초록
본 논문에서는 2차원 동영상에서 다시점 동영상을 생성하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상의 생성을 위해 공간적으로 색상 정보, 시간적으로 움직임 정보를 이용한다. 색상 정보는 객체의 정확한 외곽을 추출하기 위하여 사용된다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차 정보를 이용하며, 움직임 정보를 구하기 위하여 정합창을 이용한 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계는 색상 정보와 움직임 예측을 통해 얻어진 결과를 결합한다. 움직임 예측을 통해 얻은 움직임의 세기 값을 색상정보를 이용해 얻은 각 영역에 할당하고 이를 깊이 값으로 변환한다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이 정보를 통해 회전변환 과정을 거쳐 최종적으로 다시점 동영상을 생성한다. 기존의 2차원 동영상의 3차원 동영상 변환과의 주관적 평가를 통해 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인 할 수 있었다.
In this paper, we propose an algorithm for generation of multi-view video from conventional 2 dimensional video. Color and motion information of an object are used for segmentation and from the segmented objects, multi-view video is generated. Especially, color information is used to extract the boundary of an object that is barely extracted by using motion information. To classify the homogeneous regions with color, luminance and chrominance components are used. A pixel-based motion estimation with a measurement window is also performed to obtain motion information. Then, we combine the results from motion estimation and color segmentation and consequently we obtain a depth information by assigning motion intensity value to each segmented region. Finally, we generate multi-view video by applying rotation transformation method to 2 dimensional input images and the obtained depth information in each object. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms comparing with conventional conversion methods.
