디스플레이될 수도 있다.
뷰 합성은 임의의 뷰 각도에서 뷰를 생성하기 위해 조밀하게 샘플링된 뷰들을 사용하는 샘플링 문제로서 간주될 수 있다. 그러나, 실제 애플리케이션들에서, 조밀하게 샘플링된 뷰들에 의해 요구된 저장 또는 송신 대역폭은 클 수도 있다. 따라서, 드물게 (sparsely) 샘플링된 뷰들 및 그 깊이 맵들에 기초하여 뷰 합성에 대한 연구가 수행되어 왔다. 상세히 구분되었지만, 이들 드물게 샘플링된 뷰들에 기초한 알고리즘들은 3D 워핑 (warping) 에 대부분 기초한다. 3D 워핑에서, 소정의 깊이 및 카메라 모델, 참조 뷰의 픽셀은 2D 카메라 좌표로부터 세계 좌표들에서의 포인트 (P) 로 먼저 백-투영 (back-project) 될 수도 있다. 포인트 (P) 는 그 후, 착신 뷰 (생성될 가상 뷰) 로 투영될 수도 있다. 세계 좌표들에서의 동일한 객체의 상이한 투영들에 대응하는 2 개의 픽셀들은 동일한 컬러 세기들을 가질 수도 있다.
뷰 합성 유닛 (44) 은 객체들의 깊이 값들에 기초하여 이미지의 객체들 (예를 들어, 픽셀들, 블록들, 픽셀들의 그룹들, 또는 블록들의 그룹들) 에 대한 디스패리티 값들을 계산하도록 구성될 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 은, 뷰어가 한눈으로 제 1 뷰 (50) 를 보고 다른 눈으로 제 2 이미지 (56) 를 보는 경우, 디스패리티 값들을 사용하여 3 차원 효과를 생성하는 제 1 뷰 (50) 로부터 제 2 이미지 (56) 를 생성할 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 은 사용자에게 디스플레이하기 위해 이미지 디스플레이 (42) 로 제 1 뷰 (50) 및 제 2 이미지 (56) 를 패스할 수도 있다.
이미지 디스플레이 (42) 는 입체 디스플레이 또는 자동입체 디스플레이를 포함할 수도 있다. 일반적으로, 입체 디스플레이들은, 뷰어가 하나의 이미지가 한눈으로 향하고 제 2 이미지가 다른 눈으로 향하는, 고글 또는 안경과 같은 헤드마운트 유닛을 착용하는 동안 2 개의 이미지들을 디스플레이함으로써 3 차원을 시뮬레이팅한다. 일부 예들에서, 각각의 이미지는 예를 들어 편광 안경 또는 컬러-필터 안경을 사용하여 동시에 디스플레이된다. 일부 예들에서, 이미지들은 신속하게 바뀌고, 안경 또는 고글은 디스플레이와의 동기화에서 신속하게 셔터링을 교번하여, 정확한 이미지가 대응하는 눈에만 보이게 한다. 자동입체 디스플레이들은 안경을 사용하지 않지만 대신에 정확한 이미지들을 뷰어의 대응하는 눈을 향하게 할 수도 있다. 예를 들어, 자동입체 디스플레이에는, 뷰어의 눈이 위치하는 곳을 결정하기 위해 카메라, 및 뷰어의 눈으로 이미지를 향하게 하기 위한 기계적 및/또는 전자적 수단이 장착될 수도 있다.
이하에서 더 상세히 논의되는 바와 같이, 뷰 합성 유닛 (44) 은 스크린 뒤에서, 스크린에서, 그리고 스크린 앞에서의 뷰어에 대한 깊이 값들을 갖고 구성될 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 은 비트스트림 (54) 의 이미지 데이터에서 표현된 객체들의 깊이를 디스패리티 값들로 맵핑하는 함수들을 갖고 구성될 수도 있다. 따라서, 뷰 합성 유닛 (44) 은 객체들에 대한 디스패리티 값들을 계산하기 위해 함수들 중 하나를 실행할 수도 있다. 깊이 정보 (52) 에 기초한 제 1 뷰 (50) 의 객체들에 대한 디스패리티 값들을 계산한 후에, 뷰 합성 유닛 (44) 은 제 1 뷰 (50) 및 디스패리티 값들로부터 제 2 이미지 (56) 를 생성할 수도 있다.
뷰 합성 유닛 (44) 은 스크린 앞 또는 뒤의 최대 깊이들에서 객체들을 디스플레이하기 위한 최대 디스패리티 값들을 갖고 구성될 수도 있다. 이 방식으로, 뷰 합성 유닛 (44) 은 0 과 최대 포지티브 및 네거티브 디스패리티 값들 사이의 디스패리티 범위들을 갖고 구성될 수도 있다. 뷰어는, 객체들이 착신 디바이스 (44) 에 의해 디스플레이되는 스크린 앞 또는 뒤의 최대 깊이들을 수정하기 위해 구성들을 조정할 수도 있다. 예를 들어, 착신 디바이스 (40) 는 원격 제어 또는 뷰어가 조작할 수도 있는 다른 제어 유닛과 통신할 수도 있다. 원격 제어는 뷰어가, 객체들을 디스플레이하는 스크린 뒤의 최대 깊이 및 스크린 앞의 최대 깊이를 제어하는 것을 허용하는 사용자 인터페이스를 포함할 수도 있다. 이 방식으로, 뷰어는 뷰잉 경험을 향상시키기 위해 이미지 디스플레이 (42) 에 대한 구성 파라미터들을 조정할 수도 있다.
스크린 앞 및 스크린 뒤에 디스플레이될 객체들에 대한 최대 디스패리티 값들을 갖고 구성됨으로써, 뷰 합성 유닛 (44) 은 상대적으로 단순한 계산들을 사용하여 깊이 정보 (52) 에 기초한 디스패리티 값들을 계산할 수 있다. 예를 들어, 뷰 합성 유닛 (44) 은 깊이 값들을 디스패리티 값들로 맵핑하는 함수들을 갖고 구성될 수도 있다. 함수들은 깊이와, 대응하는 디스패리티 범위 내의 하나의 디스패리티 값 간의 선형 관계들을 포함할 수도 있어서, 수렴 깊이 간격에서의 깊이 값을 갖는 픽셀들은 0 의 디스패리티 값으로 맵핑되는 한편, 스크린 앞의 최대 깊이에서의 객체들은 최소 (네거티브) 디스패리티 값으로 맵핑되고, 따라서 스크린 앞에 있는 것으로 보여지고, 따라서 스크린 뒤에 있는것으로 보여지는 최대 깊이에서의 객체들은 스크린 뒤에 대한 최대 (포지티브) 디스패리티 값들로 맵핑된다.
실세계 좌표들에 대한 일 예에서, 깊이 범위는 예를 들어 [200, 1000] 일 수 있고, 수렴 깊이 거리는 예를 들어 대략 400 일 수 있다. 그러면, 스크린 앞에서의 최대 깊이는 200 에 대응하고, 스크린 뒤에서의 최대 깊이는 1000 이며, 수렴 깊이 간격은 예를 들어 [395, 405] 일 수 있다. 그러나, 실세계 좌표에서의 깊이 값들은 이용 가능하지 않을 수도 있고, 또는 예를 들어 (0 에서 255 에 이르는) 8 비트 값일 수도 있는 작은 동적 범위로 양자화될 수도 있다. 일부 예들에서, 이러한 0 에서 255 까지의 값을 갖는 양자화된 깊이 값들은, 깊이 맵이 저장 또는 송신되는 경우 또는 깊이 맵이 추정되는 경우의 시나리오들에서 사용될 수도 있다. 통상의 깊이-이미지 기반 렌더링 (depth-image based rendereing; DIBR) 프로세스는, 디스패리티가 계산되기 전에 낮은 동적 범위의 양자화된 깊이 맵을 실세계 깊이 맵에서의 맵으로 변환하는 단계를 포함할 수도 있다. 전통적으로, 더 작은 양자화된 깊이 값은 실세계 좌표에서의 더 큰 깊이 값에 대응한다. 그러나, 본 개시물의 기법들에서는 이 변환을 행하는 것이 반드시 필요하지는 않으며, 따라서 실세계 좌표에서의 깊이 범위 또는 양자화된 깊이 값에서 실세계 좌표에서의 깊이 값으로의 변환 함수를 알 필요가 없다. [-disn, disp] 의 예시의 디스패리티 범위를 고려하면, 양자화된 깊이가 (0 일 수도 있는) dmin 내지 (255 일 수도 있는) dmax 의 값들을 포함할 때, 깊이 값 (dmin) 은 disp 로 맵핑되고 (255 일 수도 있는) dmax 의 깊이 값은 -disn 으로 맵핑된다. 이 예에서, disn 는 포지티브이다. 수렴 깊이 맵 간격이 [d0-δ, d0+δ] 라고 가정하면, 이 간격에서의 깊이 값은 0 의 디스패리티로 맵핑된다. 일반적으로, 본 개시물에서 문구 "깊이 값" 은 [dmin, dmax] 의 더 낮은 동적 범위의 값을 지칭한다. δ 값은 허용오차 값으로서 지칭될 수도 있고, 각 방향에서 동일할 필요는 없다. 즉, d0 는 제 1 허용오차 값 δ1 및 제 2 의 잠재적으로 상이한 허용오차 값 δ2 에 의해 수정될 수도 있어서, [d0-δ2, d0+δ1] 은 0 의 디스패리티로 모두 맵핑될 수도 있는 깊이 값들의 범위를 나타낼 수도 있다.
이 방식으로, 착신 디바이스 (40) 는 예를 들어 초점 길이, 가정된 카메라 파라미터들, 및 실세계 깊이 범위 값들과 같은 추가의 값들을 고려하는 더욱 복잡한 절차들을 사용하지 않고 디스패리티 값들을 계산할 수도 있다. 따라서, 카메라로부터 객체 까지의 거리를 설명하는 초점 길이 값들, 카메라와 각종 객체들 간의 실제 거리, 2 개의 카메라들 간의 거리, 뷰어와 스크린 사이의 뷰잉 거리, 및 스크린의 폭을 설명하는 깊이 범위, 및 본질적 및 외부적 파라미터들을 포함하는 카메라 파라미터들에 의존하는 디스패리티를 계산하기 위한 종래의 기법들과 대조적으로, 본 개시물의 기법들은 예를 들어, 픽셀들 또는 객체들 모두에 대한 소정의 디스패리티 범위, 및 픽셀의 (양자화된 또는 낮은 동적 범위의) 깊이에 기초하여 임의의 픽셀의 디스패리티 값을 계산하기 위한 상대적으로 단순한 절차를 제공할 수도 있다.
