• 디지털융복합연구
• /
• 제12권12호
• /
• pp.553-560
• /
• 2014

본 논문에서는 HTML5에서 Quadratic & Cubic B$\acute{e}$zier 곡선을 이용하여 2D 이미지를 3D 입체 이미지로 변환하는 방법을 제안한다. 3D 입체 이미지 변환은 원본 이미지에서 RGB색상 값을 분리 추출하여 좌안과 우안을 위한 2개의 이미지로 필터링한다. 사용자는 Quadratic B$\acute{e}$zier 곡선과 Cubic B$\acute{e}$zier곡선을 이용한 제어 점을 통해 이미지의 깊이 값을 설정하게 된다. 이 제어 점을 기반으로 2D 이미지의 깊이 값을 계산하여 3D이미지에 반영하게 된다. 이 모든 과정은 HTML5를 사용한 웹 환경에서 구현하였으며, 사용자들은 매우 쉽고 편리하게 자신들이 원하는 3D 이미지를 만들 수 있게 하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권12호
• /
• pp.521-528
• /
• 2014

본 논문에서는 HTML5에서 직선의 기울기를 이용하여 2D 이미지를 3D 입체 이미지로 변환하는 방법을 제안한다. 3D 이미지 변환을 위한 어떠한 정보도 없이 단 하나의 원본 이미지를 좌안과 우안을 위해 RGB 색상을 필터링한다. 사용자는 깊이 값을 설정하기 위해 미리 만들어 놓은 제어 점을 선택한 후 깊이 값을 설정하는 작업을 수행한다. 이렇게 선택된 값들을 반영하여, 이미지 전체와 부분적인 원근감을 갖도록 사용자가 정의한 직선의 기울기를 이용하여 좌안과 우안을 위한 깊이를 부여한 후 Anaglyph 3D 이미지를 자동으로 생성하게 된다. 이 모든 과정이 HTML5를 사용한 웹 환경에서 구현하였기 때문에, 사용자들은 매우 쉽고 편리하게 자신들이 원하는 3D 이미지를 생성할 수 있게 된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권10호
• /
• pp.4968-4986
• /
• 2017

In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.