• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5506-5521
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• 2017

Three-dimensional video (3DV), as the new generation of video format standard, can provide the viewers with a vivid screen sense and a realistic stereo impression. Meanwhile the view synthesis has become an important issue for 3DV application. Differently from the conventional methods based on depth, in this paper we propose a new view synthesis algorithm, which can employ the correlation among views and warp in the image domain only. There are mainly two contributions. One is the incorporation of sobel edge points into feature extraction and matching, which can obtain a better stable homography and then a visual comfortable synthesis view compared to SIFT points only. The other is a novel image blending method proposed to obtain a better synthesis image. Experimental results demonstrate that the proposed method can improve the synthesis quality both in subjectivity and objectivity.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.13-23
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• 2009

다시점 영상 처리 기술은 다시점 디스플레이 장치와 압축된 데이터 복원 장치를 통해 장치 사용자의 시각에 3차원의 입체 영상을 제공하는데 목적이 있다. 본 논문은 4시점의 병렬 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 스테레오 이미지들에 대해서 효율적인 영상 합성을 통해 3차원 입체 영상을 브라우징할 수 있는 램 디스크 기반의 다시점 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상들을 이진화 영상으로 변환한 후, Sobel 및 Prewitt 에지 발견 알고리즘을 적용시키고 이를 토대로 4개 영상들의 시차를 구한다. 아울러 기존의 알고리즘에서 모호하게 언급되었던 동기화 문제를 해결하기 위해 하드웨어 트리거와 소프트웨어 트리거를 위한 시간 간격을 적용한다. 제안하는 기법을 분산 환경에서도 적용할 수 있도록 영상의 스냅샷에 대한 유일한 식별자를 이용한다. 성능 분석 결과, 전체 영상(왼쪽, 오른쪽) 및 시차정보를 모두 전송하여 고정밀의 3차원 입체 영상을 출력하는 데 소요되는 전체 시간은 각 이진 배열 당 약 0.67초로 실시간으로 적용하는 데 적합하다고 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.162-163
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• 2012

본 논문에서는 Kinect를 이용하여 획득된 영상으로 집적 영상 기반의 3D 디스플레이를 수행하기 위한 요소 영상 변환 방법을 제안한다. Kinect로 얻어지는 RGB영상과 깊이영상은 직접적으로 공간 3D영상으로 사용될 수 없기 때문에 집적영상 디스플레이용 요소 영상으로 변환이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서 RGB 영상과 깊이 영상으로부터 생성된 깊이 분할 영상에 대해서 기하광학적 매핑기법으로 요소 영상을 제작하였다. 제안한 시스템의 효용성을 보이기 위하여, Kinect에서 주로 사용되는 인체인식 기반으로 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 전자공학회논문지D
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• 제34D권8호
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• pp.62-70
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• 1997

In this paper, we presetn a new method to display 3-D image modelled as a sum of 2-D sliced images by expanding the concept of the conventional 2-D optical correlator based on spatial matched filtr to the 3-D region. It is hsown that a arbitrary image can be constructed by an array of the correlation-peaks between pixel-to-pixel and propose the systhesis precedure of 3-D spatial-matched-fjilter using fresnel diffraction equation to display 3-D image in space. It is also shown that the quantization problem is severe when the systehsised filter function is displayed on the conventional LC-SLM. To overcome this problem, anonlinear quantizaton method using the sigmoid function is suggested, and this method can reduce the bias and the loss of high spatial-frequency information, and improve the diffraction efficiency. Finally, the suggested method is tested by computer simulation and then approved by some optical experiments with the conventional LC-SLM.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.229-237
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• 2004

본 논문은 카메라자동교정(autocalibration) 방법에서의 새로운 알고리즘을 제안한다. 3차원 기반의 영상합성은 크게 두 분야로 나뉘어 진다. 하나는 본 논문에서 설명하는 카메라자동교정 방법이고 다른 하나는 패턴과 같은 3차원 실측 데이터를 이용하는 방법이다. 전자의 방법은 대상 영상에 대한 제약조건이 전혀 없기 때문에 후자보다 진보된 방법이라 할 수 있다. 따라서 카메라자동교정 방법은 비선형 방정식을 유도하는 등의 복잡한 계산 과정을 거치게 된다. 이와 같은 이유로 최근에는 카메라의 내부 파라미터에 제약조건을 줌으로써 복잡한 비선형 방정식 대신에 선형방정식을 유도하는 방법이 많이 사용되고 있고 가장 대표적인 경우가 카메라의 주점(principal point)을 고정시키는 방법이다. 하지만 이렇게 카메라의 내부 파라미터에 강한 제약조건을 주는 것은 오차를 유발하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라자동교정에서의 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 카메라의 주점을 가변적으로 적용하여 결과적으로 최적화된 카메라의 내부파라미터를 찾아내게 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.767-778
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• 1992

3-D 모델 기반 부호화 시스템에서 특징점 추출과 영상합성에 대하여 연구하였다. 얼굴의 특징점들은 영상처리 기술들과 얼굴에 대한 사전지식을 이용하여 자동적으로 추출된다. 추출된 얼굴의 특징점들을 이용하여 얼굴에 정합된 철선 프레임을 특징점의 움직임에 따라 변형시킨다. 변형된 철선 프레임 위에 초기 정면 영상의 질감을 매핑함으로써 합성영상이 만들어진다. 실험결과, 합성영상은 부자연스러움이 거의 나타나지 않았다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권5호
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• pp.112-122
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• 2020

In 3D computer graphics, a depth map is an image that provides information related to the distance from the viewpoint to the subject's surface. Stereo sensors, depth cameras, and imaging systems using an active illumination system and a time-resolved detector can perform accurate depth measurements with their own light sources. The 3D image information obtained through the depth map is useful in 3D modeling, autonomous vehicle navigation, object recognition and remote gesture detection, resolution-enhanced medical images, aviation and defense technology, and robotics. In addition, the depth map information is important data used for extracting and restoring multi-view images, and extracting phase information required for digital hologram synthesis. This study is oriented toward a recent research trend in deep learning-based 3D data analysis methods and depth map information extraction technology using a convolutional neural network. Further, the study focuses on 3D image processing technology related to digital hologram and multi-view image extraction/reconstruction, which are becoming more popular as the computing power of hardware rapidly increases.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.487-498
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• 2022

깊이 영상은 3차원 공간상의 거리 정보를 2차원 평면에 나타낸 영상이며 다양한 3D 비전 연구에서 유용하게 사용된다. 기존의 많은 깊이 추정 연구는 주로 좁은 FoV (Field of View) 영상을 사용하여 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 깊이 정보를 추정한다. 본 논문에서는 소수의 좁은 FoV 영상으로부터 360° 전 방향 RGBD 영상을 동시에 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV를 추정하고 360° 컬러 영상과 깊이 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 모델을 제안하였으며, 두 모달리티의 특징을 공유하여 상호 보완된 결과를 확인한다. 또한 360° 영상의 구면 특성을 반영한 네트워크를 구성하여 개선된 성능을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.1029-1032
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• 1999

Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific face image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based face model.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.51-52
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• 2011

We introduce a novel complete framework for contructing realistic facial animations given just one facial photo as an input in this paper. Our approach is carried on in 2D photo spacem not 3D space. Moreover, we utilize computer vision-based technique (digital matting) as well as conventional image processing methods (image warping and texture synthesis) for expressing more realistic facial animations. Simulated results show that our scheme produces high quality facial animations very efficiently.