도 2 는 뷰 합성 유닛 (44) 의 컴포넌트들의 어레인지먼트 예를 나타내는 블록도이다. 뷰 합성 유닛 (44) 은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합에서 구현될 수도 있다. 소프트웨어 및/또는 펌웨어에서 구현된 경우, 착신 디바이스 (40) 는 예를 들어 하나 이상의 프로세서들 또는 프로세싱 유닛들과 같은 소프트웨어를 실행하기 위한 하드웨어를 포함할 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 의 컴포넌트들 중 어느 하나 또는 전부는 기능적으로 통합될 수도 있다.
도 2 의 예에서, 뷰 합성 유닛 (44) 은 이미지 입력 인터페이스 (62), 깊이 정보 인터페이스 (64), 디스패리티 계산 유닛 (66), 디스패리티 범위 구성 유닛 (72), 깊이-디스패리티 변환 유닛 (74), 뷰 생성 유닛 (68), 및 이미지 출력 인터페이스 (70) 를 포함한다. 일부 예들에서, 이미지 입력 인터페이스 (62) 및 깊이 정보 인터페이스 (64) 는 동일한 로직 및/또는 물리적 인터페이스에 대응할 수도 있다. 일반적으로, 이미지 입력 인터페이스 (62) 는 비트스트림 (54) 으로부터 이미지 데이터의 디코딩된 버전, 예를 들어 제 1 뷰 (50) 를 수신할 수도 있는 한편, 깊이 정보 인터페이스 (64) 는 제 1 뷰 (50) 에 대한 깊이 정보 (52) 를 수신할 수도 있다. 이미지 입력 인터페이스 (62) 는 제 1 뷰 (50) 를 디스패리티 계산 유닛 (66) 으로 패스할 수도 있고, 깊이 정보 인터페이스 (64) 는 깊이 정보 (52) 를 디스패리티 계산 유닛 (66) 으로 패스할 수도 있다.
디스패리티 계산 유닛 (66) 은 제 1 뷰 (50) 의 픽셀들 및/또는 객체들에 대한 깊이 정보 (52) 에 기초하여 제 1 뷰 (50) 의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산할 수도 있다. 디스패리티 계산 유닛 (66) 은 픽셀에 대한 깊이 정보, 예를 들어, 깊이 정보가, 픽셀이 스크린의 짧은 거리 내 또는 스크린 상에서, 스크린 뒤에서, 또는 스크린 앞에서 나타날 것이라는 것을 나타내는지의 여부에 기초하여 제 1 뷰 (50) 의 픽셀에 대한 디스패리티를 계산하는 함수를 선택할 수도 있다. 깊이-디스패리티 변환 데이터 (74) 는 픽셀들에 대한 깊이 정보에 기초하여 픽셀들에 대한 디스패리티 값들, 뿐만 아니라 스크린 앞 및 스크린 뒤의 최대 깊이에 디스플레이될 픽셀들에 대한 최대 디스패리티 값들을 계산하는 함수들에 대한 명령들을 저장할 수도 있다.
디스패리티 값들을 계산하기 위한 함수들은 픽셀에 대한 깊이 값과 대응하는 디스패리티 값 간의 선형 관계들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 스크린에는 깊이 값 d0 이 할당될 수도 있다. 비트스트림 (54) 에 대한 스크린 앞에서 최대 깊이 값을 갖는 객체에는 dmax 의 깊이 값이 할당될 수도 있다. 비트스트림 (54) 에 대한 스크린 뒤에서의 최대 깊이 값을 갖는 객체에는 dmin 의 깊이 값이 할당될 수도 있다. 즉, dmax 및 dmin 은 일반적으로 깊이 정보 (52) 에 대한 최대 깊이 값들을 설명할 수도 있다. 저장 또는 송신된 깊이 맵의 동적 범위가 8 비트인 예들에서, dmax 는 255 의 값을 갖고 dmin 은 0 의 값을 가질 수도 있다. 제 1 뷰 (50) 가 픽처에 대응하는 경우, dmax 및 dmin 는 픽처의 픽셀들의 깊이들에 대한 최대 값들을 설명할 수도 있는 한편, 제 1 뷰 (50) 가 비디오 데이터에 대응하는 경우, dmax 및 dmin 는 반드시 제 1 뷰 (50) 내가 아니고 비디오의 픽셀들의 깊이들에 대한 최대 값들을 설명할 수도 있다.
설명을 목적을 위해, 본 개시물의 기법들은 깊이 값 d0 을 갖는 스크린에 대하여 설명된다. 그러나, 일부 예들에서, d0 는 대신에 수렴면의 깊이에 간단히 대응할 수도 있다. 예를 들어, 이미지 디스플레이 (42) 가 사용자들의 눈들 각각에 대해 별개의 스크린들을 갖고 사용자에 의해 착용된 고글에 대응하는 경우, 수렴면에는 스크린들 자체들로부터 상대적으로 먼 깊이 값이 할당될 수도 있다. 어떤 경우, do 는 디스플레이의 깊이에 대응할 수도 있거나 다른 파라미터들에 기초할 수도 있는 수렴면의 깊이를 일반적으로 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 일부 예들에서, 사용자는 이미지 디스플레이 디바이스 (42) 에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스를 이용하여 수렴 깊이 값 do 를 제어할 수도 있다. 예를 들어, 원격 제어 디바이스는 사용자가 수렴 깊이 값을 증가 또는 감소시키는 것을 허용하는 버튼들을 포함하는 사용자 인터페이스를 포함할 수도 있다.
깊이-디스패리티 변환 데이터 (74) 는 스크린 앞 및 뒤의 최대 깊이들에서 디스플레이될 객체들에 대한 최대 디스패리티 값들과 함께, dmax 및 dmin 에 대한 값들을 저장할 수도 있다. 다른 예에서, dmax 및 dmin 은 소정의 동적 범위가 제공할 수 있는 최대 또는 최소 값들일 수도 있다. 예를 들어, 동적 범위가 8 비트이면, 255 (28-1) 과 0 사이의 깊이 범위가 존재할 수도 있다. 따라서 dmax 및 dmin 는 시스템에 대해 고정될 수도 있다. 디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은 원격 제어 디바이스로부터 신호들을 수신하여 최대 디스패리티 값 또는 최소 디스패리티 값을 증가 또는 감소시킬 수도 있고, 차례로 렌더링된 3D 이미지의 깊이의 지각을 증가 또는 감소시킬 수도 있다. 디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은, 원격 제어 디바이스에 추가적으로 또는 대안으로, 이미지 디스플레이 (42) 가 이미지들의 객체들을 디스플레이하는 스크린 앞 및 뒤에서 디스패리티 범위 값들을 조정할 수도 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 최대 디스패리티를 감소시키는 것은 지각된 3D 이미지를 스크린 안에 (뒤에) 덜 나타나게 만들 수도 있고, (이미 네거티브인) 최소 디스패리티를 감소시키는 것은 지각된 3D 이미지를 스크린 밖으로 더 튀어나오게 만들 수도 있다.
깊이-디스패리티 변환 데이터 (74) 는 0 깊이로 맵핑되고 스크린 상에서 지각되며 다르게는 스크린으로부터 먼 상대적으로 작은 거리를 갖는 픽셀들에 대응하는 값들의 상대적으로 작은 깊이 간격을 제어하는 깊이 값 (δ) 을 포함할 수도 있다. 일부 예들에서, 디스패리티 계산 유닛 (66) 은 스크린 앞 또는 뒤에서 δ 보다 작은 깊이 값, 즉 깊이 값 d0 를 갖는 픽셀들에 0 의 디스패리티를 할당할 수도 있다. 즉, 이러한 예들에서, x 가 픽셀에 대한 깊이 값이라고 가정하고, (d0-δ) <= x <= (d0+δ) 이면, 디스패리티 계산 유닛 (66) 은 0 의 디스패리티 값을 픽셀에 할당할 수도 있다. 일부 예들에서, 사용자는 이미지 디스플레이 디바이스 (42) 에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스를 이용하여 δ 값을 제어할 수도 있다. 예를 들어, 원격 제어 디바이스는, 더 많은 (또는 더 적은) 픽셀들이 스크린 상에서 지각되도록, 사용자가 값을 증가 (또는 감소) 시키는 것을 허용하는 버튼들을 포함하는 사용자 인터페이스를 포함할 수도 있다.
깊이-디스패리티 변환 데이터 (74) 는, 디스패리티 계산 유닛 (66) 이 스크린 뒤에 디스플레이될 객체들에 대한 디스패리티 값들을 계산하기 위해 실행할 수도 있는 제 1 함수를 포함할 수도 있다. 제 1 함수는 d0+δ 의 수렴 깊이 값 보다 큰 깊이 값들에 적용될 수도 있다. 제 1 함수는 최대 깊이 값과 수렴 깊이 값 사이의 범위의 깊이 값을 최소 디스패리티 값 (-disn) 과 0 사이의 범위의 디스패리티 값으로 맵핑할 수도 있다. 제 1 함수는 깊이의 모노톤 감소 함수일 수도 있다. 깊이 값에 제 1 함수의 적용은 스크린 앞에 디스플레이될 픽셀에 대한 3D 지각을 생성하는 디스패리티 값을 생성할 수도 있어서, 가장 튀어나온 픽셀은 "-disn" 의 최소 디스패리티 값을 갖는다 (이 예에서, disn 은 포지티브 값이다). 다시 d0 는 스크린의 깊이라고 가정하면, δ 는 상대적으로 작은 거리이고 x 는 픽셀의 값이고, 제 1 함수는 다음을 포함할 수도 있다:
Figure pat00001
. 이 방식에서, f1(x) 는 -disn 내지 0 의 디스패리티 범위 내의 디스패리티 값으로 픽셀의 깊이 값 x 를 맵핑할 수도 있다. 일부 예들에서, 디스패리티 범위 내의 디스패리티 값은 d0+δ 와 dmax 사이의 x 의 값에 비례할 수도 있고, 또는 다르게는 단조롭게 감소한다.
