• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.9-12
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• 1998

본 논문에서는 좌·우영상의 차영상 정보를 이용하여 3차원 입체영상의 변이(disparity)를 추정함에 있어서 계산량을 줄이는 변이 추정 방법을 제안하였다. 3차원 입체 영상의 변이를 블록 기반으로 추정하는 방법으로는 전체 탐색(Full Search)알고리듬이 있으나 탐색범위 안에 존재하는 모든 위치에 대하여 추정 오차를 계산하기 때문에 많은 계산량을 줄이기 위한 변이 추정 기술이 많이 연구되고 있다. 그러나 일반적으로 전체 탐색 알고리듬 보다 많은 화질열화를 초래한다. 본 논문에서 제안한 방법은 좌·우영상의 차영상을 이용하여 차영상의 블록 특성에 따라 추정하고자 하는 블록들을 분류하여 각각 그 특성에 맞는 적합한 탐색범위를 가지고 변이 추정방식 과정을 수행한다. 본 논문에서 제안한 변이 추정하는 기술은 기존의 변이 추정 기법들에 비하여 화질의 열화가 적으면서 계산량을 줄이는 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.33-36
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• 2012

변이 탐색 범위는 스테레오 정합을 위한 변이 추정 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 변수 중 하나이다. 일반적으로 이러한 변이 탐색 범위는 영상 전체의 최소 변이 값과 최대 변이 값의 범위로 정의된 전역적인 탐색 범위를 사용하게 된다. 이러한 전역적인 탐색 범위는 픽셀에 따라서 불필요한 범위에까지 탐색하게 하며, 이는 변이 추정의 성능적, 속도적 측면에서 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 픽셀에 따라 변이 탐색 범위를 제한시키는 방법을 제안한다. 낮은 계산 복잡도를 갖는 간단한 변이 추정 알고리즘을 통해 먼저 변이 지도를 생성하여 각 픽셀 당 윈도우를 대응하여 변이 히스토그램을 만든다. 변이 히스토그램에 적응적인 임계 값을 적용하여 픽셀당 변이 후보군을 결정한다. 전역적인 변이 탐색 범위와 제안하는 방법으로 제한된 변이 탐색 범위를 각각 동일한 변이 추정 알고리즘에 적용해 보는 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 분석하였다. 실험 결과로부터 제안하는 방식은 변이 추정 알고리즘의 정확도 측면의 성능을 향상시켰고, 알고리즘의 속도를 평균 5배 이상 향상시켜주는 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.83-86
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• 2012

본 논문에서는 다양한 변이 추정 방식 중 영역기반(Area-based) 알고리듬과 특정기반(Feature-based) 알고리듬을 결합한 하이브리드(Hybrid) 변이추정 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 Features from Accelerated Segment Test(FAST) 코너 점 추출기[2]를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점들의 정보를 이용한 스테레오 정함을 통해 신뢰도 높은 초기 변이지도(Disparity map)를 생생하게 된다. 그러나 생성된 초기 변이지도는 조밀하지 못하므로, 조밀한 변이 지도를 획득하기 위해 특징점이 추출된 영역에 대해서는 추정된 초기 변이 값을 이웃 픽셀과의 색 유사도를 고려하여 전파시키고 특징 점이 추출되지 않은 영역에 대해서는 이진 윈도우(Binary window)를 활용한 영역기반 변이추정 알고리듬[1]을 이용하여 변이 값을 추정한다. 이를 통해, 제안 알고리듬은 특징 기반 알고리듬에서 발생할 수 있는 보간법 문제를 해결함과 동시에 신뢰도가 높은 초기 변이지도를 사용함으로써, 영역 기반 알고리듬의 정합 오차를 줄여 신뢰도 높은 변이지도를 생생할 수 있다. 실험 결과 추정된 초기 변이지도는 ground truth와 비교 시 약 99%이상의 정확도를 보이며, 특징 점이 추출된 영역에서 기존의 영역기반 알고리듬보다 더 정확한 변이 값이 추정되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.87-90
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• 2012

본 논문에서는 깊이 변화에 강인한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위 추정 방법을 제안한다. 정확한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위는 3D 영상 분야에서 다양한 응용으로 사용되는 변이 지도를 보다 정확하게 추정하는데 도움이 된다. 기존의 변이 탐색 범위 추정 방법은 인접한 프레임 간의 변이 히스토그램의 유사도를 이용함으로써 보다 안정적인 변이 탐색 범위를 추정할 수 있었지만, 시간의 흐름에 따라 깊이가 변하는 부분에서는 상당히 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법의 이러한 문제점을 개선한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 히스토그램의 유사도뿐만 아니라 프레임 간의 시간적 유사도를 고려하며, 비디오의 장면 전환에 의한 급격한 깊이 변화 또한 고려한다. 이에 추가적으로 변이 히스토그램의 유사도를 계산하기 위해 기존의 방법과는 달리 히스토그램 확산 거리를 이용하였으며, 서로 다른 개수의 대응점을 가지고 있는 프레임간의 변이 히스토그램이 대응점의 개수에 영향을 받지 않고 균일한 중요도를 갖도록 하였다. 실험 결과로 기존 방법과 제안한 방법의 변이 탐색 범위 추정 결과를 비교하였으며, 비교한 결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 스테레오 비디오의 깊이 변화에 강인함을 보여준다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.25-32
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• 2004

