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3D 입체 영상 생성을 위한 다이나믹 플로팅 윈도우(Dynamic Floating Window) 생성 시스템에 있어서, 좌이미지 및 우이미지 시퀀스(Sequence)의 입력을 수신하는 시퀀스 입력부; 상기 좌, 우 이미지 시퀀스에서 공통으로 대응하는 네거티브 디스패러티(Negative Disparity) 값을 갖는 특징점을 추출하는 특징점 추출부;추출된 특징점들에 대한 클러스터링(Clustering) 및 정렬을 수행하고, 상기 클러스터링에 대해 변환 양을 계산하고 시간적 일관성을 적용하는 클러스터링부;사용자 명령을 수신하여 사용자 컨스트레인(Constraint)을 적용하는 컨스트레인부; 및사용자 컨스트레인티 적용된 최종 변환 량을 계산하고, 상기 최종 변환 량을 기초로 좌측 및 우측 다이나믹 플로팅 윈도우를 생성하여 출력하는 다이나믹 플로팅 윈도우부를 포함하고,상기 특징점 추출부는,Speeded Up Robust Feature(SURF) 기법을 이용하여, 좌 이미지 및 우 이미지의 대응하는 특징점들의 x 좌표를 매칭함으로서 각 이미지에 대한 디스패리티 값(D)을 수학식에 따라 계산하는 것을 특징으로 하는 다이나믹 플로팅 윈도우 생성 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 클러스터링부는,2차원적 알고리즘에 따라 왼쪽과 오른쪽 클러스터들로 특징점을 분류하기 위해 K-평균 클러스터링 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 다이나믹 플로팅 윈도우 생성 시스템
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제 3 항에 있어서,상기 클러스터링부는,상기 특징점을 5개의 클러스터로 구분하고, 5개의 클러스터 중 가장 좌측의 제 1 클러스터 및 가장 우측의 제5 클러스터에서 특징점 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 다이나믹 플로팅 윈도우 생성 시스템
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제 3 항에 있어서,상기 클러스터링부는,상기 변환 량 및 시간적 일관성을 수학식(여기서 t는 입력 시퀀스 프레임의 수이고, n은 왼쪽 또는 오른쪽 클러스터에서 왼쪽 오른쪽 이미지의 특징점들의 개수이다
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제 5 항에 있어서,상기 클러스터링부는,상기 변환 양을 수학식 (여기서, FL 및 FR은 n 에 의해 t이고, a 는 n이 1 의 값을 갖는 n 벡터에 의해 1 이다
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제 6 항에 있어서,상기 컨스트레인부는,입력된 상기 사용자 컨스트레인 에너지를 수학식 (여기서 C 는 제약된 프레임 번호의 집합이고, c 는 i번째 컨스트레인 값이며, Wc 는 사용자 컨스트레인 항목의 가중치이다
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3D 입체 영상 생성을 위한 다이나믹 플로팅 윈도우(Dynamic Floating Window) 생성 방법에 있어서, 좌이미지 및 우이미지 시퀀스(Sequence)를 입력으로 수신하는 단계; 상기 좌, 우 이미지 시퀀스에서 공통으로 대응하는 네거티브 디스패러티(Negative Disparity) 값을 갖는 특징점을 추출하는 단계; 추출된 특징점들에 대한 클러스터링(Clustering) 및 정렬을 수행하는 단계; 상기 클러스터링에 대해 변환 양을 계산하고 시간적 일관성을 적용하는 단계; 사용자 명령을 수신하여 사용자 컨스트레인(Constraint)을 적용하는 단계; 사용자 컨스트레인티 적용된 최종 변환 량을 계산하는 단계; 및 상기 최종 변환 량을 기초로 좌측 및 우측 다이나믹 플로팅 윈도우를 생성하여 출력하는 단계를 포함하고,상기 특징점 추출 단계는,Speeded Up Robust Feature(SURF) 기법을 이용하여, 좌 이미지 및 우 이미지의 대응하는 특징점들의 x 좌표를 매칭함으로서 각 이미지에 대한 디스패리티 값(D)을 수학식에 따라 계산하는 것을 특징으로 하는 다이나믹 플로팅 윈도우 생성 방법
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제 8 항에 있어서,상기 클러스터링 및 정렬 수행 단계는,2차원적 알고리즘에 따라 왼쪽과 오른쪽 클러스터들로 특징점을 분류하기 위해 K-평균 클러스터링 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 다이나믹 플로팅 윈도우 생성 방법
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제 10 항에 있어서,상기 클러스터링 및 정렬을 수행 단계는,상기 특징점을 5개의 클러스터로 구분하고, 5개의 클러스터 중 가장 좌측의 제 1 클러스터 및 가장 우측의 제5 클러스터에서 특징점 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 다이나믹 플로팅 윈도우 생성 방법
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제 10 항에 있어서,상기 시간적 일관성 적용 단계는,상기 변환 량 및 시간적 일관성을 수학식(여기서 t는 입력 시퀀스 프레임의 수이고, n은 왼쪽 또는 오른쪽 클러스터에서 왼쪽 오른쪽 이미지의 특징점들의 개수이다
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제 12 항에 있어서,상기 시간적 일관성 적용 단계는,상기 변환 양을 수학식 (여기서, FL 및 FR은 n 에 의해 t이고, a 는 n이 1 의 값을 갖는 n 벡터에 의해 1 이다
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제 13 항에 있어서,상기 사용자 컨스트레인 적용 단계는,입력된 상기 사용자 컨스트레인 에너지를 수학식 (여기서 C 는 제약된 프레임 번호의 집합이고, c 는 i번째 컨스트레인 값이며, Wc 는 사용자 컨스트레인 항목의 가중치이다
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