전처리는 영상의 질을 개선하거나 영상을 특정한 응용 목적에 알맞도록 변환시키는 등의 영상 처리를 의미한다. Depth 카메라로부터 획득한 화소단위의 8비트 깊이 정보 (depth map) 에는 depth 카메라의 특성상 잡음으로 생각할 수 있는 많은 성분들이 포함되어 있고, RGB 정보에서의 윤곽선에 비해 물체의 특성이나 조명 조건에 의해서 왜곡되어 나타난다. 일반적으로 잡음 제 거 필터가 사용되지만, 이는 깊이 정보 내의 잡음만을 줄이는 역할을 하기 때문에 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선 처리는 하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 깊이 정보의 잡음을 줄이는 동시에 RGB 정보의 윤곽선을 이용하여 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선을 개선하는 알고리즘을 제안함으로써 다시점 입체 영상 생성 시 오차를 줄이고자 한다.
본 논문에서는 3차원의 입체영상으로부터 질감과 깊이 특징을 활용하여 영상 내에 존재하는 문자를 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 문자 분할 방법은 크게 후보 문자영역 추출 단계, 문자영역 지역화 단계, 문자와 배경영역 분리 단계, 그리고 후보 문자영역 검증 단계의 네 가지 단계로 구성된다. 후보 문자영역 추출 단계에서는 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 문자영역 지역화 단계에서는 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그리고 문자와 배경 분리 단계에서는 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 후보 문자영역 검증 단계에서는 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.
In this paper, we propose an efficient multi-view images coding algorithm which finds the optimal texture from the restricted number of multi-view images. The X-Y plane of the normalized object space is divided into triangular patches. The depth value of the node is determined by applying the block based disparity compensation method and then the texture of the each patch is extracted by applying the affine transformation patch is extracted by applying the affine transformation based disparity compensation method to the multi-view images. We restricted the number of images contributed to determining the texture comapred to traditional methods which use all the multi-view images in the texture extraction. Experimental results show that the SNR of images encoded by the proposed algorithm is better than that of imaes encoded by the traditional method by the amount about 0.2dB for the test sets of multi-view images called dragon, kid, city and santa. The recovered images from the encoded data by the proposed method show the better visual images than the recovered images from the encoded data by the traditional methods.
디지털 영상 제작 기술의 발전으로 입체 영상 기술의 개발도 활발히 이루어지고 있으며 이에 따라 입체 영상을 탑재하기 위한 첨단 디스플레이의 연구 및 개발도 동일하게 진행되고 있다. 3D 영상 시청 시 발생할 수 있는 다양한 문제점이 제시되고 있는데 시청자는 인위적 방식으로 제공되는 영상의 깊이감을 지각하면서 시각피로를 경험하기에 시각피로와 같은 부정적 휴먼 팩터가 가장 대두되는 이슈 중 하나이며, 3D 영상의 지속적 유지에 영향을 주는 요인이라 할 수 있다. 그러므로 2D 영상에서 제공되는 그래픽 영상 중 깊이감에 영향을 주는 요인을 파악하고 이를 통한 영상 처리 방법을 개발하여 시각 피로감 없는 입체 영상을 재현할 수 있다는 가정 아래 깊이감 관련 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 이를 위해 깊이감 관련 요인 중 질감, 색온도, 대비비를 차등적으로 그래픽 영상에 적용하여 깊이감에 가장 큰 요인에 대해 분석하고 아노바 분산분석을 통해 교호작용을 검증하였다. 본 연구에서 진행된 실험결과를 분석하여 깊이감과 관련 있는 요인의 유의미 여부를 정의하고 깊이감 향상을 위한 방안을 제시한다.
