• 한국HCI학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-9
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• 2007

본 논문에서는 3차원 배우 모델링을 위해, 깊이 카메라를 이용하여 깊이 영상 획득 시 손실되는 머리카락 영역에 대한 복원기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 센서가 장착된 깊이 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이면서 어두운 재질로 되어있을 경우 획득한 깊이 영상에서 그 부분 전체가 손실되는데, 이는 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되어 매우 부자연스러운 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 손실된 영역의 복원을 통해 해결한다. 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아내고, 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.70-78
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• 2021

2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.751-754
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• 2009

This paper deals with the Cell-based distributed processing for generating free viewpoint images by merging multiple differently focused images. We previously proposed the method of generating free viewpoint images without any depth estimation. However, it is not so easy to realize real-time image reconstruction based on our previous method. In this paper, we discuss the method to reduce the processing time by dimension reduction for image filtering and Cell-based distributed processing. Especially, the method of high-speed image reconstruction by the Cell processor on SONY PLAYSTATION3(PS3) is described in detail. We show some experimental results by using real images and we discuss the possibility of real-time free viewpoint image reconstruction.

• ETRI Journal
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• 제27권6호
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• pp.708-712
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• 2005

We propose a computational reconstruction technique in large-depth integral imaging where the elemental images have information of three-dimensional objects through real and virtual image fields. In the proposed technique, we reconstruct full volume information from the elemental images through both real and virtual image fields. Here, we use uniform mappings of elemental images with the size of the lenslet regardless of the distance between the lenslet array and reconstruction image plane. To show the feasibility of the proposed reconstruction technique, we perform preliminary experiments and present experimental results.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제4권1호
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• pp.102-108
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• 2005

This paper studies medical data classification methods, comparing decision tree and system reconstruction analysis as applied to heart disease medical data mining. The data we study is collected from patients with coronary heart disease. It has 1,723 records of 71 attributes each. We use the system-reconstruction method to weight it. We use decision tree algorithms, such as induction of decision trees (ID3), classification and regression tree (C4.5), classification and regression tree (CART), Chi-square automatic interaction detector (CHAID), and exhausted CHAID. We use the results to compare the correction rate, leaf number, and tree depth of different decision-tree algorithms. According to the experiments, we know that weighted data can improve the correction rate of coronary heart disease data but has little effect on the tree depth and leaf number.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.839-841
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• 1999

This paper presents the method of 3D reconstruction of the depth information from the endoscopic stereo scopic images. After camera modeling to find camera parameters, we performed feature-point based stereo matching to find depth information. Acquired some depth information is finally 3D reconstructed using the NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) algorithm. The final result image is helpful for the understanding of depth information visually.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.711-721
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• 2012

본 연구의 목적은 "로봇의 시각"과 "로봇의 촉각"을 대체할 수 있는 스테레오 비전 기반 햅틱스 시스템에서 가장 적합하고 효과적인 3D 재구성(3D reconstruction) 방법을 제안하는 것이다. 삼차원 영상에 대하여 정확하게 촉감을 전달하려면 스테레오 영상에서 사물의 깊이 정보와 사물의 경계면에 대한 정확한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 스테레오 영상에서 사물의 깊이 정보를 정확하게 얻기 위하여 전통적인 스테레오 정합과정에 경계면 추출 방법인 LoG(Laplacian of Gaussian) 방법과 DoG(Difference of Gaussian) 방법을 혼합적용하여 3D 영상을 재구성한 결과를 제시한다. 또한 어떤 방법이 햅틱 렌더링을 적용하는데 유용한 지 검증하기 위하여 연산 시간 및 오차 분석 실험을 수행한 결과, 본 연구처럼 비주얼 렌더링에 햅틱 렌더링을 추가하여 사용하는 경우에는 잡음 감소와 경계면 추출 성능이 더 우수한 DoG 방법이 더 효율적인 것으로 판단되었다. 본 논문에서 제안하는 스테레오 비전 기반 햅틱스 시스템을 위한 3D 재구성 방법은 이동형 정찰 로봇의 성능을 높이는 연구 등 여러 산업 분야와 군사 분야에 응용이 가능할 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.27-33
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• 2016

In this study we propose a method for 3D landform reconstruction and object modeling method by generating contour lines on the map using a depth sensor which abstracts characteristics of geological layers from the depth map. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust contour and object can be extracted. The algorithm suggested in this paper first abstracts the characteristics of each geological layer from the depth map image and rearranges it into the proper order, then creates contour lines using the Bezier curve. Using the created contour lines, 3D images are reconstructed through rendering by mapping RGB images of the visual camera. Experimental results show that the proposed method using depth sensor can reconstruct contour map and 3D modeling in real-time. The generation of the contours with depth data is more efficient and economical in terms of the quality and accuracy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.121-126
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• 2009

평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR)기술은 3D 물체에 대한 깊이 영상복원이 가능한 기술이다. 그러나 복원되는 깊이에 따라 영상에 잡음이 발생하게 되어 해상도를 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 극복하기 위해서 CIIR 기술에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 CIIR 기술에 발생하는 잡음과 이를 보정하는 방법을 소개한다. 컴퓨터적 실험을 통하여 2D Gaussian 영상의 복원 영상에 대한 잡음 특성을 조사하고, 보정 과정을 통하여 고해상도의 영상을 얻을 수 있음을 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권1호
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• pp.51-56
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• 2016

In this paper, we present a three-dimensional (3-D) automatic target recognition system based on optical integral imaging reconstruction. In integral imaging, elemental images of the reference and target 3-D objects are obtained through a lenslet array or a camera array. Then, reconstructed 3-D images at various reconstruction depths can be optically generated on the output plane by back-projecting these elemental images onto a display panel. 3-D automatic target recognition can be implemented using computational integral imaging reconstruction and digital nonlinear correlation filters. However, these methods require non-trivial computation time for reconstruction and recognition. Instead, we implement 3-D automatic target recognition using optical cross-correlation between the reconstructed 3-D reference and target images at the same reconstruction depth. Our method depends on an all-optical structure to realize a real-time 3-D automatic target recognition system. In addition, we use a nonlinear correlation filter to improve recognition performance. To prove our proposed method, we carry out the optical experiments and report recognition results.