• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.1
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• pp.52-54
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• 2015

In this paper we propose a new background motion compensation method which can be applicable to moving object detection with a moving monocular camera. To estimate the background motion, a series of image warpings are carried out for each pair of the corresponding patches, defined by the fixed-size lattice, based on the motion information extracted from the feature points surrounded by the patches and the estimated camera motion. Experiment results proved that the proposed has approximately 50% faster in execution time and 8dB higher in PSNR comparing to a conventional method.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.2
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• pp.96-105
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• 2004

The recovering 3D image from 2D requires the depth information for each picture element. The manual creation of those 3D models is time consuming and expensive. The goal in this paper is to estimate the relative depth information of every region from single view image with camera translation. The paper is based on the fact that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth. Motion vector using full-search motion estimation is compensated for camera rotation and zooming. We have developed a framework that estimates the average frame depth by analyzing motion vector and then calculates relative depth of region to average frame depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near or far object is consistent accord with relative depth that man recognizes.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.345-352
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• 2013

In this paper, a depth estimate method is proposed using GPU(Graphics Processing Unit) in monocular image. a monocular image is a 2D image with missing 3D depth information due to the camera projection and we used a monocular cue to recover the lost depth information by the projection present. The proposed algorithm uses an energy function which takes a variety of cues to create a more generalized and reliable depth map. But, a processing time is late because energy function is defined from the various monocular cues. Therefore, we propose a depth estimate method using GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit). The objective effectiveness of the algorithm is shown using PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), a processing time is decrease by 61.22%.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.12 no.3
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• pp.43-51
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• 2020

Currently, the second level of the six stages of self-driving technology, as defined by SAE, is commercialized, and the third level is preparing for commercialization. The purpose of ACC is to be evaluated as a system useful for preventing and preventing accidents by minimizing driver fatigue through longitudinal speed control and relative distance control of the vehicle. In this regard, for the study of safety assessment methods in the practical environment of ACC. Distance measurement method using monocular camera and data acquisition equipment such as DGPS are utilized. Based on the evaluation scenario considering the domestic road environment proposed by the preceding study, the relative distance obtained from equipment such as DPGS and the relative distance using a monocular camera in the actual test is verified by comparing and analyzing the safety assessment. The comparison by scenario results showed a minimum error rate of 3.83% in Scenario 1 and a maximum of 14.61% in Scenario 6. The cause of the maximum error is that the lane recognition is not accurate in the camera image and irregular operation conditions such as rushing in or exiting the surrounding area from the walkway. It is expected that safety evaluation using a monocular camera will be possible for other ADAS systems in the future.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.1
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• pp.251-256
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• 2019

This paper presents an algorithm for recognizing and tracking a vehicle at a distance using a monocular camera installed at the center of the windshield of a vehicle to operate an autonomous vehicle in a racing. The vehicle is detected using the Haar feature, and the size and position of the vehicle are determined by detecting the shadows at the bottom of the vehicle. The region around the recognized vehicle is determined as ROI (Region Of Interest) and the vehicle shadow within the ROI is found and tracked in the next frame. Then the position, relative speed and direction of the vehicle are predicted. Experimental results show that the vehicle is recognized with a recognition rate of over 90% at a distance of more than 100 meters.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.4
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• pp.34-40
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• 2018

This paper presents a new method to estimate the pose of a moving object accurately using a monocular camera and a low-end GPS+IMU sensor system. For this goal, we adopted a deep neural network for the semantic segmentation of input images and compared the results with a semantic map of a neighborhood. In this map matching, we use weight tables to deal with label inconsistency effectively. Signals from a low-end GPS+IMU sensor system are used to limit search spaces and minimize the proposed function. For the evaluation, we added noise to the signals from a high-end GPS-IMU system. The results show that the pose can be recovered from the noisy signals. We also show that the proposed method is effective in handling non-open-sky situations.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.212-213
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• 2022

