• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.205-208
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• 2015

3D 입체영상을 제작하기 위해서는 2D 영상제작에 비해 오랜 제작 기간과 많은 비용이 발생한다. 비용 절감을 위해 기존의 2D 영상을 3D 입체영상으로 변환하는 연구가 진행되고 있다. 2D 영상을 3D 입체영상으로 변환하는 방식은 자동변환방법과 수동변환방법으로 구분할 수 있으며, 고품질의 2D-3D 변환 영상을 획득하기 위해서는 깊이정보 지도(Depth map chart)를 활용한 수동변환 방법을 많이 사용되고 있다. 하지만 2D-3D 수동변환에 사용되는 깊이정보 지도의 정량적 분석 데이터가 부족하여 사용자가 변환한 이미지에 대한 정확한 기준 깊이값 설정이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 깊이정보 지도의 깊이값 정보에 대한 정량적 분석 데이터를 바탕으로 한 2D-3D 수동변환 변화범위를 제시함으로써 적정한 영상 변화를 유도할 수 있도록 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3558-3577
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• 2017

In 2D-to-3D video conversion process, the virtual left and right view can be generated from 2D video and its corresponding depth map by depth image based rendering (DIBR). The depth map plays an important role in conversion system, so the copyright protection for depth map is necessary. However, the provided virtual views may be distributed illegally and the depth map does not directly expose to viewers. In previous works, the copyright information embedded into the depth map cannot be extracted from virtual views after the DIBR process. In this paper, a new copyright protection scheme for the depth map is proposed, in which the copyright information can be detected from the virtual views even without the depth map. The experimental results have shown that the proposed method has a good robustness against JPEG attacks, filtering and noise.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.129-135
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• 2011

본 논문에서는 2D 동영상을 3D 입체영상으로 변환하기 위해서 머신러닝에 의한 학습기반의 객체분할과 객체의 optical flow를 활용하는 방법을 제안한다. 성공적인 3D 변환을 가능하게 하는 객체분할을 위해서, 객체의 칼라 및 텍스쳐 정보는 학습을 통해 반영하고 움직임이 있는 영역 위주로 객체분할을 수행할 수 있도록 optical flow를 도입한 새로운 에너지함수를 설계하도록 한다. 분할된 객체들에 대해 optical flow 크기에 따른 깊이맵을 추출하여 입체영상에 필요한 좌우 영상을 합성하여 생성하도록 한다. 제안한 기법으로 인해 효과적인 객체분할과 깊이맵을 생성하여 2D 동영상에서 3D 입체동영상으로 변환됨을 실험결과들이 보여준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.96-105
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• 2004

2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.545-556
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• 2015

차세대 3차원 디스플레이 및 서비스를 지원하기 위한 HEVC 기반 3차원 비디오 코딩 표준(3D-HEVC)이 최근 완료되었다. 3D-HEVC는 소수의 텍스처 영상(Texture image)과 깊이 영상(Depth map image)으로 구성된 Multi-view plus depth (MVD) 포맷을 효율적으로 처리하기 위한 표준으로써 H.264/AVC와 HEVC에서 사용하는 단일 계층 부호화 방법과 더불어 텍스처 영상들간, 깊이 영상들간, 텍스처 영상과 깊이 영상들간의 예측을 수행하는 인터-컴포넌트 부호화 기술을 추가적으로 사용한다. 본 논문에서는 3D-HEVC 표준의 일반적인 코딩 구조, 3D-HEVC 기술의 기반이 되는 인터-컴포넌트 부호화 기술 및 인터-컴포넌트 부호화 효율에 중요한 영향을 미치는 시차 벡터(Disparity vector) 유도 기술에 대해 상세히 소개한다. 또한 본 논문에서는 3D-HEVC의 부호화 효율을 검증하기 위해 각 시점을 HEVC로 부호화한 방법과 단순 다시점 확장 표준인 MV-HEVC와의 성능평가를 수행한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.620-624
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• 2009

