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.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권6호
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pp.341-344
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2017
Infrared (IR) filters were developed to implement integrated three-dimensional (3D) image sensors that are capable of obtaining both color image and depth information at the same time. The combination of light filters applicable to the 3D image sensor is composed of a modified IR cut filter mounted on the objective lens module and on-chip filters such as IR pass filters and color filters. The IR cut filters were fabricated by inorganic $SiO_2/TiO_2$ multilayered thin-film deposition using RF magnetron sputtering. On-chip IR pass filters were synthetized by dissolving various pigments and dyes in organic solvents and by subsequent patterning with photolithography. The fabrication process of the filters is fairly compatible with the complementary metal oxide semiconductor (CMOS) process. Thus, the IR cut filter and IR pass filter combined with conventional color filters are considered successfully applicable to 3D image sensors.
본 논문에서는 HTML5에서 Quadratic & Cubic B$\acute{e}$zier 곡선을 이용하여 2D 이미지를 3D 입체 이미지로 변환하는 방법을 제안한다. 3D 입체 이미지 변환은 원본 이미지에서 RGB색상 값을 분리 추출하여 좌안과 우안을 위한 2개의 이미지로 필터링한다. 사용자는 Quadratic B$\acute{e}$zier 곡선과 Cubic B$\acute{e}$zier곡선을 이용한 제어 점을 통해 이미지의 깊이 값을 설정하게 된다. 이 제어 점을 기반으로 2D 이미지의 깊이 값을 계산하여 3D이미지에 반영하게 된다. 이 모든 과정은 HTML5를 사용한 웹 환경에서 구현하였으며, 사용자들은 매우 쉽고 편리하게 자신들이 원하는 3D 이미지를 만들 수 있게 하였다.
In this paper, we suggest a new camera capturing and synthesizing algorithm with the multi-captured left and right images for the better comfortable feeling of 3D depth and also propose 3D image capturing hardware system based on the this new algorithm. We also suggest the simple control algorithm for the calibration of camera capture system with zooming function based on a performance index measure which is used as feedback information for the stabilization of focusing control problem. We also comment on the theoretical mapping theory concerning projection under the assumption that human is sitting 50cm in front of and watching the 3D LCD screen for the captured image based on the modeling of pinhole Camera. We choose 9 segmentations and propose the method to find optimal alignment and focusing based on the measure of alignment and sharpness and propose the synthesizing fusion with the optimized 9 segmentation images for the best 3D depth feeling.
깊이 영상은 3차원 공간상의 거리 정보를 2차원 평면에 나타낸 영상이며 다양한 3D 비전 연구에서 유용하게 사용된다. 기존의 많은 깊이 추정 연구는 주로 좁은 FoV (Field of View) 영상을 사용하여 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 깊이 정보를 추정한다. 본 논문에서는 소수의 좁은 FoV 영상으로부터 360° 전 방향 RGBD 영상을 동시에 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV를 추정하고 360° 컬러 영상과 깊이 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 모델을 제안하였으며, 두 모달리티의 특징을 공유하여 상호 보완된 결과를 확인한다. 또한 360° 영상의 구면 특성을 반영한 네트워크를 구성하여 개선된 성능을 보인다.
본 논문에서는 휴대하기 편하고 3D 콘텐츠 제작이 용이한 트윈 카메라 모듈 시스템을 구현하고자 하였다. 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 2D 스테레오 카메라로 부터 입력되는 영상을 변환하여 3차원 영상으로 출력할 수 있는 시스템이다. 본 눈문에서 제안한 시스템의 성능평가를 위해 Test Platform을 이용하여 좌, 우 두 개의 렌즈로 촬영된 스테레오 입체 영상의 좌, 우 영상 간의 시차에 따른 회전(Rotation), 기울기(Tilt)에 대한 보정을 평가하였다. 또한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 3D 입체 영상의 거리오차(Depth Error)를 검증하여 트윈 카메라 모듈 시스템의 효율성을 검증하고자 하였다. 본 논문에서 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 촬영된 영상을 3D 입체 영상과 준비 영상으로 변화하여 외부에 출력하면 각기 다른 3D 입체 영상 제작 방식에 따른 출력장치에 맞춰 디스플레이가 가능하다. 또한 생성된 영상을 준비 영상과 입체 영상을 각기 다른 채널을 통해 출력하여 많은 제품에 적용하기 쉽고 간편하게 3D 입체 영상 콘텐츠를 제작하는데 이용할 수 있을 거라 기대한다.
