• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.596-601
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• 2008

본 논문은 저해상도의 깊이 카메라와 고해상도의 양안식 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템에서 관심영역(region of interest, ROI)이 향상된 깊이맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 카메라로 획득한 깊이 정보를 3차원 워핑(warping)하여 좌영상의 ROI 깊이맵을 생성한다. 그런 다음, 양안식 카메라로 획득한 좌우영상의 배경 영역을 스테레오 정합하여 좌영상의 배경 깊이맵을 생성한다. 최종적으로, ROI 깊이맵과 배경 깊이맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성한다. 제안하는 방법으로 생성한 고해상도 깊이맵은 기존의 스테레오 정합 방법보다 ROI에 정확한 깊이 정보를 제공한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.281-291
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• 2019

3D 카메라 기술 중에서 초점의 흐려짐을 이용한 깊이 추정은 카메라의 초점거리 평면의 물체는 선명한 상이 맺히지만 카메라의 초점거리 평면으로부터 멀어진 물체는 흐린 영상을 만들어낸다는 현상을 이용해 3D 깊이를 추정한다. 본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 흐림 정도를 분석하여 3D 깊이를 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 단일 카메라의 1 개의 영상 또는 단일 카메라의 초점이 서로 다른 2 개의 영상을 사용하여 초점의 흐려짐을 이용한 3D 깊이를 추정하는 방법을 통해 최적화된 피사체 범위를 도출하였다. 1 개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라와 DSLR 카메라 모두 250 mm의 초점거리를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 보였다. 2개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라 영상은 150 mm와 250 mm로 그리고 DSLR 카메라 영상은 200 mm와 300 mm로 초점거리를 설정하였을 때 가장 좋은 3D 깊이 추정 유효 범위를 갖는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.155-160
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• 2014

본 논문에서 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서의 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다. 따라서, 이웃하는 점들의 깊이 변화가 많은 객체인 경우에는 객체면의 깊이를 결정하지 못한다. 연기의 농도가 일정 주파수로 변화하고, 적외선 영상의 이웃하는 화소간의 변화가 많기 때문에 키넥트가 깊이를 결정하지 못한다. 본 논문에서는 연기에 대한 키넥트의 특성을 이용하여 연기를 검출한다. 키넥트가 깊이를 결정하지 못한 영역을 후보영역으로 설정하고, 색영상의 밝기가 임계값보다 큰 경우 연기영역으로 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 실내에서의 연기 검출에 RGB-Depth 카메라가 효과적임을 확인할 수 있다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제1권1호
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• pp.1-10
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• 2014

In this paper, we propose a new view synthesis technique for coding of multi-view color and depth data in arbitrary camera arrangements. We treat each camera position as a 3-D point in world coordinates and build clusters of those vertices. Color and depth data within a cluster are gathered into one camera position using a hierarchical representation based on the concept of layered depth image (LDI). Since one camera can cover only a limited viewing range, we set multiple reference cameras so that multiple LDIs are generated to cover the whole viewing range. Therefore, we can enhance the visual quality of the reconstructed views from multiple LDIs comparing with that from a single LDI. From experimental results, the proposed scheme shows better coding performance under arbitrary camera configurations in terms of PSNR and subjective visual quality.

• 감성과학
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• 제19권3호
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• pp.81-88
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• 2016

