• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1131-1141
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• 2018

Motion Estimation which is used to reduce the redundant data plays an important role in video compressions. However, it requires huge computational complexity of the encoder part. And therefore many fast motion estimation methods has been developed to reduce complexity. Multi-view video is obtained by using many cameras at different positions and its complexity increases in proportion to the number of cameras. In this paper, we proposed a fast motion estimation method for multi-view video. The proposed method predicts a search start point by using correlated candidate vectors of the current block. According to the motion size of the start search point, a search start pattern of the current block is decided adaptively. The proposed method proves to be about 2 ~ 5 times faster than existing methods while maintaining similar image quality and bitrates.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.935-944
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• 2013

본 논문에서는 영상 분할을 이용한 다시점 영상의 조명보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 깊이 정보를 이용하여 일정 거리에 따라 참조 영상의 깊이 영상을 레이어로 분리한다. 분리된 레이어에서 서로 다른 객체를 분리하기 위하여 각 레이어에 레이블링 과정을 수행한다. 레이블링 된 참조 영상의 깊이 영상은 3D 워핑 기법을 통하여 왜곡 영상의 시점으로 변환되고 레이블링 된 영역을 찾아 히스토그램을 이용한 조명 보상을 각 영역에서 독립적으로 수행한다. 3D 워핑으로 발생하는 가려짐 영역은 전역적인 방법을 이용하여 보상하게 된다. 다양한 실험을 통해 제안하는 기법으로 조명보상 전처리를 수행한 다시점 영상의 부호화 효율이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 SMICS 2004 International Symposium on Maritime and Communication Sciences
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• pp.106-109
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• 2004

Many reported methods assume that the faces in an image or an image sequence have been identified and localization. Face detection from image is a challenging task because of variability in scale, location, orientation and pose. In this paper, we present an efficient linear discriminant for multi-view face detection. Our approaches are based on linear discriminant. We define training data with fisher linear discriminant to efficient learning method. Face detection is considerably difficult because it will be influenced by poses of human face and changes in illumination. This idea can solve the multi-view and scale face detection problem poses. Quickly and efficiently, which fits for detecting face automatically. In this paper, we extract face using fisher linear discriminant that is hierarchical models invariant pose and background. We estimation the pose in detected face and eye detect. The purpose of this paper is to classify face and non-face and efficient fisher linear discriminant..

• 산업융합연구
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• 제19권6호
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• pp.49-57
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• 2021

디지털 사이니지와 다면 영상 시스템은 강한 몰입감으로 스토리와 정보를 전달하는 제4의 미디어로 사용되고 있다. 대형 디지털 사이니지에서 상영되는 콘텐츠는 주로 실사 영상보다는 컴퓨터 그래픽을 이용한 영상으로 제작되고 있다. 그 이유 중 하나는 콘텐츠 제작을 위해 촬영된 영상을 사용하려면 제작범위가 극히 제한적이고 고해상도 실사 촬영의 한계로 크고 넓게 구성된 디지털 사이니지 화면에서 고화질 재현에 무리가 많기 때문이다. 반면 영화 상영관 중앙에 있는 스크린과 좌, 우측 벽면을 스크린으로 활용한 Screen X와 Escape는 디지털 시네마용 카메라 3대로 실사 촬영하여 스티칭 작업 후 다면 영상 시스템을 갖춘 극장에서 실감 영상으로 상영되는데 관객들에게 많은 실감 체험을 주고 있다. 이번 연구는 Screen X의 다면 영상 촬영 제작기술과 크로마키 기법을 이용하여 고해상도로 촬영된 영상을 디지털 사이니지에서 화질 열화 없이 상영할 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.66-75
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• 2016

본 논문은 다시점 영상처리 기술을 이용하여 무안경 3차원 디스플레이의 크로스톡(Crosstalk)을 저감하는 새로운 방법을 제안한다. 크로스톡은 현 시점 영상 정보를 주변 시점 영상 정보와 섞여 보이게 하여 출력 3차원 영상을 매우 흐리게 만든다. 무안경 3차원 디스플레이의 크로스톡을 저감하기 위해, 제안한 방법은 다시점 영상에 적응적 깊이 재배치와 시점 미분값 기반 크로스톡 역보상 필터를 적용한다. 또한, 제안한 방법은 에피폴라 영상 화소 보간법을 이용하여 넘침 및 아래 넘침 화소를 보상하여 영상 왜곡을 최소화한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존 방법보다 3차원 영상 품질을 향상시키면서 크로스톡을 효율적으로 저감함을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.685-695
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• 2008

본 논문은 다시점에서 물체를 촬영한 영상들의 집합, 즉, 다시점 영상 집합(multi-view image set)이 주어진 경우, 적은 사용자 입력을 통해 효율적으로 영상 집합 내 관심 물체의 영역을 추출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 직접 입력을 통해 영역화한 하나의 영상을 바탕으로, 그 영상의 배경 및 전경과 인접 영상 간의 변형을 각각 근사하여 전경 및 배경에 대응되는 인접 영상의 영역을 파악하고, 이 영역들을 통해 인접 영상을 영역화한 후, 영역화된 영상을 바탕으로 다음 인접 영상을 영역화하는 과정을 순차적으로 반복하여 영상 집합 전체를 영역화한다. 이때 전경 및 배경의 변형은 각각 특징점 기반 레지스트레이션(registration) 기법과 선형성 거리비율 보존(affine) 변형을 가정한 대응점 기반 변형행렬(homography)을 통해 근사되며, 각 대응 영역을 기반으로 하는 화소 색 분포 및 형상 정보(shape prior)를 마르코프 랜덤 장(Markov random field)에서의 에너지 최소화에 기반을 둔 영역화 기법에 적용하여 영역화를 수행한다. 제시하는 실험 결과는 제안하는 기법이 적은 사용자 입력으로 다시점 영상 집합 전체를 효과적으로 영역화한다는 것을 뒷받침한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2295-2298
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• 2003

The correspondence problem for stereo image matching plays an important role in expanding view points as multi view video applications become more popular. The conventional disparity estimation algorithms have limitation to find exact disparities because they consider not image features but similiar intensity points. Thus we propose an efficient disparity estimation algorithm considering features of stereo image pairs. As simulation results, our proposed method confirms better intermediate views than the existing block-matching methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.437-438
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• 2006

Virtual view synthesis is essential for 3DTV systems, which utilizes the motion parallax cue. In this paper, we propose a multi-step view synthesis algorithm to efficiently reconstruct an arbitrary view from limited number of known views of a 3D scene. We describe an efficient image rectification procedure which guarantees that an interpolation process produce valid views. This rectification method can deal with all possible camera motions. The idea consists of using a polar parameterization of the image around the epipole. Then, to generate intermediate views, we use an efficient dense disparity estimation algorithm considering features of stereo image pairs. Main concepts of the algorithm are based on the region dividing bidirectional pixel matching. The estimated disparities are used to synthesize intermediate view of stereo images. We use computer simulation to show the result of the proposed algorithm.

• 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.

• 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.