Automatic Photo Pop-up Derek Hoiem Alexei A. Efros Martial Hebert Carnegie Mellon University
본 논문의 목표 [한 장의 입력이미지] [임의의 새로운 시점에서 본 이미지 생성]
알고리즘 개요 및 효과 한 장의 이미지로부터 3차원 모델을 자동 생성 장면 내의 방향으로부터 판단되는 기하 클래스를 모델링 여러 개의 빌보드(Billboard) 이용 아동용 Pop-up Book Illustration 효과 장면 내의 방향으로부터 판단되는 기하 클래스를 모델링 입력 이미지의 각 부분을 Labeling 바닥면, 하늘, 수직면, … 광범위한 장면에 대하여 매우 잘 동작함 모든 이미지에 대하여 잘 동작하는 것은 아님 접근방식의 내재적인 모호함과 통계적인 속성 때문
알고리즘 수행 개요 [입력 이미지] [Superpixels] [Constellation] [Labeling] [임의의 시점에서 생성한 이미지]
“Cuts” and “Folds” 추정된 수평선 위치 Cut Fold [바닥-수직면 경계선] [Cuts and Folds]
Results [입력 이미지] [Novel View]
발생되는 문제 복잡한 장면 경사진 면에 대한 고려 부재 다중의 Ground-Parallel 면에 대응하기 어려움 레이블 오류 예) 수많은 나무나 사람이 포함된 장면 일일이 레이블하기 어려움 경사진 면에 대한 고려 부재 다중의 Ground-Parallel 면에 대응하기 어려움 예) 계단 레이블 오류 수직 영역으로 표기된 부분의 중복 수평선 추정 오류
레이블 오류 중복된 수직면 수평선 추정 오류
다중의 Ground-Parallel 면
결과 동영상
결론 및 향후연구 실외의 2차원 이미지에서 보기에 그럴듯한 3차원 물체를 자동으로 생성 아직 자동 Single-View 복원에서 풀어야 할 문제가 많음 Segmentation 기법 향상 이미지로부터 수직영역의 회전 방향 추정 실내의 장면에까지 확장