• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.267-269
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• 2010

3D 모니터의 공급으로 IT영역 및 의료영상 분야 에서도 3D 영상에 관한 산업 발달이 화두가 되고 있다. 의료영상은 CT, MRI 영상의 정확한 판독이 필요하기 때에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 3D 의료 촬영기계가 아닌 기존의 2D 의료 평면 영상 한 장만을 이용한 3D 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT의 2D 의료영상을 사용한다. 장기의 영역 분할을 한후, 각 장기 성분을 분석한다. 분리 한 장기들은 명암값에 의해 구분 되며, 이를 바탕으로 영상의 깊이 정보를 추출한다. 추출한 정보로 깊이맵을 작성한다. 작성된 깊이 맵과 기본 2D 의료영상과 합성, 깊이를 할당하여 3D영상을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.398-400
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• 2012

최근 3D에 대한 관심이 집중되면서 고품질의 3D영상을 얻기 위해 고품질의 깊이 영상이 필요하고 이를 구현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 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 센서로 생성된 저해상도 깊이맵을 고해상도로 변환해야 한다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 JBU 방식을 보강하여 블록단위로 분산에 따른 참조 영상의 가중치를 다르게 두어 깊이 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.551-560
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• 2009

This paper proposes a method for efficient lossless depth map coding for MPEG 3D-Video coding. In general, the conventional video coding method such as H.264 has been used for depth map coding. However, the conventional video coding methods do not consider the image characteristics of the depth map. Therefore, as a lossless depth map coding method, this paper proposes a bit-plane based lossless depth mar coding method by using the MPEG-4 Part 2 shape coding scheme. Simulation results show that the proposed method achieves the compression ratios of 28.91:1. In intra-only coding, proposed method reduces the bitrate by 24.84% in comparison with the JPEG-LS scheme, by 39.35% in comparison with the JPEG-2000 scheme, by 30.30% in comparison with the H.264(CAVLC mode) scheme, and by 16.65% in comparison with the H.264(CABAC mode) scheme. In addition, in intra and inter coding the proposed method reduces the bitrate by 36.22% in comparison with the H.264(CAVLC mode) scheme, and by 23.71% in comparison with the 0.264(CABAC mode) scheme.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12b
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• pp.445-448
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• 2011

본 논문은 그룹화된 객체별 깊이정보를 차등 적용한 2D/3D 동영상 변환 기법에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는 프레임의 움직임 정보와 기하학적 깊이 단서를 이용해 깊이정보를 추출하여 2D/3D 동영상 변환을 한다. 그러나 영상의 움직임 정보를 획득할 수 없는 영역의 경우 정확한 깊이정보를 얻을 수 없어 해당 영역의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 제안하는 기법에서는 객체 및 배경을 추출하고 움직임 정보와 기하학적 단서를 이용한 깊이정보를 그룹화된 객체별 차등 적용하여 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 최종적으로 원본 영상과 생성된 깊이맵을 DIBR(Depth Image Based Rendering) 과정을 통해 3D 동영상을 생성한 결과 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.40-42
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• 2019

색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.234-236
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• 2010

본 논문에서는 한 장의 영상을 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 영상 내부를 네비게이션하는 입체 자유시점 비디오를 제안한다. 이 분야는 한장 또는 여러장의 사진 내부를 탐험하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전처리과정으로 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 자동 및 수동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전객객체의 3D 모델링 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간 이동, yaw, pitch, rolling의 회전, look-around effect, 줌인 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 자유시점 비디오를 구현한다. 소프트웨어는 OpenGL 및 MFC Visual C++ 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 조선시대의 작품인 김홍도의 무이귀도를 사용하였고, 입체영상으로 제작되어 보다 실감있는 자유시점 콘텐츠를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.688-690
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• 2003

본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37C no.9
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• pp.751-756
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• 2012

In this paper, we propose a foreground extraction and depth map generation method using a time-of-flight (TOF) depth camera. Although, the TOF depth camera captures the scene's depth information in real-time, it has a built-in noise and distortion. Therefore, we perform several preprocessing steps such as image enhancement, segmentation, and 3D warping, and then use the TOF depth data to generate the depth-discontinuity regions. Then, we extract the foreground object and generate the depth map as of the color image. The experimental results show that the proposed method efficiently generates the depth map even for the object boundary and textureless regions.

• Korea Multimedia Society
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• v.10 no.2
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• pp.30-40
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• 2006