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카메라좌표계 상의 객체와 배경이 투영된 영상 평면 상의 현재 화면을 m*n(m, n은 양의 정수) 크기의 대상블록로 분할하는 단계;상기 영상 평면 상의 참조 화면의 i*j(i 및 j는 m, n 이상의 양의 정수)영역을 탐색하여 m*n 크기의 참조블록을 선택하는 단계;상기 카메라좌표계 상의 상기 대상블록에 대응하는 상기 객체의 좌표와 제1 미결정매개변수로 구성된 제1 방정식을 모델링하고, 상기 제1 방정식으로부터 상기 제1 미결정매개변수의 값을 결정하여 제1 결정매개변수를 생성하며, 상기 제1 결정매개변수와 상기 대상 블록을 이루는 제1 화소들의 좌표 값에 기초하여 상기 제1 화소들 각각의 제1 예측깊이값을 결정하여 제1 곡면의 정보를 검출하는 단계;상기 카메라좌표계 상의 상기 참조블록에 대응하는 상기 객체의 좌표와 제2 미결정매개변수로 구성된 제2 방정식을 모델링하고, 상기 제2 방정식으로부터 상기 제2 미결정매개변수의 값을 결정하여 제2 결정매개변수를 생성하며, 상기 제2 결정매개변수와 상기 참조 블록을 이루는 제2 화소들의 좌표 값에 기초하여 상기 제2 화소들 각각의 제2 예측깊이값을 결정하여 제2 곡면을 검출하는 단계;상기 제2 곡면의 제2 결정매개변수를 상기 제1 곡면의 제1 결정매개변수로 변환하여 상기 참조블록 내의 제2 곡면을 변환하는 단계;상기 제1 곡면과 상기 변환된 제2 곡면 사이의 차신호를 계산하는 단계; 및상기 차신호와 상기 대상블록과 상기 참조블록의 변위에 따른 움직임 벡터 그리고 상기 제1 및 제2 곡면 정보 중 적어도 하나를 부호화하는 단계;를 포함하는곡면 모델링을 통한 깊이 영상 부호화에서 움직임 추정 방법
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제1 항에 있어서,상기 현재 화면 및 상기 참조 화면 중 적어도 하나의 화소들의 깊이 값에 기초하여 객체의 형상 정보를 검출하는 단계;를 더 포함하고,상기 객체의 형상 정보에 기초하여 상기 대상블록 내의 제1 곡면과 상기 참조블록 내의 제2 곡면 각각을 구면, 오목면 및 타원면 중 어느 하나로 모델링하는곡면 모델링을 통한 깊이 영상 부호화에서 움직임 추정 방법
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제1 항에 있어서,상기 참조블록 내의 제2 곡면을 변환하는 단계는,상기 제2 예측깊이값과 상기 제2 화소들 각각의 제2 측정깊이값의 제1 오차를 연산하는 단계; 및상기 제1 예측깊이값과 상기 제1 오차 사이의 제2 오차를 연산하는 단계;를 포함하고,상기 제1 곡면과 상기 변환된 제2 곡면 사이의 차신호를 계산하는 단계는, 상기 제1 화소들 각각의 제1 측정깊이값과 상기 제2 오차의 상기 차신호를 계산하는곡면 모델링을 통한 깊이 영상 부호화에서 움직임 추정 방법
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제4 항에 있어서,상기 i*j영역 내의 복수의 m*n 크기의 참조블록들 각각과 상기 대상블록 사이의 상기 차신호를 계산하고 상기 복수의 참조블록들 중 상기 차신호의 절대오차의 합 또는 제곱오차의 합이 최소인 참조블록과 상기 대상블록 간의 변위에 따른 움직임 벡터를 생성하는곡면 모델링을 통한 깊이 영상 부호화에서 움직임 추정 방법
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제5 항에 있어서,상기 움직임 벡터와 상기 제1 및 제2 결정매개변수의 차이를 부호화하는곡면 모델링을 통한 깊이 영상 부호화에서 움직임 추정 방법
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제2 항에 있어서,상기 제1 및 제2 방정식은 구의 방정식, 오목면의 방정식 및 타원의 방정식 중 어느 하나인곡면 모델링을 통한 깊이 영상 부호화에서 움직임 추정 방법
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명령들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및적어도 하나의 프로세서;를 포함하고,상기 명령들은 상기 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하기 위해 상기 프로세서에 의해 실행가능하고,상기 동작들은:카메라좌표계 상의 객체와 배경이 투영된 영상 평면 상의 현재 화면을 m*n(m, n은 양의 정수) 크기의 대상블록로 분할하고;상기 영상 평면 상의 참조 화면의 i*j(i 및 j는 m, n 이상의 양의 정수)영역을 탐색하여 m*n 크기의 참조블록을 선택하고;상기 카메라좌표계 상의 상기 대상블록에 대응하는 상기 객체의 좌표와 제1 미결정매개변수로 구성된 제1 방정식을 모델링하고, 상기 제1 방정식으로부터 상기 제1 미결정매개변수의 값을 결정하여 제1 결정매개변수를 생성하며, 상기 제1 결정매개변수와 상기 대상 블록을 이루는 제1 화소들의 좌표 값에 기초하여 상기 제1 화소들 각각의 제1 예측깊이값을 결정하여 제1 곡면의 정보를 검출하고;상기 카메라좌표계 상의 상기 참조블록에 대응하는 상기 객체의 좌표와 제2 미결정매개변수로 구성된 제2 방정식을 모델링하고, 상기 제2 방정식으로부터 상기 제2 미결정매개변수의 값을 결정하여 제2 결정매개변수를 생성하며, 상기 제2 결정매개변수와 상기 참조 블록을 이루는 제2 화소들의 좌표 값에 기초하여 상기 제2 화소들 각각의 제2 예측깊이값을 결정하여 제2 곡면을 검출하고;상기 제2 곡면의 제2 결정매개변수를 상기 제1 곡면의 제1 결정매개변수로 변환하여 상기 참조블록 내의 제2 곡면을 변환하고;상기 제1 곡면과 상기 변환된 제2 곡면 사이의 차신호를 계산하며;상기 차신호와 상기 대상블록과 상기 참조블록의 변위에 따른 움직임 벡터 그리고 상기 제1 및 제2 곡면 정보 중 적어도 하나를 부호화하는;것을 포함하는곡면 모델링을 통한 깊이 영상 부호화에서 움직임 추정 장치
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제8 항에 따른 상기 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체
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