• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.241-243
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• 2010

Previous approaches to the 2D to 3D conversion problem require heavy computation or considerable amount of user input. In this paper, we propose a rather simple method in estimating the depth map from a single image using a monocular depth cue: haze. Using the haze imaging model, we obtain the distance information and estimate a reliable depth map from a single scenery image. Using the depth map, we also suggest an algorithm that converts the single image to 3D stereoscopic images. We determine a disparity value for each pixel from the original 'left' image and generate a corresponding 'right' image. Results show that the algorithm gives well refined depth maps despite the simplicity of the approach.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제15권4호
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• pp.103-106
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• 2016

3D technology is main factor in Augmented Reality. Depth map is essential to make cubic effect using 2d image. There are a lot of ways to construct Depth map. Among them, stereo matching is mainly used. This paper presents how to generate depth map using stereo matching. For stereo matching, existing Dynamic programming method is used. To make accurate stereo matching, High-Boost Filter is applied to preprocessing method. As a result, when depth map is generated, accuracy based on Ground Truth soared.

• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.29-42
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• 2013

본 연구에서는 피사체의 깊이와 깊이 표현의 상세레벨(detail level)을 각기 다르게 조정한 깊이맵을 이용하여 2D-to-3D 입체변환을 수행하고, 변환된 입체 이미지를 기반으로 시청자 평가 실험을 진행하여 피사체의 절대적 깊이 변화와 배경간의 깊이 차이에 따라 깊이맵의 상세레벨이 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 효과를 분석하였다. 주객체의 깊이는 3 레벨로 조정하였고, 또한, 주객체와 배경과의 상대적 깊이 차이도 하나의 독립변인으로 분석하기 위하여 3 레벨로 조정하였다. 깊이맵의 깊이 표현의 상세레벨을 다시 3레벨로 나누어, 이들 조건을 만족하는 18개의 깊이맵을 정의하고 이를 기반으로 실험을 위한 입체영상을 생성하였다. 18개의 입체영상을 실험참가자에게 보여 주고 설문을 통하여 각 영상별로 실험자들이 느끼는 주관적 입체감, 볼륨감, 불편감을 조사하였다. 그 결과 주 피사체의 절대적 위치와 피사체-배경간의 상대적 거리차이가 달라짐에 따라 깊이맵의 상세도가 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 영향력이 달라지는 결과를 얻었다. 단색 깊이맵의 경우는 주객체의 절대적 깊이위치에 상관없이 전반적으로 볼륨감을 크게 훼손하고, 스크린의 안쪽에 객체가 위치하는 경우, 다른 상세레벨의 깊이맵에 비해 깊이감도 크게 저하시키는 효과를 보이기 때문에 주객체의 절대적 위치와 상관없이 사용을 피하는 것이 바람직 한 것으로 분석되었다. 또한, 세밀한 깊이맵과 간략한 깊이맵을 적용하였을 때 실험자가 입체감을 크게 다르게 느끼지 못하는 것으로 나타남에 따라 입체변환시 모든 장면에 너무 과도하게 상세한 깊이맵을 구성할 필요가 없는 것으로 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.447-454
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• 2018

본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.1121-1139
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• 2015

In texture-plus-depth format, depth map compression is an important task. Different from normal texture images, depth maps have less texture information, while contain many homogeneous regions separated by sharp edges. This feature will be employed to form an efficient depth map coding scheme in this paper. Firstly, the histogram of the depth map will be analyzed to find an appropriate threshold that segments the depth map into the foreground and background regions, allowing the edge between these two kinds of regions to be obtained. Secondly, the two regions will be encoded through rate distortion optimization with a shape adaptive wavelet transform, while the edges are lossless encoded with JBIG2. Finally, a depth-updating algorithm based on the threshold and the depth range is applied to enhance the quality of the decoded depth maps. Experimental results demonstrate the effective performance on both the depth map quality and the synthesized view quality.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.733-740
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• 2014