깊이-디스패리티 변환 데이터 (74) 는 또한, 디스패리티 계산 유닛 (66) 이 스크린 앞에 디스플레이될 객체들에 대한 디스패리티 값들을 계산하기 위해 실행할 수도 있는 제 2 함수를 포함할 수도 있다. 제 2 함수는 d0-δ 의 수렴 깊이 값 보다 작은 깊이 값들에 적용될 수도 있다. 제 2 함수는 최소 깊이 값과 수렴 깊이 값 사이의 범위의 깊이 값을 0 과 최대 디스패리티 값 (disp) 사이의 범위의 디스패리티 값으로 맵핑할 수도 있다. 제 2 함수는 깊이의 모노톤 감소 함수일 수도 있다. 소정 깊이를 갖는 이 함수의 결과들은 스크린 뒤에 디스플레이될 픽셀에 대한 3D 지각을 생성하는 디스패리티이고, 가장 깊은 픽셀은 "disp" 의 최대 디스패리티 값을 갖는다. 다시 d0 가 스크린의 깊이라고 가정하면, δ 는 상대적으로 작은 거리이고 x 는 픽셀의 값이고, 제 2 함수는 다음을 포함할 수도 있다:
Figure pat00002
. 이 방식에서, f2(x) 는 0 내지 disp 의 디스패리티 범위 내의 디스패리티 값으로 픽셀의 깊이 값 x 를 맵핑할 수도 있다. 일부 예들에서, 디스패리티 범위 내의 디스패리티 값은 d0-δ 와 dmin 사이의 x 의 값에 비례할 수도 있고, 또는 다르게는 단조롭게 감소한다.
따라서, 디스패리티 계산 유닛 (66) 은 스텝 함수를 사용하여 픽셀에 대한 디스패리티를 계산할 수도 있다 (여기서, p 는 픽셀을 나타내고 depth(p) 는 x=depth(p) 의 깊이를 갖는 픽셀 (p) 과 연관된 깊이 값을 나타낸다):
*
Figure pat00003
이미지 디스플레이 (42) 가 객체들을 디스플레이하는 스크린 앞 또는 뒤에서의 최대 깊이는 반드시 비트스트림 (54) 으로부터의 깊이 정보 (52) 의 최대 깊이와 동일한 것은 아니다. 이미지 디스플레이 (42) 가 객체들을 디스플레이하는 스크린 앞 또는 뒤에서의 최대 깊이는 최대 디스패리티 값들 (disn 및 disp) 에 기초하여 구성 가능할 수도 있다. 일부 예들에서, 사용자는 원격 제어 디바이스 또는 다른 사용자 인터페이스를 사용하여 최대 디스패리티 값들을 구성할 수도 있다.
깊이 값들 (dmin 및 dmax) 은 최대 디스패리티 값들에서 비롯되는 스크린 앞 및 뒤에서의 최대 깊이들과 반드시 동일하지는 않은 것으로 이해되어야 한다. 대신에, dmin 및 dmax 은, 예를 들어 0 에서 255 의 정의된 범위를 갖는 미리결정된 값들일 수도 있다. 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 글로벌 깊이 값으로서 픽셀의 깊이 값을 할당할 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 에 의해 계산된 결과의 디스패리티 값은 특정 픽셀의 깊이 값에 관련될 수도 있는 한편, 객체가 디스플레이되는 스크린 앞 또는 뒤에서의 최대 깊이는 최대 디스패리티 값들에 기초하고 반드시 최대 깊이 값들 (dmax 및 dmin) 은 아니다.
디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은, 예를 들어 원격 제어 디바이스 또는 다른 사용자 인터페이스로부터 수신된 신호들에 기초하여 disn 및 disp 에 대한 값들을 수정할 수도 있다. N 을 2 차원 이미지의 수평 레졸루션 (즉, x 축을 따른 픽셀들의 수) 이라 한다. 그러면, (디스패리티 조정 값들로서 지칭될 수도 있는) 값들 (α및 β) 에 대해, disn = N * α 및 disp = N * β 이다. 이 예에서, α 는 네거티브 디스패리티의 (전체 이미지 폭에 대조적으로) 최대 레이트일 수도 있는데, 이 네거티브 디스패리티는 스크린 밖 (또는 앞) 에서의 객체의 3 차원 지각에 대응한다. 이 예에서, β 는 포지티브 디스패리티의 최대 레이트일 수도 있는데, 이 포티지브 디스패리티는 스크린 뒤 (또는 안) 에서의 객체의 3 차원 지각에 대응한다. 일부 예들에서, 다음의 디폴트 값들이 시작점으로서 사용될 수도 있다: α 에 대해 (5 ± 2)% 및 β 에 대해 (8 ± 3)% .
최대 디스패리티 값들은 디바이스 및 뷰잉 환경 의존적일 수 있고, 제조 파라미터들의 일부일 수 있다. 즉, 제조자는 상기 디폴트 값들을 사용하고 또는 제조시에 디폴트 파라미터들을 바꿀 수도 있다. 부가적으로, 디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은, 예를 들어 원격 제어 디바이스, 사용자 인터페이스를 사용하여 사용자가 디폴트 값들을 조정할 수도 있는 메커니즘, 또는 착신 디바이스 (40) 의 설정들을 조정하기 위한 다른 메커니즘을 제공할 수도 있다.
객체들이 스크린 앞에 디스플레이되는 깊이를 증가시키기 위해 사용자로부터의 신호에 응답하여, 디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은 α 를 증가시킬 수도 있다. 마찬가지로, 객체들이 스크린 앞에 디스플레이되는 깊이를 감소시키기 위해 사용자로부터의 신호에 응답하여, 디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은 α 를 감소시킬 수도 있다. 유사하게, 객체들이 스크린 뒤에 디스플레이되는 깊이를 증가시키기 위해 사용자로부터의 신호에 응답하여, 디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은 β 를 증가시킬 수도 있고, 객체들이 스크린 뒤에 디스플레이되는 깊이를 감소시키기 위해 사용자로부터의 신호에 응답하여 디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은 β 를 감소시킬 수도 있다. α 및/또는 β 를 증가 또는 감소시킨 후에, 디스패리티 범위 구성 유닛 (72) 은 disn 및/또는 disp 를 재계산하고, 깊이-디스패리티 변환 데이터 (74) 에 저장된 바와 같이 disn 및/또는 disp 의 값들을 업데이트할 수도 있다. 이 방식으로, 사용자는, 이미지들을 보는 동안, 예를 들어 픽처를 보는 동안 또는 비디오 플레이백 동안 3D 지각 및 보다 구체적으로는 객체들이 스크린 앞 및/또는 뒤에 디스플레이되는 지각된 깊이를 조정할 수도 있다.
제 1 이미지 (50) 의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산한 후에, 디스패리티 계산 유닛 (66) 은 디스패리티 값들을 뷰 생성 유닛 (68) 으로 전송할 수도 있다. 디스패리티 계산 유닛 (66) 은 또한, 제 1 이미지 (50) 를 뷰 생성 유닛 (68) 으로 포워딩할 수도 있고, 또는 이미지 입력 인터페이스 (62) 는 제 1 이미지 (50) 를 뷰 생성 유닛 (68) 으로 포워딩할 수도 있다. 일부 예들에서, 제 1 이미지 (50) 는 이미지 버퍼와 같은 컴퓨터 판독가능 매체에 기입되고 이미지 버퍼로부터 디스패리티 계산 유닛 (66) 및 뷰 생성 유닛 (68) 에 의해 취출될 수도 있다.
뷰 생성 유닛 (68) 은 제 1 이미지 (50) 및 제 1 이미지 (50) 의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들에 기초하여 제 2 이미지 (56) 를 생성할 수도 있다. 예로써, 뷰 생성 유닛 (68) 은 제 2 이미지 (56) 의 초기 버전으로서 제 1 이미지 (50) 의 복사본을 생성할 수도 있다. 넌-제로 디스패리티 값을 갖는 제 1 이미지 (50) 의 각각의 픽셀에 대해, 뷰 생성 유닛 (68) 은 픽셀의 디스패리티 값만큼 제 1 이미지 (50) 의 픽셀로부터 오프셋된 제 2 이미지 (56) 내의 포지션에서 픽셀의 값을 변경할 수도 있다. 따라서, 디스패리티 값 d 를 갖는 포지션 (x, y) 에서 픽셀 (p) 에 대해, 뷰 생성 유닛 (68) 은 포지션 (x+d, y) 에서의 픽셀의 값을 픽셀 (p) 의 값으로 변경할 수도 있다. 뷰 생성 유닛 (68) 은, 예를 들어 종래의 홀 메움 기법들을 사용하여 제 2 이미지 (56) 의 포지션 (x, y) 에서 픽셀의 값을 또한 변경할 수도 있다. 예를 들어, 제 2 이미지 (56) 의 포지션 (x, y) 에서의 픽셀의 새로운 값은 이웃하는 픽셀들에 기초하여 계산될 수도 있다.
뷰 생성 유닛 (68) 은 그 후, 제 2 뷰 (56) 를 이미지 출력 인터페이스 (70) 로 전송할 수도 있다. 이미지 입력 인터페이스 (62) 또는 뷰 생성 유닛 (68) 은 제 1 이미지 (50) 를 이미지 출력 인터페이스로 또한 전송할 수도 있다. 이미지 출력 인터페이스 (70) 는 그 후, 제 1 이미지 (50) 및 제 2 이미지 (56) 를 이미지 디스플레이 (42) 로 출력할 수도 있다. 마찬가지로, 이미지 디스플레이 (42) 는 제 1 이미지 (50) 및 제 2 이미지 (56) 를, 예를 들어 동시에 또는 연속적으로 디스플레이할 수도 있다.
도 3a 내지 도 3c 는 픽셀들의 깊이에 기초하여 포지티브, 0, 및 네거티브 디스패리티 값들의 예들을 나타내는 개념도들이다. 일반적으로, 3 차원 효과를 생성하기 위해서, 2 개의 이미지들이 예를 들어 스크린 상에 나타나고, 스크린 앞이나 뒤에서 디스플레이될 객체들의 픽셀들은 포지티브 또는 네거티브 디스패리티 값들을 각각 갖는 한편, 스크린의 깊이에서 디스플레이될 객체들은 0 의 디스패리티 값들을 갖는다. 일부 예들에서, 예를 들어 사용자가 헤드 마운트 고글을 착용할 때, "스크린" 의 깊이는 대신에 공통 깊이 d0 에 대응할 수도 있다.