내시경 검사는 내장기관의 이상 유무를 점검할 수 있는 효과적인 의료 기술이다. 해당 논문에서는 자가지도 방식의 직접 감쇠 모델(DAM, Direct Attenuation Model)[3]을 사용한 내시경 비디오 기반 깊이 예측을 제안한다. 단안 카메라의 비디오 영상에서 DAM 을 이용한 빛의 밝기에 따른 깊이 변화 정보와 Normal 정보를 사용하여 깊이와 자세 예측 네트워크 모델 학습을 효과적으로 수행한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존의 깊이 추정 네트워크 대비 다양한 내시경 비디오 영상에서 더 정확하게 깊이를 추정함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.919-921
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• 2013

영상시장의 개척과 디지털 기술의 발전과 더불어 차세대 3D 입체영상기술에 대한 관심과 수요가 증가하고 있다. 입체 정보는 크게 '단안 입체 정보(monoscopic depth cue)'와 '양안 입체 정보(stereoscopic depth cue)'로 분류 할 수 있다. 단안 입체 정보는 은폐, 상대적 크기, 상대적 밀도, 시야 안의 높이, 공기투시, 운동투시, 초점조절인 7가지로 경험에 의한 입체감을 지각하는 것을 말하며 양안 입체 정보는 두 눈으로 볼 때 처음으로 깊이를 지각 할 수 있는 것으로 크게 '동시시(simultaneous perception)', '융합(sensory fusion)', '입체시(stereoscopic vision)'의 세종류의 기능으로 분류한다. 3D 촬영은 이 양안시의 원리를 이용하여 두 대의 카메라의 좌우 영상을 합성하여 깊이감 있는 영상을 만들어 내게 된다. 본 논문에서는 3D 촬영방법은 촬영방식에 따라 크게 평행방식, 직교방식, 교차방식이 있는데 이중 중 원거리 촬영에 유리한 교차방식을 활용하여 사이드 바이 사이드 리그(Rig; 카메라를 수평으로 설치할 수 있도록 만들어진 장치)를 원거리 촬영에 맞게 축간거리를 기존의 리그 사이즈보다 2배 이상 긴 리그를 제작하여 보다 먼 거리에서의 상이한 좌우 영상획득이 가능하도록 설계하였다. 또한, 일정한 간격에 따라 피사체를 촬영하면서 거리에 따른 양 카메라의 가장 이상적인 IOD(Interocular Distance)와 CONV(Convergence)를 찾고, 교차방식촬영에 따른 특징적인 아티팩트인 키스톤 왜곡(Keystone distance)의 보정을 통한 원거리 입체영상을 효과적으로 획득하는데 본 연구방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.234-236
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• 2010

본 논문에서는 한 장의 영상을 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 영상 내부를 네비게이션하는 입체 자유시점 비디오를 제안한다. 이 분야는 한장 또는 여러장의 사진 내부를 탐험하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전처리과정으로 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 자동 및 수동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전객객체의 3D 모델링 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간 이동, yaw, pitch, rolling의 회전, look-around effect, 줌인 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 자유시점 비디오를 구현한다. 소프트웨어는 OpenGL 및 MFC Visual C++ 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 조선시대의 작품인 김홍도의 무이귀도를 사용하였고, 입체영상으로 제작되어 보다 실감있는 자유시점 콘텐츠를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.532-534
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• 2011

최근 입체 콘텐츠 및 디스플레이의 지속적인 발전과 관심도가 증가하고 있고, 입체 변환에 대한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 단일 카메라로부터 획득한 다수의 영상을 이용하여 최적의 입체영상을 선택하는 방법에 대하여 제안한다. 이러한 방식은, 스테레오 카메라를 이용하여 입체를 제작하는 방식과 단일 영상의 깊이 정보를 이용하여 입체로 변환하는 방식의 단점을 없애고 장점을 가져올 수 있다. N 장의 영상을 획득한 후, 에지의 방향성을 계산하여 주각을 구한다. 또한 임의의 두 장을 선택한 후 두 영상에 대한 프로젝션 데이터를 구하여 상관관계를 계산한 후, 이를 이용하여 이동벡터를 구한다. 이 두 가지 변수를 이용하여 최적의 입체영상을 선택하고, 입체로 시청 가능하도록 보정한 후 입체영상으로 제작한다. 실험에서는 분석을 수행하여 성능을 평가한다.