• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.755-764
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• 2019

현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 $9{\times}9$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1303-1310
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• 2009

3차원 입체 영상을 디스플레이에 출력하려면, 여러 시점에서의 영상 정보가 필요하다. 여러 시점의 영상을 얻을 수 있는 가장 기본적인 방법은, 필요로 하는 시점의 개수와 동일 한 수의 카메라를 사용하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 카메라간의 동기화 와 방대한 데이터 처리 및 전송 등의 현실적인 문제가 해결되어야 한다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해서 연구되고 있는 방법이 한정된 시점 영상을 이용하여 여러 중간 시점 영상을 생성하는 영상 기반의 임의 시점 합성 방법이다. 본 논문에서는 두 개의 기준 시점 영상과 각각의 깊이 정보가 주어줬음을 가정하고 주어진 정보를 바탕으로 이중의 순차적인 전방 사상을 통하여 목표로 하는 여러 다중 시점의 영상을 동시에 합성하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 좌우 기준 시점 영상의 평행 이동으로 가상 시점 영상을 생성 할 수 있으며, 평행 이동은 시점의 거리에 비례한 행렬간의 관계로 나타난다. 따라서 이중의 순차적인 전방 사상이라 함은 좌우 시점에서 가상 시점 거리에 따른 관계식을 통한 순차적인 양안 시점의 평행 이동을 의미한다. 이 때 전방 사상을 통해 생성되는 가상 시점 영상과 기준 시점 영상간의 기하관계가 시점간 거리에 비례하여 반복적이므로 이를 GPU 프로그래밍을 통해 병렬 처리를 통해 고속화 하는데 초점을 맞추었다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.91-99
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• 2006

전처리는 영상의 질을 개선하거나 영상을 특정한 응용 목적에 알맞도록 변환시키는 등의 영상 처리를 의미한다. Depth 카메라로부터 획득한 화소단위의 8비트 깊이 정보 (depth map) 에는 depth 카메라의 특성상 잡음으로 생각할 수 있는 많은 성분들이 포함되어 있고, RGB 정보에서의 윤곽선에 비해 물체의 특성이나 조명 조건에 의해서 왜곡되어 나타난다. 일반적으로 잡음 제 거 필터가 사용되지만, 이는 깊이 정보 내의 잡음만을 줄이는 역할을 하기 때문에 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선 처리는 하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 깊이 정보의 잡음을 줄이는 동시에 RGB 정보의 윤곽선을 이용하여 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선을 개선하는 알고리즘을 제안함으로써 다시점 입체 영상 생성 시 오차를 줄이고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권5호
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• pp.409-419
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• 2013

키넥트 카메라는 마이크로소프트사에서 2010년 11월에 출시한 xbox360의 움직임 감지 카메라로 깊이 영상과 색상 영상을 획득할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀(hole) 및 잡음이 생기고 영상으로 재생 시 경계 주변에서 흔들림(flickering) 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 흔들림 현상을 보정하여 화질이 좋은 가상 시점 영상을 실시간으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 결합형 양방향 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 경계 주변의 흔들림 현상은 화소를 탐색하여 처리하는 기법을 적용하여 보정한다. 향상된 깊이 영상과 색상 영상에 3D 워핑(3D warping) 기법을 적용하여 가상 시점 영상을 획득한다. 획득된 영상에서 가려짐 영역(occlusion region)으로 인하여 생기는 홀은 블록기반의 기울기 탐색 기법과 블록의 신뢰도를 이용하여 채우게 된다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 가상 시점 영상을 실시간으로 합성하는 것을 확인하였다.