다중 텍스쳐 영상으로부터 최적의 텍스쳐 특징을 생성하는 최적 필터 설계는 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등을 위한 텍스쳐 분석에 있어서 가장 성능이 뛰어난 기술 중의 하나이다. 그러나 대부분의 최적 필터설계는 많은 복잡한 계산량과 교사적 특성에 의해서 효율적인 텍스쳐 영역의 분할을 수행하지 못하는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 다중 텍스쳐 영상에 내재하는 각 텍스쳐들의 공간 주파수 분석에 의한 효율적인 최적 가버필터 설계 방법을 제시한다. 설계된 최적 필터는 "Brodaz texture book"서 발췌한 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 실험한 후 성공적인 결과를 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권2호
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pp.197-200
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2011
In this paper, we propose a multi-view stereoscopic image synthesis algorithm for 3DTV system using depth information with an RGB texture from a depth camera. The proposed algorithm synthesizes multi-view images which a virtual convergence camera model could generate. Experimental results showed that the performance of the proposed algorithm is better than those of conventional methods.
깊이정보가 이차원 자극의 형태 판단에 미치는 효과를 알아보기 위하여 Posner 등(1969)의 물리적 대응과제를 이용한 두 실험을 실시하였다. 두 실험 모두 연속적으로 제시되는 두 문자나 도형이 물리적으로 동일한 형태인지 여부를 신속 정확하게 판단하는데 있어서 배경의 깊이정보가 미치는 영향에 초점을 맞추었다. 실험 1에서는 인공적으로 구성한 선형조망 단서와 결기울기 단서를, 실험 2에서는 실제 장면인 도로를 이용한 단서들을 사용하였다. 두 실험의 결과는 모두 깊이단서가 제공하는 깊이정보가 이차원 자극의 형태지각에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 물리적으로는 형태가 동일하더라도 두 번째 대상이 깊이단서에 의해 다른 형태로 지각될 가능성이 있는 경우에는 "같다"는 물리적 대응반응의 정확도가 낮아지고 반응시간이 증가하며, 물리적으로는 형태가 다르더라도 깊이단서에 의해 동일한 형태로 지각될 가능성이 있는 경우에는 '다르다'는 정확반응이 낮아지고 반응시간이 증가하는 것으로 나타났다. 이 결과를 모양 항등성에 대한 선행연구들의 개념적 방법론적 문제점 그리고 향후 수행해야 할 연구방향의 측면에서 논의하였다.
From 1984 to 1989 reclaimed coastal lands in Choongnam Province of the western coast of Korea were studied for soil texture at three sites(Daeho, Hyundai A and Hyundai B) and for desalination one site(Hyundai B). The soil textures of varied sites in Hyundai A were horizontally similar and composed of 39-40% clay, 40-49% silt and 8-14% sand. But those in Da돼 and Hyundai B differed horizontally in the same area and vertically at the same site. Soil texures of Da돼 were composed of 15-17% clay, 30-45% silt and 40-55% sand and those of Hyundai B were composed of 22-45% clay, 26-49% silt and 17-31% sand. The measured electrical conductivity(EC), which represents whole salt content of the reclaimed soil, decreased year by year. The vertical distribution of the EC changed temporally and spatially in the upper zone above a 50 cm depth but not in The lower zone below a 50 cm depth. The EC valus of the soil were inversely proportional to the magnitued of annual precipitation, evaporation and the numbers of rainy days with r equalling -0.97. But the annual decrease of the EC was directly proportional to climatic factors with r=0.7. Salt in the reclaimed land was leached out by the percolative action of surplus rain water, or moved up by evaporation and carried away by running rain water. The running out of the salt on the soil surface was most efficiently carried out over 10 mm precipitation per day.
3D virtual modeling such as creation of a cyber city or landscape, or making a 3D GIS requires realistic textures. Automatic texture extraction using close range images is not yet efficient or easy in terms of data acquisition and processing. In this paper, common problems associated with automatic texture extraction from aerial photographs are explored. The ZI-buffer, which has depth and facet ID fields, is proposed to remove hidden pixels. The ZI-buffer algorithm reduces memory burden and identifies visible facets. The correct spatial resolution for facet gridding is tested. Error pixels in the visibility map were removed by filtering.
텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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