KR20150101856A - 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법 및 그 장치 - Google Patents

디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털 시네마 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법 및 장치에 관한 것으로, 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상에서 발생하는 전역 및 지역적인 색 불일치(또는 색차)를 모두 보정하여 좌우 영사의 뎁스 차이를 감소시킴으로써 3D 영상의 화질이 개선되고, 입체적인 시각효과를 증대시킬 뿐만 아니라 시청자의 눈 피로를 감소시켜 보다 쾌적하게 영상을 시청할 수 있는 디지털 시네마 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법 및 장치에 관한 것이다.

Description

디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법 및 그 장치{METHOD AND SYSTEM FOR COLOR MATCHING BETWEEN LEFT AND RIGHT IMAGES ACQUIRED FROM STEREOSCOPIC CAMERA IN DIGITAL CINEMAS}
본 발명은 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법 및 장치에 관한 것으로, 좌우 영상에서 발생하는 전역과 지역적인 색 불일치를 모두 보정하는 색 일치 방법을 말한다. 멀티-스케일의 영상 분리를 기반으로 하는 누적 히스토그램과 레티넥스 방법을 결합하여 좌우 영상의 색 일치를 수행함으로서 3D 영상의 입체적인 시각효과를 더욱 증대시키고, 영상을 시청하는 시청자의 눈 피로를 감소시킬 수 있는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 3D(3차원) 콘텐츠를 활용한 응용분야가 급속히 확대됨에 따라 사용자들의 3D 영상에 대한 요구도 증가하고 있다. 특히 3D 기술을 이용한 영화는 시청자(또는 사용자)들에게 기존의 2D 기술의 영상보다 더 좋은 시각 효과와 감성을 제공한다. 이는 3D 영상을 통해 시각적 입체감을 제공함으로서 좀 더 실제적인 현장감을 사용자가 느낄 수 있기 때문이다. 그러나 입체 영상을 촬영하는 스테레오 카메라(Stereoscopic Camera)를 통하여 획득한 좌(Left 또는 L)영상 및 우(Right 또는 R)영상에서는 다양한 색차(Color Difference)를 발생할 수 있다. 이러한 색차는 3D 영상의 뎁스(Depth) 즉 깊이 감을 다르게 하여 영상의 입체적인 시각효과를 감소시키거나 시청자의 눈의 피로를 유발하는 문제점이 있다.
도 1은 종래의 스테레오 영상에서 색을 일치하는 방법을 보인 블록도로서, 3D 영상의 색 일치 방법을 나타낸다. 먼저 도면에 도시된 좌우 영상 중 기준 영상을 선택하여 이를 기준으로 나머지 영상의 색을 일치 시킨다. 이때 기준 영상은 좌영상으로 선택하고, 색이 보정되는 영상은 우영상으로 선택할 수 있으며, 기준 영상과 색이 보정되는 영상을 반대로 선택하여도 상관이 없다. 이후 서로 색 일치된 좌우 영상을 시각으로 전달하여 시청자가 입체적인 3D 영상을 인지할 수 있다. 그러나 3D의 좌우 영상의 색을 일치 하지 않았을 경우 좌우 영상간의 색차가 발생하게 된다.
도 2는 종래의 좌우 영상에서 전역과 지역적인 색 불일치를 보인 예시도이다. 좌우 영상간의 색차는 일반적으로 전역(Global Color Difference) 및 지역적(Local Color Difference)으로 동시에 발생하게 된다. 여기서 전역적 색차는 주로 카메라의 응답특성의 차이에 의해 영상 전반에 걸쳐 발생하고, 지역적 색차는 장면내의 물체들의 서로 다른 반사 특성 및 광원과 같은 주변 환경에 의해 지역적으로 발생하게 된다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 선행기술문헌으로서 한국공개특허 제2013-0073060호(2013.07.03)에는 입체 영상 화질 향상 장치 및 방법과 이에 관한 기록매체가 제안되어 있다. 상기 선행기술문헌의 입체 영상 화질 향상 장치는 제1영상에 관한 3차원 색 공간에서의 복수의 제1 좌표 및 상기 복수의 제1 좌표와 각각 대응되는 제2 영상에 관한 3차원 색 공간에서의 제2 좌표 사이의 색상 관계를 추출하는 색상 관계 추출부; 상기 복수의 제1 좌표 중 어느 하나의 제1 좌표에 관한 색상 관계를 상기 어느 하나의 제1 좌표로부터 소정의 거리 내에 존재하는 적어도 하나의 제1 좌표에 관한 색상 관계에 기초하여 보정하는 색상 관계 보정부; 및 상기 보정된 어느 하나의 제1 좌표에 관한 색상 관계를 이용하여 상기 제1 영상의 색상 값을 변환하는 색상 값 변환부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 입체 영상을 구성하는 좌영상과 우영상의 색 불균형이 정확하게 보정되어 입체 영상의 화질을 향상시킬 수 있으며, 입체 영상 시청자의 피로도를 감소시킬 수 있는 것을 특징으로 한다.
