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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이윤구
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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본 논문에서는 움직이는 카메라로 촬영한 동영상을 비디오 스티칭하여 얻은 파노라마 비디오의 흔들림 현상을 해결하기 위해 기반이 되는 이미지 스티칭 알고리즘에 하나의 항을 추가하여 시간적 일관성을 유지하는 방법을 제안한다. 스티칭 기술은 여러 시점의 영상을 서로 겹치는 영역을 통해 정합하여 파노라마 영상을 만드는 기술이다. 비디오 스티칭 기술은 이미지 스티칭 기술을 기반으로 만들어진다. 단순히 이미지 스티칭을 입력 동영상의 각 프레임마다 적용하여 파노라마 비디오를 구성하면 비디오 스티칭이 될 수 있지만, 이런 식으로 비디오 스티칭을 하면 모든 시간에 대해 독립적으로 이미지 스티칭을 하기 때문에 프레임마다 스티칭의 형태가 달라져 파노라마 비디오가 흔들리게 된다. 이미지 스티칭은 공간적인 부분만을 고려하기 때문에 시간과 공간적 특성을 모두 가지고 있는 비디오를 정상적으로 스티칭할 수 없다. 이를 해결하기 위해서는 비디오의 시간적 특성까지 모두 고려하는 방법을 사용해야 한다. 그래서 비디오의 시간적 일관성을 유지하여 스티칭 형태를 유지하기 위해 기반이 되는 이미지 스티칭 알고리즘의 비용 함수에 시간적 특성을 고려하는 항(Temporal term)을 추가하였다. 처음 시간적 항(Temporal term)을 적용하였을 때, 카메라의 움직임이 큰 동영상에서는 심한 왜곡이 발생하여 카메라의 움직임이 거의 없는, 혹은 고정된 카메라에서 촬영한 동영상 같은 매우 한정된 상황에서만 유용하였다. 움직임이 큰 동영상에 적용을 하기 위해서는 시간적 항(Temporal term)의 가중치를 매우 작게 적용해야 했다. 그래서 일반적인 동영상, 카메라의 움직임이 큰 동영상에서도 따로 가중치를 수정하지 않고 저절로 입력 동영상의 움직임을 측정하여 그에 적절한 가중치(적응적 가중치(Adaptive weight))를 계산하고 적용하는 방법을 고안하였다. 입력 동영상을 스티칭 할 때 적절한 가중치를 결정하는 요소는 입력 동영상의 움직임, 정확하게는 입력 동영상 사이의 상대 모션이다. 입력 동영상의 상대 모션을 모든 프레임에서 계산하고 상대 모션에 따라 적절한 가중치를 반환하도록 설계한 함수로 해당 프레임의 적응적 가중치(Adaptive weight)를 계산한다. 그리고 계산한 적응적 가중치(Adaptive weight)를 해당 프레임의 시간적 항(Temporal term)에 적용하여 스티칭한다. 실험 결과는 카메라의 움직임이 작을 때, 클 때, 둘 다 있을 때 모두 왜곡과 흔들림이 줄어들어 제안하는 방법이 일반적인 동영상에 대응할 수 있음을 보여준다.
목차
제 1 장 서 론 1제 2 장 관련 연구 52.1 이미지 스티칭 52.2 비디오 스티칭 7제 3 장 제안 알고리즘 83.1 알고리즘 프레임워크 83.2 시간적 항(Temporal term) 103.2.1 시간적 항(Temporal term)의 가중치 113.3 적응적 가중치(Adaptive weight) 123.3.1 상대 모션(Relative motion) 143.3.2 장기간 항(Long term), 단기간 항(Short term) 16제 4 장 실험 및 결과 194.1 실험 데이터 획득 194.2 실험 결과 21제 5 장 결론 29참고 문헌 30
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