• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.1-7
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• 2011

깊이 카메라는 Time-of-Flight (TOF) 기술을 이용하여 장면 내 물체들의 거리 정보를 실시간으로 측정하며, 측정된 값은 깊이 영상으로 출력되어 양안식 혹은 다시점 카메라와 함께 장면의 고화질 깊이 맵을 제작하는 데 사용된다. 그러나 깊이 카메라 자체가 가지는 기술적 한계로 인하여 영상에 잡음과 왜곡이 포함되어 있기 때문에 이를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 요구되며, 처리 된 깊이 카메라 영상은 다양한 방법으로 색상 영상과 융합되어 장면의 깊이 정보를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 다시 점 카메라와 깊이 카메라를 함께 사용하여 고화질의 깊이 정보를 획득할 수 있는 혼합형 카메라 방식의 원리와 깊이 영상 처리 및 깊이 생성을 위한 기술 동향을 설명한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.463-473
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• 2013

본 논문에서는 다시점 영상을 이용한 초고해상도 영상 복원 기법을 제안한다. 구체적으로 $5{\times}5$ 배열로 구성된 다시점 카메라로 25장의 영상을 취득하고, 가운데 카메라에 해당하는 초고해상도 영상을 저해상도 입력 영상과 24장의 저해상도 참조 영상을 활용하여 생성한다. 우선 입력 영상을 중심으로 스테레오 정합 기법을 이용하여 24개의 참조 영상에 대한 변이지도를 각각 추정한다. 그리고 저해상도 영상과 참조 영상에 있는 일치점들을 이용하여 초고해상도 영상을 복원한다. 최종적으로 반복적 균일화를 통해 초고해상도 영상을 보정한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 초고해상도 영상 복원 기법의 성능이 우수함을 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.796-803
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• 2008

본 논문에서는 사용자에게 보다 실감있고, 사용자가 선호하는 다시점 3D 영상의 3D 입체감을 제공할 수 있는, 다시점 3D 동영상의 인식 깊이감을 조절하는 기법을 제안한다. 카메라 배열을 변경하는 기존의 방법들과 달리, 제안한 기법은 사용자가 요청하는 깊이 범위의 스케일링을 활용하기 위하여 영상의 깊이 데이터를 활용한다. 다시점 영상 및 해당 시점의 깊이 영상을 입력받아 각 화소의 변이로 변환하고, 각 화소의 변이를 조절함으로써 인식되는 깊이감을 조절하게 된다. 제안 방법은 다시점 카메라로부터 획득한 다시점 영상의 처리가 가능하며, 또한 2-시점 입체영상부터 다시점 영상까지 적용이 가능하다. 실험에서는 제안한 방법을 통하여 깊이감이 조절된 다시점 동영상을 다시점 3D 모니터로 시청하였을 때, 깊이감이 사용자가 선호하는 깊이에 따라서 스케일되는 것을 DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale)으로 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제8권1호
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• pp.12-17
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• 2010

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.236-239
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• 2014

3차원 영상을 제작하기 위해서는 여러 시점의 색상 영상과 함께 깊이 정보를 필요로 한다. 하지만 깊이 정보를 얻을 때 사용하는 ToF 카메라는 해상도가 낮으며 적외선 신호의 주파수 문제 때문에 최대 3대까지 사용할 수 있다. 따라서 깊이 정보를 색상 영상과 함께 사용하기 위해서 깊이 정보의 업샘플링이 필수적이다. 업샘플링은 깊이 정보를 색상 카메라 위치로 3차원 워핑하고 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter, JBF)를 사용하여 빈 영역을 채우는 방법으로 진행된다. 업샘플링은 오랜 시간이 소요되지만 그래픽스 프로세싱 유닛(graphics processing units, GPU)를 이용하여 빠르게 수행될 수 있다. 본 논문에서는 다중 GPU의 병렬 수행을 통하여 빠르게 다시점 깊이맵을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 GPU 병렬 수행은 범용 목적 GPU(general purpose computing on GPU, GPGPU) 중의 하나인 CUDA를 이용하였으며, 본 논문에서 제안된 방법을 이용하여 3개의 GPU 사용한 실험 결과 초당 35 프레임의 다시점 깊이맵을 생성했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.822-823
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• 2014

