• Title, Summary, Keyword: 깊이

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Depth-Map Generation using Fusion of Foreground Depth Map and Background Depth Map (전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도의 결합을 이용한 깊이 지도 생성)

  • Kim, Jin-Hyun;Baek, Yeul-Min;Kim, Whoi-Yul
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.275-278
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    • 2012
  • 본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

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Depth Image Interpolation using Fusion of color and depth Information (고품질의 고해상도 깊이 영상을 위한 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 깊이 영상 보간법)

  • Kim, Ji-Hyun;Choi, Jin-Wook;Sohn, Kwang-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.8-10
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    • 2011
  • 3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.

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Depth map enhancement using joint bilateral filter based on mode seeking (최고점 탐색 기반의 향상된 Joint Bilateral Filter 를 이용한 깊이 영상의 품질 향상 기법)

  • Han, Jae Young;Yoo, Jisang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.37-39
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    • 2012
  • 최근 ToF(Time-of-Flight) 방식의 깊이 센서 카메라가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 ToF 깊이 카메라가 제공하는 깊이 영상은 센서의 물리적 한계로 인해 잡음이 존재한다. 따라서 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거해 주는 것이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 잡음 제거에는 joint bilateral filter 를 사용한다. Joint bilateral filter 는 기준 화소와 그 주변 화소의 색상 영상의 밝기 차이값과 화소간 거리값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성하고 그 평균값을 기준 화소의 깊이값으로 채운다. 하지만 이 과정에서 깊이 영상의 경계 영역에서 흐려짐 현상이 발생한다. 경계영역에 발생한 흐려짐 현상은 최종적인 3D 입체 콘텐츠의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 joint histogram 의 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이값을 채우는 기법을 제안한다. 최고점 탐색을 통해 기존 기법의 평균값을 통해 생기는 흐려짐 현상을 줄이고 깊이 영상의 경계를 보존하면서 잡음을 제거하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.

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Specification and Limitation of ToF Cameras (ToF 카메라의 특성과 그 한계)

  • Hong, Su-Min;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.12-15
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    • 2016
  • 요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 방법이 매우 중요하다. 깊이 정보를 얻는 방법은 크게 수동형 방식과 능동형 방식으로 나뉘는데, 수동형 방식은 계산 과정이 복잡하고 깊이맵의 품질이 보장되지 않는 단점을 갖기 때문에 능동형 방식이 많이 사용되고 있다. 능동형 방식은 깊이 카메라를 이용하여 직접적인 깊이 정보를 얻는 방식으로, 대게 ToF(Time-of-flight) 기술이 사용된다. 이 논문에서는 ToF 깊이 카메라로 촬영된 실제 깊이맵의 특성을 분석하기 위해 여러 가지 촬영 환경과 객체에 대해서 SR4000 깊이 카메라와 키넥트 v2 센서를 이용하여 깊이맵 품질을 비교했다. 실험 결과, 적외선이 제대로 반사되기 어려운 방사성 물질이나 표면, 경계 영역, 어두운 영역, 머리 영역 등에서 정확한 깊이 정보를 얻기 어려웠으며, 실외 환경에서 정확한 깊이 정보가 획득되지 않는 것을 확인할 수 있었다.

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Generation of High-Resolution Depth Map with Improved Sharpness (선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵 생성)

  • Jang, Seong-Eun;Kim, Man-Bae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.321-322
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    • 2012
  • 본 논문은 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵을 생생 방법을 제안한다. 현재 저해상도 깊이맵으로부터 생성되는 고해상도 깊이맵은 원 깊이맵과 유사도를 높이는 것에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문은 기존 보간법들을 바탕으로 깊이맵에 고주파 성분을 사용하여 깊이맵의 선명도를 증가시킨다. 제안 방법은 저해상도 깊이맵으로부터 고주파 데이터를 생성 후, 깊이맵에 고주파 성분을 적용한 다음에 보간을 통하여 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환한다.

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Depth Map Upsampling via Markov Random Field without Color Boundary Noise Effect (컬러경계 잡음 현상을 제거한 Markov 랜덤 필드 기반 깊이맵 업샘플링)

  • Mun, Ji-Hun;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.101-104
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    • 2014
  • 3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

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Noise filtering for Depth Images using Shape Smoothing and Z-buffer Rendering (형상 스무딩과 Z-buffer 렌더링을 이용한 깊이 영상의 노이즈 필터링)

  • Kim, Seung-Man;Park, Jeung-Chul;Cho, Ji-Ho;Lee, Kwan-H.
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • pp.1188-1193
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    • 2006
  • 본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.

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Depth Map Interpolation for Virtual View Synthesis (가상시점 영상합성을 위한 깊이 영상 보간법)

  • Kim, Do-Young;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • pp.426-427
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    • 2012
  • 본 논문은 부호화된 저해상도의 깊이 영상과 고해상도의 색상 영상을 입력으로 고해상도의 깊이 영상을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 결합 양측 필터를 이용하여 저해상도 깊이 영상의 경계 정보를 향상시킨다. 그런 다음, 깊이 영상 보간 단계에서 향상된 경계 정보를 참조하여 고품질 고해상도의 깊이 영상을 생성한다. 실험을 통한 깊이 영상과 합성영상의 화질 평가에서, 제안하는 방법이 기존의 3DV-ATM 깊이 영상 보간법보다 높은 성능을 보인다.

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Correction Method for Measurement Failure Pixels in Depth Picture using Surface Modeling (표면 모델링을 통한 깊이 영상 내 측정 실패 화소 보정 방법)

  • Lee, DongSeok;Kwon, SoonKak
    • Journal of the Korea Industrial Information Systems Research
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    • v.24 no.5
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    • pp.1-8
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    • 2019
  • In this paper, we propose a correcting method of depth pixels which are failed to measure since temporary camera error. A block is modeled to plane and sphere surfaces through measured depth pixels in the block. Depth values in the block are estimated through each modeled surface and a error for the modeled surface is calculated by comparing the original and estimated pixels, then the surface which has the least error is selected. The pixels which are failed to measure are corrected by estimating depth values through selected surface. Simulation results show that the proposed method increases the correction accuracy by an average of 20% compared with the correction method of $5{\times}5$ median method.

Foreground Segmentation and High-Resolution Depth Map Generation Using a Time-of-Flight Depth Camera (깊이 카메라를 이용한 객체 분리 및 고해상도 깊이 맵 생성 방법)

  • Kang, Yun-Suk;Ho, Yo-Sung
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.37C no.9
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    • pp.751-756
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    • 2012
  • In this paper, we propose a foreground extraction and depth map generation method using a time-of-flight (TOF) depth camera. Although, the TOF depth camera captures the scene's depth information in real-time, it has a built-in noise and distortion. Therefore, we perform several preprocessing steps such as image enhancement, segmentation, and 3D warping, and then use the TOF depth data to generate the depth-discontinuity regions. Then, we extract the foreground object and generate the depth map as of the color image. The experimental results show that the proposed method efficiently generates the depth map even for the object boundary and textureless regions.