그러나 상기 선행기술문헌은 좌우 영상에서 발생하는 전역과 지역적인 색 불일치를 모두 보정하는 색 일치 방법이 제시되지 않았으며, 특히 멀티-스케일의 영상 분리를 기반으로 하는 누적 히스토그램과 레티넥스 방법을 결합하여 좌우 영상의 색 일치를 수행하기 않기 때문에 보다 정확하게 영상의 색 일치를 수행할 수 없는 문제점이 있다.
따라서 3D 영상의 좌우 영상에서 발생하는 전역과 지역적인 색 불일치를 모두 보정하는 색 일치 방법이 필요하다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 스테레오 카메라에서 획득한 좌우 영상의 색차를 모두 보정하여 3D 영상의 입체적인 시각효과를 증대시키고, 시청자의 눈 피로를 감소시키는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명의 또 다른 목적은 좌우 영상의 색차를 모두 보정하기 위해서 좌우 영상에서 발생하는 전역과 지역적인 색 불일치를 모두 보정하여 색을 일치하는 방법(Simultaneous L/R color matching)을 제공 하는 것을 목적으로 한다.
더욱 구체적으로 본 발명의 또 다른 목적은 멀티-스케일(Multi-Scale)의 영상 분리(Image Decomposition)를 기반으로 하는 누적 히스토그램(Cumulative Histogram)과 레티넥스 방법(Retinex Method)을 결합하여 좌우 영상의 색을 일치하는 것을 목적으로 한다.
더욱 구체적으로 본 발명의 또 다른 목적은 좌우 영상을 라플라시안 피라미드(Laplacian Pyramid)를 이용하여 색을 일치 시키는 것을 목적으로 한다.
더욱 구체적으로 본 발명의 또 다른 목적은 좌우 영상간의 거리 이동량 차이(Geometric Displacement)가 큰 경우 영상을 분리하기 전에 좌우 영상간의 영상 등록(Image Registration)을 수행하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 의한 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법은, 스테레오 카메라로 촬영한 좌영상 및 우영상을 입력받는 단계; 상기 입력받은 좌영상 및 우영상을 영상 분리 방법을 이용하여 각 영상의 성분으로 분리하는 단계; 상기 분리한 영상 성분에서 기준 영상의 성분을 기준으로 나머지 영상의 색을 일치하는 단계; 및 상기 색 일치된 영상과 기준 영상을 합성 하는 단계;를 포함하며, 상기 색 일치의 기준 영상을 선택하고 이를 기준으로 나머지 영상의 색을 일치시켜 도출하고, 상기 좌우 영상에서 발생하는 전역(Global Color)과 지역적인 색(Local Color) 불일치를 모두 보정하여 영상을 도출하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법에서, 상기 각 영상 성분으로 분리하는 단계는, 좌영상 및 우영상을 가우시안 필터(Gaussian Filer)를 사용하여 블러링(Blurring)하여 좌우영상의 원영상과 블러링된 영상과의 차를 구하여 가장 큰 스케일의 에지(Edge) 영상을 도출하고, 그 다음 작은 스케일의 에지 성분을 구하기 위해 영상의 사이즈를 1/2로 서브샘플링(Subsampling)하여 동일한 작업을 반복하여 최종적으로 좌우영상을 각 스케일에 따른 영상의 성분으로 분리하는 라플라시안 피라미드(Laplacian Pyramid) 방법을 이용하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법에서, 상기 색을 일치하는 단계는, 좌영상의 First scale 영상을 기준으로 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용하여 우영상의 First scale 영상의 색 불일치를 보정하고, First scale 영상의 좌우영상을 모두 업-스케일링(Up-scaling)하여 영상의 크기를 2배로 증가시키고, 크기가 증가된 영상과 Second scale의 가장자리 성분을 합하여 Second scale 영상을 생성하며, 생성된 Second scale 영상에도 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)이용하여 우영상의 색 불일치를 보정하고 스케일을 증가시키는 과정을 반복적으로 적용하는 라플라시안 피라미드 방법을 이용하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법에서, 상기 색을 일치하는 단계는, 라플라시안 피라미드에서 스케일의 개수는 영상이나 색 일치 정도에 따라서 스케일의 수를 가변하고, 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용한 색 일치는 First scale 영상에만 적용하거나 모든 스케일 영상에 적용하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법에서, 상기 색을 일치하는 단계는, First scale에서 