본 논문은 깊이 카메라(Creative Senz3D)를 이용하여 호흡률을 측정하는 것에 대한 정확도와 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 영향 요인 분석에서는 깊이 카메라가 가지는 깊이 값에 대한 오차와 노이즈 그리고 주위 조도의 영향에 대하여 실험 연구를 진행하였다. 그 결과 깊이 카메라와 측정 대상의 거리가 증가함에 따라 깊이 값의 오차가 증가하였고 깊이 영상의 오른쪽은 실제 거리보다 깊이 값이 크게 측정되고 왼쪽은 실제 거리보다 깊이 값이 작게 측정되었다. 이에 따라 깊이 값이 영상의 영역에 따라 비대칭성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 깊이 카메라와 측정 대상의 각도가 틀어짐에 따라서도 깊이 값의 차의 오차가 증가하였으며 깊이 카메라의 노이즈는 측정 거리가 멀어짐에 따라 점점 증가하였고 노이즈를 측정하는 윈도우의 크기가 증가함에 따라 감소하였다. 주위 조도는 깊이 값에 영향을 주지 않았다. 또한 실제 상황에서 사람을 대상으로 20회 호흡을 하게 하여 깊이 카메라를 이용해 호흡률을 측정하였고 호흡률이 제대로 측정됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1311-1316
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• 2021

본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.549-552
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• 2005

This paper presents a 3D video content generation technique and system that uses the multi-view images and the depth map. The proposed uses 3-view video and depth inputs from the 3-view video camera and depth camera for the 3D video content production. Each camera is calibrated using Tsai's calibration method, and its parameters are used to rectify multi-view images for the multi-view stereo matching. The depth and disparity maps for the center-view are obtained from both the depth camera and the multi-view stereo matching technique. These two maps are fused to obtain more reliable depth map. Obtained depth map is not only used to insert a virtual object to the scene based on the depth key, but is also used to synthesize virtual viewpoint images. Some preliminary test results are given to show the functionality of the proposed technique.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.1-7
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• 2011

깊이 카메라는 Time-of-Flight (TOF) 기술을 이용하여 장면 내 물체들의 거리 정보를 실시간으로 측정하며, 측정된 값은 깊이 영상으로 출력되어 양안식 혹은 다시점 카메라와 함께 장면의 고화질 깊이 맵을 제작하는 데 사용된다. 그러나 깊이 카메라 자체가 가지는 기술적 한계로 인하여 영상에 잡음과 왜곡이 포함되어 있기 때문에 이를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 요구되며, 처리 된 깊이 카메라 영상은 다양한 방법으로 색상 영상과 융합되어 장면의 깊이 정보를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 다시 점 카메라와 깊이 카메라를 함께 사용하여 고화질의 깊이 정보를 획득할 수 있는 혼합형 카메라 방식의 원리와 깊이 영상 처리 및 깊이 생성을 위한 기술 동향을 설명한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.383-388
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• 2005

Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.

• 방송공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.185-195
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• 2004

본 논문에서는 정확한 3차원 장면복원을 위한 다중깊이맵 융합기법을 제안한다. 제안한 기법은 수동적 3차원 정보획득 방법인 스테레오 정합기법과 능동적 3차원 정보획득 방법인 깊이정보 카메라로부터 얻어진 다중깊이맵을 융합한다. 전통적인 두 개의 스테레오 영상 간에 변이정보를 추정하는 전통적 스테레오 정합기법은 차폐 영역과 텍스쳐가 적은 영역에서 변이 오차를 많이 발생한다. 또한 깊이정보 카메라를 이용한 깊이맵은 비교적 정확한 깊이정보를 얻을 수 있으나, 잡음이 많이 포함되며, 측정 가능한 깊이의 범위가 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 두 기법의 단점을 극복하고, 상호 보완하기 위하여 이 두 기법에 의해 얻어진다. 중깊이맵의 변이 또는 깊이값을 적절하게 선택하기 위한 깊이맵 융합기법을 제안한다. 3-시점 영상으로부터 가운데 시점을 기준으로 좌우 영상에 대해 두 개의 변이맵들을 각각 얻으며, 가운데 시점 카메라에 설치된 깊이정보 카메라로부터 얻어진 깊이맵들 간에 위치와 깊이값을 일치시키기 위한 전처리를 행한 다음. 각 화소 위치의 텍스쳐 정보, 깊이맵 분포 등에 기반하여 적절한 깊이값을 선택한다. 제안한 기법의 컴퓨터 모의실험 결과. 일부 배경 영역에서 깊이맵의 정확도가 개선됨을 볼 수 있었다.