Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.440-442
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2011
본 논문에서는 객체 검출을 위한 지면가정에 기반한 스테레오 시차영상의 획득방법을 제안한다 지면과 좌우 영상간의 호모그라피를 사용하여 정합비용을 정의하고 지면기준의 시차에 대해서 4방향의 정합비용을 집계하여 시차를 결정한다. 또한 획득된 시차영상에서 나타나는 정합오류들은 중간값 필터와 연결성분 분석을 통하여 제거하고 이를 이진화하여 객체의 검출에 활용한다. 영상평면과 평행한 평면을 기준으로한 기존의 시차정합방법과는 달리 지면보다 아래에 대한 정합 비용이 고려되지 않으며 시차영상으로부터 거리 영상을 획득하여 처리하는 과정을 거치기 전에 객체를 검출할 수 있다는 장점이 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.333-336
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2011
스테레오스코픽 3D 입체영상은 좌/우 영상의 시차(視差)를 이용하여 시청자로 하여금 2D 영상에서 느낄 수 없었던 가상의 입체감을 느낄 수 있도록 한다. 이러한 가상의 입체감은 주로 좌/우 영상의 수평시차를 통해서 구현되며, 수평시차의 많고 적음에 의하여 피사체의 원근(遠近)이 조절된다. 시차가 지나치게 작을 경우 3D 입체영상은 2D와 다를 바 없이 평면으로 보이거나, 피사체의 볼륨감이 사라져서 종이인형들이 단순히 층을 나뉘어서 배열된 것처럼 보이게 된다. 반대로 시차가 지나치게 클 경우 좌/우 영상은 하나로 융합되어 입체감을 형성하지 못하고 이중상으로 관측되게 된다. 이렇듯 3D 입체영상에서 수평시 차의 크기는 핵심적인 기능을 수행하고 있음에도, 프로그램 제작시 적절한 시차를 결정하는 판단기준이 부족하며 최대 시차에 대한 기준도 모호하여, 촬영자나 컴퓨터 그래픽스 작업자의 감(感)에 의하여 입체영상 콘텐츠 제작이 이루어지고 있어, 고품질 3D 영상 제작의 장애요인이 되고 있다. 본 논문에서는 NPP(Native Pixel Parallax) 계산을 바탕으로 입체영상의 시차는 스크린 크기별로 달라질 수 있음을 살펴보고, 좌/우 영상의 시차가 가상깊이로 환산되는 과정을 분석하여, 3D 방송에 적합한 최대 시차를 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.47-50
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2020
최근 Panorama와 360도 영상이 대표되는 몰입형(Immersive) 미디어 콘텐츠의 사용이 증가하고 있다. 몰입형 영상 콘텐츠는 사용자에게 현장감을 제공해야 하지만, 촬영 카메라 간의 시차(Parallax)로 인해 영상 콘텐츠에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 해당 영상 콘텐츠의 제작 기술인 영상 스티칭의 높은 정확도가 요구되고 있다. 지금까지 스티칭 영상의 시차 왜곡을 줄이기 위하여 다중 호모그래피 추정 방법과 Seam Optimization 방법이 제안되었지만, 영상 내 사물 배치에 따라 기술 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 Mask R-CNN을 활용하여 사물을 세그먼트화하고, 사물의 종류에 따라 각각 다른 가중치 적용을 통해 시차 왜곡을 방지하며, 영상 내 사물의 배치에 따라 시차 왜곡이 발생할 상황에서는 사용자의 인지 중요도가 낮은 사물로 시차 왜곡을 유도하는 영상 스티칭 방법을 제안한다.
