• Title/Summary/Keyword: 심도영상

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영상 기반 음성합성에서 심도 영상의 유용성 (The usefulness of the depth images in image-based speech synthesis)

  • 이기승
    • 한국음향학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.67-74
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    • 2023
  • 발성하고 있는 입 주변에서 취득한 영상은 발성 음에 따라 특이적인 패턴을 나타낸다. 이를 이용하여 화자의 얼굴 하단에서 취득한 영상으로부터 발성 음을 인식하거나 합성하는 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 심도 영상을 협력적으로 이용하는 영상 기반 음성합성 기법을 제안하였다. 심도 영상은 광학 영상에서는 관찰되지 않는 깊이 정보의 취득이 가능하기 때문에 평면적인 광학 영상을 보완하는 목적으로 사용이 가능하다. 본 논문에서는 음성 합성 관점에서 심도 영상의 유용성을 평가하고자 한다. 60개의 한국어 고립어 음성에 대해 검증 실험을 수행하였으며, 실험결과 객관적, 주관적 평가에서 광학적 영상과 근접한 성능을 얻는 것을 확인할 수 있었으며 두 영상을 조합하여 사용하는 경우 각 영상을 단독으로 사용하는 경우보다 향상된 성능을 나타내었다.

에러 분포의 예측을 이용한 비트 심도 확장 기술 (Bit Depth Expansion using Error Distribution)

  • 우지환;심우성
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.42-50
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    • 2017
  • 비트의 심도 확장은 영상을 표현하는 비트 수를 확장하는 방법이다. HDR(High Dynamic Range) 디스플레이의 발전과 디스플레이의 해상도가 높아짐에 따라서, 디스플레이에서 영상을 표현하는 휘도가 증가하고 표현력도 상승한다. 이러한 디스플레이에 대응하기 위해서는 영상을 표현하는 비트수도 확장되어야 하기 때문에 비트의 심도 확장의 중요성은 높아지고 있다. 본 논문에서는, 높은 비트 심도(10bit)를 가지는 디스플레이에 기존의 영상(8bit)을 자연스럽게 표현하기 위한 비트 심도 확장 방법을 소개한다. 정량적인 결과와 정성적인 결과 및 연산량의 비교를 통해서 제안된 알고리즘이 기존의 비트 심도 확장 방법과 비교해서 우수함을 검증하였다. 제안된 방법은 기존의 최신 비트 심도 확장 방법과 비교해서, 40배 더 빠른 연산속도와 평균 1db이상 높은 성능 향상 결과를 보여준다.

입체영상 가시화를 위한 자동 피사계 심도 조절기법 (Automatic Depth-of-Field Control for Stereoscopic Visualization)

  • 강동수;김양욱;박준;신병석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.502-511
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    • 2009
  • 컴퓨터그래픽스에서 실세계의 피사계 심도를 표현하기 위해 많은 연구가 진행되어왔다. 피사계 심도는 초점이 맺히는 초점평면을 기준으로 초점거리보다 가깝거나 멀 경우 렌즈와 조리개의 특성에 따라 해당부분이 흐리게 표현되는 현상이다. 이것을 이용하면 사람의 눈처럼 수정체에 의한 아웃 포커스 현상을 표현할 수 있기 때문에 현실감 있는 영상 표현이 가능하다. 본 논문에서는 eye-tracking 기술을 이용하여 사용자의 착안점을 계산하고 이를 바탕으로 GPU기반의 피사계 심도 조절방법을 구현함으로써 입체영상을 볼 때 발생하는 부작용을 줄이는 방법을 제안한다. 일반적으로 입체영상은 사용자의 초점을 강제로 조정하기 때문에 장시간 입체영상을 보면 어지럼증 등 부작용이 나타난다. 제안하는 기법은 눈동자의 움직임을 실시간으로 추적하여 입체영상의 피사계 심도를 자동으로 조절할 수 있기 때문에 부작용 저감이 가능하며 몰입감을 향상시킬 수 있다.

