• 한국통신학회논문지
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• 제37권4A호
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• pp.239-249
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• 2012

최근 자연스러운 3차원 영상의 재현을 위하여 깊이영상을 이용한 영상합성 방법이 널리 이용되고 있다. 깊이영상은 시청자의 눈에 보이지는 않지만 합성영상의 화질을 결정하는 중요한 정보이므로 정확한 깊이영상을 획득하는 것이 중요하다. 특히 적외선 센서를 이용한 깊이 카메라(time-of-flight camera)는 보다 정확한 깊이영상을 획득하는데 이용되고 있다. 깊이 카메라는 스테레오 정합(stereo matching)에 비해 정확하고 실시간으로 깊이정보를 추출할 수 있지만, 제공되는 해상도가 너무 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단시점의 깊이영상을 두 시점의 깊이영상으로 확장하고, 이를 이용하여 여러 시점의 중간영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 특히 복잡도를 낮춰 빠른 속도로 다시점 영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 고해상도의 컬러 영상을 획득하기 위하여 두 대의 컬러 카메라를 설치하고 중간에 깊이 카메라를 획득한다. 그리고 깊이 카메라에서 획득한 깊이영상을 3차원 워핑을 이용하여 양쪽의 컬러 카메라의 위치로 시점 이동한다. 깊이영상과 컬러영상간의 객체 불일치 문제는 깊이값의 신뢰 도를 기반으로 한 조인트 양방향 필터(joint bilateral filter)를 이용하여 보정한다. 이러한 과정을 통해 얻은 깊이영상은 다시점 영상 합성 방법을 이용하여 다시점 영상을 획득한다. 이와 같은 과정은 다중 스레드를 이용하여 빠르게 처리할 수 있도록 구현했다. 실험을 통해 두 시점의 컬러영상과 두 시점의 깊이영상이 실시간으로 획득했고, 약 7 fps의 프레임율로 10시점의 중간시점을 동시에 생성했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.818-825
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• 2002

얼굴의 깊이 정보는 얼굴 인식에서 가장 중요한 요소이다. 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 잘 나타내므로 얼굴의 깊이 값을 비교하는데 아주 유용하다. 얼굴 전체에 대한 처리는 많은 계산량과 데이터 량을 포함해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴의 국부적인 영역들에 대한 3차원 깊이 값을 이용하여 인식하였다. 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상으로부터 어떤 깊이에 있는 등고선 영역을 추출한 후, 이를 영역별로 취하면 국부적인 얼굴 깊이에 대한 특징을 잘 반영하게 된다. 얼굴의 가장 중심인 코를 기준점으로 깊이 영역에 대한 등고선 영역을 추출하며, 얼굴의 깊이를 고려한 국부적 깊이 정보를 다중 특징 벡터를 이용하여 얼굴을 인식한다. 다중 특징 벡터는 벡터 수가 적으면서 얼굴의 지역적 깊이 특성을 잘 나타내므로 간단한 방법으로 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.223-225
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• 2021

실감 미디어에 대한 수요가 증가함에 따라 고품질의 실감 미디어에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이러한 실감미디어를 제작하기 위해 사용되는 일반적인 기법 중 하나인 Multi View Stereo 는 깊이 영상 추정 및 해당 깊이 영상을 이용하여 3 차원에 point cloud 를 생성하는 fusion 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 다중 시점 영상의 깊이 영상을 정합하는 fusion 과정을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 깊이 영상, 색상정보를 이용하여 기준 시점의 depth map 을 이용한 fusion 과정을 거친다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 이용한 결과가 기존보다 개선됨을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.507-520
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• 2006

본 논문은 다중 카메라에서 얻은 영상과 그 영상으로부터 얻은 깊이영상(depth map)을 사용하여 중간시점에서의 영상을 생성하기 위하여 OpenGL 함수를 적용하는 방법을 소개한다. 기본적으로 영상기반 렌더링 방법은 카메라로 직접 얻은 영상을 그래픽 엔진에 적용하여 결과 영상을 생성하는 것을 의미하지만 주어진 영상 및 깊이정보를 어떻게 그래픽 엔진에 적용시키고 영상을 렌더링 하는지에 관한 방법은 잘 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 카메라 정보로 물체가 생성될 공간을 구축하고, 구축된 공간 안에 색상영상과 깊이영상 데이터로 3차원 물체를 형성하여 이를 기반으로 실시간으로 중간영상 결과를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 중간영상에서의 깊이영상도 추출하는 방법을 소개하도록 하겠다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.954-964
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• 2020