With the development and spread of 3D display, users can easily experience an augmented reality with 3D features. Therefore, the demand for content of an augmented reality is exponentially growing in various fields. A traditional augmented reality environment was generally created by CG(Computer Graphics) modelling production tools. However, this method takes too much time and efforts to create an augmented environment. To create an augmented environment similar to the real world, everything in the real world should be measured, gone through modeling, and located in an augmented environment. But the time and efforts spent in the creation don't produce the same environment as the real world, making it hard for users to feel the sense of reality. In this study, multi-scale 3D panorama content augmented system is suggested by using a depth-map. By finding matching features from images to add 3D features to an augmented environment, a depth-map is derived and embodied as panorama, producing high-quality augmented content system with a sense of reality. With this study, limits of 2D panorama technologies will be overcome and a sense of reality and immersion will be provided to users with a natural navigation.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.243-248
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• 2013

본 논문에서는 2D/3D 동영상 변환을 위해 깊이가 할당될 전경을 초점 정보와 색상분석 기반의 그룹화를 이용하여 추출하고, 전경의 깊이를 초점 정보와 움직임 정보를 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 2D영상에서 전경을 추출하기 위해 영상의 초점 정보의 움직임을 추정하여 전경 후보 영상을 생성하고, 전경 후보 영상에 존재하는 객체 내부의 홀 영역을 색상 분석을 이용한 채움 과정을 수행하여 전경 영역을 추출하였다. 생성된 전경 영역에 깊이를 할당하기 위해 해당 프레임에 존재하는 초점 값을 분석하여 초기 깊이 정보를 생성하고 움직임 정보를 가중하여 깊이 정보를 할당하였다. 생성된 깊이 정보의 품질을 평가하기 위해 기존에 제안된 알고리즘의 결과 영상과 비교하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.298-301
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• 2010

최근 전자업계의 중요한 화두 중 하나는 3D이다. 3D 입체 영상 기술은 미디어 환경을 변화시키고, 이에 발맞춰 방송환경 또한 변하고 있다. 고화질 3D 입체 방송은 기존의 2D 방송 서비스와 호환성을 유지하면서 시간적으로 2D 프로그램과 3D 프로그램이 혼용되어 제공되는 입체 방송 서비스가 될 것이다. 기존의 2D 기반 디지털 방송 서비스 환경에서 고화질 3D 입체 방송을 할 수 없다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서는 3D 서비스 방안으로 ISO/IEC 23002-3(MPEG-C part.3)이 표준화되었다. MPEG-C part.3에서 부가데이터인 depth map과 parallax map을 사용한다. 하지만 공간 주파수가 높은 영상의 depth map과 parallax map은 객체의 경계가 확실하지 않아 3D 입체 구현 시 객체의 경계면이 뭉개질 수 있다. 따라서 본 논문은 고화질 3D 입체 방송 서비스를 위한 전송 방안을 제시하고 있으며, MPEG-C part.3를 이용한 스테레오스코픽 영상 전송방안에 대해 소개한다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.237-251
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• 2016

본 논문에서는 High Efficiency Video Coding(HEVC)을 기반으로 구현된 3D 스케일러블 코덱에서 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 제안한다. 기존의 3D-HEVC에서는 dependent view를 부호화 할 때, 자신의 깊이 영상이 존재하지 않아 이웃 view의 base view의 깊이 영상을 이용하여 텍스처를 부호화한다. 하지만 스케일러블 부호화를 지원하는 형태의 3D-HEVC에서는 자신의 하위 spatial layer의 깊이영상을 이용하여 부호화 할 수 있다. 본 논문에서는 3D 스케일러블 코덱에서 텍스처 정보를 부호화하기 위한 향상된 깊이영상 예측방법을 제안한다. 저자들이 구현한 3D 스케일러블 코덱을 이용하여 제안한 알고리즘으로 실험을 한 결과, 제안하는 알고리즘이 기존 기술 대비 효율적인 것을 확인 할 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.45-53
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• 2006

This paper proposes a method for an effective intelligent route decision for automatic moving robots(AMR) using a 2D spatial map of a stereo camera system. In this method, information about depth and disparity map are detected in the inputting images of a parallel stereo camera. The distance between the automatic moving robot and the obstacle is detected, and a 2D spatial map is obtained from the location coordinates. Then the relative distances between the obstacle and other objects are deduced. The robot move automatically by effective and intelligent route decision using the obtained 2D spatial map. From experiments on robot driving with 240 frames of stereo images, it was found that the error ratio of the calculated distance to the measured distance between objects was very low, 1.52[%] on average.