With the development of 3DTV technologies, the demand for 3D contents is increasing. Thus, the technique that converts two dimensional (2D) images to three dimensional (3D) images has become a big demand since there exist a number of images and videos captured in a conventional way.
In this thesis, with introducing the related works for the stereoscopic conversion, we propose two novel stereoscopic conversion methods: one for static images which contain low depth of field and the other for common 2D soccer videos. The stereoscopic conversion of 2D images is straightforward once a depth map is provided. For the low depth of field images, we generate the depth map by extracting foreground regions through spatial-frequency components analysis on the image. For 2D soccer videos, we devise methods to generate the depth map which are different to shot types classified by soccer video analysis. In the long shot case, the depth map is generated with the assumption that the lower area in a frame is closer to viewers than the upper one is. For non-long shot case, we estimate the foreground region through skin color detection. In experimental results for each section, we present some pictorial results generated by our proposed algorithm, and subjective evaluation comparing the input videos and corresponding stereoscopic videos indicates that the proposed algorithm can yield the sense of depth from a single view images.
최근 3차원 텔레비전 시스템이 차세대 디스플레이와 멀티미디어 기술로 기대되고 있다. 3D 디스플레이 기술의 발전과 함께, 3차원 영상에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 이와 함께, 단일 시점의 2차원영상을 3차원 영상, 즉 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 2D-to-3D 스테레오 변환 기술 역시 그 중요성이 증가하고 있다. 스테레오 변환 기술은 기존의 수많은 2차원 영상을 3차원 영상으로 활용할 수 있다는 점에서 그 효용성이 있다.
본 논문에서는 기존의 스테레오 변환 연구들에 대한 소개와 함께, 낮은 심도를 갖는 정지 영상에 대한 스테레오 변환 기술과 단일 시점의 2차원 축구 비디오에 대한 스테레오 변환 기술을 제안한다. 낮은 심도 영상의 경우, 공간 주파수 성분의 분석을 통하여 전경 영역을 추출하여, 깊이 지도를 생성하였다. 그리고 축구 비디오의 경우, 축구비디오 분석과정에 의하여 분류된 샷 종류에 따라 다른 깊이지도 생성 방법을 제안하였다. 원거리 샷의 경우 일반적으로 영상의 아래 영역이 시청자에게 보다 가까운 영역으로 볼 수 있다. 이 특성을 이용하여, 그레이던트 깊이 지도를 생성하였다. 비 원거리 샷의 경우, 피부색 발견 알고리즘을 통하여 대략적인 얼굴위치를 판단하여, 전경 영역을 예측하였고, 추출된 전경영역을 기준으로 깊이 지도를 생성하였다. 결과로 제안된 각 알고리즘을 통해 생성된 스테레오스코픽 영상을 제공하였으며, 깊이감에 대한 주관적 평가를 통하여 생성한 스테레오스코픽 영상의 깊이감이 향상되었음을 증명한다.
