실감방송을 위한 차세대 디지털 텔레비전 시대에는 초고화질 영상 디스플레이 장치와 3차원 영상이 널리 보급될 전망이다. 본 논문에서는 실감방송시대의 두 축인 초고화질 영상 디스플레이 장치와 3차원 영상 시대를 대비하는 관점에서 스테레오스코픽 3차원 영상을 활용한 초고해상도 영상 생성 방안을 제안한다. 2차원 입력영상에서 확대된 2차원 영상을 얻는 기존 접근 방식을 확장하여, 3차원 영상 융합에 바탕을 둔 초고해상도 영상을 생성한다. 먼저 입력된 영상의 국부 특성을 분석하고, 평탄 영역과 비평탄 영역에 따른 적응적 영상 해상도 개선을 수행한다. 효율적 연산을 위해 평탄 영역에서는 전통적 해상도 개선 방법을 적용하고, 비평탄 영역에서는 자기 유사성을 활용한 탐색을 기반으로 3차원 영상에 담긴 부가 정보를 효과적으로 검색하고 융합하여 해상도 개선에 활용한다. 실험 결과를 통해 3차원 영상에 내재된 부가 정보의 활용이 초고해상도 영상 복원 성능을 개선함을 보인다.

In this paper we present (1) analysis of imaging sonar measurement for two-view relative pose estimation of an autonomous vehicle and (2) bundle adjustment and 3D reconstruction method using imaging sonar. Sonar has been a popular sensor for underwater application due to its robustness to water turbidity and visibility in water medium. While vision based motion estimation has been applied to many ground vehicles for motion estimation and 3D reconstruction, imaging sonar addresses challenges in relative sensor frame motion. We focus on the fact that the sonar measurement inherently poses ambiguity in its measurement. This paper illustrates the source of the ambiguity in sonar measurements and summarizes assumptions for sonar based robot navigation. For validation, we synthetically generated underwater seafloor with varying complexity to analyze the error in the motion estimation.