• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.109-118
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• 2006

본 논문에서는 실제 환경에서 획득된 환경맵으로부터 물체의 깊이값를 결정하기 위한 방법으로 환경맵 기반 디스페러티 방법을 제안한다. 이 방법은 일반영상의 디스페러티 방법을 환경맵에 적용하기 위해 개발한 알고리즘으로 두장의 시차를 갖는 환경맵으로부터 환경맵 기반 디스페러티를 이용하여 깊이값을 추출한다. 이 방법을 이용하여 획득된 물체가 화면에 나타나는지 또는 다른 물체에 의해 가리워졌는지를 판단할 수 있다. 또한, 제안된 방법을 사용함으로써 참조평면에 관련되지 않는 물체(공중에 떠있는 경우)의 깊이값을 유추해 낼 수 있으며 개괄적인 환경모델을 구성할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.555-564
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• 2014

DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.945-953
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• 2012

깊이지도를 구하는 방법 중 많이 사용되어지는 방법으로 줄무늬 패턴을 이용하는 방법이 존재한다. 이 방법은 프로젝터-카메라 시스템(Pro-Cam System)을 이용하며 프로젝터로 조사한 패턴을 카메라로 촬영하여 원래의 패턴과 촬영된 패턴간의 기하학적인 관계를 구하여 깊이지도를 구하는 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 구조광을 이용하는 깊이지도 획득 시스템에서 효과적으로 멀티 쓰레드를 사용하여 실시간 처리하는 것을 제안한다. 일반적으로 자주 사용되는 멀티 쓰레딩에는 CPU의 쓰레드를 이용하는 OpenMP와 GPU의 쓰레드를 이용하는 CUDA가 있다. 이 두 가지 기법은 수행하는데 차이점이 존재하기 때문에 상황에 따라 OpenMP가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있고 CUDA가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 이 두 가지에 대해서 각 부분의 특성에 맞게 더 좋은 효율을 보이는 멀티 쓰레드를 적용하였다. 결과적으로 제안된 방법은 $1280{\times}800$의 영상에 대해 25fps 이상의 깊이지도를 획득할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.309-316
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• 2014

본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.368-378
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• 2015

2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 이 기술은 3D 입체영상 콘텐츠 부족을 해결할 수 있다는 장점이 있다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 특정 영상이외에는 영상에서 신뢰성 있는 단서가 있는 경우는 많지 않다. 따라서 3D변환 기술은 일반 영상에서도 우수하고, 일관된 입체영상이 생성하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 본논문에서는 상기 조건을 만족할 수 있는 3D변환 방법을 제안한다. 주 기술로 최근 다양한 분야에서 활용되는 관심맵과 에지를 활용한 다. 깊이맵을 생성하기 위해서 기하적 투영, 근접 모델 및 바이노믹 필터를 활용한다. 실험에서는 제안한 방법을 24개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 입체감 및 시각적 피로도 등의 주관적 평가를 통해 3D 콘텐츠의 우수한 만족도를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.447-454
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• 2018

본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.437-445
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• 1999

Most autonomous mobile robots view only things in front of then, and as a result, they may collide with objects moving from the side or behind. To overcome this problem, an active omni-directional range sensor system has been built that can obtain an omni-directional depth map through the use of a laser conic plane and a conic mirror. In the navigation of the mobile robot, the proposed sensor system produces a laser conic plane by rotating the laser point source at high speed: this creates a two-dimensional depth map, in real time, once an image is captured. The results obtained from experiment show that the proposed sensor system is very efficient, and can be utilized for navigation of mobile robot in an unknown environment.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권3호
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• pp.99-103
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• 2011

The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using blue edge filter and graph cut algorithm. We do recommend the use of the simple sobel edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). The basic technique is to construct a specialized graph for the energy function to be minimized such that the minimum cut on the graph also minimizes the energy (either globally or locally). This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing effective stereo matching method based on sobel algorithm which uses blue edge information and the graph cut, we could obtain effective depth map.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권3호
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• pp.65-69
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• 2010

The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using nagao filter, octree color quantization and dynamic programming algorithm. we describe methods for performing color quantization on full color RGB images, using an octree data structure. This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing stereo matching method based on Nagao-filter algorithm using color information. using the nagao filter, we could obtain effective depth map and using the octree color quantization, we could reduce the time of computation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.733-740
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• 2014

With the development and spread of 3D display, users can easily experience an augmented reality with 3D features. Therefore, the demand for content of an augmented reality is exponentially growing in various fields. A traditional augmented reality environment was generally created by CG(Computer Graphics) modelling production tools. However, this method takes too much time and efforts to create an augmented environment. To create an augmented environment similar to the real world, everything in the real world should be measured, gone through modeling, and located in an augmented environment. But the time and efforts spent in the creation don't produce the same environment as the real world, making it hard for users to feel the sense of reality. In this study, multi-scale 3D panorama content augmented system is suggested by using a depth-map. By finding matching features from images to add 3D features to an augmented environment, a depth-map is derived and embodied as panorama, producing high-quality augmented content system with a sense of reality. With this study, limits of 2D panorama technologies will be overcome and a sense of reality and immersion will be provided to users with a natural navigation.