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용하여 좌우 영상의 색을 일치하는데, 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching)을 이용하여 우영상의 전역적인 색 불일치를 보정하고, 좌우 영상에 레티넥스를 이용하여 영상의 광원(Illuminant) 성분과 물체색(Reflectance) 성분을 분리하여 좌우 영상의 지역적인 광원을 일치시켜 지역적인 색 불일치를 보정하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법에서, 상기 색을 일치하는 단계는, 전역적인 색차를 보정하기 위해서 각 채널의 히스토그램을 계산하고 누적 히스토그램을 도출하여 수정하고자 하는 영상의 모든 화소를 매핑 함수 MK를 적용하여 전역적인 색차가 보정된 영상 fK,global을 도출하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법에서, 상기 색을 일치하는 단계는, 멀티-스케일 레티넥스 알고리즘을 이용하여 좌우 영상의 광원 성분과 물체색 성분을 추정하고, 입력 영상 I(x,y)는 광원 성분의 영상 L(x,y)과 물체색 성분 O(x,y)의 곱으로 표현하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법에서, 상기 색을 일치하는 단계는, 멀티-스케일 레티넥스 알고리즘에서 각 스케일의 광원의 가중치를 합하여 광원의 성분을 추정하고, 추정된 광원 성분을 원본 영상에 나누어 줌으로써 물체색의 성분을 추정하는 것을 특징으로 한다.
아울러 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 장치는, 스테레오 카메라로 촬영한 좌영상 및 우영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 입력받은 좌영상 및 우영상을 영상 분리 방법을 이용하여 각 영상의 성분으로 분리하는 영상 분리부; 상기 분리한 영상 성분에서 기준 영상의 성분을 기준으로 나머지 영상의 색을 일치하는 색 일치부; 및 상기 색 일치된 영상과 기준 영상을 합성 하는 영상 합성부;를 포함하며, 상기 색 일치의 기준 영상을 선택하고 이를 기준으로 나머지 영상의 색을 일치시켜 도출하고, 상기 좌우 영상에서 발생하는 전역(Global Color)과 지역적인 색(Local Color) 불일치를 모두 보정하여 영상을 도출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상에서 발생하는 전역 및 지역적인 색 불일치(또는 색차)를 모두 보정하여 좌우 영사의 뎁스 차이를 감소시킴으로써 3D 영상의 화질이 개선되고, 입체적인 시각효과를 증대시킬 뿐만 아니라 시청자의 눈 피로를 감소시켜 보다 쾌적하게 영상을 시청할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 종래의 스테레오 영상에서 색을 일치하는 방법을 보인 블록도.
도 2는 종래의 좌우 영상에서 전역과 지역적인 색 불일치를 보인 예시도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 좌우 영상의 색 일치 장치를 보인 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 좌우 영상의 색 일치 방법을 보인 흐름도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 라플라시안 피라미드를 이용한 영상 분리 방법을 보인 예시도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티-스케일의 영상 분리를 기반으로 하는 누적 히스토그램과 레티넥스 방법을 결합하여 좌우 영상의 색 일치 방법을 보인 예시도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 Frist Scale에서 누적 히스토그램과 레티넥스 방법을 이용한 좌우 영상의 색 일치 방법을 보인 예시도.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 레티넥스 알고리즘 기반의 광원 성분과 물체색 성분을 보인 예시도.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티-스케일의 레티넥스 알고리즘을 이용한 영상의 광원 추정을 보인 예시도.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 좌우 영상간의 색 일치를 보인 예시도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상의 색 일치 방법 및 장치의 일 실시예를 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 좌우 영상의 색 일치 장치를 보인 블록도이다.
본 발명은 스테레오 카메라를 통해 획득한 3D 영상의 좌우(L/R) 영상에서 발생하는 전역과 지역적인 색 불일치 즉 색차를 모두 보정하는 색 일치 방법 및 장치를 제안한다.