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이종 입체영상 카메라의 피사계심도 일치화 (DOF Correction of Heterogeneous Stereoscopic Cameras)

  • 최성인;박순용
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권7호
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    • pp.169-179
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    • 2014
  • 본 논문에서는 서로 다른 광학적 특성을 가지는 3차원 카메라의 내부 변수 값을 자동으로 결정하여 스테레오 영상의 심도를 일치시키는 기술을 제안한다. 3차원 카메라에서 획득한 스테레오 영상에서 물체의 크기가 다르거나 심도의 차이가 큰 경우에 사람의 눈은 시각적 피로감을 느끼게 된다. 획득된 좌, 우 영상에서 물체의 크기가 동일하도록 카메라의 줌(zoom)을 LUT(Look Up Table)을 이용하여 일치시키고 피사체까지의 거리에 따라 전방심도와 후방심도의 범위를 결정한다. 이들을 이용하여 렌즈의 F-값을 결정하고 카메라의 광학 특성값을 자동으로 조절함으로써 스테레오 영상의 심도를 일치시킨다. 주-부 방식의 3차원 카메라와 GUI 소프트웨어를 통한 실험을 통하여 제안한 방법으로 스테레오 영상의 심도를 자동으로 일치시킬 수 있음을 보였다.

낮은 피사계 심도의 동영상에서 포커스 된 비디오 객체의 자동 검출 (Automatic Extraction of Focused Video Object from Low Depth-of-Field Image Sequences)

  • 박정우;김창익
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권10호
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    • pp.851-861
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    • 2006
  • 영상을 낮은 피사계 심도로 찍는 카메라 기법은 전통적으로 널리 이용되는 영상 취득 기술이다. 이 방법을 사용하면 사진사가 사진이나 동영상을 찍을 때 영상의 관심 영역에만 포커스를 두어 선명하게 표현하고 나머지는 흐릿하게 함으로써 자신의 의도를 보는 이에게의 분명하게 전달 할 수 있다. 본 논문은 이러한 피사계 심도가 낮은 동영상 입력에 대하여 사용자의 도움 없이 포커스 된 비디오 객체를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 크게 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈에서는 동영상의 첫 번째 프레임에 대해서 포커스 된 영역과 그렇지 않은 흐릿한 부분을 자동으로 구분하여 관심 물체만을 추출한다. 두 번째 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 구한 관심 물체의 모델을 바탕으로 동영상 프레임에서의 관심 물체만을 실시간이나 실시간에 가깝게 추출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.

이종 입체 영상 카메라의 광학 특성 일치화 (Optical Properties Correction of a Heterogeneous Stereoscopic Camera)

  • 정은경;백승해;박순용;장호욱
    • 전자공학회논문지
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    • 제49권11호
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    • pp.74-85
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    • 2012
  • 본 논문에서는 이종 입체 카메라 시스템의 광학적 특성을 일치화하여 동일한 품질의 입체영상을 생성하는 기술을 제안한다. 이종 입체 카메라의 광학적 특성에는 크게 줌, 심도, 초점이 있으며 이들의 차이는 결과적으로 입체영상의 품질에 영향을 주어 사람의 시각 피로를 발생시키는 요인이 된다. 본 논문에서 제안하는 광학 특성 일치화 기술은 이종 카메라의 줌 영상을 일치한 후 동일 피사체에 대해 초점을 맞추고 심도를 일치화하는 과정으로 이루어진다. 이를 위하여 이종 입체 카메라의 줌 영상의 비교 알고리즘을 통하여 줌 렌즈에 대한 룩업테이블(LUT)을 작성하였다. 그리고 입체 영상의 에지(edge)에서 초점 정보를 추출하여 심도를 일치화하였다. 광학적 특성 일치화 실험을 위하여 직교방식의 리그를 제작하고 서로 다른 사양의 HD급 카메라를 이용하여 입체 카메라 장치를 구성하였다. 줌 일치화 및 심도 일치화에 대한 실험 결과로 시각 피로를 줄일 수 있는 입체 영상 생성이 가능함을 보였다.