We propose a hierarchical disparity estimation algorithm with edge-preserving energy-based regularization. Initial disparity vectors are obtained from downsampled stereo images using a feature-based region-dividing disparity estimation technique. Dense disparities are estimated from these initial vectors with shape-adaptive windows in full resolution images. Finally, the vector fields are regularized with the minimization of the energy functional which considers both fidelity and smoothness of the fields. The first two steps provide highly reliable disparity vectors, so that local minimum problem can be avoided in regularization step. The proposed algorithm generates accurate disparity map which is smooth inside objects while preserving its discontinuities in boundaries. Experimental results are presented to illustrate the capabilities of the proposed disparity estimation technique.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.839-842
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 통해 얻은 변이 정보를 이용하여, 3 차원으로 머리의 회전 각도를 추정하는 방법을 제안한다. 머리 회전에 의한 주시 방향은 사람이 관심을 가지는 방향이므로 이동을 추정하는 것에 비해 많은 중요성을 갖는다. 본 논문에서는 얼굴 영역 내의 여러 특징점들 중 3 개의 특징점들을 포함하는 여러 평면(Plane)이 머리가 이동하더라도, 그 평면들 사이의 각은 변하지 않으므로, 회전 각도 추정에 영향을 주지 않는 점을 이용하여 회전 각도를 추정하였다. 또한, 기존 논문이 카메라 보정을 통해 3 차원 위치를 측정하지만, 제안하는 방법은 변이 공간에서 회전 각도를 추정하기 때문에 카메라 보정 과정이 필요하지 않다. 변이 정보를 얻기 위한 스테레오 장비는 평행 카메라 모델로 가정하며, 얼굴 내의 특징점은 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험결과는 기준 영상에 대하여 추정된 3 차원 각도를 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.42-45
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• 2011

3차원 영상과 더불어 스테레오 영상의 관심이 늘어남에 따라 좌, 우 영상의 매칭을 통해 변이를 추정하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 변이 추정을 위해 많이 사용되는 영역 기반(Block-based)의 전체 탐색 알고리즘보다 효율적이고 계산량이 적은 변이 추정을 할 수 있도록 변이 탐색 범위를 제공해주는 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 해리스 코너 포인트 검출기를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점의 정보를 이용하여 스테레오 매칭을 한다. 스테레오 매칭 시 이를 히스토그램화 하여 좌, 우 영상의 변이 추정을 위한 탐색 범위를 제공한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.196-206
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• 2004

This paper presents an efficient joint disparity-motion estimation algorithm for stereo sequence CODEC. Disparity vectors are estimated by the left and right motion vectors and previous disparity vectors for every frame. In order to obtain more accurate disparity vectors. we include a spatial prediction Process after the feint estimation. From joint estimation and spatial prediction, we can obtain accurate disparity vectors and then Increase coding efficiency. Finally, we proposed the backward quadtree decomposition. which helps the encoder to have a more detailed disparity vector map without transmitting additional coding bits for quadtree information. We confirmed superior performance of the proposed method through computer simulation.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.229-237
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• 2002

Natural synthesis of real and virtual images is a key technology in mixed reality. For this purpose, we propose an efficient dense disparity estimation algorithm and a synthesis algorithm considering features of stereo images. Dense disparities are estimated hierarchically from the low to high resolution images. In the process, the region-dividing-bidirectional-matching algorithm makes matching process efficient and keeps the reliability of the estimated disparities, and dense disparities are assigned considering edge information. finally, mixed reality stereo images are synthesized by comparing depth data of real and virtual Images. Computer simulation shows that the proposed algorithms estimate very stable disparity vectors with sharp edge and synthesize natural stereo mixed reality images.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.345-348
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• 2001

본 논문에서는 변이-움직임 벡터의 상관관계를 통한 동시 추정(joint disparity and motion estimation)을 이용하여 방대한 계산량과 데이터량을 요구하는 스테레오 영상 데이터의 효율적인 부호화를 위한 알고리즘을 제안한다. 스테레오 시퀀스에 대해서 두 변이 벡터(disparity vector)와 하나의 움직임 벡터(motion vector)의 상관관계를 이용하면 나머지 움직임 벡터는 직접적인 추정 과정 없이 얻을 수 있다. 하지만, 이렇게 얻어진 움직임 벡터는 직접 추정에 비해 정확도가 현저히 떨어져 이 벡터를 그대로 사용하여 영상을 복원하게 될 경우 심각한 오차의 누적이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 동시 추정을 위해 추정단에서 벡터 평활화(vector regularization)과정을 수행하고 불확실 벡터 영역 추출을 통한 선택적인 보정 과정을 수행한다. 또한, 불확실 벡터 영역의 벡터만을 가변장 부호화(variable length coding)한다. 실험결과, 직접 추정 과정을 거치지 않고 도 만족할 만한 화질의 영상을 얻을 수 있었으며, 부호화량도 상당히 감소시킬 수 있었다.