좌우 영상의 색 일치 장치(10)는 영상 입력부(110), 영상 분리부(120), 색 일치부(130) 및 영상 합성부(140)를 포함하여 구성된다. 상기 영상 입력부(110)에서는 스테레오 카메라를 통하여 촬영된 좌영상과 우영상을 입력받을 수 있다. 여기서 입력받은 좌영상과 우영상 중에 하나의 영상을 기준 영상으로 선택할 수 있으며, 도면에 도시된 바와 같이 좌영상을 기준 영상으로 선택할 수 있다. 상기 영상 분리부(120)에서는 영상 입력부에서 입력받은 좌영상과 우영상에 대해서 영상 분리(Image Decomposition)하는 방법을 이용하여 각 영상의 성분을 분리할 수 있다. 상기 색 일치부(130)에서는 기준 영상의 색을 기준으로 나머지 영상의 색을 보정하여 색을 일치할 수 있다. 상기 영상 합성부(140)에서는 각 영상의 성분으로 분리되어 색 보정된 영상과 기준 영상을 각각 다시 영상 합성 즉 역 영상 분리(Inverse Image Decomposition)하는 방법을 이용하여 전역과 지역적인 색이 보정된 영상을 도출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 좌우 영상의 색 일치 방법을 보인 흐름도이다.
본 발명의 좌우 영상의 색 일치 방법은 멀티-스케일의 영상 분리를 기반으로 하는 누적 히스토그램(Cumulative Histogram)과 레티넥스 방법(Retinex method)을 결합하여 좌우 영상의 색을 일치 할 수 있다.
먼저 스테레오 카메라를 통하여 좌영상과 우영상을 촬영하여 획득한다. 이때 좌영상과 우영상 중 좌영상을 기준 영상으로 선택한다(S100). 이후 좌우 두 영상을 영상 분리하는 방법을 이용하여 영상의 성분을 small scale 성분에서부터 large scale 성분으로 분리한다(S200). 이후 small scale의 좌영상을 기준으로 같은 스케일의 우영상의 색을 보정하는 색 일치 방법을 수행하고, 보정된 좌우 영상을 합성 즉 역 영상 분리하는 방법을 이용하여 다음 큰 스케일의 영상을 생성한다(S300). 이때 상기 영상의 색 일치 방법 및 영상의 색 합성 방법을 작은 스케일에서부터 큰 스케일의 영상까지 반복하여 수행함으로서 전역과 지역적인 색이 보정된 우영상을 도출하고, 좌영상은 기준 영상이므로 촬영된 영상 원본 그대로 도출한다(S400). 이후 기준 영상인 좌영상과 색이 보정된 우영상을 화면을 통하여 출력한다. 여기서 좌우 영상간의 거리 이동차가 큰 경우 좌우 영상을 각 성분으로 분리하기 전에 좌우 영상간의 영상 등록을 수행하여 좌우 영상간의 색차를 보정할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 라플라시안 피라미드를 이용한 영상 분리 방법을 보인 예시도이다.
먼저 좌우 영상을 각각 영상 분리하기 위해서는 라플라시안 피라미드(Laplacian Pyramid) 방식을 사용할 수 있다. 영상 피라미드(Image Pyramid)는 하나의 원본 영상을 원하는 단계까지 다운샘플링(Down Sampling)하여 생성한 영상들의 집합을 말한다. 여기서 영상 피라미드는 일반적으로 두 가지 종류의 영상 피라미드 방식을 사용하는데, 하나는 다운샘플 영상을 만들 때 사용되는 가우시안 피라미드(Gaussian pyramid)와 다른 하나는 피라미드 아래쪽에 있는 영상으로부터 업샘플 영상을 재구성할 때 사용되는 라플라시안 피라미드 방식이 있다. 상기 라플라시안 피라미드 방식은 도 5에 도시된 바와 같이 좌우 영상(F0)을 가우시안 필터(Gaussian Filter)를 사용하여 블러링(blurring)(l0)한 다음 원영상(F0)과 블러링된 영상(l0)의 차를 구함으로써 가장 큰 스케일의 에지(Edge) 영상을 도출(h0)할 수 있다. 이때 가우시안 필터는 영상에 있는 자잘한 노이즈(Noise)를 제거하여 영상을 부드럽고 깔끔하게 만드는 것으로, 필터의 크기가 너무 커지면 너무 뽀샤시한 영상이 나와 전체 화면이 뭉그러지는 효과가 있다. 또한 영상처리에서 가우시한 필터는 2차원 가우시한 함수 값을 이용하여 마스크(Mask)를 생성하고, 입력영상과 마스크 영상을 수행해주는 것을 의미한다. 또한 가우시안 필터는 영상의 블러 효과를 내기 위하여 사용할 수 있다. 블러(Blur) 기법은 주로 영상의 잡음 또는 손상을 완화시키기 위해서 사용되며, 영상의 크기를 줄이는 경우에도 중요한 역할을 담당한다. 그리고 그 다음으로 작은 스케일의 에지 성분을 구하기 위해서 영상 사이즈를 1/2로 서브 샘플링(Subsampling)(f1)하여 상기와 같은 동일한 반복을 수행하여 가우시안 필터(Gaussian Filter)를 사용하여 블러링(blurring)(l1)한 다음 원영상(F1)과 블러링된 영상(l1)의 차를 구함으로써 가장 큰 스케일의 에지 영상을 도출(h1)할 수 있다. 이후 최종적으로 좌우 영상을 각 스케일에 따른 영상 성분으로 분리(f2)할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티-스케일의 영상 분리를 기반으로 하는 누적 히스토그램과 레티넥스 방법을 결합하여 좌우 영상의 색 일치 방법을 보인 예시도이다.
