3DTV를 위한 핵심 기술 중의 하나인 다시점 영상에서 변이를 추정하고 가상시점을 합성하는 새로운 방식을 제안한다. 다시점 영상에서 변이를 효율적이고 정확하게 추정하기 위해 준 N-시점 & N-깊이 구조를 제안한다. 이 구조는 이웃한 영상의 정보를 이용하여 변이 추정 시 발생하는 계산상의 중복을 줄인다. 제안 방식은 사용자에게 2D와 3D 자유시점을 제공하며, 사용자는 자유시점 비디오의 모드를 선택할 수 있다. 실험 결과는 제안 방식이 정확한 변이 지도를 제공하며, 합성된 영상이 사용자에게 자연스러운 자유시점 비디오를 제공한다는 것을 보여준다.
In this paper, we propose a new approach for efficient multiview stereo matching and virtual view generation, which are key technologies for 3DTV. We propose semi N-view & N-depth framework to estimate disparity maps efficiently and correctly. This framework reduces the redundancy on disparity estimation by using the information of neighboring views. The proposed method provides a user 2D/3D freeview video, and the user can select 2D/3D modes of freeview video. Experimental results show that the proposed method yields the accurate disparity maps and the synthesized novel view is satisfactory enough to provide user seamless freeview videos.
