• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.452-454
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• 2015

본 논문에서는 다시점 깊이영상 기반 3 차원 영상시스템에서 깊이영상의 해상도에 따른 압축성능을 비교 실험한다. 다시점 깊이영상 시스템에서 깊이영상은 중간시점 합성을 위해 사용되며, 깊이영상은 중간영상의 화질에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 3 차원 영상시스템에서 깊이영상 해상도에 따른 중간영상의 화질변화를 분석하고, dilation filter 로 인한 성능변화를 비교 분석한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1087-1092
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• 2006

몰입도가 높은 가시화 기법 중 하나인 입체 영상은 차세대 미디어의 표준으로 최근 크게 주목 받고 있다. 그러나 일반 2차원 영상과는 달리 입체 영상은 3차원의 기하정보가 존재해야만 영상을 생성하는 것이 가능하다. 따라서 3차원의 기하정보가 존재하지 않는 2차원 영상을 이용한 입체 영상의 저작은 매우 어려운 문제이다. 본 논문은 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 단안 영상으로부터 입체 영상을 생성하기 위한 입체 영상 저작 도구를 제안한다. 이를 위해 입력된 영상에서 사영 기하 정보를 사용하여 깊이 정보를 추론함으로써 3차원 환경을 구성하는 전역 깊이 정보 추출 방법과 영상 내에 존재하는 사물의 정확한 깊이 정보로 수정하기 위한 부분 깊이 정보 수정 방법을 제안한다. 또한, 추출한 깊이 정보로부터 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위한 대화식 입체 영상 미리 보기 기능을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 2차원 영상 저작 도구인 포토샵의 플러그인으로 구현함으로써 범용성을 높였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.31-34
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• 2011

본 논문에서는 2D-3D 변환 후, 입체감 수정에 관련한 피드백 시스템과 그에 맞게 적용되는 적응적 관계식을 제안한다. 2D-3D 변환을 통해 우선 깊이 영상을 생성하고 이를 이용하여 깊이 영상 기반 렌더링(DIBR)을 통해 수평방향의 이동을 계산하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 그러나 깊이 정보 기반 렌더링 후 사용자 선호에 따라 입체감을 수정할 필요가 있을 때 깊이 영상을 재생성 해야 하는 문제점이 발생하며 이를 극복하고자 피드백 시스템을 통한 두 개의 조절 파라메터를 소개 한다. 즉, 'Pull-in'혹은 'Push-away'의 입체감을 조절 할 수 있는 시차 이동식을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.454-455
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• 2012

깊이 카메라에서 입력 받은 사용자의 얼굴 데이터에 morphable 모델을 fitting하여 실제 얼굴과 가까운 3D 얼굴 모델을 생성하기 위해서는 먼저 깊이 영상으로부터의 정확한 얼굴 영역 추출이 필요하다. 이를 위해 얼굴의 특징점을 기반으로 얼굴 영역 추출을 시도한다. 먼저 원본 깊이 영상을 보정하고, 컬러 영상으로부터 얼굴과 눈, 코의 영역을 탐색한 후 이를 깊이 영상에 대응시켜 눈, 코, 턱의 3차원 위치를 계산한다. 이렇게 결정된 얼굴의 주요 특징점들을 시작으로 영역을 확장함으로써 영상의 배경으로부터 얼굴 영역을 분리한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.492-500
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• 2012

본 논문에서는 깊이 영상의 부호화 효율을 높이기 위한 기법을 제안한다. 깊이 영상의 부호화 과정에서 색상 영상과의 연관성을 이용하기 위해 SVC 부호화 구조를 기반으로 계층적으로 부호화한다. 깊이 영상을 향상 계층으로 부호화하여 기본 계층으로 부호화된 색상 영상의 움직임 정보를 이용한다. SVC 부호화 구조를 이용함으로써 다양한 네트워크에 적응적이면서 깊이 영상의 부호화 효율을 높일 수 있다. 또한, 깊이 영상은 다른 시점의 영상을 합성하는 데 이용되기 때문에 부호화 과정에서 객체의 윤곽 부분이 손상되었을 때 전체 영상의 화질을 크게 떨어뜨린다. 윤곽 부분의 이러한 특징을 이용하여 비 윤곽 부분인 평편한 부분과 구분한 후, 부호화 과정의 비트량을 조절하여 깊이 영상 전체의 화질을 개선하는 기술을 제안한다. 실험 결과 제안한 기법은 PSNR 값이 0.06-0.5dB 증가하고 비트량을 0.1-1.15% 감소하여 깊이 영상의 화질이 개선됨을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.119-122
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• 2009

