초록 close

다양한 3차원 영상 도시 방법 중 가장 널리 사용되는 방법인 스테레오 영상 도시는 왼쪽과 오른쪽 영상의 도시로 구성되어 있다. 이 경우 스테레오의 두 영상을 독립적으로 압축할 경우 두 배의 저장용량이나 대역폭이 필요하기 때문 에 스테레오의 두 영상간의 중복성을 효율적으로 줄일 수 있는 양안차 예측과 이를 기반으로 한 압축 알고리즘의 개발 이 절실하다. 그런데 기존의 알고리즘의 경우에는 물체의 외곽에서 양안차를 정확하게 예측하지 못하기 때문에 물체 의 외곽에서 많은 에러가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 물체의 외곽에서의 효율적인 에 지 모델을 사용하는 양안차 예측/보상 알고리즘을 제안한다. 에지 모드에서는 미리 정의된 에지 모델 중 하나를 선택 하여 물체의 경계 혹은 에지를 나타낸다. 선택된 에지 모드로 블록이 두 개의 부분으로 쪼개어 지고 각 부분에 양안차 벡터가 할당되게 된다. 본 알고리즘을 적용한 압축은 물체의 경계부분의 양안차를 정확히 측정함으로써 압축 효율을증가시킬 수 있다. 여러 스테레오 영상들을 이용한 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘과 비교해서 같은 대역폭에서 높은 PSNR을 제공함을 보였다.


The most popular way of generating 3-D perception is to use a stereo pair, or two images of the same scene acquired from different perspectives. A stereo image compression algorithm needs to reduce the redundancies between a stereo pair. However, since the existing algorithms do not accurately estimate the disparity at the object boundary, it is found that a large estimation error occurs at the object boundary. In this paper, we propose a novel disparity estimation/compensation algorithm by introducing efficient edge models for the object boundary. To estimate the block disparity correctly at the object boundary, we suggest an ''edge mode'', which divides a block into two segments. In this mode, disparity values are determined for the two segments. Since the proposed algorithm predicts the disparity more accurately, a stereo image coder based on the proposed algorithm can efficiently encode stereo pair images.