도 3a 내지 도 3c 는 동시에 또는 연속적으로 스크린 (82) 이 좌측 이미지 (84) 및 우측 이미지 (86) 를 디스플레이하는 예들을 나타낸다. 도 3a 는 스크린 (82) 뒤에 (또는 안에) 나타나는 픽셀 (80A) 을 도시하기 위한 예이다. 도 3a 의 예에서, 스크린 (82) 은 좌측 이미지 픽셀 (88A) 및 우측 이미지 픽셀 (90A) 을 디스플레이하고, 여기서 좌측 이미지 픽셀 (88A) 및 우측 이미지 픽셀 (90A) 은 일반적으로 동일한 객체에 대응하고, 따라서 유사한 또는 동일한 픽셀 값들을 가질 수도 있다. 일부 예들에서, 좌측 이미지 픽셀 (88A) 및 우측 이미지 픽셀 (90A) 에 대한 휘도 및 색차 값들은, 예를 들어 약간 상이한 각도들로부터 객체를 볼 때 발생할 수도 있는 휘도 또는 컬러 차이들에서 약간의 변화를 고려하도록 3 차원 뷰잉 (viewing) 경험을 더 강화시키도록 약간 상이할 수도 있다.
이 예에서, 스크린 (82) 에 의해 디스플레이될 때 좌측 이미지 픽셀 (88A) 의 포지션은 우측 이미지 픽셀 (90A) 의 좌측에 발생한다. 즉, 좌측 이미지 픽셀 (88A) 과 우측 이미지 픽셀 (90A) 간에 포지티브 디스패리티가 존재한다. 디스패리티 값이 d 이고, 좌측 이미지 픽셀 (92A) 이 좌측 이미지 (84) 의 수평 포지션 x 에서 발생한다고 가정하면 (여기서, 좌측 이미지 픽셀 (92A) 은 좌측 이미지 픽셀 (88A) 에 대응함), 우측 이미지 픽셀 (94A) 은 좌측 이미지 (86) 의 수평 포지션 x+d 에서 발생한다 (여기서, 우측 이미지 픽셀 (94A) 은 우측 이미지 픽셀 (90A) 에 대응함). 이는, 사용자의 좌측 눈이 좌측 이미지 픽셀 (88A) 에 초점을 맞추고 사용자의 우측 눈이 우측 이미지 픽셀 (90A) 에 초점을 맞추는 경우, 뷰어의 눈들이 상대적으로 스크린 (82) 뒤의 포인트에 수렴하게 하여, 픽셀 (80A) 이 스크린 (82) 뒤에 나타나는 일루전을 생성할 수도 있다.
좌측 이미지 (84) 는 도 1 및 도 2 에 예시된 바와 같은 제 1 이미지 (50) 에 대응할 수도 있다. 다른 예들에서, 우측 이미지 (86) 는 제 1 이미지 (50) 에 대응할 수도 있다. 도 3a 의 예에서 포지티브 디스패리티 값을 계산하기 위해서, 뷰 합성 유닛 (44) 은 스크린 (82) 뒤의 좌측 이미지 픽셀 (92A) 의 깊이 포지션을 나타내는 좌측 이미지 픽셀 (92A) 에 대한 깊이 값 및 좌측 이미지 (84) 를 수신할 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 은 좌측 이미지 (86) 를 형성하도록 좌측 이미지 (84) 를 복사하고, 좌측 이미지 픽셀 (92A) 의 값을 매칭 또는 리셈블링하도록 우측 이미지 픽셀 (94A) 의 값을 변경할 수도 있다. 즉, 우측 이미지 픽셀 (94A) 은 좌측 이미지 픽셀 (92A) 과 동일한 또는 유사한 휘도 및/또는 색차 값들을 가질 수도 있다. 따라서, 이미지 디스플레이 (42) 에 대응할 수도 있는 스크린 (82) 은 실질적으로 동시에, 또는 연속적으로 좌측 이미지 픽셀 (88A) 및 우측 이미지 픽셀 (90A) 을 디스플레이하여 픽셀 (80A) 이 스크린 (82) 뒤에 나타나는 효과를 생성할 수도 있다.
도 3b 는 스크린 (82) 의 깊이에 있는 픽셀 (80B) 을 도시하는 예를 예시한다. 도 3b 의 예에서, 스크린 (82) 은 동일한 포지션에 좌측 이미지 픽셀 (88B) 및 우측 이미지 픽셀 (90B) 을 디스플레이한다. 즉, 이 예에서, 좌측 이미지 픽셀 (88B) 과 우측 이미지 픽셀 (90B) 간에 0 의 디스패리티가 존재한다. 좌측 이미지 (84) 에서 (스크린 (82) 에 의해 디스플레이될 때 좌측 이미지 픽셀 (88B) 에 대응하는) 좌측 이미지 픽셀 (92B) 이 수평 포지션 x 에서 발생한다고 가정하면, (스크린 (82) 에 의해 디스플레이될 때 우측 이미지 픽셀 (90B) 에 대응하는) 우측 이미지 픽셀 (94B) 도 또한 우측 이미지 (86) 의 수평 포지션 x 에서 발생한다.
뷰 합성 유닛 (44) 은 스크린 (82) 의 깊이에 동등한 깊이 d0 에 또는 스크린 (82) 의 깊이로부터 작은 거리 δ 내에 좌측 이미지 픽셀 (92B) 에 대한 깊이 값이 있다고 결정할 수도 있다. 따라서, 뷰 합성 유닛 (44) 은 좌측 이미지 픽셀 (92B) 에 0 의 디스패리티 값을 할당할 수도 있다. 좌측 이미지 (84) 및 디스패리티 값들로부터 우측 이미지 (86) 를 구성하는 경우, 뷰 합성 유닛 (44) 은 우측 이미지 픽셀 (94B) 의 값을 좌측 이미지 픽셀 (920B) 과 동일하게 남길 수도 있다.
도 3c 는 스크린 (82) 의 앞에 있는 픽셀 (80C) 을 도시하는 예를 예시한다. 도 3c 의 예에서, 스크린 (82) 은 우측 이미지 픽셀 (90C) 의 우측에 좌측 이미지 픽셀 (88C) 을 디스플레이한다. 즉, 이 예에서 좌측 이미지 픽셀 (88C) 과 우측 이미지 픽셀 (90C) 간에는 네거티브 디스패리티가 존재한다. 따라서, 사용자의 눈은 스크린 (82) 앞의 포지션에서 수렴할 수도 있고, 이는 픽셀 (80C) 이 스크린 (82) 앞에 나타나는 일루전을 생성할 수도 있다.
뷰 합성 유닛 (44) 은, 좌측 이미지 픽셀 (92C) 에 대한 깊이 값이 스크린 (82) 앞에 있는 깊이에 있다고 결정할 수도 있다. 따라서, 뷰 합성 유닛 (44) 은 좌측 이미지 픽셀 (92C) 의 깊이를 네거티브 디스패리티 값 (-d) 에 매핑하는 함수를 실행할 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 은 그 후, 좌측 이미지 (84) 및 네거티브 디스패리티 값에 기초하여 우측 이미지 (86) 를 구성할 수도 있다. 예를 들어, 우측 이미지 (86) 를 구성하는 경우, 좌측 이미지 픽셀 (92C) 이 x 의 수평 포지션을 갖는다고 가정하면, 뷰 합성 유닛 (44) 은 우측 이미지 (86) 의 수평 포지션 x-d 에서의 픽셀 (즉, 우측 이미지 픽셀 (94C)) 의 값을 좌측 이미지 픽셀 (92C) 의 값으로 변경할 수도 있다.
도 4 는 장면 및 디스패리티 값들의 제 1 뷰에 기초하여 디스패리티 값들을 계산하고 이미지의 장면의 제 2 뷰를 생성하기 위해 소스 디바이스로부터 수신된 깊이 정보를 사용하는 방법예를 나타내는 플로우차트이다. 먼저, 이미지 소스 (22) 는 장면의 제 1 뷰, 예를 들어 제 1 뷰 (50) 를 포함하는 로 (raw) 비디오 데이터를 수신한다 (150). 전술된 바와 같이, 이미지 소스 (22) 는 예를 들어 이미지 센서, 예컨대 카메라, (예를 들어, 비디오 게임을 위한) 이미지 데이터를 생성하는 프로세싱 유닛, 또는 이미지를 저장하는 저장 매체를 포함할 수도 있다.
그 후, 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 이미지의 픽셀들에 대한 깊이 정보 (52) 를 결정하기 위해 제 1 이미지를 프로세싱할 수도 있다 (152). 깊이 정보는 깊이 맵, 즉 이미지의 각 픽셀에 대한 깊이 값들의 표현을 포함할 수도 있다. 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 이미지 소스 (22) 또는 사용자로부터 깊이 정보를 수신하고, 또는 예를 들어 제 1 이미지의 픽셀들에 대한 휘도 값들에 기초하여 깊이 정보를 계산할 수도 있다. 일부 예들에서, 깊이 프로세싱 유닛 (24) 은 장면의 2 이상의 이미지들을 수신하고, 뷰들 간의 차이들에 기초하여 깊이 정보를 계산할 수도 있다.
인코더 (26) 는 그 후, 깊이 정보와 함께 제 1 이미지를 인코딩할 수도 있다 (154). 장면의 2 개의 이미지들이 이미지 센서 (22) 에 의해 캡처 또는 생성되는 예들에서, 인코더 (26) 는, 깊이 프로세싱 유닛 (24) 이 이미지에 대한 깊이 정보를 계산한 후에 2 개의 이미지들 중 단지 하나를 여전히 인코딩할 수도 있다. 송신기 (28) 는, 그 후 인코딩된 데이터를 전송, 예를 들어 출력할 수도 있다 (156). 예를 들어, 송신기 (28) 는 전파 (radio wave) 를 통해 인코딩된 데이터를 브로드캐스트하고, 네트워크를 통해 인코딩된 데이터를 출력하고, 위성 또는 케이블 송신을 통해 인코딩된 데이터를 송신하고, 또는 다른 방식들로 인코딩된 데이터를 출력할 수도 있다. 이 방식으로, 소스 디바이스 (20) 는 단지 하나의 이미지 및 깊이 정보를 사용하여 장면의 3 차원 표현을 생성하기 위해 비트스트림을 생성할 수도 있는데, 이는 송신기 (28) 가 인코딩된 이미지 데이터를 출력하는 경우 대역폭 소비를 감소시킬 수도 있다.
착신 디바이스 (40) 의 수신기 (48) 는 그 후, 인코딩된 데이터를 수신할 수도 있다 (158). 수신기 (48) 는 인코딩된 데이터를 디코더 (46) 로 전송하여 디코딩되게 할 수도 있다. 디코더 (46) 는 수신된 데이터를 디코딩하여 제 1 이미지 뿐만 아니라 제 1 이미지에 대한 깊이 정보를 재생성하고, 제 1 이미지 및 깊이 정보를 뷰 합성 유닛 (44) 으로 전송할 수도 있다 (160).
