본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.
스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.
최근 이미지기반 바코드 인식 시스템의 활용도가 커지고 있으나, 촬영된 바코드영역의 유효해상도가 낮은 경우 인식률이 현저하게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 유효해상도에서도 인식률을 향상시킬 수 있는 업샘플링을 통한 부화소-레벨 동기화 방법을 제안한다. 표준 ITF-18 포맷에 대한 실험결과 VGA ($640{\times}480$)급, CIF ($320{\times}240$)인 영상에서 기존방식과 비교하여 각각 66%, 100%의 인식률 증가를 확인 하였다.
본 논문에서는 깊이맵 업샘플링을 이용하여 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한다. 전자의 경우, 다양한 참조(full-reference) 및 무참조(no-reference) 평가도구가 깊이맵의 품질을 측정하기위해 적용되고, 3D평가는 주관적 평가로 얻는다. 이 두 개의 결과는 세 가지의 상관계수를 이용하여 상호 관련성을 찾은 후에, 최적으로 주관평가에 근접한 객관적 메트릭을 얻는다.
업샘플링 깊이맵은 깊이 카메라로부터 획득된 깊이맵의 공간 해상도를 증가시키는 방법이다. 깊이맵의 성능은 입체영상, 멀티뷰의 3D 입체감과 밀접한 관계가 있다. PSNR 등의 객관적 메트릭으로 깊이맵의 업샘플링 성능을 평가하고, 생성된 입체영상은 주관적 평가를 통해서 입체감 및 시각적 피로도를 조사한다. 후자의 주관적 평가는 인적 물적 자원을 필요로 하는 반면에, 전자의 객관적 메트릭은 수학적 표현으로 정량적 수치값을 알려준다. 따라서 주관적 평가와 높은 상관관계를 가지는 객관적 메트릭이 주관적 평가를 대체할 수 있다면 많이 시간을 필요로 하는 주관적 평가가 불필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 다양한 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한 후에, 이용한 메트릭에 기반한 주관평가와 상관관계가 높은 객관적 메트릭을 제안한다. 업샘플링된 깊이맵의 성능을 측정하기 위해 다양한 참조영상 및 무참조영상 평가 메트릭들을 이용하였다. 주관적 평가는 DSCQS 입체영상 테스트로 수행되었다. 세 종류의 상관관계의 활용 및 분석을 통해서, SSIM과 Edge-PSNR이 주관적 평가를 대체할 수 있는 적합한 객관적 메트릭임을 실험을 통해서 검증하였다.
Fully Convolutional Network(FCN)은 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였지만, FCN은 RGB 정보만을 사용하기 때문에 세밀한 예측이 필요한 장면에서는 다소 부족한 성능을 보였다. 이를 해결하기 위해 인코더-디코더 구조를 이용하여 RGB와 깊이의 멀티 모달을 활용하기 위한 FuseNet이 제안되었다. 하지만, FuseNet에서는 RGB와 깊이 브랜치 사이의 융합은 있지만, 인코더와 디코더 사이의 특징 지도를 융합하지 않는다. 본 논문에서는 FCN의 디코더 부분의 업샘플링 과정에서 이전 계층의 결과와 2배 업샘플링한 결과를 융합하는 스킵 레이어를 적용하여 FuseNet의 모달리티를 잘 활용하여 성능을 개선했다. 본 실험에서는 NYUDv2와 SUNRGBD 데이터 셋을 사용했으며, 전체 정확도는 각각 77%, 65%이고, 평균 IoU는 47.4%, 26.9%, 평균 정확도는 67.7%, 41%의 성능을 보였다.
스케일러블 HEVC에서 상위계층의 계층 간 예측에서 기본계층의 부호화 잔차 영상에 대한 업샘플링 된 결과를 참조하여 예측하게 된다. 본 논문에서는 고효율 영상 압축 기반 스케일러블 부호화 (Scalable Extension of High Efficiency Video Coding)에서 상위계층 잔차 데이터 예측에 대한 개선 기법을 제안한다. 제안하는 적응적 필터 선택 기법은 스무싱 필터와 샤프닝 필터를 사용함으로써 계층 간 예측 방법에서 효율을 향상시킨다. 기존의 업샘플링 필터와 두 개의 필터를 추가하여 율-왜곡 비용함수 기반의 경쟁기법을 통한 계층 간 예측 알고리즘을 SHVC 5.0에 구현함으로써 Y, U, V 컴포넌트에 대한 평균 1.5%, 2.1%, 1.7%의 BD-rate 향상을 보여준다.
최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.