실감형 미디어에서 현실감을 느끼게 하는 가장 중요한 요소는 깊이 정보이다. 따라서 고품질의 실감형 미디어를 제작하기 위해서는 고품질의 깊이 정보를 획득하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 고품질의 깊이 정보를 획득하기 위하여 다중 시점 환경에서 깊이 지도를 개선하기 위하여 깊이 지도를 여러 개의 세그먼트로 분할 및 다중 시점간의 관계를 고려하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 슈퍼픽셀 세그먼테이션 기법을 사용하여 기준 시점의 깊이 지도를 여러 세그먼트로 나누고, 각 세그먼트를 인접 시점으로 투영한다. 이후 투영된 세그먼트의 정보를 이용하여 인접 시점의 깊이 지도를 평면 추정을 이용하여 개선한 후, 기준 시점으로 역투영된다. 여러 개의 인접 시점에 대해 이 과정을 반복하여 개선된 인접 시점들의 값들과 기준 시점의 초기 깊이 지도를 가중치 합으로 갱신하여 깊이 지도를 개선한다. 기존 다중 시점 스테레오 비전 알고리즘에 제안된 알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 결과가 주관적 및 객관적으로 기존 알고리즘을 능가하는 것을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.341-350
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• 2022

본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.826-829
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• 2024

3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.3-13
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• 2010

본 논문에서는 한 장의 기준 영상과 그에 상응하는 참 깊이 맵을 이용하여 가상의 다중 시점 영상 생성 시 발생하는 가려짐 영역 보간 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 인페인팅 기술과 각각의 깊이 정도에 따른 층별 보간 기술을 이용한다. 우선, 기준 영상을 깊이 정보에 따라 여러 개의 층으로 분할한다. 각각의 층에 대해 가려짐 영역 내의 화소들은 영상 인페인팅 기술을 이용하여 보간한다. 마지막 단계 에서 개별적으로 보간된 층 영상들은 하나로 합성되어 가상 시점의 영상을 이룬다. 영상을 깊이 정보에 따라 분할함으로써, 각 깊이 정도에 대한 텍스처의 연관성을 보존하며 보간할 수 있으므로 기존의 방법에 비하여 보다 정확하고 세밀한 가려짐 영역 보간이 가능하다. 본 논문에서는 여러 가지 실험 결과를 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.263-266
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• 2020

사용자에게 본인이 원하는 시점과 시각을 선택할 수 있도록 하는 자유시점 (Free Viewpoint) MPEG-I 과제를 통하여 3DOF, 3DOF+, 6DOF의 표준을 개발 중이다. 실사 영상의 자유시점 영상을 구현하는 방법으로는 깊이정보를 사용한 렌더링 기법을 사용하는데, 이를 실시간 재생할 수 있는 시스템은 개발되지 않았다. 본 논문에서는 PC 사양에서 NVIDIA 영상 코덱과 OpenGL사용하는 rtRVSlibrary를 바탕으로, 최대 8개의 HD급 다중 뷰 영상 입력 (컬러+깊이)을 자유 시점을 실시간 생성하여 디스플레이하는 재생기를 설계 및 개발하였다. 사용자는 원하는 시점으로 상하좌우앞뒤(회전)로 자유롭게 이동할 수 있으며, 계산양과 화질 효율성을 고려하여 디코딩한 입력영상 중에 두 개의 시점을 선별하는 알고리즘을 개발하여 실시간 동작 (25fps)을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.35-42
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• 2016

재생되는 동영상에서 정지, 재생, 캡쳐, 확대, 축소 등의 다양한 이벤트 제공은 스마트폰과 같은 작은 크기의 모니터에서 가능하다. 그러나, 모니터의 크기가 커지게 되면, 터치 인식에 대한 비용이 증가하게 되어, 터치를 통한 이벤트 제공은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 저렴하게 깊이 정보로 터치를 인식하고, 단일 및 다중 터치로 토글, 핀치-인/아웃 등의 다양한 이벤트를 부여하는 영상 이벤트 제어시스템을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이 정보로 터치된 위치와 터치 경로를 찾고, 터치 제스처 종류를 파악한다. 이러한 터치 인터페이스 알고리즘은 소형 싱글보드 시스템에서 구현하고, UART 통신을 통해 제스처 정보를 전송함으로써 영상 이벤트를 제어할 수 있다. 모의실험을 바탕으로 대형 스크린에서 제안한 깊이 터치 방법으로 다양한 영상 이벤트를 제어할 수 있음을 보인다.