• Journal of Broadcast Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.207-213
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• 2004

The layered depth image (LDI) is an efficient approach to represent three-dimensional objects with complex geometry for image-based rendering (IBR). LDI contains several attribute values together with multiple layers at each pixel location. In this paper, we propose an efficient preprocessing algorithm to compress depth information of LDI. Considering each depth value as a point in the two-dimensional space, we compute the minimum distance between a straight line passing through the previous two values and the current depth value. Finally, the minimum distance replaces the current attribute value. The proposed algorithm reduces the variance of the depth information , therefore, It Improves the transform and coding efficiency.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.5
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• pp.713-725
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• 2014

Multi-view and 3D video technologies for a next generation video service are widely studied. These technologies can make users feel realistic experience as supporting various views. Because acquisition and transmission of a large number of views require a high cost, main challenges for multi-view and 3D video include view synthesis, video coding, and depth coding. Recently, JCT-3V (joint collaborative team on 3D video coding extension development) has being developed a new standard for multi-view and 3D video. In this paper, major tools adopted in this standard are introduced and evaluated in terms of coding efficiency and complexity. This performance analysis would be helpful for the development of a fast 3D video encoder as well as a new 3D video coding algorithm.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.1
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• pp.3-10
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• 2016

In this paper, two reconstructed point cloud sets with the information of 3D features are analyzed. For a certain 3D reconstruction of the interior of a building, the first image set is taken from the sequential passive camera movement along the regular grid path and the second set is from the application of the laser scanning process. Matched key points over all images are obtained by the SIFT(Scale Invariant Feature Transformation) algorithm and are used for the registration of the point cloud data. The obtained results are point cloud number, average density of point cloud and the generating time for point cloud. Experimental results show the necessity of images from the additional sensors as well as the images from the camera for the more accurate 3D reconstruction of the interior of a building.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.55-58
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• 2006

차세대 방송서비스 개발의 일환으로 관심을 모으고 있는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding, MVC) 방식은 인접한 여러 대의 카메라로 동시에 획득한 영상을 효과적으로 압축하는데 그 목적이 있다. 이때, 중간시전 영상을 생성하여 부호화하는 과정의 참조영상으로 이용할 수 있으며, 이를 위해서는 다시점 비디오 특성에 맞는 영상보간 방법이 필요하다. 기존에 제안되었던 영상보간법은 변위의 검색범위를 초기에 설정하여 블록정합을 이용하여 화소 단위로 변위를 측정하기 때문에 카메라 사이의 거리가 크거나 객체의 움직임이 커서 변위의 변동이 심한 영상에서는 안정적인 화질의 영상을 얻기 어렵다. 또한, 고정된 크기의 블록을 이용하여 전체 변위를 측정하므로 객체의 변위차가 큰 영역에서 변위 오류가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하여 보다 개선된 화질의 중간시점 영상을 얻기 위한 새로운 영상보간법을 제안한다. 영역분할을 이용한 초기의 변위측정 과정에서, 처음부터 최대 변위의 범위를 설정하는 대신에 블록 단위로 대략적인 변위륵 측정한 후에, 가변 블록을 이용하여 보다 세밀한 변위를 측정한다. 이 방법은 변위차가 큰 객체의 경계 부분에서 보다 정확하게 변위를 측정 할 수 있으므로, 화소 단위로 변위를 측정할 때 이전에 추한 변위 정보를 바탕으로 각 화소별로 검색 범위를 설정한다. 적응적으로 설정된 검색 범위를 이용하여 화소 단위의 변위를 측정하면 보다 개선된 변위를 얻을 수 있다. 추가적으로, 변위측정 과정에서 발생하는 변위의 오류를 최대한 줄이기 위해 각 단계별로 미디언 필터를 이용하여 변위 오류를 수정하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 기존의 영상보간 방법보다 화질이 약 $1{\sim}4dB$ 정도 개선되었다.필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.159-162
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• 2010

본 논문에서는 2D 영상에서 다시점 영상 생성 시 가상 시점을 만드는 과정에서 발생하는 가려짐 영역(occlusion) 보상 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 영상이 가지고 있는 주요한 특성을 유지하면서 가려짐 영역을 보상한다. 기존에 제안되었던 가려짐 영역 보상 방법은 가려짐 영역이 발생한 주변의 화소를 그대로 채워 넣는 방식을 사용하거나 평군값 필터 또는 중간값 필터와 같은 기존의 보상 필터를 이용하기 때문에 시차의 분포 특성을 고려하지 않는다. 따라서 오차는 줄일 수 있으나, 교정된 시차의 정확성은 보장되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 가려짐 영역 보상 기법에서는 영상의 주요한 특성을 함께 고려하여 정확성을 높였다. 다양한 영상에 적용하여 제안된 기법의 성능을 테스트하였고, 그 결과 기존의 보상 방법에 비해 가려짐 영역을 비교적 정확하게 보상하는 것을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.38-43
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• 2007