뷰 합성 유닛 (44) 은 제 1 이미지에 대한 깊이 정보를 분석하여 제 1 이미지의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산할 수도 있다 (162). 예를 들어, 각 픽셀에 대해, 뷰 합성 유닛 (44) 은, 픽셀에 대한 깊이 정보가 픽셀이 스크린 뒤에, 스크린에, 또는 스크린 앞에서 보여진다는 것을 나타내는지 여부를 결정하고, 이에 따라 픽셀에 대한 디스패리티 값을 계산할 수도 있다. 제 1 이미지의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하는 방법예는 도 5 에 대하여 이하에서 더 상세히 설명된다.
그 후, 뷰 합성 유닛 (44) 은 제 1 이미지 및 디스패리티 값들에 기초하여 제 2 이미지를 생성할 수도 있다 (164). 예를 들어, 뷰 합성 유닛 (44) 은 제 1 이미지의 복사로 시작할 수도 있다. 그 후, 넌-제로 디스패리티 값 d 를 갖는 포지션 (x, y) 에서 제 1 이미지의 각 픽셀 (p) 에 대해, 뷰 합성 유닛 (44) 은 포지션 (x+d, y) 에서 제 2 이미지의 픽셀의 값을 픽셀 (p) 의 값으로 변경할 수도 있다. 뷰 합성 유닛 (44) 은 또한, 예를 들어 주변 픽셀들의 값들에 기초하여 홀-메움 (hole-filling) 기법들을 사용하여 제 2 이미지의 포지션 (x, y) 에서 픽셀의 값을 변경할 수도 있다. 제 2 이미지를 합성한 후, 이미지 디스플레이 (42) 는, 예를 들어 동시에 또는 연속적으로 제 1 및 제 2 이미지들을 디스플레이할 수도 있다.
도 5 는 픽셀에 대한 깊이 정보에 기초하여 픽셀에 대한 디스패리티 값을 계산하는 방법예를 나타내는 플로우차트이다. 도 5 의 방법은 도 4 의 단계 (164) 에 대응할 수도 있다. 뷰 합성 모듈 (44) 은, 제 2 이미지를 스테레오그래픽 쌍 (stereographic pair), 즉 장면의 3 차원 뷰를 생성하는데 사용된 이미지들의 쌍으로 생성하기 위한 이미지의 각 픽셀에 대해 도 5 의 방법을 반복할 수도 있는데, 여기서 쌍의 2 개의 이미지들은 약간 상이한 각도들로부터 동일한 장면의 이미지들이다. 먼저, 뷰 합성 모듈 (44) 은, 예를 들어 깊이 맵 이미지에 의해 제공된 바와 같은 픽셀에 대한 깊이 값을 결정할 수도 있다 (180).
뷰 합성 모듈 (44) 은 그 후, 픽셀에 대한 깊이 값이 수렴 깊이, 예를 들어 d0 마이너스 (-) 상대적으로 작은 값 δ 보다 작은지 여부를 결정할 수도 있다 (182). 그렇다면 (182 의 "예" 브랜치), 뷰 합성 모듈 (44) 은 깊이 값들을, 사용자에 의해 구성 가능할 수도 있는, 0 에서 최대 포지티브 디스패리티 값에 이르는, 잠재적인 포지티브 디스패리티 값들의 범위로 맵핑하는 함수를 사용하여 픽셀에 대한 디스패리티 값을 계산할 수도 있다 (184). 예를 들어, x 가 픽셀에 대한 깊이 값을 나타내고, dmin 는 픽셀에 대한 최소의 가능한 깊이 값을 나타내며, disp 가 최대 포지티브 디스패리티 값을 나타내는 경우, 뷰 합성 모듈은 식
Figure pat00004
을 사용하여 픽셀에 대한 디스패리티를 계산할 수도 있다.
반면에, 픽셀에 대한 깊이 값이, 스크린의 깊이 마이너스 상대적으로 작은 값 δ 보다 작지 않으면 (182 의 "아니오" 브랜치), 뷰 합성 모듈 (44) 은 픽셀에 대한 깊이 값이 수렴 깊이, 예를 들어 d0 플러스 (+) 상대적으로 작은 값 δ 보다 큰지 여부를 결정할 수도 있다 (186). 그렇다면 (186 의 "예" 브랜치), 뷰 합성 모듈 (44) 은, 깊이 값들을 사용자에 의해 구성 가능할 수도 있는, 0 에서 최대 네거티브 디스패리티 값에 이르는, 잠재적인 네거티브 디스패리티 값들의 범위로 맵핑하는 함수를 사용하여 픽셀에 대한 디스패리티 값을 계산할 수도 있다 (188). 예를 들어, x 가 픽셀에 대한 깊이 값을 나타내고, dmax 는 픽셀에 대한 최대 가능한 깊이 값을 나타내며, -disn 가 최대 네거티브 (또는 최소의) 디스패리티 값을 나타내는 경우, 뷰 합성 모듈은 식
Figure pat00005
을 사용하여 픽셀에 대한 디스패리티를 계산할 수도 있다.
픽셀이 d0-δ 와 d0+δ 사이에 있는 경우 (186 의 "아니오" 브랜치), 뷰 합성 모듈 (44) 은 픽셀에 대한 디스패리티 값이 0 이라고 결정할 수도 있다 (190). 이 방식으로, 착신 디바이스 (40) 는 픽셀들 각각에 대한 깊이 값들 및 가능한 포지티브 및 네거티브 디스패리티 값들의 범위에 기초하여 이미지의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산할 수도 있다. 따라서, 착신 디바이스 (40) 는, 디스패리티 값들을 계산하고, 궁극적으로는 장면의 3 차원 표현을 나타내도록 동시에 또는 연속적으로 디스플레이될 수도 있는 장면의 제 1 이미지로부터 장면의 제 2 이미지를 생성하기 위해 초점 길이, 실세계의 깊이 범위, 가정된 카메라 또는 눈의 거리 또는 다른 카메라 파라미터들을 참고할 필요가 없다.
2 개의 이미지들의 픽셀들 간의 디스패리티는 일반적으로 다음의 식에 의해 설명될 수도 있다:
Figure pat00006
여기서 △u 는 2 개의 픽셀들 간의 디스패리티이고, tr 은 동일한 장면의 2 개의 이미지들을 캡처하는 2 개의 카메라들 간의 거리이고, Zw 는 픽셀에 대한 깊이 값이고, h 는 2 개의 카메라들에 의해 캡처된 장면의 객체로부터 수렴 선들이 지나가는 카메라들을 통과하는 면 상의 포인트들과, 카메라들의 포지션들 간의 차이에 관련된 시프트 값이며, f 는 수렴 선들이 주축 (principal axis) 으로서 지칭된, 카메라로부터 수렴면까지의 수직 라인들을 가로지르는 거리를 설명하는 초점 길이이다.
시프트 값 h 는 통상적으로 제어 파라미터로서 사용되어서, 디스패리티의 계산이 다음으로 표시될 수 있다:
Figure pat00007
여기서, Zc 는 디스패리티가 0 인 깊이를 나타낸다.
최대 포지티브 디스패리티 (disp) 및 최대 네거티브 디스패리티 (disn) 가 존재한다고 가정한다. 대응하는 실세계 깊이 범위를 [znear, zfar] 라 하고, 실세계 좌표들에서의 픽셀의 깊이를 zw 라고 한다. 그러면, 픽셀의 디스패리티는 초점 거리 및 카메라 (또는 눈) 거리에 의존하지 않아서, 픽셀에 대한 디스패리티는 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure pat00008
.
이것을 입증하기 위해, 최대 네거티브 디스패리티에 대응하는 가장 먼 픽셀은 다음으로 정의될 수도 있다:
Figure pat00009
.
이는, zfar 이 실세계에서의 최대 거리를 설명한다고 가정할 수 있기 때문이다. 유사하게, 최대 포지티브 디스패리티에 대응하는 가장 가까운 픽셀은 다음으로 정의될 수도 있다:
Figure pat00010
.
다시, 이는, znear 가 실세계에서의 최소 거리를 설명한다고 가정할 수 있기 때문이다. 따라서, zw 가 zc 보다 크면, 네거티브 디스패리티는 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure pat00011
.
반면에, zw 가 zc 보다 작으면, 포지티브 디스패리티는 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure pat00012
.
본 개시물은, 이미지에 대한 깊이 맵이 에러를 가질 수도 있고, 깊이 범위 [znear, zfar] 의 추정이 어려울 수도 있음을 인식한다. 최대 디스패리티 값들 (disn 및 disp) 을 추정하고 zc 의 앞 또는 뒤에서의 객체의 상대적인 포지셔닝을 가정하는 것이 더 용이할 수도 있다. 상이한 레졸루션들에서 장면이 캡처될 수 있고, 3 차원 워핑 (warping) 후에 픽셀에 대한 디스패리티는 이 레졸루션에 비례할 수도 있다. 다시 말해, 최대 디스패리티 값들은 디스플레이의 레졸루션 (N) 및 레이트들 (α 및 β) 에 기초하여 계산될 수 있어서, 최대 포지티브 디스패리티는
Figure pat00013
와 같이 계산될 수도 있고, 최대 네거티브 디스패리티는
Figure pat00014
와 같이 계산될 수도 있다.
깊이 추정 알고리즘은 znear 및 zfar 에 대한 완벽하게 정확한 깊이 범위를 추정하는 것보다는 객체들 간의 상대적인 깊이들을 추정하는 것에서 더 정확할 수도 있다. 또한, 일부 큐들의 변환, 예를 들어 모션 또는 블러리니스로부터 실세계 깊이 값들로의 변환 동안 불확실성이 존재할 수도 있다. 따라서, 실제로 디스패리티를 계산하기 위한 "실제" 공식은 다음과 같이 단순화될 수 있다:
Figure pat00015
여기서, d 는 [znear, zfar] 에 대한 작은 범위, 예를 들어 0 에서 255 에 있는 깊이 값이다.