도면에 도시된 바와 같이 좌우 영상을 라플라시안 피라미드 이용하여 색 일치 할 수 있다. 좌영상의 First scale 영상을 기준으로 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching)과 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용하여 우영상의 First scale 영상에 대한 색 불일치를 보정할 수 있다. 여기서 히스토그램은 영상의 명암값의 정보를 보여주기 위해 사용되는 그래프이며, 누적 히스토그램은 히스토그램을 적분한 것을 의미한다. 따라서 누적 히스토그램 매칭은 서로 다른 두 영상을 비교하여 상대적으로 조절하여 두 영상을 같게 해주는 기능으로, 상기 히스토그램을 통해 디지털 영상을 점검하고 영상의 화질을 개선할 수 있다. 또한 렉티넥스는 인간의 감각계가 느끼는 물체의 밝기나 색채는 물체 표면에 반사되어 망막에 입사된 빛의 강도나 분광 분포와 반드시 대응되는 이론으로 영상의 반사 성분만을 이용하여 영상을 보정하는 것을 말한다. 이에 레티넥스 알고리즘은 어두운 영상의 화질을 뚜렷하게 보기 위한 변환법으로, 이미지 생성과정에서 생길 수 있는 블러링을 보상할 수 있고, 조명환경이 변화더라도 색을 일정하게 유지할 수 있으며, 색 값의 범위(Dynamic Range)를 압축할 수 있다. 이후 First scale의 좌우 영상 모두를 크기 조정 즉 업-스케일링(Up-scaling) 하여 영상의 크기를 2배 증가 시킨 후, Second scale의 가장자리 성분과 합하여 Second scale의 영상을 생성할 수 있다. 여기서 Second scale의 영상은 상기 First scale 영상의 색 일치 방법과 동일하게 누적 히스토그램 매칭과 레티넥스 알고리즘을 이용하여 우영상의 색 불일치를 보정하고 스케일을 증가시키는 과정을 반복적으로 적용하여 Third scale의 영상을 생성할 수 있다. 또한 라플라시안 피라미드에서 스케일의 개수는 영상이나 색 일치 정도에 따라서 3~7개 사이로 가변할 수 있으며, 누적 히스토그램 매칭과 레티넥스 알고리즘을 이용한 색 일치도 First scale 에만 적용하거나 모든 스케일에 적용할 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 Frist Scale에서 누적 히스토그램과 레티넥스 방법을 이용한 좌우 영상의 색 일치 방법을 보인 예시도이다.
도면에 도시된 First scale에서 누적 히스토그램과 레티넥스 방법을 이용하여 좌우 영상을 색 일치 시키는 방법을 좀 더 상세히 설명하면 다음과 같다. 먼저 누적 히스토그램 매칭을 이용하여 우영상의 전역적인 색 불일치를 보정할 수 있다. 이후 좌우 영상에 레티넥스를 이용하여 영상의 광원(Illuminant) 성분과 물체색(또는 반사율)(Reflectance) 성분으로 분리할 수 있다. 여기서 영상을 광원 성분과 물체색 성분으로 분리하는 이유는 지역적으로 색 불일치가 나타나는 경우에 이러한 불일치를 지역적인 광원의 차이로 기인한다고 가정을 하였기 때문이다. 따라서 좌우 영상의 지역적인 광원을 일치시킴으로써 지역적인 색 불일치를 보정할 수 있다. 또한 물체색 성분은 영상의 기초 요소(Basis Component)로서 주변 광원에 불변의 정보이고 광원은 영상의 지역적인 광원 성분을 나타낸다. 도 7에 도시된 바와 같이 지역적인 색 불일치 보정은 좌우의 물체색과 광원 성분을 레티렉스 방법으로 추정하고, 좌영상의 광원 성분을 우영상의 광원 성분으로 대치함으로써 지역적인 색 불일치를 보정할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 레티넥스 알고리즘 기반의 광원 성분과 물체색 성분을 보인 예시도이다.
