3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.
한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 Bottom Simulating Reflector (BSR)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 둥을 들 수 있다. 대용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 동해 가스 하이드레이트 탄성파 반사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR로 여길 수 있는 구간에 대해 message passing interface_local area multicomputers(MPI_LAM)으로 병렬 코드화된 MPI PSPI를 이용하여 깊이영역 중합 전 구조보정에 적용하였다. 중합 전 깊이영역 구조보정 입력자료를 위한 속도모델은 자체 개발된 지오빗을 이용하여 중합 단면도로부터 지층경계면을 구하고 중합속도를 이용하여 제작하였다. BSR은 시간영역구조보정 된 중합 단면도상에서 음원모음도 3555-4162 사이와 왕복주시 2950 ms 부근에서 확인되지만 깊이영역 단면도에서는 해수면 6 km에서 17 km사이, 해저면에서 약 2.1km 깊이영역에서 나타남을 알 수 있다. 또한 구조보정 결과 반사파 에너지가 집중되는 지점에서 영상화가 잘 이루어지므로 관심대상 지역에 에너지를 많이 보낼 수 있는 자료취득변수를 결정해야 함을 알 수 있다.
표면이 도핑된 SOI RESURF LDMOSFET에 대해 표면 도핑의 깊이에 따른 항복전압 및 순방향 특성을 분석하였다. 표면 도핑영역의 깊이를 $0.5{\sim}2.0{\mu}m$까지 변화시켜가며 항복전압의 변화와 온-저항의 변화를 시뮬레이션 하였다. 표면 도핑영역의 깊이에 따라 항복전압은 $73V{\sim}138V$까지 변화하였으며, 온-저항도 $0.18{\sim}0.143{\Omega}/cm^2$까지 변화하였다. 항복전압은 표면 도핑 영역의 깊이가 $1.5{\mu}m$때 138V로 가장 높게 나타났으며, 동일한 에피 영역의 농도를 사용한 기존의 소자와 비교하였을 때 약 22.1%의 항복전압의 증가를 나타냈으며, 온-저항값은 약 21.8%정도 감소하였다.
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.
본 논문에서는 2D/3D 동영상 변환을 위해 깊이가 할당될 전경을 초점 정보와 색상분석 기반의 그룹화를 이용하여 추출하고, 전경의 깊이를 초점 정보와 움직임 정보를 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 2D영상에서 전경을 추출하기 위해 영상의 초점 정보의 움직임을 추정하여 전경 후보 영상을 생성하고, 전경 후보 영상에 존재하는 객체 내부의 홀 영역을 색상 분석을 이용한 채움 과정을 수행하여 전경 영역을 추출하였다. 생성된 전경 영역에 깊이를 할당하기 위해 해당 프레임에 존재하는 초점 값을 분석하여 초기 깊이 정보를 생성하고 움직임 정보를 가중하여 깊이 정보를 할당하였다. 생성된 깊이 정보의 품질을 평가하기 위해 기존에 제안된 알고리즘의 결과 영상과 비교하였다.
3차원 영상을 생성하기 위해 스테레오 매칭을 통해 깊이 정보를 획득한다. 이때 발생하는 경계영역과 텍스처가 부족한 부분의 깊이정보 부정확성 문제를 해결하기 위해 영상 분할 기반 스테레오 매칭 방법을 제안한다. 일반적으로 사용하는 윈도우 기반 스테레오 매칭 결과를 기반으로 분할된 영상 내에서 최적의 변위 값을 재 할당함으로서 깊이정보의 정확성을 향상시킬 수 있다. Mean-shift는 참조 영상에서 화소 간 평균값 차이가 최대가 되는 영역들을 반복적으로 찾는다. 유사한 평균값을 갖는 영역들을 기반으로 영상을 분할하는 것을 Mean-shift를 이용한 영상분할 이라고 한다. 분할된 영상은 각 영역을 대표하는 패치 구조를 가지고 있어 참조 영상에 포함되어있는 잡음에 강인한 특성을 지닌다. 스테레오 매칭을 통해 화소별로 변위 값을 할당해주는 대신, 분할된 영상을 이용하여 각 분할 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 분할된 영상에 동일한 변위 정보를 할당할 경우 객체와 배경의 경계영역에서 잘못된 변위 값이 할당되는 경우가 발생한다. 이러한 경계 영역의 변위정보 부정확성을 보완하기 위해 화소의 기울기 항을 비용 값 계산 과정에 추가하여 단점을 보완한다. 최종 비용 값 계산을 통해 획득한 초기 변위 지도에 중간 값 필터를 적용하여 분류된 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 제안한 방법을 적용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득한다.
