3D 영상의 획득을 위해 이용하는 깊이 지도는 영상의 깊이 정보를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 고해상도이며 잡음이 제거된 고화질의 깊이 지도를 카메라로부터 직접 획득하는 것은 어렵다. 그래서 저해상도의 깊이 지도를 획득하고 업샘플링 및 전/후 영상처리를 통해 높은 품질의 고해상도 깊이 지도를 획득하는 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 영상의 질에 큰 변수로 작용하는 에지 부분의 효과적 업샘플링이 미흡하다. 그래서 본 논문은 에지 부분을 차별적으로 고려하는 인지적인 특성을 반영한 영상품질향상 연구에 초점을 맞춰 결합 양방향 필터의 가중치를 적응적으로 조절함으로써 깊이 지도와 합성 영상을 개선한 고해상도의 깊이 지도를 얻는 업샘플링 방법을 제안하였다. 제안 방식을 기존의 방식과 비교하였을 때 PSNR 측면과 주관적 품질에서 이득이 있음을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2434-2448
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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.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.175-182
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2017
In this paper, we present a multi-depth generation method using a time-of-flight (ToF) fusion camera system. Multi-view color cameras in the parallel type and ToF depth sensors are used for 3D scene capturing. Although each ToF depth sensor can measure the depth information of the scene in real-time, it has several problems to overcome. Therefore, after we capture low-resolution depth images by ToF depth sensors, we perform a post-processing to solve the problems. Then, the depth information of the depth sensor is warped to color image positions and used as initial disparity values. In addition, the warped depth data is used to generate a depth-discontinuity map for efficient stereo matching. By applying the stereo matching using belief propagation with the depth-discontinuity map and the initial disparity information, we have obtained more accurate and stable multi-view disparity maps in reduced time.
최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.
Jarina, Raihan A.;Abas, P.G. Emeroylariffion;De Silva, Liyanage C.
Ocean Systems Engineering
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제11권4호
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pp.331-351
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2021
Underwater images are very much different from images taken on land, due to the presence of a higher disturbance ratio caused by the presence of water medium between the camera and the target object. These distortions and noises result in unclear details and reduced quality of the output image. An underwater image restoration method is proposed in this paper, which uses blurriness information, background light neutralization information, and red-light intensity to estimate depth. The transmission map is then estimated using the derived depth map, by considering separate attenuation coefficients for direct and backscattered signals. The estimated transmission map and estimated background light are then used to recover the scene radiance. Qualitative and quantitative analysis have been used to compare the performance of the proposed method against other state-of-the-art restoration methods. It has been shown that the proposed method can yield good quality restored underwater images. The proposed method has also been evaluated using different qualitative metrics, and results have shown that method is highly capable of restoring underwater images with different conditions. The results are significant and show the applicability of the proposed method for underwater image restoration work.
For the reconstruction of three-dimensional (3D) shape of microscopic objects through shape from focus (SFF) methods, usually a single focus measure operator is employed. However, it is difficult to compute accurate depth map using a single focus measure due to different textures, light conditions and arbitrary object surfaces. Moreover, real images with diverse types of illuminations and contrasts lead to the erroneous depth map estimation through a single focus measure. In order to get better focus measurements and depth map, we have combined focus measure operators by using genetic algorithm. The resultant focus measure is obtained by weighted sum of the output of various focus measure operators. Optimal weights are obtained using genetic algorithm. Finally, depth map is obtained from the refined focus volume. The performance of the developed method is then evaluated by using both the synthetic and real world image sequences. The experimental results show that the proposed method is more effective in computing accurate depth maps as compared to the existing SFF methods.
디지털 영상 콘텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상 데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 깊이정보 영상 콘텐츠를 숨기기 위한 암호화 방식을 제안한다. 이 방식은 웨이블릿 영역에서 주파수 계수들을 대상으로 수행이 된다. 이 방식은 웨이블릿 변환의 레벨과 임계치를 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.048%의 데이터만을 암호화하더라도 원본 깊이 정보 영상의 정보를 확인할 수 없었다. 본 논문에서 제안한 암호화 알고리즘은 암호화 혹은 영상처리 분야의 연구자들에게 하나의 지표가 될 것으로 생각된다.
본 연구에서는 피사체의 깊이와 깊이 표현의 상세레벨(detail level)을 각기 다르게 조정한 깊이맵을 이용하여 2D-to-3D 입체변환을 수행하고, 변환된 입체 이미지를 기반으로 시청자 평가 실험을 진행하여 피사체의 절대적 깊이 변화와 배경간의 깊이 차이에 따라 깊이맵의 상세레벨이 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 효과를 분석하였다. 주객체의 깊이는 3 레벨로 조정하였고, 또한, 주객체와 배경과의 상대적 깊이 차이도 하나의 독립변인으로 분석하기 위하여 3 레벨로 조정하였다. 깊이맵의 깊이 표현의 상세레벨을 다시 3레벨로 나누어, 이들 조건을 만족하는 18개의 깊이맵을 정의하고 이를 기반으로 실험을 위한 입체영상을 생성하였다. 18개의 입체영상을 실험참가자에게 보여 주고 설문을 통하여 각 영상별로 실험자들이 느끼는 주관적 입체감, 볼륨감, 불편감을 조사하였다. 그 결과 주 피사체의 절대적 위치와 피사체-배경간의 상대적 거리차이가 달라짐에 따라 깊이맵의 상세도가 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 영향력이 달라지는 결과를 얻었다. 단색 깊이맵의 경우는 주객체의 절대적 깊이위치에 상관없이 전반적으로 볼륨감을 크게 훼손하고, 스크린의 안쪽에 객체가 위치하는 경우, 다른 상세레벨의 깊이맵에 비해 깊이감도 크게 저하시키는 효과를 보이기 때문에 주객체의 절대적 위치와 상관없이 사용을 피하는 것이 바람직 한 것으로 분석되었다. 또한, 세밀한 깊이맵과 간략한 깊이맵을 적용하였을 때 실험자가 입체감을 크게 다르게 느끼지 못하는 것으로 나타남에 따라 입체변환시 모든 장면에 너무 과도하게 상세한 깊이맵을 구성할 필요가 없는 것으로 분석되었다.
자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권10호
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pp.2663-2678
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2012
Due to sharp depth transition, big holes may be found in the novel view that is synthesized by depth-image-based rendering (DIBR). A hole-filling method based on disparity map is proposed. One important aspect of the method is that the disparity map of destination image is used for hole-filling, instead of the depth image of reference image. Firstly, the big hole detection based on disparity map is conducted, and the start point and the end point of the hole are recorded. Then foreground pixels and background pixels are distinguished for hole-dilating according to disparity map, so that areas with matching errors can be determined and eliminated. In addition, parallaxes of pixels in the area with holes and matching errors are changed to new values. Finally, holes are filled with background pixels from reference image according to these new parallaxes. Experimental results show that the quality of the new view after hole-filling is quite well; and geometric distortions are avoided in destination image, in contrast to the virtual view generated by depth-smoothing methods and image inpainting methods. Moreover, this method is easy for hardware implementation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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