좌우 영상의 전역적인 색차를 보정하기 위해서는 누적 히스토그램 매칭을 이용할 수 있다. 상기 누적 히스토그램 매칭 방법은 각 채널의 히스토그램을 계산하여 누적 히스토그램을 도출하고, 매칭 함수 MK를 아래의 수학식 1과 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00001
여기서 f는 화소값을 나타내고, i와 j는 화소 위치를 나타내고, h와 w는 영상의 크기를 나타내고, m은 수정된 화소값을 의미하며, cK,r과 cK,t는 기준 영상과 수정하고자 하는 영상의 누적 히스토그램을 의미한다. 이때 수정하고자 하는 영상의 모든 화소에 대해서 매핑 함수를 적용하여 전역적인 색차가 보정된 영상 fK,global을 수학식 2와 같이 도출할 수 있다.
Figure pat00002
여기서 f는 화소값을 나타내고, i와 j는 화소 위치를 나타내고, MK는 매칭 함수를 나타낸다.
또한 레티넥스 방법은 멀티-스케일의 레티넥스 알고리즘을 이용하여 좌우 영상의 광원 성분과 물체색 성분을 추정할 수 있다. 이때 레티넥스 알고리즘은 영상의 차이(Contrast)를 향상시키거나, 선명도(Sharpness)를 증진시킬 때 자주 사용하며, 픽셀값의 범위가 큰 경우에는 레티넥스 알고리즘을 압축시켜서 영상데이터의 전송에 따른 병목현상을 해소하는데 이용할 수 있다. 또한 레티넥스 알고리즘은 입력 영상에 들어있는 배경 성분을 제거하는 것이다. 이때 배경 성분은 입력 영상의 평균적인 영상을 의미하며, 배경영상은 적당한 스케일(또는 필터사이즈)의 가우시안 필터를 적용하여서 얻을 수 있다. 이 필터를 적용하면 입력 영상에서 필터사이즈 보다도 작은 스케일은 무시하는 효과를 줄 수도 있다. 입력 영상의 물체색 성분은 입력 영상을 앞서 구한 배경 영상으로 나눌 수 있다. 레티넥스 출력은 이 물체색 성분에 로그값을 취한 것으로, 이때 로그값을 취함으로써 물체색 성분이 분포 범위(Dynamic Range)를 압축하는 효과를 얻을 수 있다. 도면에 도시된 바와 같이 입력 영상 I(x,y)는 광원 성분의 영상 L(x,y)과 물체색 성분 O(x,y)의 곱으로 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00003
그러나 레티넥스 방법으로 광원 성분을 제거할 경우, 인식률 측면에서는 효율적인 결과를 얻을 수 있지만 영상의 범위가 크게 줄어들어 영상의 화질이 저하될 수 도 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티-스케일의 레티넥스 알고리즘을 이용한 영상의 광원 추정을 보인 예시도이다.
도면에 도시된 바와 같이 멀티-스케일 레티넥스 알고리즘을 이용한 영상의 광원 추정 방법은 다음과 같다. 멀티-스케일 레티넥스 알고리즘에서는 각 스케일(또는 표준편차)의 광원의 가중치를 합하여 광원의 성분을 추정하고, 물체색은 추정된 광원 성분을 원본 영상에서 나누어 줌으로서 추정할 수 있다. 즉 도면에 도시된 입력 영상을 가우시안 필터링에 의해 각 스케일의 광원의 가중치로 Small(w1), Middle(w2) 및 Large(w3)를 포함하여 구성할 수 있으며, 이때 구성된 각 스케일의 가중치를 합하여 광원의 성분을 도면과 같이 추정할 수 있다.
아래의 수학식 4는 멀티-스케일 레티넥스 알고리즘에서 광원을 추정해서 영상의 물체색을 도출하는 방법을 나타낸 것이다. 상기 수학식 4에서는 영상에 따라 가우시안 필터와 바일래터럴 필터(Bilateral Filter)를 병용하여 사용할 수 있다.
Figure pat00004
여기서 wn은 가우시안 필터의 무게를 나타내고, Ii(x,y)는 입력 영상을 나타내며, Fn(x,y)*Ii(x,y)는 추정된 광원 성분 Li(x,y)를 나타낸다.
이때 바일래터럴 필터는 전체적으로 고르게 뭉게는 가우시안 필터와 달리 에지를 살리면서 노이즈 위주로 뭉게는 방식으로 즉 에지 정보의 손실을 적게 하면서 노이즈를 줄이는데 사용되는 대표적인 영상처리기법을 의미한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 좌우 영상간의 색 일치를 보인 예시도이다.
