다량의 노이즈가 포함된 위치 측정 데이터로부터 부드러운 가속도를 추정하기 위한 운동 총변량 기반 평활화

Abstract

비디오에 담긴 카메라의 운동감을 모션 시뮬레이터를 통해 재현하기 위해서 카메라의 가속도를 추정할 필요가 있다. 카메라의 가속도는 computer vision 기술인 SFM (structure from motion)을 이용하여 추정한 카메라의 6자유도(위치, 자세) 정보로부터 구할 수 있다. 그러나 가속도를 계산하기 위해 위치 정보를 두 번 미분하는 과정에서 노이즈가 급격히 증가하는 문제점이 발생한다. 이를 위한 기존의 필터링 알고리즘들이 있지만, 튜닝이 어렵고, 정확도가 떨어지거나 안정적이지 않은 단점이 있다. 임의의 비디오 입력에 대해서 해당 가속도를 추정할 수 있어야 하기 때문에 쉽게 튜닝할 수 있는 필터가 필요하며, 일반 영화의 경우 frame rate가 24fps에 불과하기 때문에 모든 프레임에 대해서 정확한 가속도 추정이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 주로 이미지 노이즈 제거에 사용되는 TV (total variation) 기반의 새로운 가속도 추정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 기존 방법들에 비해 더 정확하고 더 안정적이며 더 부드러운 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 하나의 파라미터만 필요하기 때문에 튜닝 또한 훨씬 쉬운 특성을 보인다.