• Environmental Engineering Research
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• 제10권4호
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• pp.165-173
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• 2005

Nano-sized iron particles were synthesized by reduction of $Fe^{3+}$ in aqueous solution under two reaction conditions, aerobic and anaerobic, and the reactivity of iron was tested by reaction with trichloroethene (TCE) using a batch system. Results showed that iron produced under anoxic condition for both synthesis and drying steps gave rise to iron with higher reduction reactivity, indicating the presence of oxygen is not favorable for production of nano-sized iron deemed to accomplish reactivity enhancement from particle sized reduction. Nano-sized iron sample obtained from the anoxic synthesis condition was further characterized using various instrumental measurements to identity particle morphology, composition, surface area, and particle size distribution. The scanning electron microscopic (SEM) image showed that synthesized particles were uniform, spherical particles (< 100 nm), and aggregated into various chain structures. The effects of other synthesis conditions such as solution pH, initial $Fe^{3+}$ concentration, and reductant injection rate on the reactivity of nano-sized iron, along with standardization of the synthesis protocol, are presented in the companion paper.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.508-515
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• 2012

본 논문은 Active Appearance Model(AAM)을 사용하여 주어진 얼굴영상의 포즈추정과 임의 포즈합성 방법을 설명한다. AAM은 다양한 응용분야에 성공적으로 적용되어지고 있는 예제기반 학습모델로 예제들의 변화정도를 학습한다. 그러나 하나의 모델로는 각도 변화가 큰 포즈 변화량을 수용하기 어렵다. 본 논문은 좁은 범위의 각도 변화를 다루는 모델을 포즈별로 생성한다. 주어진 포즈 얼굴을 다룰 수 있는 모델을 이용하여 정확한 포즈추정과 합성이 가능하다. 이때 합성하고자 하는 포즈의 각도가 포즈 추정을 위해 사용된 모델에 학습되어 있지 않은 경우, 미리 학습된 모델간의 선형관계를 통해 문제를 해결한다. Yale B 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험을 통해 포즈추정 및 합성 정확도를 보이고, 자체 수집한 포즈변화가 큰 얼굴영상에 대한 성공적인 정면 합성 결과를 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1270-1278
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• 2014

The modern infrared (IR) imaging systems use mainly one or more wavelength bands among short wavelength IR (SWIR), middle wavelength IR (MWIR), and long wavelength IR (LWIR) bands. In the process of IR image synthesis and modeling, IR image wavelength-band conversion which transforms arbitrary band image to other band one is required. The wavelength-band conversion procedure includes a temperature estimation process of an object surface. However, in this procedure, an approximated Planck's radiation equation causes errors in estimated temperature. In this paper, we propose an estimation temperature error attenuation method in IR image band conversion procedure. The estimated temperature is corrected with a slope information of radiance according to it. The corrected temperature is used for generation of the other band IR image. The verification of proposed method is demonstrated through the simulation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1449-1461
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• 2019

Face sketch synthesis plays an important role in public security and digital entertainment. In this paper, we present a novel face sketch synthesis method via local similarity and nonlocal similarity regularization terms. The local similarity can overcome the technological bottlenecks of the patch representation scheme in traditional learning-based methods. It improves the quality of synthesized sketches by penalizing the dissimilar training patches (thus have very small weights or are discarded). In addition, taking the redundancy of image patches into account, a global nonlocal similarity regularization is employed to restrain the generation of the noise and maintain primitive facial features during the synthesized process. More robust synthesized results can be obtained. Extensive experiments on the public databases validate the generality, effectiveness, and robustness of the proposed algorithm.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.205-213
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• 2004

본 논문에서는 크기 불변 패턴인식을 위하여 광 웨이브렛 PO-fSDF(WPOfSDF) 필터 및 개선된 필터 합성알고리듬을 제안하였다. 제안한 필터는 크기가 변화된 영상을 학습영상으로 사용하여 PO-fSDF로 합성한 후 입력을 위한 웨이브렛 함수를 필터에 곱하여 합성한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 필터가 크기불변 인식을 할 수 있고, 잡음을 가지는 입력영상의 경우 SNR이 개선되며 필터합성시 반복횟수도 줄어듦을 확인할 수 있었다. 그리고 광실험시 발생하는 광축정렬 문제는 전체 시스템을 FSJTC로 구성함으로써 해결하였다.