도 10의 (a)는 Rig 기반의 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상을 나타낸 것으로서, 도면에 도시된 좌우 영상 중 빌딩 물체에 대한 전역적인 색 불일치를 인지할 수 있다.
도 10의 (b)는 색 보정된 좌우 영상을 나타낸 것으로서, 도 10의 (a) 영상의 전역적인 색 불일치가 잘 보정되어 좌영상과 우영상이 전체적으로 유사한 색감을 나타내는 것을 알 수 있다. 또한 지역적인 색 일치 결과를 비교해 보아도 색 보정된 우영상이 기준이 되는 좌영상과 더욱 더 유사한 것을 알 수 있다.
상이 기준이 되는 좌영상과 더욱 더 유사한 것을 알 수 있다.
본 발명은 스테레오 카메라로 획득한 좌우 영상에서 발생하는 전역 및 지역적인 색 불일치(또는 색차)를 모두 보정하여 좌우 영사의 뎁스 차이를 감소시킴으로써 3D 영상의 화질이 개선되고, 입체적인 시각효과를 증대시킬 뿐만 아니라 시청자의 눈 피로를 감소시켜 보다 쾌적하게 영상을 시청할 수 있는 이점이 있다.
상기에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 위주로 상술하였으나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정 되는 것은 아니며 본 발명의 각 구성요소는 동일한 목적 및 효과의 달성을 위하여 본 발명의 기술적 범위 내에서 변경 또는 수정될 수 있을 것이다.
10 : 색 일치 장치 110 : 영상 입력부
120 : 영상 분리부 130 : 색 일치부
140 : 영상 합성부

Claims (16)

  1. 스테레오 카메라로 촬영한 좌영상 및 우영상을 입력받는 단계;
    상기 입력받은 좌영상 및 우영상을 영상 분리 방법을 이용하여 각 영상의 성분으로 분리하는 단계;
    상기 분리한 영상 성분에서 기준 영상의 성분을 기준으로 나머지 영상의 색을 일치하는 단계; 및
    상기 색 일치된 영상과 기준 영상을 합성 하는 단계;를 포함하며,
    상기 색 일치의 기준 영상을 선택하고 이를 기준으로 나머지 영상의 색을 일치시켜 도출하고, 상기 좌영상 및 우영상에서 발생하는 전역(Global Color)과 지역적인 색(Local Color) 불일치를 모두 보정하여 영상을 도출하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 각 영상 성분으로 분리하는 단계는,
    좌영상 및 우영상을 가우시안 필터(Gaussian Filer)를 사용하여 블러링(Blurring)하여 좌우영상의 원영상과 블러링된 영상과의 차를 구하여 가장 큰 스케일의 에지(Edge) 영상을 도출하고, 그 다음 작은 스케일의 에지 성분을 구하기 위해 영상의 사이즈를 1/2로 서브샘플링(Subsampling)하여 동일한 작업을 반복하여 최종적으로 좌우영상을 각 스케일에 따른 영상의 성분으로 분리하는 라플라시안 피라미드(Laplacian Pyramid) 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 색을 일치하는 단계는,
    좌영상의 First scale 영상을 기준으로 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용하여 우영상의 First scale 영상의 색 불일치를 보정하고,
    First scale 영상의 좌우영상을 모두 업-스케일링(Up-scaling)하여 영상의 크기를 2배로 증가시키고,
    크기가 증가된 영상과 Second scale의 가장자리 성분을 합하여 Second scale 영상을 생성하며,
    생성된 Second scale 영상에도 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)이용하여 우영상의 색 불일치를 보정하고 스케일을 증가시키는 과정을 반복적으로 적용하는 라플라시안 피라미드 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 색을 일치하는 단계는,
    라플라시안 피라미드에서 스케일의 개수는 영상이나 색 일치 정도에 따라서 스케일의 수를 가변하고,
    누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용한 색 일치는 First scale 영상에만 적용하거나 모든 스케일 영상에 적용하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 색을 일치하는 단계는,
    First scale에서 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용하여 좌우 영상의 색을 일치하는데,
    누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching)을 이용하여 우영상의 전역적인 색 불일치를 보정하고,
    좌우 영상에 레티넥스를 이용하여 영상의 광원(Illuminant) 성분과 물체색(Reflectance) 성분을 분리하여 좌우 영상의 지역적인 광원을 일치시켜 지역적인 색 불일치를 보정하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 색을 일치하는 단계는,
    전역적인 색차를 보정하기 위해서 각 채널의 히스토그램을 계산하고 누적 히스토그램을 도출하여 수정하고자 하는 영상의 모든 화소를 매핑 함수 MK를 적용하여 전역적인 색차가 보정된 영상 fK,global을 도출하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 색을 일치하는 단계는,
    멀티-스케일 레티넥스 알고리즘을 이용하여 좌우 영상의 광원 성분과 물체색 성분을 추정하고, 입력 영상 I(x,y)는 광원 성분의 영상 L(x,y)과 물체색 성분 O(x,y)의 곱으로 표현하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 색을 일치하는 단계는,
    멀티-스케일 레티넥스 알고리즘에서 각 스케일의 광원의 가중치를 합하여 광원의 성분을 추정하고, 추정된 광원 성분을 원본 영상에 나누어 줌으로써 물체색의 성분을 추정하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 방법.
