KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.224-241
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2015
Multiview plus depth (MVD) videos are widely used in free-viewpoint TV systems. The best-known technique to determine depth information is based on stereo vision. In this paper, we propose a novel local stereo matching algorithm which is radiometric invariant. The key idea is to use a combined matching cost of intensity and gradient based similarity measure. In addition, we realize an adaptive cost aggregation scheme by constructing an adaptive support window for each pixel, which can solve the boundary and low texture problems. In the disparity refinement process, we propose a four-step post-processing technique to handle outliers and occlusions. Moreover, we conduct stereo reconstruction tests to verify the performance of the algorithm more intuitively. Experimental results show that the proposed method is effective and robust against local radiometric distortion. It has an average error of 5.93% on the Middlebury benchmark and is compatible to the state-of-art local methods.
본 논문에서는 GPU와 스텐실 버퍼(stencil buffer) 및 깊이 버퍼(depth buffer)를 이용하여 가려진 픽셀들을 렌더링 단계 이전에 건너뛰는(skipping) 방법을 제시하고자 한다. 그래픽 카드에 기본적으로 제공되는 기능인 깊이 및 스텐실 버퍼 검사(depth & stencil buffer test)를 이용하여 이진 차폐 맵(binary occlusion map)을 만들고 이를 재사용하여 가려지는 부분의 픽셀들을 효과적으로 건너뛰게 하는 방법이다. 전체 볼륨 데이터는 팔진트리(octree) 구조를 가진 서브볼륨들로 나뉘어 저장되며 시점에 가까운 서브볼륨부터 렌더링에 사용된다. 서브볼륨들을 차례로 렌더링하면서 차폐 맵을 갱신하게 하면, 멀리 있는 서브볼륨들을 렌더링할 때 이미 가려진 픽셀들을 렌더링에서 제외할 수 있다.
3DoF+ 비디오 부호화 표준을 개발하고 있는 MPEG-I 비주얼 그룹은 표준화 과정에서 참조 SW 코덱인 TMIV(Test Model for Immersive Video)를 개발하고 있다. TMIV 는 제한된 공간에서 동시에 여러 위치에서 획득한 뷰(view)의 텍스처(texture) 비디오와 깊이(depth) 비디오를 효율적으로 압축하여 임의 시점의 뷰 렌더링(rendering)을 제공한다. TMIV 에서 수행되는 깊이 비디오의 비트 심도 스케일링 및 압축은 깊이 정보의 손실을 발생하며 이는 렌더링(rendering)된 임의 시점 비디오의 화질 저하를 야기한다. 본 논문에서는 보다 효율적인 깊이 비디오 압축을 위한 히스토그램 등화(histogram equalization) 기반의 구간별(piece-wise) 깊이 매핑 기법을 제안한다. 실험결과 제안기법은 자연 영상(natural sequence)의 End-to-End 부호화 성능에서 평균적으로 3.1%의 비트율 절감이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 배우 모델링을 위해, 깊이 카메라를 이용하여 깊이 영상 획득 시 손실되는 머리카락 영역에 대한 복원기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 센서가 장착된 깊이 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이면서 어두운 재질로 되어있을 경우 획득한 깊이 영상에서 그 부분 전체가 손실되는데, 이는 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되어 매우 부자연스러운 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 손실된 영역의 복원을 통해 해결한다. 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아내고, 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 2D 동영상을 3D 입체영상으로 변환하기 위해서 머신러닝에 의한 학습기반의 객체분할과 객체의 optical flow를 활용하는 방법을 제안한다. 성공적인 3D 변환을 가능하게 하는 객체분할을 위해서, 객체의 칼라 및 텍스쳐 정보는 학습을 통해 반영하고 움직임이 있는 영역 위주로 객체분할을 수행할 수 있도록 optical flow를 도입한 새로운 에너지함수를 설계하도록 한다. 분할된 객체들에 대해 optical flow 크기에 따른 깊이맵을 추출하여 입체영상에 필요한 좌우 영상을 합성하여 생성하도록 한다. 제안한 기법으로 인해 효과적인 객체분할과 깊이맵을 생성하여 2D 동영상에서 3D 입체동영상으로 변환됨을 실험결과들이 보여준다.