본 개시물의 기법들은, 단일의 깊이 값 d0 보다는 차라리 잠재적인 깊이 값들의 3 개의 범위들을 고려하는 것이 더 강건할 수도 있음을 인식한다. 전술된 바와 같이 f1(x) 은
Figure pat00016
와 동일하고 f2(x) 은
Figure pat00017
와 동일하다고 가정하면, 본 개시물의 기법들은 결과를 낸다. 즉, p 는 픽셀을 나타내고, depth(p) 은 픽셀 p 와 연관된 깊이 값을 나타내는 경우, p 의 디스패리티는 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure pat00018
하나 이상의 예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합에서 구현될 수도 있다. 소프트웨어에서 구현되는 경우, 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 이들을 통해 송신될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터 저장 매체, 또는 예를 들어 통신 프로토콜에 따라 일 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체와 같은 유형의 매체에 대응하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수도 있다. 이 방식으로, 컴퓨터 판독가능 매체는 일반적으로 (1) 비 일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체 또는 (2) 신호 또는 반송파와 같은 통신 매체에 대응할 수도 있다. 데이터 저장 매체는 본 개시물에서 설명된 기법들의 구현을 위해 명령들, 코드 및/또는 데이터 구조들을 취출하도록 하나 이상의 컴퓨터들 또는 하나 이상의 프로세서들에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체일 수도 있다. 비 제한적인 예로써, 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 저장 디바이스, 자기 디스크 저장 디바이스, 또는 다른 자기 저장 디바이스, 플래시 메모리, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하는데 사용될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속은 적절하게 컴퓨터 판독가능 매체로 칭해진다. 예를 들어, 명령들이 웹사이트, 서버, 또는 동축 케이블, 광 섬유 케이블, 트위스티드 페어, 디지털 가입자 라인 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하는 다른 원격 소스로부터 송신되면, 동축 케이블, 광 섬유 케이블, 트위스티드 페어, DSL, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 그러나, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 데이터 저장 매체는 접속들, 반송파들, 신호들, 또는 다른 트랜션트 매체 (transient media) 를 포함하는 것이 아니라, 대신에 비-트랜션트, 유형의 저장 매체에 관한 것으로 이해되어야 한다. 본원에 사용된 바와 같이, 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는 콤팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광 디스크, 디지털 다기능 디스크 (DVD), 플로피 디스크 및 블루-레이 디스크를 포함하는데, 여기서 디스크 (disk) 는 주로 자기적으로 데이터를 재생하는 한편 디스크 (disc) 는 레이저를 이용하여 데이터를 광학적으로 재생한다. 상기의 조합들은 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
하나 이상의 프로세서들, 예컨대 하나 이상의 디지털 신호 프로세서 (DSP), 범용의 마이크로프로세서, 주문형 집적 회로 (ASIC), 필드 프로그래머블 로직 어레이 (FPGA), 또는 다른 등가의 집적 또는 이산 로직 회로에 의해 실행될 수도 있다. 따라서, 본원에 사용된 바와 같이 용어 "프로세서" 는 상기 구조 또는 본원에 설명된 기법들의 구현에 적합한 임의의 다른 구조 중 어느 하나를 지칭할 수도 있다. 또한, 일부 양태들에서, 본원에 설명된 기능성은 인코딩 및 디코딩을 위해 구성된 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈들 내에 제공되고, 또는 결합된 코덱에 통합될 수도 있다. 또한, 이 기법들은 하나 이상의 회로들 또는 로직 엘리먼트들에서 충분히 구현될 수 있다.
본 개시물의 기법들은 무선 헤드셋, 집적 회로 (IC) 또는 IC 들의 세트 (예를 들어, 칩 세트) 를 포함하는 광범위한 디바이스들 또는 장치들에서 구현될 수도 있다. 각종 컴포넌트들, 모듈들, 또는 유닛들이 개시된 기법들을 수행하도록 구성된 디바이스들의 기능적 양태들을 강조하기 위해 본 개시물에서 설명되지만, 상이한 하드웨어 유닛들에 의한 실현을 반드시 요구하지는 않는다. 차라리, 전술된 바와 같이, 각종 유닛들은 적합한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 함께 전술된 바와 같은 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 상호작용적 하드웨어 유닛들의 컬렉션으로 제공되거나 코덱 하드웨어 유닛에 결합될 수도 있다.
각종 예들이 설명된다. 이들 및 다른 예들은 다음의 청구범위 내에 있다.

Claims (45)

  1. 3 차원 (3D) 이미지 데이터를 생성하는 방법으로서,
    3D 렌더링 디바이스를 이용하여, 복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 상기 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위에 기초하여 제 1 이미지의 상기 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하는 단계로서, 상기 디스패리티 값들은 제 2 이미지에 대한 복수의 픽셀들 중 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명하는, 상기 디스패리티 값들을 계산하는 단계; 및
    상기 3D 렌더링 디바이스를 이용하여, 상기 제 1 이미지 및 상기 디스패리티 값들에 기초하여 상기 제 2 이미지를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 디스패리티 값들을 계산하는 단계는,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 깊이 값에 적어도 부분적으로 기초하여 복수개의 함수들 중에서 함수를 선택하는 단계로서, 상기 함수 각각은 복수개의 상이한 디스패리티 범위들 중 하나에 각각 연관되고, 상기 선택된 함수는 깊이 값들을 상기 선택된 함수와 연관된 디스패리티 범위 내의 디스패리티 값들로 매핑하는, 상기 함수를 선택하는 단계; 및
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값을 상기 선택된 함수에 대한 입력으로 사용하여 상기 선택된 함수를 실행하는 단계로서, 상기 선택된 함수는 상기 입력 깊이 값으로부터 상기 디스패리티 값을 계산하는, 상기 선택된 함수를 실행하는 단계를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 픽셀들에 대한 상기 디스패리티 값들을 계산하는 단계는, 상기 복수의 픽셀들 중 적어도 하나에 대해,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보의 상기 깊이 값이, 수렴 깊이 값 + 제 1 허용오차 값보다 큰 깊이 값들을 포함하는 제 1 범위, 상기 수렴 깊이 값 - 제 2 허용오차 값보다 작은 깊이 값들을 포함하는 제 2 범위, 및 상기 수렴 깊이 값 + 상기 제 1 허용오차 값과 상기 수렴 깊이 값 - 상기 제 2 허용오차 값 사이의 깊이 값들을 포함하는 제 3 범위 내에 있는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값이 상기 제 1 범위 내에 있는 경우 상기 복수개의 함수들 중 제 1 함수를 선택하는 단계;
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값이 상기 제 2 범위 내에 있는 경우 상기 복수개의 함수들 중 제 2 함수를 선택하는 단계;및
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보가 상기 제 3 범위 내에 있는 경우 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 디스패리티 값을 0 과 동일하게 설정하는 단계를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 함수와 관련된 상기 디스패리티 범위는 최소, 네거티브 디스패리티 값 (-disn) 을 포함하고,
    상기 제 1 함수는 제 1 깊이 범위에서의 깊이 값들을 - disn 내지 0 에 이르는 네거티브 디스패리티 값으로 맵핑하는 모노톤 감소 함수를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    수신된 디스패리티 조정 값에 따라 상기 최소, 네거티브 디스패리티 값을 수정하는 단계를 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 3D 렌더링 디바이스에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스로부터 상기 디스패리티 조정 값을 수신하는 단계를 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 수신된 디스패리티 조정 값은 상기 제 2 이미지의 폭의 퍼센티지로서 표현되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 2 함수와 관련된 상기 디스패리티 범위는 최대, 포지티브 디스패리티 값 (disp) 을 포함하고,
    상기 제 2 함수는 제 2 깊이 범위에서의 깊이 값들을 0 내지 disp 에 이르는 포지티브 디스패리티 값으로 맵핑하는 모노톤 감소 함수를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    수신된 디스패리티 조정 값에 따라 상기 최대, 포지티브 디스패리티 값을 수정하는 단계를 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 3D 렌더링 디바이스에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스로부터 상기 디스패리티 조정 값을 수신하는 단계를 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 수신된 디스패리티 조정 값은 상기 제 2 이미지의 폭의 퍼센티지로서 표현되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  11. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 함수는
    Figure pat00019
    을 포함하고,
    상기 제 2 함수는
    Figure pat00020
    을 포함하고,
    dmin 은 최소 깊이 값을 포함하고, dmax 는 최대 깊이 값을 포함하고, d0 은 상기 수렴 깊이 값을 포함하고, δ1 은 상기 제 1 허용오차 값을 포함하고, δ2 는 상기 제 2 허용오차 값을 포함하고, x 는 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값을 포함하고, -disn 은 상기 디스패리티 범위에 대한 최소, 네거티브 디스패리티 값을 포함하며, disp 은 상기 디스패리티 범위에 대한 최대, 포지티브 디스패리티 값을 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 디스패리티 값들을 계산하는 단계는 카메라 모델들, 초점 거리, 실세계 깊이 범위 값들, 낮은 동적 범위 깊이 값들로부터 상기 실세계 깊이 값들로의 변환, 실세계 수렴 거리, 뷰잉 거리, 및 디스플레이 폭을 직접적으로 사용하지 않고 상기 디스패리티 값들을 계산하는 단계를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 방법.
