• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.44-53
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• 2011

In this paper, we propose a 3D conversion algorithm of 2D video using depth layer partition method. In the proposed algorithm, we first set frame groups using cut detection algorithm. Each divided frame groups will reduce the possibility of error propagation in the process of motion estimation. Depth image generation is the core technique in 2D/3D conversion algorithm. Therefore, we use two depth map generation algorithms. In the first, segmentation and motion information are used, and in the other, edge directional histogram is used. After applying depth layer partition algorithm which separates objects(foreground) and the background from the original image, the extracted two depth maps are properly merged. Through experiments, we verify that the proposed algorithm generates reliable depth map and good conversion results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.337-338
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• 2011

본 논문에서는 안드로이드 운영체제 기반 스마트폰에서 Camera Preview를 이용하여 실시간으로 3D 입체영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3D 입체영상은 2D 영상에 깊이감을 부여하여 시청시에 입체감을 느낄 수 있도록 변환한 영상이다. 그러나 모바일 단말기에서는 이러한 3D 입체영상을 생성하더라도 하드웨어의 제약으로 인해 사용자가 만족할만한 성능을 구현하는데 어려움이 있다. 먼저 안드로이드 운영체제에서 카메라를 사용하기 위한 구성 및 방법에 대해서 설명하고, 그에 따른 3D 입체변환 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 단말기의 성능에 맞는 우수한 결과를 생성하기 위한 에지 추출, 깊이맵 생성 방법을 분석하고, 획득한 깊이맵을 기반으로 하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 최종적으로 획득한 두 영상을 병합하여 화면에 Display한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.6
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• pp.916-926
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• 2011

It is well known that high-resolution 3D movie contents frequently do not deliver the identical 3D perception to low-resolution 3D images. For solving this problem, we propose a novel method that produces a new stereoscopic image based on depth map transformation using the spatial complexity of an image. After analyzing the depth map histogram, the depth map is decomposed into multiple depth planes that are transformed based upon the spatial complexity. The transformed depth planes are composited into a new depth map. Experimental results demonstrate that the lower the spatial complexity is, the higher the perceived video quality and depth perception are. As well, visual fatigue test showed that the stereoscopic images deliver less visual fatigue.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.10B
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• pp.1070-1075
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• 2009

In this paper, we propose new depth estimation and intermediate view synthesis algorithms for three-dimensional video generation. In order to improve temporal consistency of the depth map sequence, we add a temporal weighting function to the conventional matching function when we compute the matching cost for estimating the depth information. In addition, we propose a boundary noise removal method in the view synthesis operation. after finding boundary noise areas using the depth map, we replace them with corresponding texture information from the other reference image. Experimental results showed that the proposed algorithm improved temporal consistency of the depth sequence and reduced flickering artifacts in the virtual view. It also improved visual quality of the synthesized virtual views by removing the boundary noise.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.3
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• pp.283-295
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• 2021

This paper proposes a method for generating dense depth map using information of color images and depth map generated based on lidar based on self-organizing map. The proposed depth map upsampling method consists of an initial depth prediction step for an area that has not been acquired from LiDAR and an initial depth filtering step. In the initial depth prediction step, stereo matching is performed on two color images to predict an initial depth value. In the depth map filtering step, in order to reduce the error of the predicted initial depth value, a self-organizing map technique is performed on the predicted depth pixel by using the measured depth pixel around the predicted depth pixel. In the process of self-organization map, a weight is determined according to a difference between a distance between a predicted depth pixel and an measured depth pixel and a color value corresponding to each pixel. In this paper, we compared the proposed method with the bilateral filter and k-nearest neighbor widely used as a depth map upsampling method for performance comparison. Compared to the bilateral filter and the k-nearest neighbor, the proposed method reduced by about 6.4% and 8.6% in terms of MAE, and about 10.8% and 14.3% in terms of RMSE.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.307-309
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• 2010

본 논문에서는 깊이맵을 활용하여 살아있는 객체 입체영상 구현을 제안한다. 살아있는 객체 입체영상은 입력영상에 있는 각 객체가 움직이도록 제작되어 2D영상의 시청에서 살아있는 객체들을 시청할 수 있다. 제안 시스템은 C언어를 기반으로 제작되었으며, 한 장의 영상이 주어지면 그래픽 툴을 이용하여 영상에 따른 배경영상, 마스크 영상, 배경 깊이맵 영상, 객체 깊이 맵영상 파일을 생성한다. 이렇게 제작된 입력영상, 마스크영상을 이용하여 각 객체를 이동, 회전, 확대/축소를 통해 결과적으로 살아있는 객체로 구현하며, 이에 따라 변환된 영상에 깊이맵영상을 이용하여 실감있는 입체영상으로 구현한다. 실험영상은 조선시대 화가인 신윤복의 단오풍정을 이용하여 2D 입체영상으로 구현하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.517-526
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• 2008

Stereo vision is a fundamental method for measuring 3D structures by observing them from two cameras placed on different positions. In order to reconstruct 3D structures, it is necessary to create a disparity map from a pair of stereo images. To create a disparity map we compute the matching cost for each point correspondence and compute the disparity that minimizes the sum of the whole matching costs. In this paper, we propose a method to estimate a dense disparity map using region segmentation. We segment each scanline using region homogeneity properties. Using the segmented regions, we prohibit false matches in the stereo matching process. Disparities for pixels that failed in matching are filled by interpolating neighborhood disparities. We applied the proposed method to various stereo images of real environments. Experimental results showed that the proposed method is stable and potentially viable in practical applications.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.170-175
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• 2007

영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.304-305
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• 2010

지금까지는 영화나 3DTV같은 대형 모니터에 사용하기 위하여 입체영상이 제작되어 왔다, 하지만 최근 3D 디스플레이가 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 휴대용 기기들에도 적용되어 다양한 형태로 보급되어 보다 많은 관심을 받고 있다. 하지만 모바일 기기와 같은 경우 영화와 고해상도 영상에서와 같은 3D 입체감을 느끼기 어려운 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 모바일 기기와 같은 장치에서 3D 효과 향상을 위한 깊이맵 재구성의 방법으로 레이어의 개수를 제안하여 3D 효과를 향상 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 영상에서 깊이값에 따른 레이어를 6개에서 2개까지 수를 줄여 깊이맵을 생성하였고 영상의 크기를 줄여 영상의 크기와 깊이 레이어에 따라 달라지는 입체 효과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.325-327
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• 2012

최근 국내외 디지털 가전 업체들은 다양한 3D 기술을 앞세워 가정 내에서도 편하게 즐길 수 잇도록 다양한 3DTV를 출시하고 있다. 이러한 3DTV에서 입체영상을 시청하기 위해서는 입체콘텐츠가 제작되어 전송되어야 한다[1]. 이러한 입체 콘텐츠는 RGB 영상과 깊이맵을 이용하여 생성할 수 있는데, 이때 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환될 수 있다. 최근엔 이러한 깊이맵과 3D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 입체감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다.