In this paper, we present an algorithm for synthesizing intermediate view image from a stereoscopic pair of images. An image of multiview is need for people in order to easily recognize 3D image. However, if many cameras are use for that, not only does system get more complicated but also transmission rating cause a big trouble. Hence, stereo images are photograph and issue on the sending side and algorithm to generate several intermediate view image is able to be use on the receiving side. The proposed method is based on disparity space image. First of all, disparity space image that is depicted by the gap of pixel followed by disparity of stereo image is generated. Disparity map is made by utilizing disparity space image for searching for optimal disparity path then eventual intermediate view image is generated after occlusion region which does not match is processed. Experimental results illustrate the performance of the proposed technique and we obtained a high quality image of more than 30 dB PSNR.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.424-427
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2007
스테레오 영상으로부터 3차원 구조를 복원하기 위해서는 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성해야 한다. 시차맵 생성을 위해서는 정합비용을 계산하고, 집성한 후에 시차를 계산하는 절차로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 세그멘테이션을 한 후에 세그멘테이션 별로 평균을 내어 객체간의 구분을 명확히 한다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 화소들에 대해서도 시차를 계산해야 하는데 본 논문에서는 간단하게 인접 화소의 값을 복사하는 방법으로 홀을 메우는 방법을 제안한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험 결과들은 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 시차맵 생성 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 좀더 안정적이고 다양한 컴퓨터 비전 시스템응용에 적용될 수 있음을 보여준다.
This paper presents a new estimation and representation of a disparity map for stereo-based video communication systems. Several pixel-based and block-based algorithms have been proposed to estimate the disparity map. While the pixel-based algorithms can achieve high accuracy in computing the disparity map, they require a lost of bits to represent the disparity information. The bit rate can be reduced by the block-based algorithm, sacrificing the representation accuracy. In this paper, the block enclosing a distinct edge is divided into two regions and the disparity of each region is set to that of a neighboring block. The proposed algorithm employs accumulated histograms and a neural network to classify a type of a block. In this paper, we proved that the proposed algorithm is more effective than the conventional algorithms in estimating and representing disparity maps through several experiments.
This paper proposes a depth image generation algorithm of stereo images using a deep learning model composed of a CNN (convolutional neural network). The proposed algorithm consists of a feature extraction unit which extracts the main features of each parallax image and a depth learning unit which learns the parallax information using extracted features. First, the feature extraction unit extracts a feature map for each parallax image through the Xception module and the ASPP(Atrous spatial pyramid pooling) module, which are composed of 2D CNN layers. Then, the feature map for each parallax is accumulated in 3D form according to the time difference and the depth image is estimated after passing through the depth learning unit for learning the depth estimation weight through 3D CNN. The proposed algorithm estimates the depth of object region more accurately than other algorithms.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.3
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pp.107-113
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2016
Visual discomfort is a common problem in three-dimensional videos. Among the methods to overcome visual discomfort presented in current research, disparity adjustment methods provide little guidance in determining the condition for disparity control. We propose a diaprity adjustment based on the characteristics of disparity distribution on visual comfort, where the visual comfort level is used as the adjustment paramter, in parallax barrier type auto-stereoscopic 3D display. In this paper, we use the horizontal image shift method for disparity adjustment to enhance visual comfort. The speeded-up robust feature is used to estimate the disparity distribution of 3D sequences, and the required amount for disparity control is chosen based on the pre-defined characteristics of disparity distribution on visual comfort. To evaluate the performance of the proposed method, we used a 3D equipment. Subjective tests were conducted at the fixed optimal viewing distance. The results show that comfortable videos were generated based on the proposed disparity adjustment method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.11B
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pp.1320-1327
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2009
In stereoscopy using stereo camera system, the representative factors inducing stereoscopic depth distortions have been reported such as the inter camera distance, the convergence angle and the depth resolution. The image distance is just known to us as a factor related in optical system. In a point of view of depth distortion, it will be a factor inducing a stereoscopic depth distortion. In this paper, we focused on the proof of our opinion that the image distance is one of the weighted factors inducing depth distortion under orthostereoscopic condition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.4
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pp.712-717
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2006
In this paper, a new integral imaging method with horizontal parallax only is proposed by modified use of elemental images pickuped from conventional integral imaging. The modified elemental images are obtained by magnifying single horizontal elemental image vertically and from which 3D images could be reconstructed. The proposed method can provide us large reduction of transmission information data for elemental images by eliminating the vertical parallax. The feasibility of our approach is experimentally demonstrated and its results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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