• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.366-367
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• 2013

3D Conversion은 3DTV 및 3D Display에 장착되어 제공되고 있다. 이외에도 다양한 변환 방법이 제안되어 왔다 기존 방법들은 영화나 애니메이션 같은 자연영상을 3D로 변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 따라서 자동 3D변환에서는 webpage영상처럼 텍스트, 이미지, 로고 등의 혼재되어 있는 영상을 처리하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이맵을 얻지 못하면, 깨짐, 흔들림 등의 문제점이 발생한다. 해결방법으로 webpage에서 image region만을 탐색해서, 3D변환을 하고, 다른 영역은 2D로 처리함으로써 상기 문제점을 극복할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 변환하려는 영상 영역을 탐색하고 이 탐색된 영상들을 단순하게 픽셀의 수평이동이 아닌, 양선형 보간으로 변환하여 홀채움 문제를 극복할 수 있는 변환방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.510-515
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• 2007

2차원 영상으로부터 3차원 정보를 획득하기 위해서는 disparity map의 정확한 계산이 요구된다. Disparity map을 구하기 위한 기존의 알고리즘은 크게 상관도 기반 방법과 특징 기반 방법으로 분류되는데, 본 논문에서는 이들 각 방법에 대한 분석을 통해서 좀 더 정확한 disparity map을 구하는 방법을 모색한다. 이를 위해 스테레오 카메라로부터 획득된 2차원 영상에서 건물에 대한 깊이 정보 추출을 위해 SIFT 기법을 이용한 disparity map 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 수정된 MAD인 MMAD(Modified Mean of Absolute Differences) 알고리즘을 새로 제안하여 영역 기반의 유사도 측정을 기반으로 하면서 특징 기반 방법의 하나인 SIFT를 적용하여 거짓 정합(false matching)에 의한 에러를 줄이고 폐색(occlusion) 영역에 대한 오류를 보정한 disparity map을 생성하는데 초점을 둔다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.45-46
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• 2015

사람 검출 시스템은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이러한 요인들은 사람 검출 시스템의 실시간 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하여, 이로부터 3D 공간을 구성한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법의 타당성을 입증하였다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.10 no.3
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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.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.15 no.3
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• pp.67-71
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• 2016

This paper addresses a problem of defocus map recovery from single image. We describe a simple effective approach to estimate the spatial value of defocus blur at the edge location of the image. At first, we perform a re-blurring process using Gaussian function with input image, and calculate a gradient magnitude ratio with blurring amount between input image and re-blurred image. Then we get a full defocus map by propagating the blur amount at the edge location. Experimental result reveals that our method outperforms a reliable estimation of depth map, and shows that our algorithm is robust to noise, inaccurate edge location and interferences of neighboring edges within input image.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.18 no.3
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• pp.95-108
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• 2013

디지털 홀로그래픽 현미경이나 정량적 위상 현미경(quantitative phase microscopy)과 같은 기존의 간섭현미경은 3차원 이미징 기술로 분류되는데, 이는 획득한 이미지의 복소장(complex field)을 계산을 통해 다른 깊이로 전파시킬 수 있기 때문이다. 그러나 엄밀한 의미에서는 하나의 복소장 이미지는 단지 2차원 맵이기 때문에 근본적으로는 샘플의 2차원 정보만을 가지고, 물체의 3차원 구조의 일부분을 측정하는 것에 지나지 않는다. 본 논문에서는 1969년에 Wolf가 제안한[1,2] 홀로그래픽 회절 토모그래피(Optical Diffraction Tomography: ODT)를 실험적으로 구현한 3차원 위상 현미경(Tomographic Phase Microscopy: TPM)을 소개하고자 한다. TPM은 샘플을 다양한 각도로 조명하여 서로 다른 입사각에 대해 복소장 이미지를 얻고, ODT를 통해서 샘플의 3차원 구조를 복원해내는 기술이다. 보다 구체적으로는 다양하고 독립적인 2차원 이미지들을 샘플의 3차원 푸리에 공간에 맵핑함으로써 샘플 단면의 흡수율과 굴절률을 복원할 수 있다. 굴절률은 분자 농도와 비례하기 때문에, 살아있는 세포에 대한 굴절률의 3차원 맵을 얻을 수 있으면 세포 내부의 분자 구성을 연구할 수 있고, 이를 통해 다양한 생의학적 응용을 연구할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.688-691
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• 2004

본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.478-481
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• 2012

구조 광을 이용한 3차원 정보 획득 방법으로는 레이저 스캐닝 기술과 다양한 패턴을 투영 기술, 그리고 컬러 패턴을 이용한 기술 등이 존재한다. 여러 장의 이진 패턴을 사용하는 경우, 여러 장의 패턴영상을 영속적으로 투영해야 하므로 움직이는 물체가 있는 경우 3차원 복원이 불가능한 단점을 지니고 있으며, 이를 보안하기 위해 그레이 혹은 컬러 패턴을 사용하여 패턴의 영상수를 줄일 수는 있으나, 이 경우엔 깊이 맵의 해상도의 한계와 컬러 오브젝트로 인한 에러 발생 문제가 발생 한다. 본 논문에서는 PWM(Pulse Width Modulation)방식을 이용하여 이진 패턴과 컬러 패턴의 문제점을 보완할 수 있게 단일 영상, 즉 "One-Shot"으로 스캐닝 하는 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1330-1332
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• 2012

휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 스마트폰이라 불리는 지능형 단말기가 등장하여 우리의 일상생활에 깊이 관여하고 생활의 패턴을 바꾸는 큰 변화를 불러왔다. 현재 음식추천 어플리케이션들은 대부분 주변의 음식점의 위치나 메뉴 정보 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 음식 추천방식에 룰렛을 이용하여 게임 형식의 음식추천이 가능하게 하였으며 구글 맵 기능을 활용하여 현재위치에서 내가 찾는 음식점 중에 반경을 입력하면 그 반경 안에 있는 음식점들을 검색하도록 Android 운영체제를 기반으로 한 어플리케이션을 개발하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.22 no.5
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• pp.547-557
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• 2019

To extract the depth map from a single image, a number of CNN-based deep learning methods have been performed in recent research. In this study, the GAN structure of Pix2Pix is maintained. this model allows to converge well, because it has the structure of the generator and the discriminator. But the convolution in this model takes a long time to compute. So we change the convolution form in the generator to a depthwise convolution to improve the speed while preserving the result. Thus, the seven down-sizing convolutional hidden layers in the generator U-Net are changed to depthwise convolution. This type of convolution decreases the number of parameters, and also speeds up computation time. The proposed model shows similar depth map prediction results as in the case of the existing structure, and the computation time in case of a inference is decreased by 64%.