• Broadcasting and Media Magazine
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• v.2 no.1
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• pp.45-56
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• 1997

이 논문에서는 여러대의 카메라를 이용하여, 화면내의 모든 화소에 대해 정확한 깊이정보를 추출하는 알고리듬을 제안한다. 제안방법은 스테레오정합에 기반하고 있다. 스트레오정압에 의해 깊이정보를 추정하는데 있어서는 , 오클루전(occlusion)이 추정에 미치는 악영향을 어떻게 극복하는가가매우 중요한 문제이다. 오클루전문제는 2대의 카메라로는 근본적으로 해결이 불가능하다. 따라서 이논문에서는 5대의 카메라를 사용하여, 각 카메라로부터의 정보를 선택적으로 사용함으로써, 이 문제를 상당히 개선한다. 한편, 스테레오 정합법에서는 정합창의 크기가 추정성능에 영향을 미치는데, 큰 창을 이요하면 잡음내성은 우수하나 깊이가 불연속인 곳에서 오차가 발생하고, 작은창을 이용하면 잡음성능은 저하되나 불연속부에서의 창크기에 의한 오차가 줄어드는, 대차관계가 존재한다. 이 논문에서는 처음에 큰 창으로 추정하고 차츰 창의 크기를 줄여나가는 계층적 방법을 제안하여, 잡음내성을 강화하고 불연속부의 오차를 줄이고 있다. 실험경과를 통하여 제안방법의 성능을 제시하고 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.14-17
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• 2020

단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.611-624
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• 2012

'Gesture' is the most intuitive means of communication except the voice. Therefore, there are many researches for method that controls computer using gesture input to replace the keyboard or mouse. In these researches, the method of user detection and main body parts estimation is one of the very important process. in this paper, we propose user objects detection and main body parts estimation method on inaccurate depth information for pose estimation. we present user detection method using 2D and 3D depth information, so this method robust to changes in lighting and noise and 2D signal processing 1D signals, so mainly suitable for real-time and using the previous object information, so more accurate and robust. Also, we present main body parts estimation method using 2D contour information, 3D depth information, and tracking. The result of an experiment, proposed user detection method is more robust than only using 2D information method and exactly detect object on inaccurate depth information. Also, proposed main body parts estimation method overcome the disadvantage that can't detect main body parts in occlusion area only using 2D contour information and sensitive to changes in illumination or environment using color information.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.1245-1252
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• 2013

As the usage of digital image contents increase, a security problem for the payed image data or the ones requiring confidentiality is raised. This paper propose a depth-map image contents encryption methodology to hide the depth information. This method is performed on the frequency coefficients in the Wavelet domain. This method, by selecting the level and threshold value for the wavelet transform, encryption at various strengths are possible. The experimental results showed that encrypting only 0.048% of the entire data was enough to hide the constants of the depth-map. The encryption algorithm expected to be used effectively on the researches on encryption and others for image processing.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.11-14
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• 2012

본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴을 검출하고, 검출 된 템플릿을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 최대한 축소하여 수행시간 및 오검출율을 줄였다. 그리고 얼굴추적은 깊이정보를 이용하여 템플릿의 크기, 탐색영역을 조정하였다. 또한, RGB영상보다 조명변화에 강한 깊이영상을 이용하여 효율적인 템플릿 매칭을 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.693-695
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• 2016

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.6
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• pp.527-532
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• 2013

Depth estimation is an essential factor for robot vision, 3D scene modeling, and motion control. The depth estimation method is based on focusing values calculated in a series of images by a single camera at different distance between lens and object. In this paper, we proposed a relative depth estimation method using focus measure. The proposed method is implemented by focus value calculated for each image obtained at different lens position and then depth is finally estimated by considering relative distance of two patterns. We performed various experiments on the effective focus measures for depth estimation by using various patterns and their usefulness.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.12C
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• pp.1147-1153
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• 2009

We propose a novel image segmentation and segment-based stereo matching technique using color, depth, and motion information. Proposed technique firstly splits reference images into foreground region or background region using depth information from depth camera. Then each region is segmented into small segments with color information. Moreover, extracted segments in current frame are tracked in the next frame in order to maintain depth consistency between frames. The initial depth from the depth camera is also used to set the depth search range for stereo matching. Proposed segment-based stereo matching technique was compared with conventional one without foreground and background separation and other conventional one without motion tracking of segments. Simulation results showed that the improvement of segment extraction and depth estimation consistencies by proposed technique compared to conventional ones especially at the static background region.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.9
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• pp.1703-1710
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• 2017

This paper propose a 3D point clouds (depth) security technique for digital holographic display service. Image contents encryption is a method to provide only authorized right owners with the original image information by encrypting the entire image or a part of the image. The proposed method detected an edge from a depth and performed quad tree decomposition, and then performed encryption. And encrypts the most significant block among the divided blocks. The encryption effect was evaluated numerically and visually. The experimental results showed that encrypting only 0.43% of the entire data was enough to hide the constants of the original depth. By analyzing the encryption amount and the visual characteristics, we verified a relationship between the threshold for detecting an edge-map. As the threshold for detecting an edge increased, the encryption ratio decreased with respect to the encryption amount.