• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.751-756
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• 2012

본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.555-564
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• 2014

DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.62-70
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• 2013

DIBR(Depth Image Based Rendering)은 참조 영상 및 그와 관련된 깊이지도로부터 자유 시점의 영상을 생성하는 영상 합성 알고리즘이다. DIBR을 통한 영상 합성의 주요 난제 중 하나는 참조영상에서 가려져 있던 영역이 합성 시점에서 드러나게 되어 발생하는 홀의 처리 문제이다. 이를 위해 깊이지도 또는 시차지도의 전처리를 통해 홀의 크기 자체를 줄이기 위한 방안 및 발생된 홀 영역을 주위 신호를 이용하여 채우는 홀 채우기 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 일반적으로 홀의 크기를 줄이기 위한 방안으로는 깊이지도에 평활화를 적용하는 전처리 방식들이 주를 이룬다. 깊이지도를 평활화하면 큰 홀의 발생을 막을 수 있다는 장점을 갖게 되지만, 깊이 정보의 손실과 기하학적 왜곡이 발생한다는 단점 또한 동시에 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 장면 합성 과정에서 발생하는 홀 채우기의 성능을 효과적으로 개선할 수 있는 시차지도 기반의 전처리 알고리즘을 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권3호
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• pp.193-198
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• 2017

In this study, we propose a three-dimensional (3D) visualization technique of occluded objects using integral imaging with a plenoptic camera. In previous studies, depth map estimation from elemental images was used to remove occlusion. However, the resolution of these depth maps is low. Thus, the occlusion removal accuracy is not efficient. Therefore, we use a plenoptic camera to obtain a high-resolution depth map. Hence, individual depth map for each elemental image can also be generated. Finally, we can regenerate a more accurate depth map for 3D objects with these separate depth maps, allowing us to remove the occlusion layers more efficiently. We perform optical experiments to prove our proposed technique. Moreover, we use MSE and PSNR as a performance metric to evaluate the quality of the reconstructed image. In conclusion, we enhance the visual quality of the reconstructed image after removing the occlusion layers using the plenoptic camera.

• 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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• 제10권3호
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• pp.1159-1181
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• 2016

This study introduces an image-based 2D-to-3D conversion system that provides significant stereoscopic visual effects for humans. The linear and atmospheric perspective cues that compensate each other are employed to estimate depth information. Rather than retrieving a precise depth value for pixels from the depth cues, a direction angle of the image is estimated and then the depth gradient, in accordance with the direction angle, is integrated with superpixels to obtain the depth map. However, stereoscopic effects of synthesized views obtained from this depth map are limited and dissatisfy viewers. To obtain impressive visual effects, the viewer's main focus is considered, and thus salient object detection is performed to explore the significance region for visual attention. Then, the depth map is refined by locally modifying the depth values within the significance region. The refinement process not only maintains global depth consistency by correcting non-uniform depth values but also enhances the visual stereoscopic effect. Experimental results show that in subjective evaluation, the subjectively evaluated degree of satisfaction with the proposed method is approximately 7% greater than both existing commercial conversion software and state-of-the-art 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.205-207
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 기반의 깊이 영상 초해상도 기술에 대해서 제안한다. 기존 깊이 영상의 초해상도 기술은 고해상도의 컬러 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 화소 값을 개선시켜 고해상도의 깊이 영상을 예측하였다. 하지만 이라한 방법들은 단순히 화소 값을 증가 또는 혹은 감소시키는 방법으로 언더슈팅 또는 오버슈팅과 문제를 발생시켜 성능 향상을 제한한다. 제안하는 기법에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 화소의 위치를 이동하여 영상을 복원하는 격자 워핑 방식을 반복적으로 적용하여 고해상도 깊이 영상을 예측하였다. 실험 결과, 제안한 방식이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 개선시켰음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.635-636
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• 2013

본 연구에서는 이러한 다시점 디스플레이용 중간 영상을 만드는 데 쓰이는 DIBR 기법을 이용할 때, 깊이 정보를 다르게 양자화해서 좀 더 나은 화질의 중간 영상을 생성하는 방법에 대해서 설명한다. 특히 깊이 영상 정보를 모두 일정한 간격으로 나누어서 할당하는 균등 분할 방식과 특정 영역에 대해 더 많은 정보를 할당함으로써 그 영역에 대해서는 좀 더 질 높은 영상을 만들 수 있도록 하는 비균등 깊이 정보 양자화 방법에 대해서 설명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.309-316
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• 2014

본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.