재조명(relighting) 렌더링은 장면 내에 새로운 광원의 추가 또는 기존 광원 속성의 변경으로 인한 영상의 변화를 효율적으로 계산하는 과정을 말한다. 본 논문에서는 쉐이딩(shading) 계산에서 광원에 독립적인 파라메터를 미리 텍스쳐 이미지 형태로 캐시화하여 재조명 렌더링 과정에서의 계산량을 줄이는 방법을 사용하였다. 이러한 쉐이딩 파라메터들의 캐시 이미지들은 사용자가 카메라 시점을 바꾸고자 할 경우 새로 생성을 하여야 하는데, 이 계산에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 새로운 시점에서의 캐시 이미지들를 영상 기반 렌더링(image-based rendering) 기법을 이용하여 실시간에 구하는 방법을 제시한다. 먼저 여러 개의 지정된 카메라 시점에 대한 캐시 이미지들을 미리 생성해 둔다. 다음 원하는 시점의 캐시 이미지는 각 픽셀에 투영되는 3차원 표면점을 역시점변환(inverse viewing transform)을 통해 구하고, 이 점을 지정된 카메라 시점으로 다시 투영하여 캐시 이미지에서의 대응 픽셀을 찾는다. 대응 픽셀의 파라메터 값들을 평균하여 새 캐시 이미지에 써준다. 이 과정들은 하드웨어 그래픽 가속기의 단편 쉐이더(fragment shader)를 이용하여 실시간으로 수행된다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.11 no.1 s.30
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• pp.91-99
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• 2006

Pre-processing is one of image processing techniques to enhance image quality or appropriately convert a given image into another form for a specific purpose. An 8 bit depth map obtained by a depth camera usually contains a lot of noisy components caused by the characteristics of depth camera and edges are also more distorted by the quality of a source object and illumination condition comparing with edges in RGB texture image. To reduce this distortion, we use noise removing filters, but they are only able to reduce noise components, so that distorted edges of depth map can not be properly recovered. In this paper, we propose an algorithm that can reduce noise components and also enhance the quality of edges of depth map by using edges in RGB texture. Consequently, we can reduce errors in multi-view stereo image synthesis process.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.8A
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• pp.679-688
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• 2012

In this paper, performance improved hole-filling algorithm including boundary noise removing pre-process which can be used for an arbitrary view synthesis with given two views is proposed. Boundary noise usually occurs because of the boundary mismatch between the reference image and depth map and common-hole is defined as the occluded region. These boundary noise and common-hole created while synthesizing a virtual view result in some defects and they are usually very difficult to be completely recovered by using only given two images as references. The spiral weighted average algorithm gives a clear boundary of each object by using depth information and the gradient searching algorithm is able to preserve details. In this paper, we combine these two algorithms by using a weighting factor ${\alpha}$ to reflect the strong point of each algorithm effectively in the virtual view synthesis process. The experimental results show that the proposed algorithm performs much better than conventional algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문에서는 휴대폰이나 UMPC 등의 모바일 기기에 내장된 카메라를 이용하여 입력 영상을 통해 전역적인 움직임 벡터를 취득하고 이를 이용해서 모바일 인터페이스를 제어하는 기법을 제안한다. 카메라로부터 입력되는 영상에서 특징점을 추출하고 광흐름을 기반으로 각각의 특징점에 대한 움직임을 추정한다. 그 과정을 통해서 생성된 움직임 벡터의 집합으로부터 affine 행렬을 계산하여 전체 화상의 움직임을 표현하는 파라미터를 도출할 수 있다. 움직임 파라미터 값은 다시 인터페이스를 제어하는 신호를 생성하며 이 움직임 신호는 메뉴 네비게이션, 슬라이드 쇼 및 문서 스크롤과 같은 모바일 인터페이스의 제어에 이용될 수 있다. 모의 실험을 통하여 인터페이스 제어를 위한 화상의 움직임 정보가 적절히 획득됨을 확인한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.439-448
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• 2020

In this paper, we propose a modified optimization algorithm for point cloud matching of multi-view RGB-D cameras. In general, in the computer vision field, it is very important to accurately estimate the position of the camera. The 3D model generation methods proposed in the previous research require a large number of cameras or expensive 3D cameras. Also, the methods of obtaining the external parameters of the camera through the 2D image have a large error. In this paper, we propose a matching technique for generating a 3D point cloud and mesh model that can provide omnidirectional free viewpoint using 8 low-cost RGB-D cameras. We propose a method that uses a depth map-based function optimization method with RGB images and obtains coordinate transformation parameters that can generate a high-quality 3D model without obtaining initial parameters.