Han, Chung-Shin;Go, Min Soo;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook;Yoo, Ji-Sang
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권1호
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pp.27-35
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2013
This paper proposes a face tracking algorithm for a viewpoint adaptive multi-view synthesis system. The original scene captured by a depth camera contains a texture image and 8 bit gray-scale depth map. From this original image, multi-view images that correspond to the viewer's position can be synthesized using geometrical transformations, such as rotation and translation. The proposed face tracking technique gives a motion parallax cue by different viewpoints and view angles. In the proposed algorithm, the viewer's dominant face, which is established initially from a camera, can be tracked using the statistical characteristics of face colors and deformable templates. As a result, a motion parallax cue can be provided by detecting the viewer's dominant face area and tracking it, even under a heterogeneous background, and synthesized sequences can be displayed successfully.
본 논문에서는 경량 프로파일러를 이용한 프로파일을 측정하여 매크로 텍스쳐 크기를 산정하고 분석하였다. 밀입도, 배수성, SMA, 기층 포장에 대한 프로파일을 측정하여 포장에 사용된 골재에 의한 매크로 텍스쳐 크기를 분석하였으며, 재료분리가 일어난 지역의 프로파일을 측정하여 매크로 텍스쳐 깊이를 분석하였다. 본 연구 결과 프로파일 분석을 통하여 효과적으로 매크로 텍스쳐 크기를 산정할 수 있었으며, 아스팔트 혼합물 종류별로 텍스쳐 크기를 분석할 수 있었다. 또한, 매크로 텍스쳐 크기를 산정하여 분석함으로써 재료분리가 일어난 지역을 탐지할 수 있었다.
본 논문에서는 Microsoft 에서 나온 여러 대의 Kinect 를 이용하여 Free Viewpoint TV System 을 구현해 보고자 한다. Kinect 로부터 얻어진 색상 영상과 깊이 영상을 통하여, 실시간으로 두 대의 카메라 사이에서의 가상시점에서 영상이 출력되는 시스템을 설계한다. 또한, 여러 대의 Kinect 를 이용할 때, 간섭현상으로 인해 IR 패턴을 제대로 인식하지 못하여 홀이 생성되는 문제점을 확인하고, Nearest Neighbor 방식과 Inpainting 기법을 사용하여 홀을 제거하는 방식을 소개한다. 실험 결과, 홀의 주변과 비슷한 값으로 홀을 채울 수 있었지만, 홀의 크기에 따라 Edge 경계가 부정확해 지는 현상을 확인할 수 있다.
Kim, Dong-Wook;Kim, Woo-Youl;Yoo, Jisang;Seo, Young-Ho
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권2호
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pp.707-720
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2014
This paper proposes a face tracking scheme that is a combination of a face detection algorithm and a face tracking algorithm. The proposed face detection algorithm basically uses the Adaboost algorithm, but the amount of search area is dramatically reduced, by using skin color and motion information in the depth map. Also, we propose a face tracking algorithm that uses a template matching method with depth information only. It also includes an early termination scheme, by a spiral search for template matching, which reduces the operation time with small loss in accuracy. It also incorporates an additional simple refinement process to make the loss in accuracy smaller. When the face tracking scheme fails to track the face, it automatically goes back to the face detection scheme, to find a new face to track. The two schemes are experimented with some home-made test sequences, and some in public. The experimental results are compared to show that they outperform the existing methods in accuracy and speed. Also we show some trade-offs between the tracking accuracy and the execution time for broader application.
Soil properties and yields of liriopis platyphylla were investigated to establish soil suitability of Korean liriopis platyphylla at 116 farms in Korea. Morphological and physical properties of the soils were investigated along with the average yield of 2~3 years. The impact factors of soil properties to the yield of liriopis platyphylla were selected based on standard error of each factor. The yields of liriopis platyphylla showed the greatest values when the morphology was alluvial plains, when the drainage was well or moderately well, when the slope was 0-2%, the texture was coarse loamy, when the gravel content was less than 15% and when the available soil depth was more than 100 cm. Contribution factors of soil properties to the yields were 0.15 by morphology, 0.15 by drainage level, 0.13 by slope, 0.18 by texture, 0.16 by gravel content and 0.23 by available soil depth, respectively. Soil suitability classes were set as follows; the best suitable land if score was greater than 92, suitable land if score ranged from 91 to 86, the possible land if the score ranged from 85 to 83, and low productive land if score was less than 82. According to the criteria, 17.8% of the production area was the best suitable land, 43.1% was suitable land, 17.3% was possible land, and 21.8% was low productive land. The sum of both the best and suitable lands were 60.9% of the farm area of Miryang in Gyeongsangnam-do.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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