• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.617-624
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• 2004

본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.31-32
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• 2012

본 논문에서는 수렴형 양안식 카메라 배열에서 효율적으로 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 양안식 영상에서의 깊이 지도 추출 방법은 영상 정렬화 과정이 필수적이었다. 이는 평행형 배열에서는 효과가 있지만, 수렴형 배열에서는 영상을 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상 정렬화 과정을 생략하고, 에피폴라 조건에 따라서 직접적으로 깊이 값을 추출한다. 깊이 예측을 위한 Markov Random Field 에너지는 계층적 구조를 사용하여 복잡도를 낮춘 상수 공간 신뢰 확산 방식에 의해서 최적화한다. 이어서 좀 더 정확한 깊이 지도를 구하기 위해서 후처리 기술을 최종적으로 적용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 적은 제약으로 깊이 지도를 좀 더 안정적으로 추출할 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12C호
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• pp.1147-1153
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• 2009

본 논문에서는 분할 영역기반 스테레오 정합에 있어서 분할 영역 추출시 컬러 외에 깊이 카메라의 초기 깊이, 프레임 간 분할 영역의 움직임 정보를 같이 이용한 분할 영역기반 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법은 깊이 카메라의 초기 깊이 정보를 이용하여 기준 영상의 객체/배경 분리를 먼저 수행하고, 분리된 객체/배경별로 컬러 영상 분할을 수행하여 분할 영역을 추출한다. 또한 분할 영역기반 깊이 정보 추출에 있어 프레임 간 깊이 정보의 연속성을 유지하기 위해 객체/배경 분리 정보, 분할 영역의 움직임 정보를 이용한다. 실험결과에서, 제안한 기법은 컬러 정보만을 이용한 기존의 분할 영역 추출 및 분할 영역 기반 스테레오 정합 기법에 비해 정적배경 영역에서 특히 분할 영역 추출과 깊이 정확도가 개선된 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.161-164
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• 1997

본 논문에서는 임의 시점 영상 합성을 위한 깊이 정보 추출에 관한 방법을 제안한다. 깊이 정보의 추출을 위한 방법으로서 기존의 MBS(Multiple-Baseline Stereo) 방법의 깊이 맵의 경계선 연장(boundary overreach) 문제를 감소시키며 처리 시간을 개선하는 방법으로서 계층적 방법인 MR-MBS(Multi-Resolution MBS) 방법을 제시한다. 또한 MBS 방법에서 고려하지 않고 있는 폐색 영역에 대한 적절한 처리 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.549-556
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• 2001

2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.201-204
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• 2012

본 논문에서는 입력되는 스테레오 영상으로부터 3차원의 깊이 특징과 색상 특징을 결합하여 피부색상 영역을 보다 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 우선 스테레오 정합 기법을 이용하여 좌우 영상으로부터 3차원의 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 영역을 그룹화하고, 그룹화된 영역 중에서 피부색상을 나타내는 영역을 실제 피부영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 방법의 성능을 정확도 측면에서 평가하였다. 결과적으로 제안된 방법은 3차원의 깊이 정보와 색상 정보를 효과적으로 결합함으로써 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부영역 추출 오류를 상당수 제거하는 효과를 가진다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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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.

• 한국광학회지
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• 제14권1호
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• pp.51-57
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• 2003

물체의 홀로그램은 물체의 깊이위치에 대한 정보뿐 아니라 물체의 깊이분포에 대한 정보도 가지고 있다. 그러나 두 가지 정보는 프린지 패턴(fringe pattern)의 형태로 서로 썩여있어 홀로그램으로부터 물체의 깊이위치에 대한 정보를 분리해내기 어렵다. 본 논문에서는 물체의 깊이 및 위치분포에 대한 정보를 갖는 단일 결띠 홀로그램(single-sideband hologram)으로부터 물체의 깊이위치에 대한 정보만을 가우시안 저-대역 필터를 이용해 추출해내고 그를 수치적 방법으로 해석해 물체의 깊이위치를 얻어내는 알고리즘을 제안한다. 또한 추출된 깊이위치를 이용하여 물체의 깊이위치에서 홀로그램을 복원해낸다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.498-508
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• 2001

본 논문에서는 zoom 영상 세트로부터 최적의 깊이와 텍스쳐 정보를 추출하는 효과적인 영상 코딩 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 깊이 추출 단계와 텍스쳐 추출의 2단계로 구성되어 있다. 물체 공간에서 X-Y면을 삼각패치로 나누고 각 삼각패치 노드의 깊이 값은 깊이 추출 단계에서 결정한 후, 두 번째 단계에서 각 삼각패치의 텍스쳐를 추출한다. 깊이 추출 단계에서는 각 삼각패치의 노드를 중심으로 이루어진 사각형 윈도우 영역에 대하여 블록에 기반한 변이 보상 방법을 적용함으로 노드의 깊이를 결정한다. 텍스쳐 추출 단계에서는 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 zoom 영상으로부터 삼각패치의 텍스쳐가 추출된다. 영상의 화질을 개선하기 위하여, 영상 평면에서 보정하는 대신 물체 공간에서 보정을 수행하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1897-1903
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• 2011

본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.