• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.171-174
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• 2003

인간 시각이 감지하는 영상정보는 깊이정보가 있는 3차원형태의 정보이다. 이러한 영상정보를 획득하기 위해 2차원의 스테레오영상으로부터 3차원정보를 추출하는 방법이 연구되어왔다. 본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 영역에서의 영역기반 스테레오 매칭(stereo matching)을 통하여 3차원정보를 추출하고 복원하는 것을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.572-575
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• 2012

본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 변형된 Census 변환과 적응적 윈도우를 이용한 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 영역 기반 기법으로 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위해 탐색 화소 주변 영역의 기울기를 계산하여 윈도우의 크기 및 모양을 적응적으로 결정하고, 윈도우 영역의 정합 비용 함수는 변형된 Census 변환과 AD 연산 결과의 가중합으로 구한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.443-445
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• 1998

스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.499-500
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• 2011

Line Disparity Map[1]은 스테레오 영역기반 정합방법에서 블록단위의 영역이 아닌 라인의 기울기를 바탕으로 비교하기 때문에 실시간 스테레오 정합이 가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 Line Disparity Map 알고리즘을 사용하여 단순히 관찰로만 사용되어 지는 입체현미경에 스테레오 비전을 기반으로 하는 3D 형상계측 시스템을 개발하여 사람이 손으로 측정하기 힘든 미세의 오브젝트를 측정하는 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.833-836
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• 2004

세그먼트 패치(Segment Patch) 기반의 스테레오 매칭에 있어서, 매칭의 속도와 정확도는 세그먼트 패치를 생성하는 과정에 의존한다. 본 논문에서는 매칭 프리미티브로 사용되는 세그먼트 패치를 결정하는 과정으로 영상의 강도와 함께 인접 세그먼트 패치들 사이의 깊이를 고려하여 최적의 세그먼트 패치를 결정하는 방법을 제안하였다. 그 결과 영상의 강도 변화가 작은 영역에서 뿐만 아니라 패치 매칭의 취약함으로 지적되었던 복잡한 영역에서도 좋은 결과를 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1559-1562
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• 2015

최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.1103-1105
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• 2015

Leaked Radioactive source in nuclear power station, radiation related facilities and the aging nuclear power plant for the dismantling must need to detect and remove early to prevent major accidents. In this paper, we implemented a single sensor-based gamma-ray detectors stereo which can provide the distance to the radiation source, a direction and doserate information for fast and efficient decontamination work the radiation source. And we have carried out an algorithm development for high-speed detection of the detection equipment. Two detectors are required for stereo structure for obtaining the distance information of the radioactive source, but we designed the only sensor-based detection device for the weight reduction. We have extracted the region of interest and obtained the distance calculation result and distribution of radiation source in order to minimize a stereo image acquisition time. Detection time of the algorithm showed a shorter time of about 41%.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.73-76
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• 2008

We present a area-based method for stereo matching using varying weights. A central problem in a area-based stereo matching is different result from selecting a window size. Most of the previous window-based methods iteratively update windows. However, the iterative methods very sensitive the initial disparity estimation and are computationally expensive. To resolve this problem, we proposed a new function to assign weights to pixels using features. To begin with, we extract features in a given stereo images based on edge. We adjust the weights of the pixels in a given window based on correlation of the stereo images. Then, we match pixels in a given window between the reference and target images of a stereo pair. The proposed method is compared to existing matching strategies using both synthetic and real images. The experimental results show the improved accuracy of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.83-86
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• 2012

본 논문에서는 다양한 변이 추정 방식 중 영역기반(Area-based) 알고리듬과 특정기반(Feature-based) 알고리듬을 결합한 하이브리드(Hybrid) 변이추정 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 Features from Accelerated Segment Test(FAST) 코너 점 추출기[2]를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점들의 정보를 이용한 스테레오 정함을 통해 신뢰도 높은 초기 변이지도(Disparity map)를 생생하게 된다. 그러나 생성된 초기 변이지도는 조밀하지 못하므로, 조밀한 변이 지도를 획득하기 위해 특징점이 추출된 영역에 대해서는 추정된 초기 변이 값을 이웃 픽셀과의 색 유사도를 고려하여 전파시키고 특징 점이 추출되지 않은 영역에 대해서는 이진 윈도우(Binary window)를 활용한 영역기반 변이추정 알고리듬[1]을 이용하여 변이 값을 추정한다. 이를 통해, 제안 알고리듬은 특징 기반 알고리듬에서 발생할 수 있는 보간법 문제를 해결함과 동시에 신뢰도가 높은 초기 변이지도를 사용함으로써, 영역 기반 알고리듬의 정합 오차를 줄여 신뢰도 높은 변이지도를 생생할 수 있다. 실험 결과 추정된 초기 변이지도는 ground truth와 비교 시 약 99%이상의 정확도를 보이며, 특징 점이 추출된 영역에서 기존의 영역기반 알고리듬보다 더 정확한 변이 값이 추정되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.1-2
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• 2014

본 논문에서는 hidden Markov model (HMM) 기반의 스테레오 신호로부터 서라운드 오디오 신호를 생성하는 기법을 제안한다. 먼저 5.1 채널 오디오 훈련 데이터베이스로부터 MDCT 영역에서 전방/서라운드 채널의 서브밴드 에너지를 프레임 단위로 계산하고, 이를 특징 벡터로 하여 좌측과 우측 채널 두 개의 HMM 이 구성된다. 다음으로, 입력된 스테레오 신호에 대해 HMM decoding 을 통해 서라운드 채널의 MDCT 영역의 서브밴드 에너지가 예측된다. 이 예측된 서브밴드 에너지로부터 역 MDCT 를 통해 서라운드 오디오 신호가 생성된다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 MUSHRA 청취 실험을 수행한 결과, 제안된 HMM 기반의 방식으로 생성된 서라운드 오디오 신호가 기존의 패시브 서라운드 디코딩 기반으로 생성된 서라운드 신호에 비해 높은 선호도를 보였다.