셀프 캘리브레이션은 영상 시퀀스에 대한 특징점 정합 결과를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 계산하는 기법이다. 이는 임의로 움직이는 카메라를 이용하여 얻은 영상 시퀀스를 이용하여 유클리디안 복원을 수행하는데 응용될 수 있다. 안정적인 3차원 복원결과를 얻기 위하여 본 논문에서는 두 가지 제약 조건을 사용한다(카메라 내부 파라미터의 개수에 대한 제약 조건과 복원할 장면의 기하학적 구조를 이용한 제약 조건). 카메라 내부 파라미터에 대한 제약 조건은 카메라의 하드웨어적인 특성을 반영하며 이러한 제약 조건을 적용함으로써 셀프 캘리브레이션 중 비선형 최적화 과정의 수렴도를 높일 수 있다. 또, 기하학적 제약 조건은 대상 장면의 직각 구조를 이용하여 이에 대한 조건을 분석하여 제약 조건에 대한 수식을 유도한 다음 이를 최적화 과정에 포함시킨다. 합성 영상과 다양한 종류의 실제 영상에 대한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 개선된 유클리디안 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.396-397
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2010
본 논문에서는 스테레오 비디오의 오류 복원 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시간적 시점간 상관관계를 동시에 고려하여 오류 블록을 복원한다. 시간적 상관관계가 있는 블록들의 디스패리티 벡터 유사성을 통해 움직임 벡터와 디스패리티 벡터를 예측하고, 시점간 상관관계가 있는 블록들의 움직임 벡터 유사성을 통해 디스패리티 벡터와 움직임 벡터를 예측한다. 예측된 벡터들로부터, 오류 블록의 인접 화소 값들과 가장 유사한 값을 갖는 시간 시점 후보 블록들을 찾고, 시간 시점후보 블록들을 조합하여 오류 블록을 복원한다. 제안하는 알고리즘이 스테레오 비디오를 위한 효과적인 오류 은닉 방법으로서 높은 복원 효율을 나타냄을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.283-284
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2010
디지털 홀로그래피(holography) 기술은 3차원 물체의 정보를 디지털 영상으로 기록하고 복원하는 기술이다. PSI(Phase-shifting interferometry) 디지털 홀로그래피는 여러 장의 간섭 패턴 영상으로부터 홀로그램(hologram)을 합성하고, 이로부터 3차원 영상을 복원하는 대표적인 기법이다. 본 논문에서는 PSI 디지털 홀로그램 생성에 사용되는 여러 장의 간섭 패턴 영상의 효율적인 압축 기법을 제안한다. 먼저 네 개의 간섭패턴 영상에서 JPEG2000 기반의 비트율-왜곡(rate-distortion) 특성을 분석한다. 이에 기반하여 주어진 비트량을 일정 크기 단위로 사용할 때, 복원 영상의 왜곡을 가장 효과적으로 줄일 수 있는 간섭 패턴 영상에 우선적으로 비트량을 할당한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬은 네 개의 간섭패턴 영상마다 동일한 비트량을 할당하여 압축하는 기존의 방법에 비해 비트율-왜곡 측면에서 복원 영상의 왜곡을 더 효과적으로 줄일 수 있음을 확인한다.
Park, Tae-Jang;Won, Jae-Hyun;Lee, Man-Hee;Park, In-Kyu
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.198-200
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2010
구조적 조명 기법은 그레이코드 패턴광을 물체에 투영시켜 정확하게 3차원 형상 정보를 복원 할 수 있는 방법이다. 그러나 물체에 투영되는 그레이코드 패턴광이 카메라에 정확하게 인식 되어야 보다 정밀하게 3차원 좌표를 추정할 수 있다. 즉, 주변광의 밝기가 패턴광의 밝기에 비해 무시할 수 없을 정도로 밝은 경우 카메라가 물체와 투영된 패턴을 정확히 인식하기 어렵다. 본 논문에서는 구조적 조명 기법이 주변의 밝기에 따라 제한적인 문제점을 해결하기 위해 High Dynamic Range Imaging (HDRI) 알고리즘을 적용시켜 보다 넓은 동적 범위의 밝기 영역에서 3차원 형상을 정확하게 복원하는 방법을 제안한다. 실험결과 HDRI를 이용하여 복원하였을 경우 그렇지 않은 경우에 비해 복원 정밀도가 크게 개선되는 것을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.376-377
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2011