  9. 스테레오 카메라로 촬영한 좌영상 및 우영상을 입력받는 영상 입력부;
    상기 입력받은 좌영상 및 우영상을 영상 분리 방법을 이용하여 각 영상의 성분으로 분리하는 영상 분리부;
    상기 분리한 영상의 성분에서 기준 영상의 성분을 기준으로 나머지 영상의 색을 일치하는 색 일치부; 및
    상기 색 일치된 영상과 기준 영상을 합성하는 영상 합성부;를 포함하며,
    상기 색 일치의 기준 영상을 선택하고 이를 기준으로 나머지 영상의 색을 일치시켜 도출하고, 상기 좌영상 및 우영상에서 발생하는 전역적인 색(Global Color)과 지역적인 색(Local Color) 불일치를 모두 보정하여 영상을 도출하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 영상 분리부는,
    좌영상 및 우영상을 가우시안 필터(Gaussian Filer)를 사용하여 블러링(Blurring)하여 좌우영상의 원영상과 블러링된 영상과의 차를 구하여 가장 큰 스케일의 에지(Edge) 영상을 도출하고, 그 다음 작은 스케일의 에지 성분을 구하기 위해 영상의 사이즈를 1/2로 서브샘플링(Subsampling)하여 동일한 작업을 반복하여 최종적으로 좌우영상을 각 스케일에 따른 영상의 성분으로 분리하는 라플라시안 피라미드(Laplacian Pyramid) 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 장치.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 색 일치부는,
    좌영상의 First scale 영상을 기준으로 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용하여 우영상의 First scale 영상의 색 불일치를 보정하고,
    First scale 영상의 좌우영상을 모두 업-스케일링(Up-scaling)하여 영상의 크기를 2배로 증가시키고,
    크기가 증가된 영상과 Second scale의 가장자리 성분을 합하여 Second scale 영상을 생성하며,
    생성된 Second scale 영상에도 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)이용하여 우영상의 색 불일치를 보정하고 스케일을 증가시키는 과정을 반복적으로 적용하는 라플라시안 피라미드 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 색 일치부는,
    라플라시안 피라미드에서 스케일의 개수는 영상이나 색 일치 정도에 따라서 스케일의 수를 가변하고,
    누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용한 색 일치는 First scale 영상에만 적용하거나 모든 스케일 영상에 적용하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 색 일치부는,
    First scale에서 누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching) 또는 레티넥스 알고리즘(Retinex Algorithm)을 이용하여 좌우 영상의 색을 일치하는데,
    누적 히스토그램 매칭(Cumulative Histogram Matching)을 이용하여 우영상의 전역적인 색 불일치를 보정하고,
    좌우 영상에 레티넥스를 이용하여 영상의 광원(Illuminant) 성분과 물체색(Reflectance) 성분을 분리하여 좌우 영상의 지역적인 광원을 일치시켜 지역적인 색 불일치를 보정하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 장치.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 색 일치부는,
    전역적인 색차를 보정하기 위해서 각 채널의 히스토그램을 계산하고 누적 히스토그램을 도출하여 수정하고자 하는 영상의 모든 화소를 매핑 함수 MK를 적용하여 전역적인 색차가 보정된 영상 fK,global을 도출하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 장치.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 색 일치부는,
    멀티-스케일 레티넥스 알고리즘을 이용하여 좌우 영상의 광원 성분과 물체색 성분을 추정하고, 입력 영상 I(x,y)는 광원 성분의 영상 L(x,y)과 물체색 성분 O(x,y)의 곱으로 표현하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 장치.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 색 일치부는,
    멀티-스케일 레티넥스 알고리즘에서 각 스케일의 광원의 가중치를 합하여 광원의 성분을 추정하고, 추정된 광원 성분을 원본 영상에 나누어 줌으로써 물체색의 성분을 추정하는 것을 특징으로 하는 디지털 시네마에서 스테레오 카메라로 획득한 좌우영상의 색 일치 장치.
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