멀티미디어 처리 분야의 급속한 발전으로 인해 3차원 TV (3DTV)는 차세대 방송 시스템 시장에서 가장 주목을 받는 제품이 되었다. 3DTV는 사용자가 원하는 시점을 자유롭게 선택할 수 있고, 입체감을 제공하여 사용자가 마치 그 곳에 있는 듯한 효과를 줄 수 있다. 지금까지 입체 영상은 스테레오 영상을 기반으로 하나의 시점에 대한 입체 영상을 제공했지만 최근에는 다시점 영상을 이용하여 다양한 위치에서의 입체 영상을 제공하는 기술이 연구되고 있다. 다시점 영상은 사용자에게 임의 시점의 영상에 대한 시청을 가능케 하여 입체감 있는 화면을 제공할 수 있다. 입체감 있는 영상을 만들기 위해서는 다시점 영상의 시점 간 가상 시점을 생성할 수 있도록 하고 깊이 정보를 포함하고 있는 깊이 영상 (Depth Image)을 획득하여야 한다. 획득된 깊이 영상 데이터와 다시점 비디오 데이터를 동시에 전송하는 다시점 비디오 시스템이 상용화되기 위해서는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 압축하는 다시점 비디오 부호화 기술 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 컬러 영상의 효율적인 압축 방법을 제안하던 다시점 비디오 부호화 기술에 국한되지 않고 3차원 영상 화질을 객관적으로 높일 수 있도록 깊이 영상의 효율적 압축 기법에 대한 새로운 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.237-246
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• 2016

DIBR (Depth Image Based Rendering)은 동일 시점의 색상 영상과 깊이 영상을 참조해서 임의 개수의 중간 시점 영상을 생성하는 기법으로 무안경식 다시점 입체 디스플레이를 위한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 DIBR 기법을 사용해서 생성되는 다시점 중간 영상의 객관적 품질에 깊이 정확도가 미치는 영향에 대해 설명한다. 본 연구는 먼저 사람이 인지할 수 없는 범위에서 왜곡을 보장하기 위한 최소 깊이 양자화 계수를 도출한다. 그리고 장면 구성의 특성에 따라 같은 양자화 수준에서 깊이 정보의 정확도를 효과적으로 표현하기 위한 비균등 영역분할 양자화 방법을 선형 양자화와 비교 분석한 결과를 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.62-63
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• 2019

본 논문에서 개발하고자하는 다시점 스테레오 영상 기반의 3차원 깊이 정보 획득 기술은 스테레오 비전, light field, 가상시점, 방송 콘텐츠, 등 다양한 분야의 기술이 융합된 기술로 연구의 중요성이 매우 높다. 본 논문에서는 SGM 기반의 멀티베이스 라인 스테레오 정합 기술을 개발하고 다시점 스테레오 영상에 적용하여 깊이 정보를 획득하였다. 두 시점 간의 스테레오 정합에 있어서 다방향의 에너지 최소화 기술을 적용하고 시점 간의 정합비용함수를 누적하여 마지막으로 S공간 누적방법으로 최적의 깊이영상을 획득하였다. 기존의 스테레오 정합에 비하여 멀티베이스라인 스테레오 정합의 성능 향상을 확인하고 Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 성능을 분석하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.45-54
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• 2022

영상의 깊이 추정은 다양한 영상 분석의 기반이 되는 기술이다. 딥러닝 모델을 활용한 분석 방법이 대두되면서, 영상의 깊이 추정 분야 또한 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 대부분의 딥러닝 영상 깊이 추정 모델들은 깨끗하고 이상적인 환경에서 학습되고 있다. 하지만 연무, 안개가 낀 열악한 환경에서도 깊이 추정 기술이 잘 동작할 수 있으려면 이러한 환경의 데이터를 포함하여야 한다. 하지만 열악한 환경의 영상을 충분히 확보하는 것이 어려운 실정이며, 불균일한 안개 데이터를 얻는 것은 특히 어려운 문제이다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 불균일 안개 영상 합성 방법과 이를 활용한 단안 기반의 깊이 추정 딥러닝 모델의 학습을 제안한다. 안개가 주로 실외에서 발생하는 것을 고려하여, 실외 위주의 데이터 세트를 구축한다. 그리고 실험을 통해 제안된 방법으로 학습된 모델이 합성 데이터와 실제 데이터에서 깊이를 잘 추정하는 것을 보인다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다