• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.1-10
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• 2008

An occupancy map is a representation methodology describing the region occupied by objects in 3D space, which can be utilized for autonomous navigation and object recognition. In this paper, we describe a technique for building an occupancy map using depth data extracted from stereo images. In addition, some techniques are proposed for utilizing the occupancy map for the segmentation of object regions. After the geometric information on the ground plane is extracted from a disparity image, the occupancy map is constructed by projecting each matched point to the ground plane-based 3D space. We explain techniques for extracting moving object regions using the occupancy map and present experimental results using real stereo images.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.164-177
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• 2009

The DIBR(depth image-based rendering) method gives the sense of depth to viewers by using one color image and corresponding depth image. At this time, the qualities of the generated left- and right-image depend on the baseline distance of the virtual cameras corresponding to the view of the generated left- and right-image. In this paper, we present a novel method for enhancing the sense of depth by adjusting baseline distance of virtual cameras. Geometric analysis shows that the sense of depth is better in accordance with the increasing disparity due to the reduction of the image distortion. However, the entailed image degradation is not considered. Experimental results show that there is maximum bound in the disparity increasement due to image degradation and the visual field. Since the image degradation is reduced for increasing that bound, we add a depth map preprocessing. Since the interactive service where the disparity and view position are controlled by viewers can also be provided, the proposed method can be applied to the mobile broadcasting system such as DMB as well as 3DTV system.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.3
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• pp.362-371
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• 2014

Blur variation caused by camera de-focusing provides a proper cue for depth estimation. Depth from Defocus (DFD) technique calculates the blur amount present in an image considering that blur amount is directly related to scene depth. Conventional DFD methods use two defocused images that might yield the low quality of an estimated depth map as well as a reconstructed infocused image. To solve this, a new DFD methodology based on infocused and defocused images is proposed in this paper. In the proposed method, the outcome of Subbaro's DFD is combined with a novel edge blur estimation method so that improved blur estimation can be achieved. In addition, a saliency map mitigates the ill-posed problem of blur estimation in the region with low intensity variation. For validating the feasibility of the proposed method, twenty image sets of infocused and defocused images with 2K FHD resolution were acquired from a camera with a focus control in the experiments. 3D stereoscopic image generated by an estimated depth map and an input infocused image could deliver the satisfactory 3D perception in terms of spatial depth perception of scene objects.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.4
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• pp.584-595
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• 2011

Recently, RGB images and depth maps have been supplied to academic fields. The depth maps are utilized to the generation of stereoscopic images in the diverse formats according to the users' preference. A variety of methods that use depth maps have been introduced so far. One of applications is a medical field. In this area, the improvement of the perceptual quality of 2D medical images has gained much interest. In this paper, we propose a novel scheme that expands the conventional method to 3D stereoscopic image, thereby achieving the perceptual depth quality improvement as well as 3D stereoscopic perception enhancement at the same time. For this, contrast transformation as well as depth darkening are proposed and their performance is validated through the subjective test. Subjective experiments peformed for stereoscopic enhancement as well as visual fatigue validate that the proposed method achieves better 3D perception than the usage of the original stereoscopic image and suggests the limitation in terms of the visual fatigue.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.213-215
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• 2009

본 논문에서는 비트평면 부호화를 이용한 적응적 깊이정보 맵 부호화에서 블록 단위 비트율 조절 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 깊이정보 맵에 대한 비트율 조절을 위해 양자화 변수를 이용하여 분리된 비트평면의 이진 영상들 중 특정 비트평면의 이진 영상만 부호화하는 방법을 통해 비트율을 조절할 수 있었다. 본 논문에서는 비트율-왜곡 최적화 방법을 이용하여 블록 단위로 부호화할 비트평면의 이진영상을 결정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방법보다 BD-PSNR이 0.2 dB 향상되었고 BD-rate가 2.97% 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.109-112
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• 2008

최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.18 no.4
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• pp.54-62
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• 2013

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.331-332
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• 2011

디저털 홀로그래피는 CCD를 이용하여 간섭 패턴을 기록하고 기록된 간섭무늬에 담겨진 물체의 정보로 입체영상을 복원하는 기술을 말하며, 현미경을 이용한 디지털 홀로그래피 기술은 3D 형상 복원이나 바이오포토닉스 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만, 디지털 홀로그래피 기술은 촬영된 간섭패턴에서 픽셀의 위상차가 레이저 파장의 1/2 이상일 경우, 기존의 phase unwrapping 알고리즘으로는 해당 픽셀의 위상차이를 계산할 수 없는 문제가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다수의 홀로그램 영상과 깊이맵을 사용하여 완전한 형태의 깊이맵을 구하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.337-338
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• 2011

본 논문에서는 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰에서 Camera Preview를 이용하여 실시간으로 3D 입체영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3D 입체영상은 2D 영상에 깊이감을 부여하여 시청시에 입체감을 느낄 수 있도록 변환한 영상이다. 그러나 모바일 단말기에서는 이러한 3D 입체영상을 생성하더라도 하드웨어의 제약으로 인해 사용자가 만족할만한 성능을 구현하는데 어려움이 있다. 먼저 안드로이드 운영체제에서 카메라를 사용하기 위한 구성 및 방법에 대해서 설명하고, 그에 따른 3D 입체변환 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 단말기의 성능에 맞는 우수한 결과를 생성하기 위한 에지 추출, 깊이맵 생성 방법을 분석하고, 획득한 깊이맵을 기반으로 하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 최종적으로 획득한 두 영상을 병합하여 화면에 Display한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.695-696
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• 2020

CNN(CNN: Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전의 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 단일 영상으로부터 깊이(depth) 추정에서도 기존 기법보다 향상된 성능을 보이고 있다. 그러나, 단일 영상으로부터 신경망이 얻을 수 있는 정보는 제한적이기 때문에 스테레오 카메라로부터 얻은 좌/우 영상으로부터의 깊이 추정보다 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 에지 맵(edge map)을 이용한 CNN 기반의 단일 영상에서의 깊이 추정의 개선 기법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 단일 영상에 대한 전처리를 통해서 에지 맵과 양방향 필터링된(bilateral filtered) 영상을 생성하고, 이를 CNN 입력으로 하여 기존 단일 영상 깊이 추정 기법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하였다.