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방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering v.15 no.1=no.52, 2010년, pp.3 - 13   피인용횟수: 6
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영상 인페인팅을 이용한 고품질의 가려짐 영역 보간 방법
A High-Quality Occlusion Filling Method Using Image Inpainting

김용진    (한양대학교 전자통신컴퓨터공학부   ); 이상화    (서울대학교 전기공학부   ); 박종일    (한양대학교 전자통신컴퓨터공학부  );
  • 초록

    본 논문에서는 한 장의 기준 영상과 그에 상응하는 참 깊이 맵을 이용하여 가상의 다중 시점 영상 생성 시 발생하는 가려짐 영역 보간 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 인페인팅 기술과 각각의 깊이 정도에 따른 층별 보간 기술을 이용한다. 우선, 기준 영상을 깊이 정보에 따라 여러 개의 층으로 분할한다. 각각의 층에 대해 가려짐 영역 내의 화소들은 영상 인페인팅 기술을 이용하여 보간한다. 마지막 단계 에서 개별적으로 보간된 층 영상들은 하나로 합성되어 가상 시점의 영상을 이룬다. 영상을 깊이 정보에 따라 분할함으로써, 각 깊이 정도에 대한 텍스처의 연관성을 보존하며 보간할 수 있으므로 기존의 방법에 비하여 보다 정확하고 세밀한 가려짐 영역 보간이 가능하다. 본 논문에서는 여러 가지 실험 결과를 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.


    In this paper, we propose a method for filling out the occlusions in generating multi-view images from one source image and its ground-truth depth image. The method is based on image inpainting and layered interpolation. The source image is first divided into several layers using depth information. The occlusions are interpolated separately in every layered image using the image inpainting algorithm. Finally, the interpolated layered images are combined to obtain different viewpoint images. Interpolating occlusions with depth-correlated texture information that is contained to each layer makes it possible to obtain more detailed and accurate results than previous methods. The effectiveness of the proposed method is shown through experimental results.


  • 주제어

    Image inpainting .   View synthesis .   Occlusion.  

  • 참고문헌 (20)

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    2. A. Criminisi, P. Perez and K. Toyama, "Region Filling and Object Removal by Exemplar-based Image Inpainting," IEEE Trans. Image Processing, vol.13, no.9, pp. 1200-1212, 2004. 
    3. C. Fehn and P. Kauff, "Interactive Virtual View Video (IVVV): The Bridge between 3D-TV and Immersive TV," Proc. of SPIE Three-Dimensional TV, Video and Display, pp. 14-25, 2002. 
    4. S. Avidan and A. Shashua, "Novel View Synthesis by Cascading Trilinear Tensors," IEEE Trans. Visualization and Computer Graphics, vol.4 no.4, pp.293-306, 1998. 
    5. M. Bleyer, M. Gelautz, and C. Rother, C. Rhemann, "A stereo approach that handles the matting problem via image warping," Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. 
    6. K.-J. Oh, S. Yea, and Y.-S. Ho, "Hole-filling method using depth based in-painting for view synthesis in free viewpoint television (FTV) and 3D video," Proc. of Picture Coding Symposium (PCS), 2009. 
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    8. ITU-R Recommendation BT.500-10, "Methodology for the Subjective Assessment of the Quality of Television Pictures," 2002. 
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    10. S. Battiatoa, S. Curtib, M. L. Casciac, M. Tortorac and E. Scordatoc, "Depth Map Generation by Image Classification," Proc. of SPIE Electronic Imaging, pp. 95-104, 2004. 
    11. J. Sun, L. Yuan, J. Jia and H. Y. Shum, "Image Completion with Structure Propagation," Proc. of ACM SIGGRAPH, Vol.24, pp. 861-868, 2005. 
    12. A. Efros and T. Leung, "Texture Synthesis by Non-parametric Sampling," Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision , pp. 1033-1038, 1999. 
    13. C. Fehn, "Depth-image-based Rendering (DIBR), Compression and Transmission for a New Approach on 3D-TV," Proc. of SPIE, Stereoscopic Displays and Virtual Reality Systems XI, pp. 93-104, 2004. 
    14. D. Scharstein, "View Synthesis Using Stereo Vision," Springer Press, 1999. 
    15. J. R. Ohm, "Stereo/Multi-view Video Encoding Using the MPEG Family of Standards," Proc. of Electronic Imaging, Invited Paper, 1999. 
    16. M. M. Oliveira, B. Bowen, R. McKenna and Y. S. Chang, "Fast Digital Image Inpainting," Proc. of the International Conference on Visualization Imaging and Image Processing, pp. 261-266, 2001. 
    17. A. Efros and W. T. Freeman, "Image Quilting for Texture Synthesis and Transfer," Proc. of ACM SIGGRAPH, pp. 341-346, 2001. 
    18. K. Wegner and O. Stankiewicz, "Similarity measures for depth estimation," Proc. of 3DTV Conference: The True Vision," - Capture, Transmission and Display of 3D Video, 2009. 
    19. I. Drori, D. Cohen-Or and H. Yeshurun, "Fragment-Based Image Completion," Proc. of ACM SIGGRAPH, Vol. 22, pp. 303-312, 2003. 
    20. J.-F. Lalonde and A. Efors, "Using Color Compatibility for Assessing Image Realism," Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1-8, 2007. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (6)

    1. An, Jae-Woo ; Yoo, Ji-Sang 2011. "Seam Carving based Occlusion Region Compensation Algorithm" 방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, 16(4): 573~583     
    2. Kim, Min-Young ; Park, Kyoung-Shin ; Choo, Hyon-Gon ; Kim, Jin-Woong ; Cho, Yong-Joo 2012. "A Study on Delta Image Composition Methods of the Depth-Image-Based Rendering for the Generation of Stereoscopic Images on Mobile Devices" 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 16(7): 1428~1436     
    3. Lee, Gyu-Cheol ; Yoo, Jisang 2013. "Real-Time Virtual-View Image Synthesis Algorithm Using Kinect Camera" 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, c38(5): 409~419     
    4. 2014. "" Journal of electrical engineering & technology, 9(3): 1023~1033     
    5. Park, Kyoung Shin ; Kim, Jiseong ; Cho, Yongjoo 2015. "Study on the Methods of Enhancing the Quality of DIBR-based Multiview Intermediate Images using Depth Expansion and Mesh Construction" 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 19(1): 127~135     
    6. 2016. "" Journal of electrical engineering & technology, 11(4): 1003~1011     

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