• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.129.1-129
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• 2001

In this paper, we present an approach for matching images from finding interesting points and applying new image interpolation algorithm. New algorithms are developed that automatically align the input images match them and reconstruct 3-D surfaces. The interpolation algorithm is designed to cope with simple shapes. The proposed image interpolation algorithm generate a rotation image about vertical axes by an any angle from 4 base images. Each base image that was obtained from CCD camera has an angle difference of 90$^{\circ}$ The proposed image interpolation algorithm use the geometric analysis of image and depth information.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.617-624
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• 2004

본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.

• 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.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권3호
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• pp.175-182
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• 2017

In this paper, we present a multi-depth generation method using a time-of-flight (ToF) fusion camera system. Multi-view color cameras in the parallel type and ToF depth sensors are used for 3D scene capturing. Although each ToF depth sensor can measure the depth information of the scene in real-time, it has several problems to overcome. Therefore, after we capture low-resolution depth images by ToF depth sensors, we perform a post-processing to solve the problems. Then, the depth information of the depth sensor is warped to color image positions and used as initial disparity values. In addition, the warped depth data is used to generate a depth-discontinuity map for efficient stereo matching. By applying the stereo matching using belief propagation with the depth-discontinuity map and the initial disparity information, we have obtained more accurate and stable multi-view disparity maps in reduced time.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12C호
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• pp.1147-1153
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• 2009

본 논문에서는 분할 영역기반 스테레오 정합에 있어서 분할 영역 추출시 컬러 외에 깊이 카메라의 초기 깊이, 프레임 간 분할 영역의 움직임 정보를 같이 이용한 분할 영역기반 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법은 깊이 카메라의 초기 깊이 정보를 이용하여 기준 영상의 객체/배경 분리를 먼저 수행하고, 분리된 객체/배경별로 컬러 영상 분할을 수행하여 분할 영역을 추출한다. 또한 분할 영역기반 깊이 정보 추출에 있어 프레임 간 깊이 정보의 연속성을 유지하기 위해 객체/배경 분리 정보, 분할 영역의 움직임 정보를 이용한다. 실험결과에서, 제안한 기법은 컬러 정보만을 이용한 기존의 분할 영역 추출 및 분할 영역 기반 스테레오 정합 기법에 비해 정적배경 영역에서 특히 분할 영역 추출과 깊이 정확도가 개선된 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.395-403
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• 2016

최근 들어 영상처리는 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 영상처리에서 많이 연구되어지고 있는 기술은 실시간으로 객체를 추적하는 기술이다. 객체를 추적하는 방법은 보행자를 추적하는 HOG(Histogram of Oriented Gradients), 전경과 배경 분리 방법을 사용하는 Codebook 같은 방법 들이 많이 알려져 있다. 그러나 객체가 움직이거나 동적인 배경, 조명변화가 심할 경우 객체 추출이 어려워진다. 본 논문에서는 ROI(Region of Interest)기반 깊이영상과 컬러영상의 특징을 이용해 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째, 깊이 영상에서 배경분리를 통해 객체의 위치를 찾아 ROI로 설정해준다. 두 번째, 컬러영상을 이용하여 영상의 특징점을 찾는다. 세 번째, 특징점과 객체의 볼록헐(convex hull) 구성점들을 이용하여 새로운 윤곽을 만들어 더 정확한 객체를 추출하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법과 기존 방법과의 비교를 통해 제안한 방법의 결과가 좀 더 정확한 객체를 추출하고 있음을 검증하였다.

• 한국광학회지
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• 제20권2호
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• pp.87-93
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• 2009

스테레오 영상에서 관찰자의 위치 변화는 왜곡 발생의 주요 원인이다. 특히, 디스플레이 장치의 중심을 기준으로 한 관찰자의 회전 이동은 관찰자 양안의 수평위치가 다르므로 수평, 전후 이동과는 다른 스테레오 영상의 왜곡이 크게 발생하게 된다. 본 논문에서는 전산모사를 통하여 관찰자의 회전이동에 의한 왜곡을 분석하였고 왜곡 보정결과도 보였다. 마지막으로 관찰자의 회전이동과 수평, 전후 이동의 왜곡형태를 비교를 통하여 두 이동에서 나타나는 왜곡의 형태가 다름을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.135-146
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• 2010

방송과 영화 등에서의 영상 기술의 발전은 최근 3차원 입체 영상에 대한 관심을 증가시켜 왔다. 뿐만 아니라 2차원 영상의 한계로 인하여 3차원 콘텐츠에서의 입체 영상 표현 기술 개발이 시간이 지날수록 더욱 활발해지고 있다. 이는 단지 방송 분야에 국한되는 것이 아니라 의료, 교육 등 다양한 분야에서 폭넓게 접할 수 있도록 입체 영상 기술이 개발, 연구되고 있다. 하지만 입체감 표현에 있어 필요한 정교한 연출과 입체감 인지에 따른 피로감 발생 등의 이유로 예측 불허로 변화하는 게임과 같은 실시간 시스템에서 입체 영상 기술의 접목은 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 DirectX SDK 그래픽 파이프라인의 기하학적 구조를 바탕으로 입체감을 효율적으로 다룰 수 있고 상황에 따른 자동 시점 간격 조정을 통해 피로감을 해결하는 깊이감 조절 기법을 설계하였다. 이를 통해 입체 영상 기술이 접목된 게임 제작이 활발히 이루어질수 있는 새로운 대안을 제시해보고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.498-508
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• 2001

본 논문에서는 zoom 영상 세트로부터 최적의 깊이와 텍스쳐 정보를 추출하는 효과적인 영상 코딩 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 깊이 추출 단계와 텍스쳐 추출의 2단계로 구성되어 있다. 물체 공간에서 X-Y면을 삼각패치로 나누고 각 삼각패치 노드의 깊이 값은 깊이 추출 단계에서 결정한 후, 두 번째 단계에서 각 삼각패치의 텍스쳐를 추출한다. 깊이 추출 단계에서는 각 삼각패치의 노드를 중심으로 이루어진 사각형 윈도우 영역에 대하여 블록에 기반한 변이 보상 방법을 적용함으로 노드의 깊이를 결정한다. 텍스쳐 추출 단계에서는 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 zoom 영상으로부터 삼각패치의 텍스쳐가 추출된다. 영상의 화질을 개선하기 위하여, 영상 평면에서 보정하는 대신 물체 공간에서 보정을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.1175-1184
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• 2015

3D 영상의 획득을 위해 이용하는 깊이 지도는 영상의 깊이 정보를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 고해상도이며 잡음이 제거된 고화질의 깊이 지도를 카메라로부터 직접 획득하는 것은 어렵다. 그래서 저해상도의 깊이 지도를 획득하고 업샘플링 및 전/후 영상처리를 통해 높은 품질의 고해상도 깊이 지도를 획득하는 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 영상의 질에 큰 변수로 작용하는 에지 부분의 효과적 업샘플링이 미흡하다. 그래서 본 논문은 에지 부분을 차별적으로 고려하는 인지적인 특성을 반영한 영상품질향상 연구에 초점을 맞춰 결합 양방향 필터의 가중치를 적응적으로 조절함으로써 깊이 지도와 합성 영상을 개선한 고해상도의 깊이 지도를 얻는 업샘플링 방법을 제안하였다. 제안 방식을 기존의 방식과 비교하였을 때 PSNR 측면과 주관적 품질에서 이득이 있음을 보였다.