• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1087-1092
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• 2006

몰입도가 높은 가시화 기법 중 하나인 입체 영상은 차세대 미디어의 표준으로 최근 크게 주목 받고 있다. 그러나 일반 2차원 영상과는 달리 입체 영상은 3차원의 기하정보가 존재해야만 영상을 생성하는 것이 가능하다. 따라서 3차원의 기하정보가 존재하지 않는 2차원 영상을 이용한 입체 영상의 저작은 매우 어려운 문제이다. 본 논문은 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 단안 영상으로부터 입체 영상을 생성하기 위한 입체 영상 저작 도구를 제안한다. 이를 위해 입력된 영상에서 사영 기하 정보를 사용하여 깊이 정보를 추론함으로써 3차원 환경을 구성하는 전역 깊이 정보 추출 방법과 영상 내에 존재하는 사물의 정확한 깊이 정보로 수정하기 위한 부분 깊이 정보 수정 방법을 제안한다. 또한, 추출한 깊이 정보로부터 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위한 대화식 입체 영상 미리 보기 기능을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 2차원 영상 저작 도구인 포토샵의 플러그인으로 구현함으로써 범용성을 높였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.259-262
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• 2008

본 논문에서는 다시점 비디오와 깊이 정보의 상관도를 이용해서 현재 JVT(joint video team)에서 표준화 된 다시점 비디오 부호화 (multi-view video coding : MVC)의 참조 소프트웨어인 JMVM(joint multi-view video model)을 기반으로 하여 효율적인 다시점 비디오 압축 방법을 제안한다. 기존의 일반적인 비디오 부호화 방식은 단일 시점에 대한 비디오 부호화 기술이기 때문에 다시점 비디오 전송을 위해서는 시점 당 각각 전송 채널에 필요하다. 하지만 다시점 비디오 부호화 기법을 이용하게 되면, 단일 전송 채널을 이용하여 전송이 가능하다. 본 논문에서 제안된 방법은 입력된 다시점 입력 영상과 해당 하는 깊이 정보를 이용하여 시점 간의 예측 방법의 효율성을 높였다. 다시점 입력 영상과 깊이 정보의 전역 변이 벡터 (global disparity vector : GDV)의 상관도를 이용하였으며, 다시점 영상과 깊이 정보를 동시에 전송해야 할 경우 복잡도를 낮출 수 있고, 약 $0.01{\sim}0.1dB$의 PSNR 이득을 얻을 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1188-1193
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• 2006

본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.817-819
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• 2005

본 논문은 사람이나 로봇이 자율보행을 하기 위해서 시각적으로 한 곳을 집중적으로 선택하도록 하기 위한 논문이다. 동물들이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 처리 기법을 기본으로, 깊이정보를 이용하여 여러 개의 주의시선 중 한 곳을 선택하도록 하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 실험 결과 깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법이 유용함을 알 수 있었다. 향후 연구과제는 보행하는데 필요한 정보를 한 번의 계산으로 깊이에 따라 차례대로 정할 수 있는 3차원 맵을 만드는 것이 될 것이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.11 no.1 s.30
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• pp.91-99
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• 2006

Pre-processing is one of image processing techniques to enhance image quality or appropriately convert a given image into another form for a specific purpose. An 8 bit depth map obtained by a depth camera usually contains a lot of noisy components caused by the characteristics of depth camera and edges are also more distorted by the quality of a source object and illumination condition comparing with edges in RGB texture image. To reduce this distortion, we use noise removing filters, but they are only able to reduce noise components, so that distorted edges of depth map can not be properly recovered. In this paper, we propose an algorithm that can reduce noise components and also enhance the quality of edges of depth map by using edges in RGB texture. Consequently, we can reduce errors in multi-view stereo image synthesis process.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.12C
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• pp.738-743
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• 2011

For the high quality 3-D broadcasting, depth maps are important data. Although commercially available depth cameras capture high-accuracy depth maps in real time, their resolutions are much smaller than those of the corresponding color images due to technical limitations. In this paper, we propose the depth map up-sampling method using a high-resolution color image and a low-resolution depth map. We define a random walk probability model in an operation unit which has nearest seed pixels. The proposed method is appropriate to match boundaries between the color image and the depth map. Experimental results show that our method enhances the depth map resolution successfully.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.4
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• pp.1897-1903
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• 2011

This paper discusses a 2D/3D conversion of images using technologies like object extraction and depth-map creation. The general procedure for converting 2D images into a 3D image is extracting objects from 2D image, recognizing the distance of each points, generating the 3D image and correcting the image to generate with less noise. This paper proposes modified new methods creating a depth-map from 2D image and recognizing the distance of objects in it. Depth-map information which determines the distance of objects is the key data creating a 3D image from 2D images. To get more accurate depth-map data, noise filtering is applied to the optical flow. With the proposed method, better depth-map information is calculated and better 3D image is constructed.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.24 no.2
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• pp.47-55
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• 2019

In this paper, we propose a method for vehicle plate detection using depth information which is not influenced by illumination. The 3D camera coordinates of pixels in each block are obtained by using the depth information. Factors of the plane in the block are calculated by 3D coordinates of pixels. After that, the plane similarity between adjacent blocks is calculated by comparing between factors of planes. The adjacent blocks are grouped if the plane similarity is high so that the plane areas are detected. The actual height and width of the plane area are calculated by using depth information and compared with the vehicle plate in order to detect the vehicle plate.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.9
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• pp.351-356
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• 2012

This paper presents the 2D/3D conversion technique using depth map which is generated based on the haze and relative height cue. In cases that only the conventional haze information is used, errors in image without haze could be generated. To reduce this kind of errors, a new approach is proposed combining the haze information with depth map which is constructed based on the relative height cue. Also the gray scale image from Mean Shift Segmentation is combined with depth map of haze information to sharpen the object's contour lines, upgrading the quality of 3D image. Left and right view images are generated by DIBR(Depth Image Based Rendering) using input image and final depth map. The left and right images are used to generate red-cyan 3D image and the result is verified by measuring PSNR between the depth maps.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.11
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• pp.309-316
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• 2014

In this paper, we propose an efficient detph map creation method using Graph Cut and Discrete Wavelet Transform. First, we have segmented the original image by using Graph Cut to process with its each areas. After that, the information which describes segmented areas of original image have been created by proposed labeling method for segmented areas. And then, we have created four subbands which contain the original image's frequency information. Finally, the depth map have been created by frequency map which made with HH, HL subbands and depth information calculation along the each segmented areas. The proposed method can perform efficient depth map creation process because of dynamic allocation using depth information. We also have tested the proposed method using PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) method to evaluate ours.