• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.8-17
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• 2011

최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권10호
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• pp.875-880
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• 2013

시청자에게 입체감과 몰입감을 줄 수 있는 3차원 영상의 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 장면의 깊이를 측정하는 깊이 센서에서 획득된 깊이 영상은 매우 작은 해상도를 가진다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 이러한 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 불연속 정보를 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링하는 방법을 설명한다. 깊이 영상을 업샘플링할 때 가장 민감하게 다루어야 할 깊이 불연속 부분을 고해상도 색상과 저해상도 깊이 영상으로부터 찾아낸다. 그리고 깊이 불연속 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation) 방법을 이용하여 해상도가 확대된 깊이 영상을 획득한다. 제안하는 방법은 필터 기반이나 에너지 함수 기반의 다른 방법들보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.620-624
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• 2009

본 논문은 고화질(high definition, HD) 복합형 카메라 시스템과 고품질(high-quality) 3차원 스캐너를 결합하여 다시점 비디오와 그에 상응하는 다시점 깊이맵을 생성하는 시스템을 제안한다. 복합형 카메라 시스템과 3차원 스캐너를 이용해 3차원 비디오를 생성하기 위해서는, 우선 움직임이 없는 배경영역에 대한 깊이정보를 고품질 3차원 스캐너를 이용해 미리 획득하고, 동적으로 움직이는 전경영역에 대해서는 다시점 카메라와 깊이 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템을 이용해 다시점 비디오와 깊이맵을 획득한다. 그리고 3차원 스캐너와 깊이카메라를 통해 획득한 깊이정보를 이용해 3차원 워핑(warping)을 적용하여 각 다시점 카메라를 위한 초기 깊이정보를 예측한다. 초기 깊이정보를 이용해 다시점 깊이를 예측하는 것은 다시점 카메라의 각 시점에서의 초기 깊이맵을 계산하기 위한 것이다. 고화질의 다시점 깊이맵을 생성하기 위해서 belief propagation 방법을 이용하여 초기 깊이맵을 정제한다. 마지막으로, 전경영역의 경계선 영역의 불규칙적인 깊이맵을 정제하기 위해 전경영역의 외곽선 정보를 추출하여 생성된 깊이맵의 경계선 영역을 다시한번 정제한다. 제안한 3차원 스캐너와 복합형 카메라를 결합한 시스템은 기존의 깊이맵 예측 방법보다 정확한 다시점 깊이맵을 포함하는 3차원 비디오를 생성할 수 있었으며, 보다 자연스러운 3차원 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.315-317
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• 2012

본 논문에서는 인체의 골격 위치와 깊이 정보를 사용하여 주위 환경에 강건한 특성을 지니는 움직이는 사람 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저 영상 내에서 인체의 골격 위치를 검출한 다음 인체 골격의 중심이 될 수 있는 지점에 대해 인체의 평균적 깊이 범위 내에서 깊이 세분화를 수행한다. 그리고 깊이 세분화를 통하여 검출된 사람 영역의 후보군에 대해 윤곽선 기반의 움직임 검출기법을 사용하여 후보군 내에서 움직이는 사람에 해당하는 특징점을 검출한다. 마지막으로 잡음 제거 및 움직이는 사람에 해당하는 영역 검출을 위하여 개선된 깊이 세분화 과정을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.40-42
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• 2019

색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-12
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• 2012

본 논문에서는 고부가가치의 디지털 홀로그램 콘텐츠를 저작하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 확보하는 방법을 제안한다. 깊이정보는 스테레오 정합방식으로 획득한 시차정보로부터 얻은 깊이정보와 TOF (time-of-flight) 방식의 깊이카메라로 촬영한 깊이정보를 모두 사용한다. 각 종류의 깊이정보와 변환방법을 사용하여 깊이정보를 변환하거나 합성하고 이를 CGH 방법으로 연산하여 디지털 홀로그램을 획득한다. 또한 CGH 연산으로 획득한 디지털 홀로그램의 선형성을 기반으로 기 생성된 디지털 홀로그램 콘텐츠를 합성하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 획득하는 방법도 제시한다. 제안한 방법을 다양한 깊이정보와 디지털 콘텐츠를 대상으로 실험하여 이 방법이 디지털 홀로그램 콘텐츠의 저작방법으로 효과적임을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.11-17
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• 2016

본 논문에서는 평면을 모델링하여 깊이 정보를 보정하고 부호화를 개선하는 방법을 제안한다. 먼저 보정하고자 하는 화소를 중심으로 수평, 수직 방향으로 최소 자승법을 이용하여 평면을 모델링한 후 예측 오차에 근거하여 예측된 평면이 적합한지 판단한다. 그 후 모델링된 평면상의 깊이 화소 값으로 보정한다. 제안된 방법을 통해 평면으로 이루어진 깊이 영상뿐만 아니라 다양한 깊이 정보를 가지는 깊이 영상에 대해서도 보정이 가능하다. 제안된 방법을 적용하여 부호화 성능을 나타내는 엔트로피 척도를 측정한 결과, 부호화 성능이 최대 80.2% 개선된 것을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.125-133
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• 2024

본 논문에서는 깊이 카메라에 의해 촬영된 깊이 영상을 이용하여 객체의 부피를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 정보를 활용하여 물체의 영역의 실제 거리 단위의 폭과 높이를 계산하여 물체의 부피를 측정한다. 배경 깊이 영상과 촬영된 깊이 영상에서 화소 값의 차이를 통해 영상을 이진화하여 물체 영역을 구한다. 이진화된 영상으로부터 검출된 물체 영역에 해당하는 화소의 3차원 좌표를 이용하여 실제 단위의 거리를 계산한다. 각 화소가 가지는 깊이 정보를 이용하여 인접한 4개의 화소로 이루어진 2×2화소 영역 사각형에 대한 부피를 계산한다. 모든 2×2화소 영역들에 대한 부피를 더하여 물체의 부피를 계산한다. 부피를 계산하였을 때 60cm의 측정거리에서 평균 2.1%의 오차가 측정된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.67-70
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• 2009

본 논문에서는 지상파 DMB에서의 DIBR(깊이 영상 기반 렌더링) 기반의 3차원 서비스를 위한 깊이 영상 전처리 방법을 제안한다. 지상파 DMB 환경에서의 3차원 서비스는 HD급 화질의 3차원TV와 달리 작은 화면을 통해 3차원 영상이 출력되고, 3차원 영상의 전송량에 제약이 따르기 때문에 DIBR을 이용한 3차원 서비스 모델이 주목 받고 있다. 그러나 DIBR을 이용하여 3차원 서비스를 하는 경우에 획득된 깊이 영상을 그대로 사용하게 되면 비 폐색 영역으로 인한 홀이 발생하게 되고, 깊이 영상의 연속성으로 인해 객체 내에 홀이 발생되는 문제점을 가지게 된다. 이에 깊이 영상이 가지는 값을 화소의 이동거리와 특성에 따라 같은 값으로 조절하여 객체 내에 발생되는 홀의 수를 감소시키고, 경사도 방향 기반 평활화 필터를 이용하여 깊이 영상의 비연속성을 줄여 홀을 분산시킴으로서 렌더링된 3차원 영상의 입체감을 유지하면서 화질을 향상시켰다.