  13. 3 차원 이미지 데이터를 생성하기 위한 장치로서, 상기 장치는 뷰 합성 유닛을 포함하고, 상기 뷰 합성 유닛은,
    복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 상기 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위에 기초하여 제 1 이미지의 상기 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하도록 구성되되, 상기 디스패리티 값들은 상기 제 2 이미지에 대한 복수의 픽셀들 중 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명하고, 상기 디스패리티 값들을 계산하는 것은, 상기 뷰 합성 유닛이 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 깊이 값에 적어도 부분적으로 기초하여 복수개의 함수들 중에서 함수를 선택하도록 구성되는 것이고, 상기 함수 각각은 복수개의 상이한 디스패리티 범위들 중 하나에 각각 연관되고, 상기 선택된 함수는 깊이 값들을 상기 선택된 함수와 연관된 디스패리티 범위 내의 디스패리티 값들로 매핑하고, 상기 뷰 합성 유닛이 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값을 상기 선택된 함수에 대한 입력으로 사용하여 상기 선택된 함수를 실행하도록 구성되며, 상기 선택된 함수는 상기 입력 깊이 값으로부터 상기 디스패리티 값을 계산하고,
    상기 뷰 합성 유닛은 상기 제 1 이미지 및 상기 디스패리티 값들에 기초하여 제 2 이미지를 생성하도록 구성되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 복수의 픽셀들 중 적어도 하나에 대한 상기 디스패리티 값을 계산하기 위해,
    상기 뷰 합성 유닛은,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보의 상기 깊이 값이, 수렴 깊이 값 + 제 1 허용오차 값보다 큰 깊이 값들을 포함하는 제 1 범위, 상기 수렴 깊이 값 - 제 2 허용오차 값보다 작은 깊이 값들을 포함하는 제 2 범위, 및 상기 수렴 깊이 값 + 상기 제 1 허용오차 값과 상기 수렴 깊이 값 - 상기 제 2 허용오차 값 사이의 깊이 값들을 포함하는 제 3 범위 내에 있는지 여부를 결정하고,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값이 상기 제 1 범위 내에 있는 경우 상기 복수개의 함수들 중 제 1 함수를 선택하고,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값이 상기 제 2 범위 내에 있는 경우 상기 복수개의 함수들 중 제 2 함수를 선택하며,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보가 상기 제 3 범위 내에 있는 경우 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 디스패리티 값을 0 과 동일하게 설정하도록 구성되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 1 함수와 관련된 상기 디스패리티 범위는 최소, 네거티브 디스패리티 값 (-disn) 을 포함하고,
    상기 제 1 함수는 제 1 깊이 범위에서의 깊이 값들을 - disn 내지 0 에 이르는 네거티브 디스패리티 값으로 맵핑하는 모노톤 감소 함수를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    수신된 디스패리티 조정 값에 따라 상기 최소, 네거티브 디스패리티 값을 수정하도록 구성된 디스패리티 범위 구성 유닛을 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 디스패리티 범위 구성 유닛은 상기 장치에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스로부터 상기 디스패리티 조정 값을 수신하도록 구성되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 수신된 디스패리티 조정 값은 상기 제 2 이미지의 폭의 퍼센티지로서 표현되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  19. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 2 함수와 관련된 상기 디스패리티 범위는 최대, 포지티브 디스패리티 값 (disp) 을 포함하고,
    상기 제 2 함수는 제 2 깊이 범위에서의 깊이 값들을 0 내지 disp 에 이르는 포지티브 디스패리티 값으로 맵핑하는 모노톤 감소 함수를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    수신된 디스패리티 조정 값에 따라 상기 최대, 포지티브 디스패리티 값을 수정하도록 구성된 디스패리티 범위 구성 유닛을 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 디스패리티 범위 구성 유닛은 상기 장치에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스로부터 상기 디스패리티 조정 값을 수신하도록 구성되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 수신된 디스패리티 조정 값은 상기 제 2 이미지의 폭의 퍼센티지로서 표현되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  23. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 1 함수는
    Figure pat00021
    을 포함하고,
    상기 제 2 함수는
    Figure pat00022
    을 포함하고,
    dmin 은 최소 깊이 값을 포함하고, dmax 는 최대 깊이 값을 포함하고, d0 은 상기 수렴 깊이 값을 포함하고, δ1 은 상기 제 1 허용오차 값을 포함하고, δ2 는 상기 제 2 허용오차 값을 포함하고, x 는 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값을 포함하고, -disn 은 상기 디스패리티 범위에 대한 최소, 네거티브 디스패리티 값을 포함하며, disp 은 상기 디스패리티 범위에 대한 최대, 포지티브 디스패리티 값을 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  24. 3 차원 (3D) 이미지 데이터를 생성하기 위한 장치로서,
    복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 상기 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위에 기초하여 제 1 이미지의 상기 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하기 위한 수단으로서, 상기 디스패리티 값들은 제 2 이미지에 대한 복수의 픽셀들 중 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명하는, 상기 디스패리티 값들을 계산하기 위한 수단; 및
    상기 제 1 이미지 및 상기 디스패리티 값들에 기초하여 상기 제 2 이미지를 생성하기 위한 수단을 포함하고,
    상기 디스패리티 값들을 계산하기 위한 수단은,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 깊이 값에 적어도 부분적으로 기초하여 복수개의 함수들 중에서 함수를 선택하는 수단으로서, 상기 함수 각각은 복수개의 상이한 디스패리티 범위들 중 하나에 각각 연관되고, 상기 선택된 함수는 깊이 값들을 상기 선택된 함수와 연관된 디스패리티 범위 내의 디스패리티 값들로 매핑하는, 상기 함수를 선택하는 수단; 및
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값을 상기 선택된 함수에 대한 입력으로 사용하여 상기 선택된 함수를 실행하는 수단으로서, 상기 선택된 함수는 상기 입력 깊이 값으로부터 상기 디스패리티 값을 계산하는, 상기 선택된 함수를 실행하는 수단을 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 복수의 픽셀들 중 적어도 하나에 대한 상기 디스패리티 값을 계산하기 위한 수단은,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보의 상기 깊이 값이, 수렴 깊이 값 + 제 1 허용오차 값보다 큰 깊이 값들을 포함하는 제 1 범위, 상기 수렴 깊이 값 - 제 2 허용오차 값보다 작은 깊이 값들을 포함하는 제 2 범위, 및 상기 수렴 깊이 값 + 상기 제 1 허용오차 값과 상기 수렴 깊이 값 - 상기 제 2 허용오차 값 사이의 깊이 값들을 포함하는 제 3 범위 내에 있는지 여부를 결정하기 위한 수단;
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값이 상기 제 1 범위 내에 있는 경우 상기 복수개의 함수들 중 제 1 함수를 선택하기 위한 수단;
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값이 상기 제 2 범위 내에 있는 경우 상기 복수개의 함수들 중 제 2 함수를 선택하기 위한 수단; 및
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보가 상기 제 3 범위 내에 있는 경우 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 디스패리티 값을 0 과 동일하게 설정하기 위한 수단을 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 제 1 함수와 관련된 상기 디스패리티 범위는 최소, 네거티브 디스패리티 값 (-disn) 을 포함하고,
    상기 제 1 함수는 제 1 깊이 범위에서의 깊이 값들을 - disn 내지 0 에 이르는 네거티브 디스패리티 값으로 맵핑하는 모노톤 감소 함수를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  27. 제 26 항에 있어서,
    수신된 디스패리티 조정 값에 따라 상기 최소, 네거티브 디스패리티 값을 수정하기 위한 수단을 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 장치에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스로부터 상기 디스패리티 조정 값을 수신하기 위한 수단을 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  29. 제 27 항에 있어서,
    상기 수신된 디스패리티 조정 값은 상기 제 2 이미지의 폭의 퍼센티지로서 표현되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  30. 제 25 항에 있어서,
    상기 제 2 함수와 관련된 상기 디스패리티 범위는 최대, 포지티브 디스패리티 값 (disp) 을 포함하고,
    상기 제 2 함수는 제 2 깊이 범위에서의 깊이 값들을 0 내지 disp 에 이르는 포지티브 디스패리티 값으로 맵핑하는 모노톤 감소 함수를 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  31. 제 30 항에 있어서,
    수신된 디스패리티 조정 값에 따라 상기 최대, 포지티브 디스패리티 값을 수정하기 위한 수단을 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  32. 제 31 항에 있어서,
    상기 장치에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스로부터 상기 디스패리티 조정 값을 수신하기 위한 수단을 더 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  33. 제 31 항에 있어서,
    상기 수신된 디스패리티 조정 값은 상기 제 2 이미지의 폭의 퍼센티지로서 표현되는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  34. 제 25 항에 있어서,
    상기 제 1 함수는
    Figure pat00023
    을 포함하고,
    상기 제 2 함수는
    Figure pat00024
    을 포함하고,
    dmin 은 최소 깊이 값을 포함하고, dmax 는 최대 깊이 값을 포함하고, d0 은 상기 수렴 깊이 값을 포함하고, δ1 은 상기 제 1 허용오차 값을 포함하고, δ2 는 상기 제 2 허용오차 값을 포함하고, x 는 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값을 포함하고, -disn 은 상기 디스패리티 범위에 대한 최소, 네거티브 디스패리티 값을 포함하며, disp 은 상기 디스패리티 범위에 대한 최대, 포지티브 디스패리티 값을 포함하는, 3 차원 이미지 데이터 생성 장치.
  35. 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령들은 실행될 때, 3 차원 (3D) 이미지 데이터를 생성하기 위한 장치의 프로세서로 하여금,
    복수의 픽셀들과 연관된 깊이 정보 및 상기 깊이 정보가 맵핑되는 디스패리티 범위에 기초하여 제 1 이미지의 상기 복수의 픽셀들에 대한 디스패리티 값들을 계산하게 하되, 상기 디스패리티 값들은 제 2 이미지에 대한 복수의 픽셀들 중 대응하는 픽셀들에 대한 수평 오프셋들을 설명하고,
    상기 제 1 이미지 및 상기 디스패리티 값들에 기초하여 상기 제 2 이미지를 생성하게 하며,
    상기 디스패리티 값들을 계산하게 하는 상기 명령들은, 상기 프로세서로 하여금,
    상기 뷰 합성 유닛이 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 깊이 값에 적어도 부분적으로 기초하여 복수개의 함수들 중에서 함수를 선택하도록 하되, 상기 함수 각각은 복수개의 상이한 디스패리티 범위들 중 하나에 각각 연관되고, 상기 선택된 함수는 깊이 값들을 상기 선택된 함수와 연관된 디스패리티 범위 내의 디스패리티 값들로 매핑하고,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값을 상기 선택된 함수에 대한 입력으로 사용하여 상기 선택된 함수를 실행하게 하며, 상기 선택된 함수는 상기 입력 깊이 값으로부터 상기 디스패리티 값을 계산하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  36. 제 35 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금, 상기 복수의 픽셀들에 대한 상기 디스패리티 값들을 계산하게 하는 상기 명령들은,
    상기 복수의 픽셀들 중 적어도 하나에 대해 상기 프로세서로 하여금,
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보의 상기 깊이 값이, 수렴 깊이 값 + 제 1 허용오차 값보다 큰 깊이 값들을 포함하는 제 1 범위, 상기 수렴 깊이 값 - 제 2 허용오차 값보다 작은 깊이 값들을 포함하는 제 2 범위, 및 상기 수렴 깊이 값 + 상기 제 1 허용오차 값과 상기 수렴 깊이 값 - 상기 제 2 허용오차 값 사이의 깊이 값들을 포함하는 제 3 범위 내에 있는지 여부를 결정하게 하고;
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보가 상기 제 1 범위 내에 있는 경우 상기 복수개의 함수들 중 제 1 함수를 선택하게 하고;
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보가 상기 제 2 범위 내에 있는 경우 상기 복수개의 함수들 중 제 2 함수를 선택하게 하며;
    상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 정보가 상기 제 3 범위 내에 있는 경우 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 디스패리티 값을 0 과 동일하게 설정하게 하는 명령들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  37. 제 36 항에 있어서,
    상기 제 1 함수와 관련된 상기 디스패리티 범위는 최소, 네거티브 디스패리티 값 (-disn) 을 포함하고,