최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.
색상이 다른 점들이 서로 반대 방향으로 움직이는 무선점 자극을 중앙 영역에 제시하고, 주변 영역에는 이와 반대의 색상을 가진 무선점 자극을 제시하면 주변영역에 있는 점들의 속성은 중앙 영역에 있는 점들의 속성과 동일하게 지각되는 색상-운동 오결합 현상이 발견된다. 본 연구에서는 이러한 오결합이 중앙영역과 주변영역이 동일한 깊이 표면을 구성하지 못하는 상황에서도 여전히 발생하는 지를 알아보기 위해 실험 1에서는 주변영역의 점들을 중앙영역과는 다른 깊이에 제시하였고 실험 2에서는 주변영역의 점들을 주어진 깊이 범위 내에서 무선적으로 변화시켰다. 두 실험 결과 중앙과 주변영역의 점들이 동일 깊이에 제시된 조건과 비교해 볼 때 두 영역이 동일한 표면을 형성하지 못할 때 오결합 정도는 약화되었지만 완전히 사라지지는 않았다. 이러한 결과는 운동정보에 의한 표면뿐만 아니라 양안시차에 의한 표면정보가 오결합 과정에 영향을 주는 것을 보여준다.
축산 농가에서 돈사의 효율적인 관리를 위해 카메라를 이용한 자동 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 컬러 영상에서 돈사의 보온등 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 컬러 영상에서 돼지가 탐지되지 않는 문제를 해결하기 위해 Kinect 2 카메라로부터 획득한 깊이 영상을 이용하여 돼지를 탐지하는 방법을 제안한다. 즉, 깊이 영상을 이용하여 깊이 정보 값을 보정한 후 바닥과 돼지의 깊이 정보 값의 차이를 통해 돼지들의 영역을 탐지한다. 실험 결과, 깊이 영상을 이용하여 보온등 조명에 과다 노출된 돼지의 영역을 탐지하고 히스토그램 평활화를 적용함으로써, 컬러 영상에서 돼지들이 탐지되지 않는 문제를 해결하였다.
Murakami와 Cavanagh (1998a.b. 1999)가 보고한 무선 운동 영역 순응에 따른 정지된 인접 영역의 흔들림(jittering) 착시현상을 새로운 자극구성으로 검증하였다. 이 현상에 대한 설명으로 이 연구자들이 제안한 순응에 따른 안구운동 보상기제의 약화를 최소화하는 역 위상 깜박임(counterphase flickering)에의 순응과 코사인 패턴을 사용하였을 때에도 정지된 인접 영역에서의 착시현상이 경험되었다. 그러나, 이 자극 상황에서 관찰된 착시현상은 평면상의 흔들림이 아니라 정지된 인접 영역이 관찰자에서 멀어지는 것으로 지각되는 3차원상의 운동잔여효과(3D motion aftereffect)이었다. 본 연구에서 우리는 이 새로운 현상이 깜박임 영역의 휘도 대비감소(contrast reduction)가 정지된 인접 영역과의 지각된 깊이 차이를 유발시키고 깜박임 영역이 정지하였을 때 원래의 깊이로 복원하는 과정에서 정지된 인접 영역이 상대적으로 멀어지며 움직이는 것으로 지각되는 것에 기인했을 가능성을 조사하였다. 깊이 단서를 제거하거나, 휘도 대비감소를 최소화하는 고 공간주파수 코사인 패턴을 사용한 실험의 결과 관찰된 운동잔여효과의 소멸은 이 가능성을 강력히 지지하여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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