When the planar area is captured by the depth camera, the shape of the plane in the captured image has perspective projection distortion according to the position of the camera. We can correct the distorted image by the depth information in the plane in the captured area. Previous depth information based perspective distortion correction methods fail to satisfy the real-time property due to a large amount of computation. In this paper, we propose the method of applying the conversion table selectively by measuring the motion of the plane and performing the correction process by parallel processing for correcting perspective projection distortion. By appling the proposed method, the system for correcting perspective projection distortion correct the distorted image, whose resolution is 640x480, as 22.52ms per frame, so the proposed system satisfies the real-time property.
This study was conducted to enhance the cubic effect by representing an image with a sense of three-dimensional (3D) depth, using chromostereopsis, among the characteristics of human visual perception. An algorithm that enhances the cubic effect, based on the theory that the cubic effect of the chromostereoptic effect and the chromostereoptic reversal effect depends on the lightness of the background, classifies the layers of the 3D image input into the foreground, middle, and background layers according to the depth of the image input. It suits the characteristics of human visual perception because it controls the color factor that was adaptively detected through experiments on each layer; and it can achieve an enhanced cubic effect that is suitable for the characteristics of the image input.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1022-1024
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2009
Stereoscopic Images provide depth information with the relative distances between the objects in the images. There are many different ways to extract disparity maps from the visible spectral images. For the infrared spectral range, the same approach cannot be utilized for the innate low resolution and colorless features because typical methods require corresponding features between the images. The authors suggest a new approach that makes use of image segmentation to obtain depth information for stereoscopic millimeter-wave images. For image segmentation a selective visual attention model based on the theory of a feature-integration of attention is used. Experimental results show the proposed method provides reasonable depth information for object shape recognition and display.
Recently, advancement in the visual technology has lead to the further development of the three dimensional (3D) imaging systems. The visual perception to view a pair of images simultaneously, is a crucial factor to build a stereoscopic 3D image. In this paper, we present the depth cues between the intensities of the two images when viewing with both eyes. Due to this stereoscopic effect, objects at different distances from the eyes differ in their horizontal positions, giving the depth cue of horizontal disparity. By simple image processing technique, we also present the binocular disparity map between the two images. A median filter has been used to filter out all the noises occurring in the disparity map image.
Lijun Zhao;Ke Wang;Jinjing, Zhang;Jialong Zhang;Anhong Wang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2068-2082
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2023
With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.
카메라 초점에 의해 발생하는 흐림(blur)의 변화는 깊이값을 측정하는데 사용한다. DFD(Depth from Defocus)는 깊이값과 흐림의 비례 관계를 이용하여 흐림의 양을 측정하는 기술이다. 기존 DFD 방법은 입력으로 두 장의 비초점 영상(defocused image)을 사용하는데, 기술적인 문제로 낮은 품질의 복원된 초점 영상(infocused image)과 깊이맵을 얻고 있다. 상기 문제점을 해결하는 방법으로 초점영상과 비초점 영상을 이용함으로써 복원된 초점 영상의 품질 저하를 해결한다. 제안 방법에서는 Subbaro가 제안한 DFD 방법에 새로운 에지 흐림 측정 방법을 결합하여 보다 정확한 흐림 값을 구한다. 또한 명암의 변화가 적은 영역에서는 흐림의 양을 측정하기가 어렵기 때문에, 관심맵(saliency)을 이용하여 비에지 영역을 채울 수 있도록 하였다. 실험에서는 초점 조절 기능이 있는 카메라로부터 20장의 2K FHD 해상도의 초점 및 비초점 영상을 생성한 후에 제안 방법을 이용하여 깊이맵을 생성하고, 마지막으로 입력 초점 영상과 깊이맵으로부터 3D 입체영상을 제작하였다. 3D 모니터로 시청한 결과 안정된 3D 공간감과 입체감을 얻을 수 있었다.
3차원 영상 시스템에서 깊이 영상은 3차원 콘텐츠를 표현하는데 있어 매우 중요한 역할을 수행한다. 그러나 깊이 카메라로부터 얻은 원본 깊이 영상은 해상도가 색상 영상에 비해 매우 작고 시간적 흐름의 측면에서 관찰하였을 때 깊이 값이 불안정하게 진동하는 깜빡임 문제가 발생한다. 이 문제는 시청자들이 3차원 콘텐츠를 감상할 때 불편한 느낌을 초래한다. 이 논문에서는 원본 깊이 영상의 저해상도 문제를 해결하기 위해 3차원 워핑과 깊이 가중치가 추가된 결합형 양방향 업샘플링 방법을 사용한다. 다음으로 깊이 영상의 배경 영역에서 발생하는 깜빡임 문제를 해결하기 위해 전경과 배경을 분리한 뒤, 전경 영역에는 업샘플링된 깊이 영상을 사용하고 배경 영역에는 시간적 평균값 필터 영상을 이용했다. 실험결과는 제안하는 방법이 시간적 일관성이 향상된 고해상도의 깊이 영상을 생성함을 보였다.
본 연구에서는 스테레오비전 센서의 거리 정보와 컬러이미지를 합성하여 일정 거리 안에 있는 장애물을 탐색하는 방법을 제시하였다. 스테레오 비전 센서로 부터 취득한 깊이이미지(depth image)를 이용하여 거리 정보를 구하고 컬러 이미지와의 합성을 통해 모바일로봇 이동에 방해되는 장애물을 검출하였다. 검출된 장애물 정보는 모바일 로봇에 송신되어 무인이동장치로써 지역을 탐색하게 하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가하였다. 스테레오 비전 센서를 이용하는 무인이동장치의 성능을 평가하기 위해 장애물간의 거리에 대한 성능 평가를 하고 컬러이미지, 깊이이미지 그리고 합성이미지 유형에 따른 성능과 취득된 이미지 프레임의 수에 따른 성능도 살펴보았다. 처리 결과 깊이이미지에 비해 합성된 이미지가 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 색상과 깊이 카메라로 구성된 복합형 카메라 시스템을 이용하여 3차원 영상을 구성하는 방법을 제안한다. 복합형 카메라 시스템은 3차원 영상 구성에 대하여 각 카메라가 갖는 단점을 상호 보완할 수 있다. 3차원 영상 구성에 앞서 개별적인 카메라의 내부변수 및 외부변수를 추출하며 이를 이용하여 영상 정합에 필요한 두 카메라 사이의 관계를 얻는다. 또한, 깊이 카메라의 출력과 거리 관계를 실험적으로 유도하며 정합된 영상에 대하여 좌표 변환을 통해 3차원 영상을 구성한다. 제안된 기법을 구현하기 위해 마이크로소프트사의 복합형 카메라를 이용하며 실험을 수행하며 3차원 영상 및 실제 측정치와의 비교 결과를 제시함으로써 성능을 검증한다.
3차원 영상을 생성하기 위해 깊이영상과 텍스쳐 영상의 활용이 보편화되면서 이들 영상에 대한 보호도 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 깊이와 텍스쳐 영상으로부터 임의의 시점에 생성되는 스테레오 및 다시점 영상의 소유권을 보호하기 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 3D 워핑을 이용한 DIBR을 통해서 워터마크가 보존될 수 있도록 대상 영역을 설정한 이후에 2차원 DCT를 통해서 텍스쳐 영상을 주파수 계수로 변환한다. 이 계수의 일부를 양자화하여 워터마크를 삽입한다. 삽입된 워터마크는 확인이 되지 않기 때문에 비가시성을 확인할 수 있었고, 일반적인 영상처리 공격에 의해서 강인함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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