• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.911-912
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• 2013

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.708-711
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• 2008

Time-of-flight(ToF) cameras deliver intensity data as well as range information of the objects of the scene. However, systematic problems during the acquisition lead to distorted values in both distance and amplitude. In this paper we propose a method to acquire reliable distance information over the entire scene correcting each information based on the other data. The amplitude image is enhanced based on the depth values and this leads depth correction especially for far pixels.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.751-756
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• 2012

본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.

• 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.

• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.419-427
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• 2009

본 논문에서는 시점의 움직임에 대해 최적의 자연스러운 스테레오 영상을 관찰자에게 제공할 수 있는 시점추적시스템을 제안하였다. 관찰자의 위치를 추적하기 위한 시점추적시스템은 관찰자와 배경의 상대적인 거리를 측정하여 배경으로부터 관찰자를 분리할 수 있다. 시점추적을 위한 키 신호를 얻는 방법으로 TOF(Time-Of-Flight) 이론으로 만들어진 깊이 카메라(depth camera)를 사용하였다. 또한 관찰자의 위치가 제한되는 고정형 패럴랙스배리어의 단점을 보완하는 방법으로 이동형 패럴랙스배리어를 제안하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.230-236
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• 2018

3D depth perception has played an important role in robotics, and many sensory methods have also proposed for it. As a photodetector for 3D sensing, single photon avalanche diode (SPAD) is suggested due to sensitivity and accuracy. We have researched for applying a SPAD chip in our fusion system of time-of-fight (ToF) sensor and stereo camera. Our goal is to upsample of SPAD resolution using RGB stereo camera. Currently, we have 64 x 32 resolution SPAD ToF Sensor, even though there are higher resolution depth sensors such as Kinect V2 and Cube-Eye. This may be a weak point of our system, however we exploit this gap using a transition of idea. A convolution neural network (CNN) is designed to upsample our low resolution depth map using the data of the higher resolution depth as label data. Then, the upsampled depth data using CNN and stereo camera depth data are fused using semi-global matching (SGM) algorithm. We proposed simplified fusion method created for the embedded system.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권2_2호
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• pp.255-261
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• 2020

We consider the problem of autonomously flying a quadcopter in indoor environments. Navigation in indoor settings poses two major issues. First, real time recognition of the marker captured by the camera. Second, The combination of the distributed images is used to determine the position and orientation of the quadcopter in an indoor environment. We autonomously fly a miniature RC quadcopter in small known environments using an on-board camera as the only sensor. We use an algorithm that combines data-driven image classification with image-combine techniques on the images captured by the camera to achieve real 3D localization and navigation.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권2호
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• pp.38-44
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• 2023

본 연구는 5G 통신을 이용한 농업용 드론에 임무 카메라를 장착하여 농작물 상태 정보 획득을 위한 비행시험에 대해 다룬다. 시험 방법은 설정된 다분광카메라와 열화상카메라를 드론에 장착하고 운영 고도와 속도를 달리하여 농작물 상태 이미지를 획득하는 것이다. 다분광카메라는 다섯 가지의 분광 파장을 이용하여 농작물 상태 이미지를 획득하며 자체 내장된 GPS에서는 비행 중 획득한 이미지의 정확한 위치와 고도 정보를 비행시간과 동기화 하여 제공한다. 그리고 비행 중 획득된 열 영상 데이터는 분석을 위해 5G 통신으로 지상의 서버로 전송된다. 그러므로 분광카메라와 열영상카메라를 함께 이용할 경우 효율적인 경작지 상태 파악이 가능하며, 본 연구를 통해 농업용 드론에 임무 장비를 장착한 비행시험으로 경작지에서 농작물 상태 파악이 가능함을 증명하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.60-65
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• 2013

본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.