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.
After emerging of Microsoft Kinect, the interest in three-dimensional (3D) depth image was significantly increased. Depth image data of an object can be converted to 3D coordinates by simple arithmetic calculation and then can be reconstructed as a 3D model on computer. However, because the surface coordinates can be acquired only from the front area facing Kinect, total solid which has a closed surface cannot be reconstructed. In this paper, 3D registration method for multiple Kinects was suggested, in which surface information from each Kinect was simultaneously collected and registered in real time to build 3D total solid. To unify relative coordinate system used by each Kinect, 3D perspective transform was adopted. Also, to detect control points which are necessary to generate transformation matrix, 3D randomized Hough transform was used. Once transform matrices were generated, real time 3D reconstruction of various objects was possible. To verify the usefulness of suggested method, human arms were 3D reconstructed and the volumes of them were measured by using four Kinects. This volume measuring system was developed to monitor the level of lymphedema of patients after cancer treatment and the measurement difference with medical CT was lower than 5%, expected CT reconstruction error.
오늘날의 디지털영상 제작기술의 발전과 더불어 3D 이미징 기술은 첨단 TV와 컴퓨터에 응용되고 있으며 3D 입체 영상 제작 기술에 대한 연구, 개발이 활발히 진행되고 있다. 2009년 개봉한 제임스캐머런(James Cameron)감독의 3D입체영화 '아바타' 흥행 이후 3D 입체영상에 대한 관심이 대두 되고 있는 상황에서 본 연구는 최근 대두되고 있는 입체영상제작에 있어서 후반제작 공정상 색 보정이 입체의 깊이감에 미치는 영향을 실험하였다. 기존 영상제작 후반작업에서의 색 보정과정을 3D입체영상 제작과정에 적용하여, 입체감 변화에 대한 데이터를 측정하고 이를 통하여 3D 입체영상 제작에 있어서 효과적인 영상처리프로세스에 대한 정보를 제공하는 것이 연구의 목적이다. 입체영상에서 색과 명암대비가 입체의 깊이감을 인지하는데 영향을 줄 수 있다는 가정을 전제로 색 보정 실험을 하였다. 입체감, 공간감, 깊이감의 변화에 대한 피 실험자 반응을 종합하여 입체감이 상승하는 결과를 확인 할 수 있었다. 본 실험을 통하여 도출된 결과를 적용하여 15분 분량의 입체홍보영화를 제작 하였으며, 후반제작과 정상에서 색 보정 작업 결과가 입체를 인지하는 깊이감에 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 본 연구의 실험은 평행리그와 직교리그를 통하여 촬영된 좌측영상과 우측영상의 영상이미지를 실험 데이터로 사용하였으며 편집과정에서 컨버전스와 입체감을 수정한 후에 후반제작에서 색 보정 작업을 통하여 명암대비를 높였다. 그 결과 영상의 공간감과 깊이감, 그리고 돌출감이 증가한 영상을 제작 할 수 있었다.
3차원 영상 재생을 위한 집적결상법에서 기본영상의 재조합을 통한 재생영상의 깊이변환에 관하여 연구하였다. 렌즈 배열 또는 카메라 배열 등을 통하여 획득된 영상 배열을 적절한 조건 하에서 재조합하여 재생함으로써 재생영상의 깊이에 대해 도치(pseudoscopic) 영상 또는 정치(orthoscopic) 영상, 허상, 실상 뿐만 아니라 임의의 깊이로의 왜곡 없는 변환이 가능하다. 본 논문에서는 각 변환에 대한 재조합 조건을 이론적으로 유도하고 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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