한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1334-1337
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2009
The human vision system has visual functions for viewing 3D images with a correct depth. These functions are called accommodation, vergence and binocular stereopsis. Most 3D display system utilizes binocular stereopsis. The authors have developed a monocular 3D vision system with accommodation mechanism, which is useful function for perceiving depth.
In this paper, we propose the method of stereo images composition using adaptive dense disparity estimation. For the correct composition of stereo image and 3D virtual object, we need correct marker position and depth information. The existing algorithms use position information of markers in stereo images for calculating depth of calibration object. But this depth information may be wrong in case of inaccurate marker tracking. Moreover in occlusion region, we can't know depth of 3D object, so we can't composite stereo images and 3D virtual object. In these reasons, the proposed algorithm uses adaptive dense disparity estimation for calculation of depth. The adaptive dense disparity estimation is the algorithm that use pixel-based disparity estimation and the search range is limited around calibration object.
A novel computational integral imaging technique with enhanced depth sensitivity is proposed. For each lateral position at a given depth plane, the dissimilarity between corresponding pixels of the elemental images is measured and used as a suppressing factor for that position. The intensity values are aggregated to determine the correct depth plane of each plane object. The experimental and simulation results show that the reconstructed depth image on the incorrect depth plane is effectively suppressed, and that the depth image on the correct depth plane is reconstructed clearly without any noise. The correct depth plane is also exactly determined.
부양영상시스템은 광학계를 통하여 입력영상 또는 물체의 상을 표시소자의 최종면으로부터 떨어진 특정 공간 내에 재생하는 장치이다. 재생된 입력영상은 표시소자와 관찰자 사이의 공간상에 위치하며 관찰자에게 가상의 입체효과를 제공한다. 입체부양영상시스템은 입체영상 및 입체상을 입력영상으로 하여 재생된 부양영상 내에 돌출 및 후퇴방향의 입체효과를 부과하여 기존의 입체영상 표시소자보다 효과적인 깊이감을 제공한다. 일반적으로 입체영상으로 쓰이는 입력영상의 크기 및 시차량은 광학계를 통하지 않는 입체영상 표시소자에 최적화되어 있다. 따라서 광학계를 통하여 입체상을 재생할 경우, 관찰자에게 재생된 입력영상의 크기 및 시차량은 광학계의 최종배율에 따라 축소 또는 확대된다. 그러나 관찰자와 디스플레이의 최종 면 사이의 관찰거리는 불변이므로 광학계를 통하여 재생된 입체부양영상은 관찰자에게 최종배율과 다른 깊이감을 제공한다. 본 논문은 삼중 프렌넬 렌즈로 이루어진 광학계에서 입체부양영상용 입력영상의 시차량을 광학계의 최종배율에 비례하도록 보정하고, 관찰자에게 올바른 깊이감을 제공하는 방법 및 결과를 제시하였다. 이 광학계는 부양영상의 부양 심도 및 영상의 질 향상을 위하여 사용되었고, 입력영상으로는 19인치 무안경식 입체영상 표시소자를 통하여 재생된 입체영상이 사용되었다.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1490-1493
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2007
We proposed the method to take 3D image having correct depths to the front and rear directions when the stereogram was displayed to an observer through an optical system. Since the magnified stereogram by lenses was not given correct depth to an observer despite having the same magnified disparity. Consequently, we achieved our goal by relations of compensated disparities to both directions with magnification of lenses, viewing distance and base distance of viewer in AFIS.
We suggest an efficient Simultaneous Localization and 3D Polygon Map Building (SLAM) method with Kinect depth sensor for mobile robots in indoor environments. In this method, Kinect depth data is separated into row planes so that scan line segments are on each row plane. After grouping all scan line segments from all row planes into line groups, a set of 3D Scan polygons are fitted from each line group. A map matching algorithm then figures out pairs of scan polygons and existing map polygons in 3D, and localization is performed to record correct pose of the mobile robot. For 3D map-building, each 3D map polygon is created or updated by merging each matched 3D scan polygon, which considers scan and map edges efficiently. The validity of the proposed 3D SLAM algorithm is revealed via experiments.
We present an eye tracking system using a low cost 3D CMOS imager for 3D displays that ensures a correct auto stereoscopic view of position- dependent stereoscopic 3D images. The tracker is capable of segmenting the foreground objects (viewer) from background objects using their relative distance from the camera. The tracker is a novel 3D CMOS Image Sensor based on Time of Flight (TOF) principle using innovating photon gating techniques. The basic feature incorporates real time depth imaging by capturing the shape of a light-pulse front as it is reflected from a three dimensional object. The basic architecture and main building blocks of a real time depth CMOS pixel are described. For this application, we use a stereoscopic type of display using parallax barrier elements that is described as well.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.707-709
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2008
We proposed the method to present corrected depth cue to an observer by stereoscopic display. It was performed in sequence that designing the displayed space having a constant interval of depth and then defining the object space which had considered to an environment of display and based on computer graphics. Consequently, we had performed a different process of reported existing methods distinctively and taken the result which correctly designed depth cue having linearity whatever various sizes of display would be used.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4968-4986
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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.
In this paper, we present a multiple-view stereo matching method in case of moving in the direction of optical axis with stereo camera. Also we analyze the obtainable depth precision to show that multiple-view stereo increases the virtual baseline with single-view stereo. This method decides candidate points for correspondence in each image pair and then search for the correct combinations of correspondences among them using the geometrical consistency they must satisfy. Adantages of this method are capability in increasing the accuracy in matching by using the multiple stereo images and less computation due to local processing. This method computes 3-D depth by averaging the depth obtained in each multiple-view stereo. We show that the resulting depth has more precision than depth obtainable by each independent stereo when the position of image feature is uncertain due to image noise. This paper first defines a multipleview stereo agorithm in case of moving in the direction of optical axis with stereo camera and analyze the obtainable precision of computed depth. Then we represent the effect of removing the incorrect matching candidate and precision enhancement with experimental result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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