• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.452-454
• /
• 2015

본 논문에서는 다시점 깊이영상 기반 3 차원 영상시스템에서 깊이영상의 해상도에 따른 압축성능을 비교 실험한다. 다시점 깊이영상 시스템에서 깊이영상은 중간시점 합성을 위해 사용되며, 깊이영상은 중간영상의 화질에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 3 차원 영상시스템에서 깊이영상 해상도에 따른 중간영상의 화질변화를 분석하고, dilation filter 로 인한 성능변화를 비교 분석한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.507-520
• /
• 2006

본 논문은 다중 카메라에서 얻은 영상과 그 영상으로부터 얻은 깊이영상(depth map)을 사용하여 중간시점에서의 영상을 생성하기 위하여 OpenGL 함수를 적용하는 방법을 소개한다. 기본적으로 영상기반 렌더링 방법은 카메라로 직접 얻은 영상을 그래픽 엔진에 적용하여 결과 영상을 생성하는 것을 의미하지만 주어진 영상 및 깊이정보를 어떻게 그래픽 엔진에 적용시키고 영상을 렌더링 하는지에 관한 방법은 잘 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 카메라 정보로 물체가 생성될 공간을 구축하고, 구축된 공간 안에 색상영상과 깊이영상 데이터로 3차원 물체를 형성하여 이를 기반으로 실시간으로 중간영상 결과를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 중간영상에서의 깊이영상도 추출하는 방법을 소개하도록 하겠다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.44-55
• /
• 2014

3D 영상의 궁극적인 목표는 부정적 경험을 최소화하면서 동시에 깊이감 정보를 추가하여 얻을 수 있는 더 큰 몰입감, 사실감과 같은 긍정적 경험을 극대화시키는 것이다. 본 연구는 3D 카메라의 컨버전스 레벨을 다르게 조절했을 때 나타나는 깊이감 차이가 긍정적 그리고 부정적 경험에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 최적의 파라미터를 찾는 것을 목적으로 하며 이를 위해 3D 뮤직 비디오를 5개의 다른 컨버전스 레벨에 따라 제작하고 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구 결과는 깊이감에 따라 프레즌스와 프레즌스의 하위차원인 공간관여, 몰입실재감 등에서 유의미한 차이가 있었으며, 지각된 특성과 지각된 특성의 하위차원인 깊이 지각감, 화면 전달감, 모양 지각감, 공간 확장감 역시 유의미한 차이가 있었다. 또한 부정적 경험 요인인 피로감과 부자연스러움도 그룹에 따라 각각 차이가 있음을 보여 주었다. 본 연구결과는 3D 영상 제작 시 카메라의 폭주각은 피사체 위치에서의 폭주각보다 $0.17^{\circ}$ 작게 하여 화면보다 18.66cm 돌출된 영상을 제작하는 것이 영상에 대한 프레즌스와 지각된 특성은 높이고 부정적 경험은 줄여주는 최적의 영상경험을 제공하는 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1989년도 추계학술대회 논문집 학회본부
• /
• pp.484-487
• /
• 1989

A fast stereo algorithm for 3D depth estimation is presented. We propose an on-line stereo matching technique, by which the flows of stereo image signals are dynamically controlled to satisfy the matching condition of intensity functionals. The disparity is rapidly estimated from the control of. the signal flows and 3D depth is determined from the disparity.

• 로봇학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.156-162
• /
• 2016

For the underwater localization, acoustic sensor systems are widely used due to greater penetration properties of acoustic signals in underwater environments. On the other hand, the good penetration property causes multipath and interference effects in structured environment too. To overcome this demerit, a localization method using the attenuation of electro-magnetic(EM) waves was proposed in several literatures, in which distance estimation and 2D-localization experiments show remarkable results. However, in 3D-localization application, the estimation difficulties increase due to the nonuniform (doughnut like) radiation pattern of an omni-directional antenna related to the depth direction. For solving this problem, we added a depth sensor for improving underwater 3D-localization with the EM wave method. A micro scale pressure sensor is located in the mobile node antenna, and the depth data from the pressure sensor is calibrated by the curve fitting algorithm. We adapted the depth(z) data to 3D EM wave pattern model for the error reduction of the localization. Finally, some experiments were executed for 3D localization with the fast calculation and less errors.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제17B권4호
• /
• pp.287-294
• /
• 2010

TOF(Time of Flight) 기술은 물체의 3차원 깊이 정보 추출을 가능케 하는 기술 중의 하나이다. 하지만, TOF의 카메라의 출력인 깊이 영상을 이용한 물체의 3차원 위치 추출은 몸이나 손 등 크기가 큰 물체의 경우에는 비교적 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있는데 비하여 크기가 작은 손 끝의 경우에는 신뢰할 수 있는 값을 얻기 힘들다. 본 논문에서는 TOF 카메라에서 육면체 손 모델을 이용하여 수정된 손의 영상에서의 위치 정보와 팔 모델을 이용하여 손 끝의 3차원 좌표를 추정한다. 제안된 방법으로 실험을 한 결과 TOF 카메라의 깊이 영상만을 사용하여 인식한 손 끝의 3차원 위치정보와 비교하여 훨씬 더 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권7호
• /
• pp.2434-2448
• /
• 2014

This research proposed the domain division depth map quantization for multiview intermediate image generation using Depth Image-Based Rendering (DIBR). This technique used per-pixel depth quantization according to the percentage of depth bits assigned in domains of depth range. A comparative experiment was conducted to investigate the potential benefits of the proposed method against the linear depth quantization on DIBR multiview intermediate image generation. The experiment evaluated three quantization methods with computer-generated 3D scenes, which consisted of various scene complexities and backgrounds, under varying the depth resolution. The results showed that the proposed domain division depth quantization method outperformed the linear method on the 7- bit or lower depth map, especially in the scene with the large object.

• 방송공학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.204-214
• /
• 2015

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.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권8호
• /
• pp.3136-3150
• /
• 2015

A vision-based 3D tracking of articulated human hand is one of the major issues in the applications of human computer interactions and understanding the control of robot hand. This paper presents an improved approach for tracking and recovering the 3D position and orientation of a human hand using the Kinect sensor. The basic idea of the proposed method is to solve an optimization problem that minimizes the discrepancy in 3D shape between an actual hand observed by Kinect and a hypothesized 3D hand model. Since each of the 3D hand pose has 23 degrees of freedom, the hand articulation tracking needs computational excessive burden in minimizing the 3D shape discrepancy between an observed hand and a 3D hand model. For this, we first created a 3D hand model which represents the hand with 17 different parts. Secondly, Random Forest classifier was trained on the synthetic depth images generated by animating the developed 3D hand model, which was then used for Haar-like feature-based classification rather than performing per-pixel classification. Classification results were used for estimating the joint positions for the hand skeleton. Through the experiment, we were able to prove that the proposed method showed improvement rates in hand part recognition and a performance of 20-30 fps. The results confirmed its practical use in classifying hand area and successfully tracked and recovered the 3D hand pose in a real time fashion.