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(a) 다수의 카메라가 획득한 객체에 대한 다시점 영상으로부터 전경과 배경을 분리하는 단계; 및(b) 상기 분리된 전경에 포함된 객체와 가상 배경을 합성하여 다시점 실감 콘텐츠를 생성하는 단계를 포함하고,상기 (a) 단계는,(a-1) 상기 다시점 영상의 RGB 컬러값을 HSV(Hue, Saturation, Value) 색 공간에서 표현되는 HSV 컬러값으로 변환하는 단계;(a-2) 색상(Hue)을 가로축으로, 명도(Value)를 세로축으로 하는 RGB-HSV 스펙트럼 그래프 상에서, 코드북에 저장된 다시점 배경 영상의 제1 HSV 컬러값(hsv1(h1, s1, v1))과 상기 다시점 영상의 제2 HSV 컬러값(hsv2(h2, s2, v2)) 사이에 형성되는 면적을 수학식 1과 2에 따라 계산하여 색상 차(Hue Difference)를 계산하는 단계; 및[수학식 1]fR, fG, fB: 어떤 임의의 HSV 컬러값에 대한 RGB 컬러값, mean(fR, fG, fB): RGB-HSV 스펙트럼 그래프 상에 나타나는 RGB 컬러값에 대한 최대 명도값(V)과 최소 명도값(V(1-S)) 사이의 중간 명도값, min(fR, fG, fB): RGB 컬러값에 대한 최소 명도값,[수학식 2]d(h1, s1, v1):제1 색상값(h1)에서의 최대 명도값(V)과 최소 명도값(V(1-S))의 차이, d(h2, s2, v2): 제2 색상값(h2)에서의 최대 명도값(V)과 최소 명도값(V(1-S))의 차이,(a-3) 상기 계산된 색상 차와 임계치를 비교하여 전경과 배경을 분리하는 단계를 포함하는 것인 다시점 실감 콘텐츠 생성 방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계 이전에 다시점 배경 영상을 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 다시점 배경 영상을 획득하는 단계는 상기 객체가 위치하는 컨버젼스 포인트(convergence point)를 기준으로 일정한 반경을 형성하는 커브 형상의 레일 상에 배치된 상기 다수의 카메라로부터 획득하는 단계임을 특징으로 하는 다시점 실감 콘텐츠 생성 방법
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(a) 다수의 카메라가 획득한 객체에 대한 다시점 영상으로부터 전경과 배경을 분리하는 단계; 및(b) 상기 분리된 전경에 포함된 객체와 가상 배경을 합성하여 다시점 실감 콘텐츠를 생성하는 단계를 포함하고,상기 (a) 단계는,(a-1) 상기 다시점 영상의 각 픽셀이 갖는 RGB 컬러값을 명도(Intensity)를 중심축으로 하는 원추 형상의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 색 공간에서의 HSI 컬러값으로 변환하는 단계;(a-2) 상기 HSI 색공간에서 임의의 픽셀이 갖는 채도(Saturation) 값을 상기 HSI 색공간에서 나타낼 수 있는 최대 채도값으로 나눈 보정된 채도값을 계산하는 단계; 및(a-3) 상기 계산된 보정된 채도값과 코드북에 저장된 상기 임의의 픽셀에 대한 채도값을 비교하여 전경과 배경을 분리하는 단계를 포함하고, 상기 (a-2) 단계는, 상기 보정된 채도값(S)을 아래의 수학식 3, 4, 5에 따라 계산하는 단계로서,[수학식 3][수학식 4] [수학식 5] 로 계산되고, 여기서, 는 RGB 색공간에서 무채색으로 표현되는 직선의 단위 벡터이고, 는 상기 RGB 색공간에서 상기 임의의 픽셀을 나타내는 벡터 또는 상기 HSI 색공간에서 상기 임의의 픽셀을 나타내는 벡터이고, 은 상기 RGB 색공간에서 상기 의 좌표로부터 상기 직선까지의 수직 거리 또는 상기 HSI 색공간에서 상기 의 좌표로부터 상기 중심축까지의 수직 거리이고, 는 상기 를 갖는 벡터인 다시점 실감 콘텐츠 생성 방법
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(a) 다수의 카메라가 획득한 객체에 대한 다시점 영상으로부터 전경과 배경을 분리하는 단계; 및(b) 상기 분리된 전경에 포함된 객체와 가상 배경을 합성하여 다시점 실감 콘텐츠를 생성하는 단계를 포함하고,상기 (a) 단계는,(a-1) 상기 다시점 영상의 각 픽셀이 갖는 RGB 벡터를 명도(Intensity)를 중심축으로 하는 원추 형상의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 색 공간에서의 HSI 벡터로 변환하는 단계;(a-2) 상기 HSI 색공간에서 임의의 픽셀이 갖는 명도(Intensity)값에 가중치 변수를 적용한 명도 경계(Intensity boundary)값을 계산하는 단계; 및(a-3) 상기 계산된 명도 경계값과 코드북에 저장된 임계값을 비교하여 전경과 배경을 분리하는 단계를 포함하고, 상기 (a-2) 단계에서, 상기 명도 경계값은 아래의 수학식 6으로 계산되고,[수학식 6]여기서, Ihigh는 프레임 단위로 수집된 픽셀들의 명도값 중 가장 높은 명도값, Ilow는 프레임 단위로 수집된 픽셀들의 명도값 중 가장 낮은 명도값, α, β(α003c# 1 003c# β)는 사용자 입력에 따라 결정된 상기 가중치 변수이고, τblack은 상기 명도 경계값의 최소 임계치인 다시점 실감 콘텐츠를 생성하는 방법
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