• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.359-366
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• 2003

본 논문에서는 일반적인 2차원 영상에서 운동 시차론 이용하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체 영상을 생성하고, 2차원 영상에서 운동 물체의 운동 방향과 속도에 상관없이 3차원 효과를 제공할 수 있는 입체 영상 변환 방법을 제안하고자 한다. 입체 영상은 제안한 움직임 검출, 영역 분할, 그리고 깊이 지도 생성 방법을 이용하여 인접한 2차원 영상 사이에서 운동 시차를 계산하여 생성된다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며, MTD 방식과의 성능 비교를 통하여 제안한 방법의 성능 평가를 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4C호
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• pp.239-246
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• 2005

본 논문에서는 영상의 RGB 정보와 화소단위의 8비트 깊이 정보를 이용하여 현재의 영상과 스테레오 쌍이 되는 가상의 우 영상을 생성한다. 이 과정에서 깊이 정보를 시차 정보로 변환하고, 생성된 시차정보를 이용하여 우 영상을 생성하게 된다. 또한 스테레오 영상을 합성한 후 회전(rotation)과 이동(translation) 등의 기하학적 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 스테레오 영상을 합성하는 기법을 제안하고, 깊이 정보와 시차 정보와의 관계를 분석하여 화소 단위의 실시간 처리를 위한 LUT(look-up table) 방식의 고속 기법도 제안한다. 실험 결과 SD급 영상의 경우 8비트 깊이 정보만을 가지고 11시점의 스테레오 영상을 실시간으로 합성할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.592-595
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• 2001

원거리에서 무접촉 거리 계측(ranging)은 군용 장비나 건설, 항해, 자동화 등에 매우 중요하다. 계측방식은 active와 passive 방식으로 구분되는데, active방식은 laser나 microwave, 초음파 등의 time of flight를 이용하거나 레이저 조사(illumination)에 대한 카메라 영상을 해석하는 등의 다양한 방식이 있으나 장치가 복잡하고, passive 방식은 stereo camera의 양안 영상을 이용하거나 focus 특성을 이용하는 방식 등이 있으나 대부분 연산 시간이 많이 요구된다. 본 연구에서는 수동식 스테레오 카메라에서 양안시차를 추출하여 triangulation으로 목표점(target point)의 거리를 측정하는 것을 기본 방식으로 하여, 기존 거리 산출 방식에서 연산 시간이 많이 소요되는 연산 과정을 효율적이고 고속으로 수행할 수 있도록 새로운 방식을 제안하였다. 즉, 목표점에서의 양안 edge 영상을 구하며, 이 영상의 accumulation profile을 correlation하여, 거리 연산의 핵심 요소인 양안 시차를 고속으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안 방식의 효율성을 실험 결과를 통하여 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.238-239
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• 2019

현재 MPEG은 최대 6DoF(Degrees of Freedom) 사용자 운동시차를 지원함과 동시에 고해상도의 360VR 서비스를 제공하기 위한 영상 포맷, 부호화 등 요소기술에 대한 MPEG-I(Immersive) 표준화를 진행 중에 있다. 6DoF는 가상 공간 내 임의의 위치에서 운동시차를 제공하는 것으로 이를 획득 및 재현하기 위한 360VR 영상 표현 및 포맷에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문은 제한된 공간 내 임의의 위치에서 사용자에게 자연스러운 6 자유도를 제공하기 위한 360VR 영상 포맷을 제안한다. 실험결과 제한된 공간 내에서 사용자에게 자연스러운 운동시차를 제공할 뿐만 아니라 향후 실사 환경에서도 획득 및 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.319-320
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• 2012

3DTV 방송 서비스를 위한 다양한 방법 가운데 좌우영상의 해상도가 서로 다른 하이브리드 방식이 제안된 바 있다. 이 방식에서 양안시차 정보를 활용하면 낮은 해상도 영상의 화질을 개선할 수 있는데, 본 논문에서는 3D 영상에서 수평적 양안시차와 함께 수직 방향의 변이를 함께 고려하면 영상의 화질 향상 효과가 더 커짐을 보였으며 이를 추정하기에 적합한 양안시차 탐색범위의 형태를 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.882-897
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• 2020

최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.294-297
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• 2003

최근 3차원 영상의 압축 방법에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 이루어지고 있으며, 특히 MPEG에서는 이와 관련하여 Exploration Experiment를 통하여 효율적인 기법을 연구하고 있다. 본 논문에서는 EE3를 위하여 스테레오 비디오 압축을 위한 효율적인 블록기반 시차예측 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스테레오 영상의 특성 중 주변 블록의 시차 벡터가 유사하다는 점을 이용하여 주변의 시차벡터를 예측 파라미터로 사용함으로써 계산량을 감소시킬 수 있었다. 또한, 예측 오차가 큰 객체의 경계면에서 블록의 크기를 4분할로 분할하여 시차 벡터를 재검색 하는 기법으로 경계 블록에 대한 예측 오차를 감소시킬 수 있었다. 모의 실험 결과 기존의 블록정합기법(BMA)에 비해 최대 75%의 계산량이 감소하였으며, PSNR 측면에서도 0.3dB이상 개선되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.521-532
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• 2014

3D 방송시스템에 대한 다양한 연구 가운데 ATSC-M/H 기반의 융합형 3DTV 방식은 HD 화질의 좌영상과 모바일 화질의 우영상을 결합하는 서비스 호환 3DTV 시스템으로서 이 방식에서는 좌우 영상 사이에 상대적인 화질 차이가 존재하며 이를 해결하기 위해 조건부 대체 알고리즘(Conditional Replenishment Algorithm)이 제안되었다. 조건부 대체 알고리즘에서는 좌우영상 사이의 양안시차 벡터를 추정하고 양안시차 보상된 HD 좌영상과 단순 확장된 모바일 우영상을 선택적으로 사용함으로써 우영상의 화질을 개선한다. 그러나 이 알고리즘은 여러 계층의 양안시차를 추정하는 과정에서 매우 많은 계산이 필요하기 때문에 이를 실제적으로 구현하기 위해서는 고속 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 특성을 고려하여 전역 탐색 대신에 SDSP(Small Diamond Search Pattern) 탐색 방법을 사용하고 탐색의 초기위치를 예측하는 방법을 제안하며 특정 조건 하에서 양안시차 벡터 추정을 생략하는 조기종료 모드를 함께 적용함으로써 복원 영상의 화질을 유지하면서도 조건부 대체 알고리즘의 속도를 향상시키는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 이의 성능을 검증하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 두 대의 디지틀 카메라로 측정한 근거리 차량 스테레오 영상에서 시차(disparity)를 구한 후 전방 차량의 거리를 검출하는 방법을 제시한다. 다중 해상도 특성을 가진 변형된 웨이블릿을 이용하여 차량으로 생각되는 물체의 경계선을 구한다. 이때 전체적인 특징을 고려하고, 정확한 시차를 구하기 위해 점차적으로 해상도를 높이는 coarse to fine 방법을 이용하여 히스토그램을 분석하고 이를 통하여 얻어진 좌, 우 영상의 시차를 이용하여 전방 근거리 차량의 거리를 효과적으로 검출한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.275-278
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• 2012

본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.