• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.8-10
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• 2011

3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.50 no.9
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• pp.639-646
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• 2022

Landing site searching algorithms are developed for a quadrotor using a depth map in unknown environment. Guidance and control system of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) consists of a trajectory planner, a position and an attitude controller. Landing site is selected based on the information of the depth map which is acquired by a stereo vision sensor attached on the gimbal system pointing downwards. Flatness information is obtained by the maximum depth difference of a predefined depth map region, and the distance from the UAV is also considered. This study proposes three landing methods and compares their performance using various indices such as UAV travel distance, map accuracy, obstacle response time etc.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.8
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• pp.1805-1810
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• 2015

Increasing of depth data accessibility, depth data is used in many researches. Motion recognition of computer vision also widely use depth image. More accuracy motion recognition system needs more stable depth data. But depth sensor has a noise. This noise affect accuracy of the motion recognition system, we should noise suppression. In this paper, we propose using spatial domain and temporal domain stabilization for depth image and makes it hardware IP. We adapted our hardware to floor removing algorithm and verification its effect. we did realtime verification using FPGA and APU. Designed hardware has maximum frequency 202.184MHz.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.4
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• pp.51-58
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• 2012

Recently, 3D technology based on depth image is widely used in various fields including 3D space recognition, image acquisition, interaction, and games. Depth camera is used in order to produce depth image, various types of effort are made to improve quality of the depth image. In this paper, we suggests using area-based Canny edge detector to improve depth image in applying 3D technology based on depth camera. The suggested method provides improved depth image with pre-processing and post-processing by fixing image quality deterioration, which may take place in acquiring depth image in a limited environment. For objective image quality evaluation, we have confirmed that the image is improved by 0.42dB at maximum, by applying and comparing improved depth image to virtual view reference software. In addition, with DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale) evaluation method, we are reassured of the effectiveness of improved depth image through objective evaluation of subjective quality.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.244-246
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• 2011

컬러 구조광을 이용한 깊이 정보 획득 시스템에서 구조광의 패턴의 색상 정보를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 시변화 가시구조광 시스템을 위한 색상 패턴을 해석하는 방법에 대해서 제안한다. 제안하는 방법은 시변화 가시구조광의 패턴이 투사된 영상으로부터 투사된 색상 정보를 추출하고, 추출된 색상 정보로부터 색상 패턴의 ID를 추출한다. 추출된 정보는 물체에 대한 깊이 정보로 계산될 수 있다. 패턴 ID를 빠르고 정확하게 추출하기 위해 최초의 원 패턴 정보를 기반으로 하여 Look-up 테이블을 구성하고, 이 테이블 정보를 이용하여 초기 패턴 ID 정보를 추출한다. 이후 추출된 패턴 ID에 대해서 신뢰도를 바탕으로 비어있는 정보를 채워준다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 정확하면서도 빠르게 색상 패턴 정보를 찾을 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.398-400
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• 2012

최근 3D에 대한 관심이 집중되면서 고품질의 3D영상을 얻기 위해 고품질의 깊이 영상이 필요하고 이를 구현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 센서로 생성된 저해상도 깊이맵을 고해상도로 변환해야 한다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 JBU 방식을 보강하여 블록단위로 분산에 따른 참조 영상의 가중치를 다르게 두어 깊이 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.80-82
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• 2010

본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 영상을 색상 분포가 각각 다른 객체 영상으로 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭 기법을 적용하는 조명 보상 기법을 제안한다. 서로 위치가 다른 다시점 카메라의 경우, 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 인접 시점 영상 간 조명 불일치 현상이 발생한다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 제안되었다. 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어 조명 불일치와 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 하지만 일반적인 영상은 색상 분포와 깊이 정보가 상호 독립적인 객체들로 구성되어 있다. 또한 다시점 비디오는 시점에 따라 획득된 영상 간에 동일 객체의 위치와 깊이가 서로 달라 정해진 참조 시점의 히스토그램으로 매칭하는 기존의 방법은 적합하지 않다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이 정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체 영상별로 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상 기법이 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.1
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• pp.137-144
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• 2017

Face detection is still a challenging task under severe face pose variations in complex background. This paper proposes an effective algorithm which can detect single or multiple faces based on skin color detection and depth information. We introduce Gaussian mixture model(GMM) for skin color detection in a color image. The depth information is from three dimensional depth sensor of Kinect V2 device, and is useful in segmenting a human body from the background. Then, a labeling process successfully removes non-face region using several features. Experimental results show that the proposed face detection algorithm can provide robust detection performance even under variable conditions and complex background.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.1
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• pp.27-34
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• 2016

In this paper, we propose how to recognize a multi-touch in the virtual touch type. Virtual touch has an advantage that it is installed only simple depth camera compared to the physical touch manners and it can be implemented with low cost for extracting an object exactly from only the difference of the depth values between the object and background. However, the accuracy for implementing the multi-touch has lowered. This paper presents a method to increase the accuracy of the multi-touch through the algorithms of binarization, labelling, and object tracking for multi-object recognition. Simulation results show that the proposed method can provide a variety of multi-touch events.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.7
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• pp.1371-1378
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• 2017

In this paper, we present an upsampling technique for depth map image using selective bilateral weights and a color weight using laplacian function. These techniques prevent color texture copy problem, which problem appears in existing upsamplers uses bilateral weight. First, we construct a high-resolution image using the bicubic interpolation technique. Next, we detect a color texture region using pixel value differences of depth and color image. If an interpolated pixel belongs to the color texture edge region, we calculate weighting values of spatial and depth in $3{\times}3$ neighboring pixels and compute the cost value to determine the boundary pixel value. Otherwise we use color weight instead of depth weight. Finally, the pixel value having minimum cost is determined as the pixel value of the high-resolution depth image. Simulation results show that the proposed algorithm achieves good performance in terns of PSNR comparison and subjective visual quality.