본 논문은 고화질(high definition, HD) 복합형 카메라 시스템과 고품질(high-quality) 3차원 스캐너를 결합하여 다시점 비디오와 그에 상응하는 다시점 깊이맵을 생성하는 시스템을 제안한다. 복합형 카메라 시스템과 3차원 스캐너를 이용해 3차원 비디오를 생성하기 위해서는, 우선 움직임이 없는 배경영역에 대한 깊이정보를 고품질 3차원 스캐너를 이용해 미리 획득하고, 동적으로 움직이는 전경영역에 대해서는 다시점 카메라와 깊이 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템을 이용해 다시점 비디오와 깊이맵을 획득한다. 그리고 3차원 스캐너와 깊이카메라를 통해 획득한 깊이정보를 이용해 3차원 워핑(warping)을 적용하여 각 다시점 카메라를 위한 초기 깊이정보를 예측한다. 초기 깊이정보를 이용해 다시점 깊이를 예측하는 것은 다시점 카메라의 각 시점에서의 초기 깊이맵을 계산하기 위한 것이다. 고화질의 다시점 깊이맵을 생성하기 위해서 belief propagation 방법을 이용하여 초기 깊이맵을 정제한다. 마지막으로, 전경영역의 경계선 영역의 불규칙적인 깊이맵을 정제하기 위해 전경영역의 외곽선 정보를 추출하여 생성된 깊이맵의 경계선 영역을 다시한번 정제한다. 제안한 3차원 스캐너와 복합형 카메라를 결합한 시스템은 기존의 깊이맵 예측 방법보다 정확한 다시점 깊이맵을 포함하는 3차원 비디오를 생성할 수 있었으며, 보다 자연스러운 3차원 영상을 생성할 수 있었다.

• 동의생리병리학회지
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• 제30권3호
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• pp.184-189
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• 2016

Human appearance analysis is an important part of both eastern and western medicine fields, such as Sasang constitutional medicine, rehabilitation medicine, dental medicine, and etc. By the rapid growing of depth camera technology, 3D measuring becomes popular in many applications including medical area. In this study, the possibility of using depth cameras in asymmetry analysis of human appearance is examined. We introduce the development of 3D measurement system using 2 Microsoft Kinect depth cameras and fully automated asymmetry analysis algorithms based on computer vision technology. We compare the proposed automated method to the manual method, which is usually used in asymmetry analysis. As a measure of repeatability, standard deviations of asymmetry indices are examined by 10 times repeated experiments. Experimental results show that the standard deviation of the automated method (1.00mm for face, 1.22mm for body) is better than that of the manual method (2.06mm for face, 3.44mm for body) for the same 3D measurement. We conclude that the automated method using depth cameras can be successfully applicable to practical asymmetry analysis and contribute to reliable human appearance analysis.

• 대한인간공학회지
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• 제10권1호
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• pp.11-22
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• 1991

This paper aims to examine experimentally the difference of subjectively measured degree of depth between two dimensional (2D) and three dimensional (3D) images. For this paper, two experiments were conducted; in the first experiment, the subjects were asked to estimate the distance between two objects presented with different depths, while in the second experiment, the subjects' role was to rank three objects in the order of distance from the screen. In both experiments, the objects were presented either in 2D or 3D images. The results of the experiments show that the use of 3D images can induce more accurate and more stable estimates of distance than the use of 2D images. However, it is also noted that the absolute degree of depth is not the unique criteria utilized by the subjects for the distinction of small differences of depth.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-11
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• 2014

단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.471-482
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• 2006

본 논문은 깊이맵의 정보 분해(information decomposition)와 적응적 경계 평탄 필터링(adaptive edge smooth filtering)을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 깊이맵의 경계 영역에 평탄 필터링을 수행한 후, 깊이맵을 네 가지 종류의 분해 영상, 즉, 규칙 메쉬 영상, 경계 영상, 특징점 영상, 계층의 수 영상으로 변환한다. 그런 다음, 네 가지의 분해 영상에 3차원 메쉬 표현법을 적용하여 3차원 장면을 생성하고, 3차원 공간에서 가상 카메라의 위치를 변경하여 생성한 3차원 장면으로부터 다시점 영상을 추출한다. 실험 결과는 제안한 방법이 rubber-sheet 문제를 최소화하여 다시점 영상을 성공적으로 생성할 수 있었고, 깊이맵의 정보 분해를 통해 실시간으로 3차원 장면을 렌더링할 수 있었음을 보여준다. 또한, 제안한 방법은 기존의 방법과 달리 깊이맵 정보를 보존하기 때문에, 깊이 키잉(depth keying)과 같이 깊이 정보를 이용하는 3차원 응용에 활용할 수 있다.