본 논문에서는 스테레오스코픽 영상 및 깊이 프레임 오류 은닉 알고리즘을 제안한다. i) 좌측 컬러 프레임 오류 발생시 시간적 상관관계를 이용하여 프레임을 복원한다. iii) 우측 컬러 프레임 오류 발생시 깊이 정보 및 DIBR 기법을 이용하여 좌 우 시점간의 매칭 픽셀을 예측하고, 매칭된 픽셀의 움직임 벡터 및 밝기 차이를 이용하여 프레임을 복원한다. iii) 좌측 깊이 프레임과 iv) 우측 깊이 프레임의 오류 발생시 좌 우측 컬러 프레임의 움직임 벡터를 이용하여 손실된 프레임을 복원한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 스테레오스코픽 컬러 및 깊이 프레임 오류 복원 성능을 확인한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.203-206
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2008
기존의 대표적인 디지털 통신방식으로 주파수 편이 변조(FSK: frequency shift keying), 위상 편이 변조(PSK: phase shift keying), 진폭 편이 변조(ASK: amplitude shift keying) 방식들이 있다. 본 논문에서는 2진 정합필터를 이용하여 웨이브릿 편이변조 신호를 복원하는 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 편이 변조 시스템은 스케일링 함수(scaling function)와 웨이브릿(wavelet)을 이용한다. 스케일링 함수를 1로, 웨이브릿 함수를 0으로 할당하여 2진 데이터를 변조한다. 기존의 웨이브릿 편이 변조 시스템에서는 복원을 위해 후처리가 필요하였다. 된 논문에서는 2진정합필터를 이용하여 복원하므로, 별도의 후처리 과정 없이 복원을 가능하게 하였다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘이 타당함을 확인하였다.
최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.4-5
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2016
최근 현실 세계의 기반 위에 가상의 정보를 증강하여 사용자와 상호작용하며 즐기는 증강 현실 컨텐츠가 대중들에게 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 증강 현실 콘텐츠는 현실 세계를 기반으로 한다는 점에서 실제의 3차원 공간을 정확하게 복원하는 것이 중요하다. 초기의 3차원 복원 방법으로 RGB-D 카메라를 이용한 KinectFusion 방법이 제안되었고 많은 연구자들에 의해 다루어지고 있다. 하지만 기존의 방법은 시간이 흐름에 따라 누적되는 오차에 의해 3차원 모델이 정확하게 복원되지 않는 객체 표류 문제가 발생한다. 이러한 문제는 깊이 카메라 센서의 잡음 때문에 정확하지 않은 표면 법선 벡터가 계산되는 것에 기인한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강건한 표면 법선 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 카메라 궤적이 정확하게 예측되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다층구조물에 대한 토모그라픽 영상을 복원하기 위해 기존의 SLAM 시스템에 쿼드러쳐 검출기와 시료회전장치를 부가하여 STAM 시스템을 구성하고 BFP 알 고리즘을 이용하여 영상복원 프로그램을 개발하였다. 본 실험에서는 시료로서 알루미늄을 사용하여 2개 층이 서로 다른 패턴을 갖는 불균질 층을 만들고 그 사이를 물로써 채워진 다 층구조물을 구성하였으며 또한 불균질 층 간격을 각각 8λ, 10λ 그리고 12λ가 되도록 제 작하였다. 이들 시료는 STAM 시스템에서 4중 프로젝션(0°, 90°, 180°, 270°)시켜 토모 그라픽 데이터를 획득하고 이를 영상처리하여 토모그라픽 영상을 복원하였다. 영상분석 결 과, 본 STAM 시스템은 4중 프로젝션시 12λ의 불균질 층 간격에서 높은 분해능의 토모그 라픽 영상을 얻을 수 있었고 각 층에 대한 위치를 결정할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.301-304
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2000
본 논문에서는 영상 시퀀스의 이전 프레임과 현재 프레임 사이의 차분 데이터로 이루어진 차분 프레임에 대하여 제안한 FDVQ(프레임 차분 체적양자화기)를 적용했을 때, 복원된 영상의 원 영상에 대한 해상도(PSNR)를 분석하였다. 시험 동영상(moving image)으로 실험한 결과, 저주파 성분을 많이 포함하는 차분 영상 데이터에 대하여 높은 압축률에서 제안된 FDVQ 방법으로 얻은 복원 해상도는 2D-DCT와 VQ를 이용한 방법보다 개선된 결과를 나타내었다. PSNR 결과에 대한 영상 특성의 분석 결과에서 FDVQ를 이용한 방법은 VQ 방법보다 압축률은 비슷하였으나 해상도는 평균 0.39㏈ 정도 향상되었다. 또한, 평균압축률 약 0.05bpp에서 2D-DCT 방법에 비해 고주파 성분을 많이 포함하는 경우는 0.8㏈ 이상 향상되었으며, 저주파 성분을 많이 포함하는 경우는 평균 0.4㏈ 정도 향상된 복원영상(reconstructed image)을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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