낮은 피사계 심도 영상에서 관심 물체의 효율적인 추출 방법 (An Efficient Object Extraction Scheme for Low Depth-of-Field Images)

  • 박정우;이재호;김창익
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권9호
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    • pp.1139-1149
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    • 2006
  • 본 논문은 낮은 피사계 심도 영상(low depth-of-field image)에 대해 사용자의 도움 없이 포커스 된 관심 영역을 고속으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 우리는 입력 영상에 존재하는 고주파 성분을 HOS(higher order statistics) 계산을 함으로써 영상의 포커스 된 영역을 찾아내는 중요한 지표로 활용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 4가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째 단계에서는 기존 연구[1] 방법과 동일하게 모든 화소에 관해 HOS 지도를 계산하고 블록화한다. 두 번째 단계에서는 블록화 된 HOS를 이용하여 포커스 된 물체가 존재하는 후보 관심 영역을 대략적으로 구한다. 이후 관심 영역 내부에 존재하는 구멍(hole)을 제거하기 위해 구멍(hole) 추적 및 제거 연산을 수행한다. 마지막으로 최종 관심 후보 영역에서 배경 부분의 화소만 제거하여 포커스 된 관심 물체만을 섬세하게 추출한다. 제안하는 방법은 기존 방법[1]에 비해 정지 영상에서 고속으로 관심 영역을 추출하므로 추후 알고리즘의 변형 없이 낮은 피사계 심도의 동영상에 확장 적용하여 관심 영역을 실시간으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상 현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.

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봄 가뭄 평가를 위한 다중시기 VCI와 SVI의 적용성 분석 (Applicability of Multi-temporal VCI and SVI for Spring Drought Assessment)

  • 박정술;김경탁
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.119-124
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    • 2008
  • 2000년대 들어 주기적으로 발생하고 있는 봄 가뭄에 대한 적절한 대책 마련을 위해서는 가뭄을 모니터링 할 수 있는 감시체계가 필요하며 가뭄의 심도를 정량적으로 나타내기 위한 지표가 요구된다. 또한, 가뭄의 거동 및 지역적인 심도 분석을 위해서는 면 단위의 공간적인 분석이 요구된다. 위성영상은 공간정보를 신속하고 주기적으로 제공할 수 있는 도구로 위성영상의 밴드 조합을 통해 제작된 식생지수는 1990년대 중반 이후 건조지역을 중심으로 가뭄 모니터링을 위한 도구로 활용 중이다. 본 연구에서는 MODIS 영상으로부터 제작된 정규식생지수(NDVI)를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 정규화된 식생지수(SVI)를 제작하였으며 2000년$\sim$2007년을 대상으로 가뭄발생연도, 각 가뭄사상에 대한 심도, 가뭄다발 시기 및 다발지역을 분석하였다.

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다목적 애플리케이션을 위한 피사계 심도 기반 후처리 프레임워크 (Depth-of-Field based Post-Processing Framework for Multipurpose Applications)

  • 김동희;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.253-256
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    • 2021
  • 본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.

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영상 합성 기반 피사계심도 확장을 위한 초점 정량화 연구 (A study on the focus measure for image blending based EDoF (Extended Depth of Field))

  • 차수람;신남주;김정태
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.435-437
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    • 2010
  • 렌즈의 피사계심도 (Depth of Field)가 낮은 카메라로 영상을 획득 했을 때, 한 영상 내에도 in-focus 영역과 out of-focus 영역이 동시에 존재하게 된다. 따라서 영상을 복원하기 위해 in-focus 영역과 out-of-focus 영역을 구분하는 focus measure가 필요하게 된다. 기존 focus measure 알고리즘은 획득된 영상의 intensity 값의 절대적인 변화나 고주파수 성분 값에 따라 in-focus와 out-of-focus를 결정하기 때문에 out-of-focus 영역이 smooth 하지 않을 경우에는 in-focus 영역이라 잘못 판단할 수 있을 뿐만 아니라 잡음에 민감한 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 알고리즘의 한계점을 보완하는 연구 방향을 제시한다.

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