• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권10호
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• pp.22-27
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• 2006

본 논문에서는 능동형 센서와 연결된 카메라에서 얻어진 깊이 정보와 칼라 영상으로부터 컴퓨터형성 홀로그램을 제작하는 방법을 제안하였다. CGH 생성을 위해 컴퓨터그래픽 모델을 사용하는 기존의 홀로그래픽 디스플레이 시스템과는 달리, 카메라로 획득되는 각 물체의 칼라 정보 뿐 아니라 깊이 정보를 포함하는 카메라의 실사 영상을 사용하였다. 이 과정은 실사 물체로부터 깊이가 포함된 영상정보를 획득하는 단계와 깊이 정보로부터 추출된 3D 정보를 이용하여 CGH를 생성하는 두 가지 단계로 구성되어 있다. 또한, 홀로그래픽 디스플레이 시스템을 구성하여 제작된 CGH를 디스플레이 하였다. 실험 시스템에서는 1408X1050의 해상도와 10.4um의 픽셀 크기를 갖는 반사형 LCD 패널을 사용하여 CGH로부터 영상을 재생하였다.

• Advances in concrete construction
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• 제9권3호
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• pp.257-265
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• 2020

Many failures of concrete structures are related to steel corrosion. For this reason, it is important to recognize how the carbonation can affect the durability of reinforced concrete structures. The repeatability of the carbonation depth measure in a specimen of concrete sprayed with a phenolphthalein solution is consistently low whereby it is necessary to have an impartial method to measure the carbonation depth. This study presents two automatic algorithms to detect the non-carbonated zone in concrete specimens. The first algorithm is based solely on digital processing image (DPI), mainly morphological and threshold techniques. The second algorithm is based on artificial intelligence, more specifically on an array of Kohonen networks, but also using some DPI techniques to refine the results. Moreover, another algorithm was developed with the purpose of measure the carbonation depth from the image obtained previously.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제11권3호
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• pp.19-25
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• 2012

The accuracy of Shape From Focus (SFF) technique depends on the quality of the focus measurements which are computed through a focus measure operator. In this paper, we introduce a new approach to estimate 3D shape of an object based on Gaussian process regression. First, initial depth is estimated by applying a conventional focus measure on image sequence and maximizing it in the optical direction. In second step, input feature vectors consisting of eginvalues are computed from 3D neighborhood around the initial depth. Finally, by utilizing these features, a latent function is developed through Gaussian process regression to estimate accurate depth. The proposed approach takes advantages of the multivariate statistical features and covariance function. The proposed method is tested by using image sequences of various objects. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed scheme.

• Current Optics and Photonics
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• 제4권6호
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• pp.545-550
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• 2020

We propose a hole-filling method to solve discontinuous depth representation and to reduce the visible seams and cracks that cause the limitation of the viewing angle of the three-dimensional (3D) image in the multilayer type 3D display system. The occlusion and the disocclusion regions between layers, such as the visible seams and cracks, are a major bottleneck of the multilayer type 3D display system to represent a volumetric 3D image by stacking multiple images. As a result, in the reconstructed 3D image, the visible seams and cracks appear as brighter overlapping and undesirable cut-off. In order to resolve the problems above, we applied the depth-fused effect to the sub-depth map generating algorithm and improve the viewing characteristics of the multilayer type 3D display. The experimental demonstrations are also provided to verify the proposed scheme.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1207-1210
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• 2022

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.

• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.47-54
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• 2011

본 논문에서는 한 장의 이미지에서 학습을 통하여 영역 별 깊이 정보를 추정할 때 사용되는 특징 정보를 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 축소하고 깊이 정보 추정 시간을 단축하는 방법에 대해서 기술 한다. 깊이 정보는 이미지의 에너지 값과 텍스쳐의 기울기 등을 특징으로 생성하여 특징들의 관계를 기반으로 추정 된다. 이 때 사용되는 특징의 차원이 크기 때문에 연산시간이 증가하고 특징의 중요성을 판단하지 않고 사용하여 오히려 성능에 나쁜 영향을 미치기도 한다. 이에 따라 중요성을 판단하여 특징의 차원을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 미국 스탠포드(Stanford)대학에서 제공하는 벤치마크 데이터로 실험한 결과, 특징의 추출과 깊이 추정 연산 시간이 모든 특징을 사용하는 방법에 비하여 약 60%정도 향상되고 정확도가 평균 0.4%에서 최대 2.5% 향상 되었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권7호
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• pp.52-61
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• 1992

본 논문은 단시안에 투영된 3차원 물체의 Image에서 측정된 명암강도의 차이를 이용하여 3차원 물체의 절대거리 z 및 형상을 유출하는 수치적인 방법을 연구, 단시안에 의해서도 Camera와 물체사이의 3차원 절대거리가 구해질 수 있음을 보여주고 있다. 기발표된 이론과는 다르게 본 논문에서는 점광원을 이용하여 투영된 명암강도와 3차원 물체의 절대거리 및 형상과의 관계를 물체가 Uniform Lambertian이라는 가정하에서 새로운 관계식으로 정립하였다. 정립된 Non-Linear 관계식은 Smoothness 조건아래 $'Calculus of Variation$'방법을 사용하여 수학적 Algorithm으로 정리되어 Programming 되었고 간단한 실험방법을 이용하여 실제 Data에 적용시켜 그 타당성을 조사하였다.당성을 조사하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1646-1652
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• 2015

본 논문에서는 집적영상에서 정치실영상을 재생하기 위한 깊이변환법을 제안한다. 종래의 집적영상은 재생상이 반전된 깊이로 재생되는 도치영상 문제가 있다. 재생상의 깊이는 개별 요소영상의 좌표에 의해 결정된다. 요소영상 획득과 재생시스템의 기하학적 관계를 분석하여 재생상의 깊이 변환 에 필요한 수식 유도가 가능하며 이를 이용하여 도치영상을 정치영상으로 변환할 수 있다. 제안하는 방법의 유용성을 보이고 또한 이론적 분석을 검증하기 위하여 실험을 수행하였고 그 결과를 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.625-633
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• 2012

카메라로부터 획득한 여러 장의 영상에서 3차원 정보를 얻어내기 위한 Extended Depth of Focus(EDF) 알고리듬은 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 피사물체의 깊이정보에 따른 제한된 초점으로 인해 초점이 일부분 맞는 여러 장의 이미지를 가지고 EDF알고리듬은 각 영상들의 focus 영역에서 하나의 focused 영상과 depth영상을 취득한다. 대부분의 영상처리 알고리듬이 그렇듯, EDF 알고리듬에 사용되는 파라메타들의 초기설정에 따라 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 EDF알고리듬을 적용하기 전 입력영상의 기반으로 pyramid, wavelet transform, complex wavelet transform을 사용하였으며 EDF알고리즘에서 사용되는 파라메타들의 설정에 따른 각 알고리즘의 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 파라메타들은 입력영상의 크기에 따른 down sampling의 단계, 영상의 기반 알고리듬의 영상 복원에 사용되는 최하위 레벨의 이미지에 대한 취득 형태, 연산에 쓰이는 window size의 크기이다. 우리는 실험을 통해 제시한 입력영상에 따라 각 파라메타들이 미치는 영향에 대해 분석하였고, 기존에 사용되었던 일반적인 파라메타 선정방식보다 최적화된 파라메타 선정방식을 통해 얻어진 결과영상이 3dB ~ 19dB정도 개선된 것을 확인하였다.