• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.931-933
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• 2017

감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 돼지의 추적 중 돼지간의 겹침이 발생하였을 때 겹침 돼지를 탐지 및 분리하는 것은 어려우며, 이를 해결하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 깊이 정보를 이용하여 돈방의 겹침 돼지들을 탐지한 후, 돼지들의 평균 깊이 값을 이용하여 겹침 돼지를 분리하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 깊이 정보 값을 이용하여 겹침 돼지를 탐지한 후 돼지들의 평균 깊이 값을 이용하여 올라탄 돼지와 깔린 돼지로 분리할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.696-699
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• 2004

본 논문은 현실감 있는 영상 기반 환경 모델의 생성을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링 방법을 제안한다. 입력 영상을 환경 특성에 따라 바닥면, 천정(하늘), 주변 물체들로 분할하고 분할된 바닥면이나 천정을 참조 평면으로 설정하고 주변 물체들의 깊이값을 계산함으로써 상세한 환경 모델을 얻을 수 있다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.361-364
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• 2011

이 논문에서 제안한 방법은 간단하게 중간 시점 깊이 영상을 생성하는 방법이다. 왼쪽 시점과 오른쪽 시점 두 가지 깊이 영상을 가지고 깊이값을 계산 한 후 깊이값과 시점의 이동에 따라 물체의 위치가 변화하는 상관관계를 간단한 식으로 계산해 중간 시점을 만든다. 중간 시점을 생성 한 후, occlusion영역을 채우는 방법과 픽셀 이동에 따른 노이즈 감소 방법을 사용한다. 우리가 생성한 중간 시점의 PSNR은 32.255dB이며, $1,920{\times}1,080$ 영상 기준 한 장당 약 0.406s의 생성 속도를 갖는다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.127-130
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• 2012

본 논문에서는 자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오나 홀로그래픽 비디오 서비스 들을 목표로 가상시점 영상을 빠르게 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 좌/우 깊이영상이 주어졌다고 가정하고, 두 깊이 영상을 이용하여 깊이 값과 변위를 계산 한 후 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용한다. 계산된 깊이 값 당 변위증분과 해당 픽셀의 깊이정보를 이용하여 텍스쳐 이미지를 원하는 가상 시점으로 이동시킨다. 좌영상과 우영상을 원하는 가상시점으로 각각 생성한 후, 잡음과 disocclusion을 효과적으로 제거하기 위하여 두 영상을 결합한다. 그 다음 남은 홀을 효과적인 hole-filling으로 제거하여 가상 시점 영상을 생성한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.283-295
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• 2021

본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.191-197
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• 2012

본 논문에서는 단일 프레임 영상에서 초점을 이용하여 초기 깊이정보를 추출한 후 입체 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 단일 프레임 영상에서 깊이를 추정하기 위해 원본 영상과 가우시안 필터를 중첩 적용하여 생성된 영상의 비교를 통해 영상의 초점 값을 추출하고 추출된 값을 기반으로 초기 깊이정보를 생성하도록 하였다. 생성된 초기 깊이정보를 Normalized cut을 이용한 객체 분할 결과에 할당하고 각 객체의 깊이를 객체 내 깊이 정보의 평균값으로 보정하여 동일 객체가 같은 깊이 값을 갖도록 하였다. 객체를 제외한 배경 영역은 객체를 제외한 배경 영역의 에지 정보를 이용하여 깊이를 생성하였다. 생성된 깊이를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용하여 입체 영상으로 변환하였고 기존 알고리즘을 통해 생성된 영상과 비교 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.438-446
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• 2013

본 논문에서는 컬러 영상에서 추정된 움직임 벡터를 이용하여 움직이는 객체와 움직이지 않는 객체로 영상을 분리하여 깊이 영상의 시간적 일관성을 보상하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 광류(optical flow) 추정 기법을 이용하여 연속되는 컬러 영상의 움직임 벡터를 추정하고 초기 움직임 객체 영역을 생성한다. 이를 바탕으로 그랩컷(grabcut) 기법을 통해 움직임이 있는 객체와 움직임이 없는 객체 영역을 분리한다. 그리고 움직임이 없는 객체 영역의 깊이 값을 이전 프레임의 깊이 지도와 정합 창 기반 절대평균오차(sum of absolute differences)를 통해 비교하여 일정 임계값보다 클 경우 이전 프레임의 깊이 값으로 현재 프레임의 깊이 값을 대체함으로써 시간적 상관성을 보상한다. 움직임이 있는 객체 영역의 경우 시간 축으로 확장된 결합형 양방향 필터링을 수행하여 시간적 상관성을 보상한다. 제안하는 기법으로 보상된 깊이 지도를 이용하여 가상 시점을 합성할 시 화질 향상 뿐 아니라 최근 표준화가 진행 중인 HEVC에서도 부호화 효율 또한 증가한다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2927-2936
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• 2013

본 논문에서는 3D 콘텐츠 생성 시 필요한 깊이 영상의 화질 개선을 위하여 잡음 제거 기법과 홀 채움 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 모두 이용하게 된다. 먼저 입력된 컬러 영상을 RGB 색상계에서 HSI 색상계로 변환하여 밝기 영상을 생성한다. 그리고 깊이 영상에서 기준 화소와 주변 화소간의 거리 값, 깊이 값의 차이를 구하고 컬러 영상의 밝기 값 차이를 계산하여 제안하는 잡음 제거 기법에 이용한다. 이후 홀을 탐색하여 홀과 주변 화소간의 거리, 컬러 영상의 밝기 값 차이를 제안하는 홀 채움 기법을 적용하여 깊이 영상 내에 존재하는 홀을 채우게 된다. 마지막으로 실시간 환경에 적용하기 위하여 제안하는 기법을 GPU로 병렬화하여 속도 향상을 하고자 하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 기존 기법에서 발생하는 경계 부분의 흐려짐 현상을 줄이면서 홀을 채우는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.343-344
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• 2010

마커리스 시스템의 경우 2차원 영상에서 깊이 값을 추정하기 위해서는 스테레오 비젼과 같이 고가의 장비를 통해 깊이 값을 추정하였다. 이에 단안 영상에서 깊이 값을 추정하여 객체를 증강하기 위해 소실점을 추출하고 상대적 깊이 값을 추정한다. 객체 증강에 있어 향상된 몰입감을 얻기 위해서는 가상의 객체들이 거리에 따라 서로 다른 크기로 그려져야 한다. 본 논문에서는 획득한 영상에서 소실점을 생성하고 깊이정보를 이용하여 증강된 객체를 서로 다른 크기로 증강하여 객체간 상호 몰입감을 향상시켰다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-29
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• 2016

본 논문은 구형 객체가 촬영된 깊이 영상에서 깊이 정보를 통하여 제일 근접한 구를 찾아내어 깊이 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 블록단위로 분할된 깊이 영상에 대해 최소자승법을 통해 촬영된 구형 객체와 제일 근접한 구의 형태를 찾는다. 그 후 찾아낸 구의 형태로 깊이 값을 예측하고, 측정된 깊이 값과의 오차를 통해 깊이 영상을 부호화한다. 또한, 블록 내의 부호화된 각 깊이 화소들과 찾아낸 구의 인자 정보를 같이 부호화한다. 제안된 방법으로 구형 객체에 대해 기존 DPCM 방법보다 최대 81% 이상의 부호화 효율 향상이 이루어졌다.