• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.1-10
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• 2008

점유맵은 3차원 공간상에서 장애물이 놓인 부분과 빈 공간을 구분해서 2차원 평면상에 표현하는 방식으로 자율 내비게이션이나 물체 인식 등을 위해 사용된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 추출된 깊이 정보를 활용하여 3차원 공간의 점유맵을 구축하고 그 정보를 물체 영역 추출에 활용하는 기법을 제안한다. 스테레오 깊이 영상에서 기반 평면을 추출한 다음, 각 정합점들을 기반 평면 중심 좌표계로 투사하여 점유맵을 추출한다. 본 연구에서는 이렇게 추출된 점유맵을 활용하여 실내외의 다양한 환경에서 움직임 물체 영역을 추출하였는데, 실제 실험 영상을 홍해 제안된 방식의 유용성을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.457-461
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• 2013

This paper proposes an image feature-based real-time RGB-D (Red-Green-Blue Depth) 3D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system. RGB-D data from Kinect style sensors contain a 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (Degree-of-Freedom) visual odometry is obtained through the 3D-RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm with 2D image features and depth data. For speed up extraction of features, parallel computation is performed with GPU acceleration. After a feature manager detects a loop closure, a graph-based SLAM algorithm optimizes trajectory of the sensor and builds a 3D point cloud based map.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.207-213
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• 2018

본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.157-176
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• 2015

본 연구는 3D애니메이션 합성기술에 있어서 그 효율성을 위해 반드시 활용되어야 하는 렌더패스 합성기법에 대해 기술하고 있다. 렌더패스는 각 속성별로 분리하여 렌더링한 후 합성하기 때문에 정교하고 신속한 합성이 가능하다. 그 중에서도 오클루전 패스는 소프트 라이트 쉐이딩을 한 듯한 화면을 연출하며 깊이감과 경계의 부드러움 등을 표현해 준다. 3D공간에서 만들어진 애니메이션 오브젝트들을 패스 렌더링 과정을 통해 2D이미지로 전환되며, 합성 소프트웨어에서 비로소 완성되게 된다. 즉, 3D애니메이션은 후반 합성과정인 컴포지팅(compositing)을 통해 애초에 계획하였던 작품의 완성도가 실현된다. 심도 있는 이미지를 완성하기 위해 3D소프트웨어에서 제작된 씬을 레이어별, 속성별 패스로 렌더링을 하여 합성 프로그램으로 불러들일 수 있기 때문이다. 오클루전 패스는 3D 그래픽스의 결과물의 GI렌더링을 하지 않고도 깊이감을 표현할 수 있기에 최근들어 포스트 프러덕션 과정에서 빠지지 않는 중요한 합성 맵이다. 그러나 그 중요성에 비해 그 속성의 특성과 원리 및 활용법을 정리, 분석한 연구 및 저서가 부족하다. 따라서 본 연구에서는 오클루전 맵의 원리와 활용법을 정리하고 합성결과의 실재감의 차이에 대해 분석하도록 하겠다. 또한 렌더러를 지정하고 속성의 특징을 활용한 맵의 지정과정과 합성 소프트웨어 활용기법을 정리하였다. 앞으로도 기법의 개발이 다양해지고 있는 추세에 맞춰 그래픽적 표현 한계를 뛰어넘어 보다 효율적이고 다양한 표현방식 후반 기법들이 연구되는 계기가 되길 바란다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1207-1210
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• 2022

2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.551-560
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• 2009

본 논문에서는 MPEG 3차원 비디오 표준 깊이정보 맵에 대한 효율적인 무손실 압축 방법을 제안한다. 일반적으로 깊이정보 맵을 부호화할 때 자연영상에 적용되는 H.264 등의 동영상 부호화 방법을 그대로 사용하고 있는데, 이러한 부호화 방법은 깊이정보 맵의 영상특성을 고려하지 않은 방법이다. 본 논문에서는 깊이정보 맵의 무손실 압축 방법으로 MPEG-4 Part-2 Visual의 이진 형상 부호화를 이용한 비트평면 부호화 방법을 제안하였다. 실험결과로서 제안하는 방법이 28.91:1의 압축률을 실현하였고, 화면 내 예측만을 수행한 경우에 JPEG-LS보다 24.84%, JPEG-2000보다 39.35%, H.264 (CAVLC 적용)보다 30.30% 그리고 H.264 (CABAC 적용)보다 16.65% 정도의 비트량 절감을 실현하였고, 또한 화면 내 예측뿐만 아니라 화면 간 예측을 모두 수행한 경우에 H.264 (CAVLC 적용)보다 36.22% 그리고 H.264 (CABAC 적용)보다 23.71% 정도의 비트량 절감을 실현할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.723-730
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• 2010

최근 다양한 3차원 영상처리 기술이 산업체 전반으로 확대되고 있다. 관련 기술중의 하나인 입체변환은 기존의 2D영상에서 입체영상을 생성하는 기술이다. 이 기술은 영화, 방송 콘텐츠에 적용되어 3D 입체로 시청할 수 있는데, 3D 기술의 지속적인 산업체 응용이 요구됨에 따라 입체변환 기술을 새로운 분야로 적용하여 새로운 입체 콘텐츠를 제작하는 것이 필요하다. 이러한 추세에 따라 이 기술을 의료영상에 응용하는 것이 본 논문의 목적이다. 의료 영상은 정확한 판독이 필요하기 때문에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 2D 의료영상으로부터 입체영상을 생성하는 의료영상 입체변환 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT(Computed Tomograpy) 영상을 사용한다. 제안 방법은 장기의 영역 분할, 에지를 이용한 경계선 추출, 각 장기의 깊이 정보에 따른 명암 분석 등으로 구성된다. 얻어진 데이터를 바탕으로 CT 영상의 깊이맵을 생성한다. 최종적으로 추출된 깊이 맵과 2D 의료영상으로 부터 입체영상을 생성한다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권5호
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• pp.410-414
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• 2013

In this paper, we propose a 3D display method combining a pickup process using axially recorded multiple images and an integral imaging display process. First, we extract the color and depth information of 3D objects for displaying 3D images from axially recorded multiple 2D images. Next, using the extracted depth map and color images, elemental images are computationally synthesized based on a ray mapping model between 3D space and an elemental image plane. Finally, we display 3D images optically by an integral imaging system with a lenslet array. To show the usefulness of the proposed system, we carry out optical experiments for 3D objects and present the experimental results.

• 한국측량학회지
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• 제37권2호
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• pp.45-53
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• 2019

RGB-D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) refers to the technology of using deep camera as a visual sensor for SLAM. In view of the disadvantages of high cost and indefinite scale in the construction of maps for laser sensors and traditional single and binocular cameras, a method for creating three-dimensional map of indoor environment with deep environment data combined with RGB-D SLAM scheme is studied. The method uses a mobile robot system equipped with a consumer-grade RGB-D sensor (Kinect) to acquire depth data, and then creates indoor three-dimensional point cloud maps in real time through key technologies such as positioning point generation, closed-loop detection, and map construction. The actual field experiment results show that the average error of the point cloud map created by the algorithm is 0.0045m, which ensures the stability of the construction using deep data and can accurately create real-time three-dimensional maps of indoor unknown environment.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.827-833
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• 2012

본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.