• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권3호
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• pp.65-69
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• 2010

The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using nagao filter, octree color quantization and dynamic programming algorithm. we describe methods for performing color quantization on full color RGB images, using an octree data structure. This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing stereo matching method based on Nagao-filter algorithm using color information. using the nagao filter, we could obtain effective depth map and using the octree color quantization, we could reduce the time of computation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1371-1378
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• 2017

본 논문은 양방향 가중치를 이용하는 기존의 업샘플링 방법들에서 나타난 색상 텍스쳐 복사(color texture copy) 문제를 방지하기 위해 선택적 양방향 가중치와 라플라시안 함수를 이용한 색상 가중치를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 3차 회선 보간법(bicubic interpolation)을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 색상영상과 깊이영상의 주변 화소값 차이를 이용하여 색상 텍스쳐 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 색상 텍스쳐 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 거리정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 반면에 색상 텍스쳐 영역에 포함되지 않는 화소는 깊이정보 가중치 대신 색상정보 가중치를 구하여 비용계산을 수행한다. 아홉 개의 화소에 대한 비용계산이 끝나면 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권6호
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• pp.382-387
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• 2014

A computational approach to depth estimations using a color over lapped integral imaging system is presented. The proposed imaging system acquires multiple color images simultaneously through a single lens with an array of multiple pinholes that are distributed around the optical axis. This paper proposes a computational model of the relationship between the real distance of an object and the disparity among different color images. The proposed model can serve as a computational basis of a single camera-based depth estimation.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.13-18
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• 2011

본 논문에서는 다시점 색상 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 후처리 방법과 3차원 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만, 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 다시점 깊이 영상에 후처리 작업을 수행한 후, 이를 다시점 색상 영상과 조합하여 3차원 깊이 정보를 생성한다. 깊이 카메라로부터 얻은 각 시점에서의 초기 변이 정보를 기반으로 한 스테레오 정합의 결과는 기존 방법의 결과 보다 우수한 성능을 나타내었음을 볼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.681-688
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• 2016

In the intelligent video surveillance, recognizing the moving objects is important issue. However, the conventional moving object recognition methods have some problems, that is, the influence of light, the distinguishing between similar colors, and so on. The recognition methods for the moving objects using depth information have been also studied, but these methods have limit of accuracy because the depth camera cannot measure the depth value accurately. In this paper, we propose a recognition method for the moving objects by using both the depth and the color information. The depth information is used for extracting areas of moving object and then the color information for correcting the extracted areas. Through tests with typical videos including moving objects, we confirmed that the proposed method could extract areas of moving objects more accurately than a method using only one of two information. The proposed method can be not only used in CCTV field, but also used in other fields of recognizing moving objects.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제1권1호
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• pp.1-10
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• 2014

In this paper, we propose a new view synthesis technique for coding of multi-view color and depth data in arbitrary camera arrangements. We treat each camera position as a 3-D point in world coordinates and build clusters of those vertices. Color and depth data within a cluster are gathered into one camera position using a hierarchical representation based on the concept of layered depth image (LDI). Since one camera can cover only a limited viewing range, we set multiple reference cameras so that multiple LDIs are generated to cover the whole viewing range. Therefore, we can enhance the visual quality of the reconstructed views from multiple LDIs comparing with that from a single LDI. From experimental results, the proposed scheme shows better coding performance under arbitrary camera configurations in terms of PSNR and subjective visual quality.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.137-144
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• 2017

얼굴 검출은 복잡한 배경 내에서 다양한 얼굴의 자세로 인해 여전히 어려운 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 피부색과 깊이 정보를 기반으로 한 한명 또는 여러 명의 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 우리는 컬러 영상에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 피부색 검출 방법에 대해 소개한다. 그리고 Kinect V2의 깊이 센서를 이용하여 획득한 3차원의 깊이 정보는 배경으로부터 사람의 몸을 분할할 때 유용하다. 그리고 레이블링 과정에서 여러 개의 특징을 이용하여 얼굴이 아닌 영역은 성공적으로 제거된다. 실험 결과를 통해 제안한 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 조건과 복잡한 배경에서 얼굴이 효과적으로 검출되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국염색가공학회지
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• 제15권4호
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• pp.1-7
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• 2003

We investigated the effect of color depth on polyester fabrics by plasma treatment. In this study, although it have many paper about effects of plasma treatment, we observed interfacial electrokinetic potential of polyester fabrics by plasma treatment and also we investigated relationship between deep coloring agent and plasma treatment to get the effect of color depth on polyester fabrics. The results obtained are as follows, 1. Plasma treatment did not enhanced the effect of color depth of polyester fabrics by plasma treatment independently. 2. In the case of using the deep coloring agent with plasma treatment on polyester fabrics, lightness was more decreased than using the deep coloring agent itself. 3. Plasma treatment could not affect surface shape and tensile strength of treated polyester fabrics.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12C호
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• pp.738-743
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• 2011

고해상도 3차원 깊이 영상은 고품질의 3차원 방송을 위해 필요한 중요한 정보이다. 깊이 카메라는 정확한 깊이 정보를 실시간으로 얻을 수 있지만, 카메라 물리적 한계로 인해 저해상도의 깊이 영상만 이용한다. 본 논문에서는 저해상도의 깊이 영상과 색상 영상을 이용하여 색상 영상을 보간 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 랜덤워크 확률 모델을 이용하여 각 화소들이 초기 깊이값과 같을 확률값을 정의하여 가장 높은 확률을 가지는 초기 깊이값을 나머지 화소들에 복사한다. 제안한 방법은 인접한 화소들만을 이용하는 것이 아니라 경로를 따라 비용을 계산함으로써, 여러 화소에 걸친 색상의 변화율이 고려되어 물체의 경계 주변에서 색상 영역과 깊이 영상간의 경계가 일치하는 향상된 깊이 영상을 얻을 수 있다.