다시점 디스플레이용 영상은 주로 레퍼런스가 되는 컬러 카메라와 깊이 카메라의 영상을 입력 받아 DIBR (Depth Image Based Rendering) 기법을 활용, 3차원 점 구름 형태로 재구성 한 후 가상 카메라를 여러 시점에서 배치하여 중간 영상을 생성하여 조합하였다. 이렇게 다시점 중간 영상을 생성하면 원래의 시점에서는 구멍이 없었지만 다른 시점에서는 구멍(Hole)이 보이는 현상이 발생한다. 기존에는 틈새 영역을 채우는 알고리즘을 개발하거나 깊이 영상을 보정하여 개선시키는 방법을 연구하였으나 본 논문에서는 점 구름을 메시(Mesh)화 시키는 알고리즘 중 한 가지인 볼 피봇팅(Ball Pivoting) 방법을 적용시켜 중간 영상의 화질 개선 방법을 설명하고 있다. 마이크로소프트사의 발레와 브레이크 댄서 영상에 개발된 개선 방법을 적용시켜 보았고 PSNR로 비교할 때 약 0.18~1.19정도의 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문을 통해 개선 방법과 실험방법, 그리고 결과에 대해 설명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.248-249
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• 2017

최근 들어, 실감형 콘텐츠를 제작하기 위한 무안경 다시점 3DTV 와 가상, 증강현실 콘텐츠에 대한 기술개발이 활발해 지고 있다. 또한, UHDTV 의 등장으로 무안경 다시점 3DTV 의 걸림돌이던 해상도 저하문제가 해결되면서 시점당 해상도가 향상된 다시점 3D 디스플레이 상용품 및 시제품들이 발표되고 있다. 하지만, 시청 위치가 한정되어 있고, 시청자에게 눈의 피로를 일으키며, 비싼 가격으로 인해 아직까지 소비자에게 좋은 반응을 얻지 못하고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문은 다시점 영상을 증강현실로 보여주는 방법을 소개한다. 제안한 방법을 사용하기 위해, 다시점 카메라 시스템으로 영상을 획득하고, HMD (head mounted display)와 휴대용 (handheld) 장치를 사용하여 다시점 영상을 시청한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 시점 제한 문제를 해결할 수 있음을 확인했으며, 제안한 방법을 활용하여 다양한 실감형 콘텐츠를 제작할 것으로 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.900-910
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• 2014

다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영 영상으로 다시점 비디오 부호화의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 예측 구조와 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 개선된 예측 구조는 B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi계층의 화면수를 고려하였다. 제안한 움직임 추정 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 점진적인 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 수정된 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 제안한 예측 구조와 움직임 추정 기법의 성능을 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조와 TZ 움직임 추정 기법을 사용한 JMVC 참조 모델의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생 비트량은 비슷하지만 다시점 비디오 부호화의 계산량을 40~70% 줄인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1093-1101
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• 2012

다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi 계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 최대 6.5(Kbps) 감소하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.77-79
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• 2010

본 논문은 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 효과적으로 보상하기 위한 히스토그램 매칭 기법의 성능을 향상시키는 영상의 에지 방향성을 고려한 전처리 기법을 제안하였다. 다시점 비디오는 카메라 간 서로 다른 위치와 방위로 인해 인접한 시점 영상 간에 존재하는 동일 물체에 색상 차이가 발생할 수 있다. 히스토그램 매칭 기법은 모든 시점 영상의 히스토그램을 정해진 참조시점 영상의 히스토그램에 매칭시켜 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 보상하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 매칭을 수행하기 전에 ELA(Edge-based Line Averaging) 선형 보간 기법과 Cosited 대표 값 추출 필터를 결합한 전처리 필터를 선행하여 조명 보상 효과와 다시점 부호화 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 일반적인 다시점 비디오 부호화에 비해 약 2 dB의 평균 PSNR 향상과 34%의 비트율 절감 효과를 가짐을 확인하였다.