Abstract
In this paper, we present a depth scaling method for multiview images that could provide an 3D depth that a user prefers. Unlike previous works that change a camera configuration, the proposed method utilizes depth data in order to carry out the scaling of a depth range requested by users. From multivew images and their corresponding depth data, depth data is transformed into a disparity and the disparity is adjusted in order to control the perceived depth. In particular, our method can deal with multiview images captured by multiple cameras, and can be expanded from stereoscopic to multiview images. Based upon a DSCQS subjective evaluation test, our experimental results tested on an automultiscopic 3D display show that the perceived depth is appropriately scaled according to user's preferred depth.
본 논문에서는 사용자에게 보다 실감있고, 사용자가 선호하는 다시점 3D 영상의 3D 입체감을 제공할 수 있는, 다시점 3D 동영상의 인식 깊이감을 조절하는 기법을 제안한다. 카메라 배열을 변경하는 기존의 방법들과 달리, 제안한 기법은 사용자가 요청하는 깊이 범위의 스케일링을 활용하기 위하여 영상의 깊이 데이터를 활용한다. 다시점 영상 및 해당 시점의 깊이 영상을 입력받아 각 화소의 변이로 변환하고, 각 화소의 변이를 조절함으로써 인식되는 깊이감을 조절하게 된다. 제안 방법은 다시점 카메라로부터 획득한 다시점 영상의 처리가 가능하며, 또한 2-시점 입체영상부터 다시점 영상까지 적용이 가능하다. 실험에서는 제안한 방법을 통하여 깊이감이 조절된 다시점 동영상을 다시점 3D 모니터로 시청하였을 때, 깊이감이 사용자가 선호하는 깊이에 따라서 스케일되는 것을 DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale)으로 확인하였다.