    상기 제 1 함수는 제 1 깊이 범위에서의 깊이 값들을 - disn 내지 0 에 이르는 네거티브 디스패리티 값으로 맵핑하는 모노톤 감소 함수를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  38. 제 37 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금, 수신된 디스패리티 조정 값에 따라 상기 최소, 네거티브 디스패리티 값을 수정하게 하는 명령들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  39. 제 38 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금, 상기 장치에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스로부터 상기 디스패리티 조정 값을 수신하게 하는 명령들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  40. 제 38 항에 있어서,
    상기 수신된 디스패리티 조정 값은 상기 제 2 이미지의 폭의 퍼센티지로서 표현되는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  41. 제 36 항에 있어서,
    상기 제 2 함수와 관련된 상기 디스패리티 범위는 최대, 포지티브 디스패리티 값 (disp) 을 포함하고,
    상기 제 2 함수는 상기 제 2 깊이 범위에서의 깊이 값들을 0 내지 disp 에 이르는 포지티브 디스패리티 값으로 맵핑하는 모노톤 감소 함수를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  42. 제 41 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금, 수신된 디스패리티 조정 값에 따라 상기 최대, 포지티브 디스패리티 값을 수정하게 하는 명령들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  43. 제 42 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금, 상기 장치에 통신적으로 커플링된 원격 제어 디바이스로부터 상기 디스패리티 조정 값을 수신하게 하는 명령들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  44. 제 42 항에 있어서,
    상기 수신된 디스패리티 조정 값은 상기 제 2 이미지의 폭의 퍼센티지로서 표현되는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  45. 제 36 항에 있어서,
    상기 제 1 함수는
    Figure pat00025
    을 포함하고,
    상기 제 2 함수는
    Figure pat00026
    을 포함하고,
    dmin 은 최소 깊이 값을 포함하고, dmax 는 최대 깊이 값을 포함하고, d0 은 상기 수렴 깊이 값을 포함하고, δ1 은 상기 제 1 허용오차 값을 포함하고, δ2 는 상기 제 2 허용오차 값을 포함하고, x 는 상기 복수의 픽셀들 중 하나에 대한 상기 깊이 값을 포함하고, -disn 은 상기 디스패리티 범위에 대한 최소, 네거티브 디스패리티 값을 포함하며, disp 은 상기 디스패리티 범위에 대한 최대, 포지티브 디스패리티 값을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109791697A (zh) * 2016-09-12 2019-05-21 奈安蒂克公司 使用统计模型从图像数据预测深度
US11902502B2 (en) 2021-01-26 2024-02-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Display apparatus and control method thereof

Families Citing this family (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010019926A1 (en) * 2008-08-14 2010-02-18 Real D Stereoscopic depth mapping
JP2012100129A (ja) * 2010-11-04 2012-05-24 Jvc Kenwood Corp 画像処理方法及び画像処理装置
US8670023B2 (en) * 2011-01-17 2014-03-11 Mediatek Inc. Apparatuses and methods for providing a 3D man-machine interface (MMI)
US9983685B2 (en) * 2011-01-17 2018-05-29 Mediatek Inc. Electronic apparatuses and methods for providing a man-machine interface (MMI)
TWI462569B (zh) * 2011-04-22 2014-11-21 Mstar Semiconductor Inc 三維影像攝相機及其相關控制方法
CN103563387A (zh) * 2011-05-16 2014-02-05 索尼公司 图像处理设备和图像处理方法
JP5931062B2 (ja) * 2011-06-21 2016-06-08 シャープ株式会社 立体画像処理装置、立体画像処理方法、及びプログラム
US9118902B1 (en) 2011-07-05 2015-08-25 Lucasfilm Entertainment Company Ltd. Stereoscopic conversion
US10491915B2 (en) * 2011-07-05 2019-11-26 Texas Instruments Incorporated Method, system and computer program product for encoding disparities between views of a stereoscopic image
US8786681B1 (en) * 2011-07-05 2014-07-22 Lucasfilm Entertainment Company, Ltd. Stereoscopic conversion
EP2728858B1 (en) * 2011-08-12 2018-05-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Receiving apparatus and receiving method thereof
WO2013031807A1 (ja) * 2011-09-02 2013-03-07 シャープ株式会社 立体画像生成方法、立体画像生成装置、およびそれを備える表示装置
WO2013048482A1 (en) * 2011-09-30 2013-04-04 Intel Corporation Mechanism for facilitating enhanced viewing perspective of video images at computing devices
KR20130088636A (ko) * 2012-01-31 2013-08-08 삼성전자주식회사 영상 전송 장치 및 방법, 그리고 영상 재생 장치 및 방법
WO2013116299A1 (en) * 2012-01-31 2013-08-08 3M Innovative Properties Company Method and apparatus for measuring the three dimensional structure of a surface
CN102831603A (zh) * 2012-07-27 2012-12-19 清华大学 基于深度图后向映射的图像渲染方法和图像渲染装置
US9449429B1 (en) * 2012-07-31 2016-09-20 Dreamworks Animation Llc Stereoscopic modeling based on maximum ocular divergence of a viewer
CN102802006B (zh) * 2012-08-03 2014-08-06 梁智伟 数码照相机、层叠式相片印刷器和立体彩色图像制作系统
CN102802015B (zh) * 2012-08-21 2014-09-10 清华大学 一种立体图像视差优化方法
JP6158929B2 (ja) * 2012-09-06 2017-07-05 ノキア テクノロジーズ オーユー 画像処理装置、方法及びコンピュータプログラム
US20150245063A1 (en) * 2012-10-09 2015-08-27 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for video coding
US9357199B2 (en) * 2013-01-04 2016-05-31 Qualcomm Incorporated Separate track storage of texture and depth views for multiview coding plus depth
US9521425B2 (en) * 2013-03-19 2016-12-13 Qualcomm Incorporated Disparity vector derivation in 3D video coding for skip and direct modes
US20150033157A1 (en) * 2013-07-25 2015-01-29 Mediatek Inc. 3d displaying apparatus and the method thereof
CN103501433B (zh) * 2013-09-26 2015-12-23 深圳市掌网立体时代视讯技术有限公司 一种3d书画显示方法及装置
GB2519363A (en) * 2013-10-21 2015-04-22 Nokia Technologies Oy Method, apparatus and computer program product for modifying illumination in an image
KR102158390B1 (ko) 2013-10-22 2020-09-22 삼성전자주식회사 영상 처리 방법 및 장치
IN2013CH05313A (ko) * 2013-11-18 2015-05-29 Nokia Corp
US9924150B2 (en) 2013-12-24 2018-03-20 Intel Corporation Techniques for stereo three dimensional video processing
CN104615421A (zh) * 2014-12-30 2015-05-13 广州酷狗计算机科技有限公司 虚拟礼物展示方法和装置
US10097808B2 (en) * 2015-02-09 2018-10-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Image matching apparatus and method thereof
CN104980729B (zh) * 2015-07-14 2017-04-26 上海玮舟微电子科技有限公司 一种视差图的生成方法及系统
US20170347089A1 (en) * 2016-05-27 2017-11-30 Craig Peterson Combining vr or ar with autostereoscopic usage in the same display device
US10306215B2 (en) 2016-07-31 2019-05-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Object display utilizing monoscopic view with controlled convergence
CN106231292B (zh) * 2016-09-07 2017-08-25 深圳超多维科技有限公司 一种立体虚拟现实直播方法、装置及设备
KR20180042955A (ko) 2016-10-19 2018-04-27 삼성전자주식회사 영상 처리 장치 및 방법
CN106454318B (zh) * 2016-11-18 2020-03-13 成都微晶景泰科技有限公司 立体成像方法及立体成像装置
WO2018095278A1 (zh) 2016-11-24 2018-05-31 腾讯科技（深圳）有限公司 飞行器的信息获取方法、装置及设备
TWI622022B (zh) * 2017-07-13 2018-04-21 鴻海精密工業股份有限公司 深度計算方法及其裝置
CN107396082B (zh) * 2017-07-14 2020-04-21 歌尔股份有限公司 一种图像数据的处理方法和装置
EP3467782A1 (en) * 2017-10-06 2019-04-10 Thomson Licensing Method and device for generating points of a 3d scene
CN110007475A (zh) * 2019-04-17 2019-07-12 万维云视（上海）数码科技有限公司 利用虚拟深度补偿视力的方法与装置
CN111970503B (zh) * 2020-08-24 2023-08-22 腾讯科技（深圳）有限公司 二维图像的三维化方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN116866522A (zh) * 2023-07-11 2023-10-10 广州市图威信息技术服务有限公司 一种远程监控方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003209858A (ja) * 2002-01-17 2003-07-25 Canon Inc 立体画像生成方法及び記録媒体
EP1353518A1 (en) * 2002-04-09 2003-10-15 STMicroelectronics S.r.l. Process and system for generating stereoscopic images from monocular images
US7463257B2 (en) * 2002-11-27 2008-12-09 Vision Iii Imaging, Inc. Parallax scanning through scene object position manipulation
US8094927B2 (en) * 2004-02-27 2012-01-10 Eastman Kodak Company Stereoscopic display system with flexible rendering of disparity map according to the stereoscopic fusing capability of the observer
WO2006046180A1 (en) * 2004-10-26 2006-05-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. Disparity map
JP2006178900A (ja) * 2004-12-24 2006-07-06 Hitachi Displays Ltd 立体画像生成装置
CA2553473A1 (en) * 2005-07-26 2007-01-26 Wa James Tam Generating a depth map from a tw0-dimensional source image for stereoscopic and multiview imaging
EP1952199B1 (en) * 2005-11-17 2012-10-03 Nokia Corporation Method and devices for generating, transferring and processing three-dimensional image data
JP4706068B2 (ja) * 2007-04-13 2011-06-22 国立大学法人名古屋大学 画像情報処理方法及び画像情報処理システム
US8300086B2 (en) * 2007-12-20 2012-10-30 Nokia Corporation Image processing for supporting a stereoscopic presentation
US8228327B2 (en) * 2008-02-29 2012-07-24 Disney Enterprises, Inc. Non-linear depth rendering of stereoscopic animated images
CN102106152A (zh) * 2008-07-24 2011-06-22 皇家飞利浦电子股份有限公司 通用3-d画面格式
KR101629865B1 (ko) * 2008-11-24 2016-06-14 코닌클리케 필립스 엔.브이. 3ｄ ｇｕｉ에서 2ｄ 그래픽 확장

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109791697A (zh) * 2016-09-12 2019-05-21 奈安蒂克公司 使用统计模型从图像数据预测深度
KR20190065287A (ko) * 2016-09-12 2019-06-11 나이앤틱, 인크. 통계적 모델을 이용한 이미지 데이터로부터의 깊이 예측
CN109791697B (zh) * 2016-09-12 2023-10-13 奈安蒂克公司 使用统计模型从图像数据预测深度
US11902502B2 (en) 2021-01-26 2024-02-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Display apparatus and control method thereof

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