It is well known that high-resolution 3D movie contents frequently do not deliver the identical 3D perception to low-resolution 3D images. For solving this problem, we propose a novel method that produces a new stereoscopic image based on depth map transformation using the spatial complexity of an image. After analyzing the depth map histogram, the depth map is decomposed into multiple depth planes that are transformed based upon the spatial complexity. The transformed depth planes are composited into a new depth map. Experimental results demonstrate that the lower the spatial complexity is, the higher the perceived video quality and depth perception are. As well, visual fatigue test showed that the stereoscopic images deliver less visual fatigue.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.142-143
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2016
본 논문에서는 애니메이션, 드라마, 영화 등 영상으로 제작된 콘텐츠를 OpenGL를 사용하여 3D영상으로 재구성한다. 먼저 현재영상과 이전영상의 움직임의 차이로부터 운동 축적 데이터를 사용하여 모션 깊이맵을 생성한다. 그 깊이맵을 사용하여 OpenGL에서 사용하는 텍스쳐 맵핑으로 영상을 출력하고 3D 영상을 구현하기 위해 좌영상과 우영상을 생성하여 3D 입체영상을 만든다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.307-309
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2010
본 논문에서는 깊이맵을 활용하여 살아있는 객체 입체영상 구현을 제안한다. 살아있는 객체 입체영상은 입력영상에 있는 각 객체가 움직이도록 제작되어 2D영상의 시청에서 살아있는 객체들을 시청할 수 있다. 제안 시스템은 C언어를 기반으로 제작되었으며, 한 장의 영상이 주어지면 그래픽 툴을 이용하여 영상에 따른 배경영상, 마스크 영상, 배경 깊이맵 영상, 객체 깊이 맵영상 파일을 생성한다. 이렇게 제작된 입력영상, 마스크영상을 이용하여 각 객체를 이동, 회전, 확대/축소를 통해 결과적으로 살아있는 객체로 구현하며, 이에 따라 변환된 영상에 깊이맵영상을 이용하여 실감있는 입체영상으로 구현한다. 실험영상은 조선시대 화가인 신윤복의 단오풍정을 이용하여 2D 입체영상으로 구현하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.727-730
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2024
최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.175-177
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2010
본 논문에서는 MPEG 의 3차원 비디오 시스템의 표준 깊이정보 맵에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 방법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이정보 맵의 부호화 방법에 대한 표준이 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 우선, 입력된 깊이정보 맵에 대하여 원래의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(GMM)기반의 EM 군집화 기법에 의한 방법으로 분리 후, 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이정보 맵을 여러 개의 영상으로 분리한다. 그 후 분리된 각각의 영상을 배경과 객체에 따라 다른 조건의 mean shift filter로 필터링한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 실험조건은 $1024{\times}768$ 영상에 대해서 50 프레임으로 H.264/AVC base 프로파일로 부호화를 진행하였다. 최종 실험결과 bit rate는 대략 23% ~ 26% 정도 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
Jo, Cheol-Yong;Kim, Je-Dong;Jang, Sung-Eun;Choi, Chang-Yeol;Kim, Man-Bae
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.87-90
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2009
영상의 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 어려운 연구이다. 다양한 유형의 영상 구조의 분석이 필요하지만 많은 경우에 주관적인 판단의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 로스 텍스처 필터를 기반으로 정지 영상의 깊이를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 로스 텍스처 필터는 단안 비전에서 3D 깊이를 얻기 위한 방법으로 활용되었는데, 실제 2D 영상에서 깊이를 예측하기 위해 텍스처 편차, 텍스처 기울기, 색상 등을 활용한다. 로스 필터는 $1{\times}5$ 벡터로부터 콘볼루션을 이용하여, 20여개의 $5{\times}5$ 콘볼루션 필터가 구해지는데, 영상에 필터를 적용하여 로스 에너지를 계산한다. 구해진 에너지를 깊이 맵으로 변환하고, 깊이 맵에서 특징 점을 구하고, 특징 점들로부터 델러노이 삼각화를 이용하여 삼각형 깊이 메쉬를 얻는다. 구해진 깊이 맵의 성능을 측정하기 위해 카메라 시점을 변경하면서 영상의 3D 구조를 분석하였으며, 입체영상을 생성하여 3D 입체 시청 결과를 분석하였다. 실험에서는 로스 텍스처 필터를 이용하는 깊이 생성 방법이 좋은 효과를 얻는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.304-305
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2010
지금까지는 영화나 3DTV같은 대형 모니터에 사용하기 위하여 입체영상이 제작되어 왔다, 하지만 최근 3D 디스플레이가 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 휴대용 기기들에도 적용되어 다양한 형태로 보급되어 보다 많은 관심을 받고 있다. 하지만 모바일 기기와 같은 경우 영화와 고해상도 영상에서와 같은 3D 입체감을 느끼기 어려운 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 모바일 기기와 같은 장치에서 3D 효과 향상을 위한 깊이맵 재구성의 방법으로 레이어의 개수를 제안하여 3D 효과를 향상 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 영상에서 깊이값에 따른 레이어를 6개에서 2개까지 수를 줄여 깊이맵을 생성하였고 영상의 크기를 줄여 영상의 크기와 깊이 레이어에 따라 달라지는 입체 효과를 확인하였다.
Lee, Kwan Wook;Gil, Jong In;Choi, Chang Yeol;Kim, Man Bae
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.242-243
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2010
최근 3D 콘텐츠의 관심 증가는 Display 장치, 모바일 기기 등의 하드웨어적인 발전을 가져왔고, 이에 따른 입체 콘텐츠의 필요성이 대두되고 있다. 또한 단순히 영상을 비 실시간으로 처리하여 입체로 변환하는 것 외에, 방송이나 모니터 자체에서의 입체변환에 대한 기술은 3D콘텐츠 산업에서 또 다른 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 깊이 필터와 움직임 예측을 이용한 깊이맵 생성 기법을 제안한다. 영상에서 Y 버퍼를 추출하고, 이에 깊이 필터를 적용시킨 후 블록단위 움직임 예측을 적용한다. 이렇게 구해진 움직임 벡터에 노이즈 제거 등을 통하여 물체의 영역을 추출한 후, 최종적으로 깊이맵을 생성한다.
Kim, Tae-Woo;Park, Jin-Hyun;Won, Seok-Ho;Shin, Jitae
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.352-355
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2011
본 논문에서는 깊이 맵의 재배열 과정을 통해서, 보다 개선된 영상을 합성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전체 깊이 맵을 여러 그룹(Group)으로 나누고, 각각의 그룹에 서로 다른 가중치를 주어 가까운 물체에 좀 더 많은 깊이 값을 가질수 있도록 조절하였다. 깊이 맵 추정(Depth Estimation) 및 중간 시점 영상의 합성(View Synthesis)을 통하여 기존 방식과의 비교를 진행하였고 그 결과, 전체적인 비디오 시퀀스(Video Sequence)에 대한 PSNR은 유지하면서, 보다 시각적으로 자연스러운 영상을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.325-327
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2012
최근 국내외 디지털 가전 업체들은 다양한 3D 기술을 앞세워 가정 내에서도 편하게 즐길 수 잇도록 다양한 3DTV를 출시하고 있다. 이러한 3DTV에서 입체영상을 시청하기 위해서는 입체콘텐츠가 제작되어 전송되어야 한다[1]. 이러한 입체 콘텐츠는 RGB 영상과 깊이맵을 이용하여 생성할 수 있는데, 이때 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환될 수 있다. 최근엔 이러한 깊이맵과 3D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 입체감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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