• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.827-833
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• 2012

본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.17-21
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• 2022

A variety of techniques have been proposed in the literature for depth improvement in depth from focus method. Unfortunately, these techniques over-smooth the depth maps over the regions of depth discontinuities. In this paper, we propose a robust technique for improving the depth map by employing a nonconvex smoothness function that preserves the depth edges. In addition, the proposed technique exploits the mutual structures between the depth map and a guidance map. This guidance map is designed by taking the mean of image intensities in the image sequence. The depth map is updated iteratively till the nonconvex objective function converges. Experiments performed on real complex image sequences revealed the effectiveness of the proposed technique.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권11호
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• pp.853-858
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• 2006

본 논문에서는 깊이 영상기반의 3차원 그래픽 객체에 대하여 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)의 가속을 이용한 고속의 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최근의 그래픽 처리 장치의 새로운 특징과 프로그래밍이 가능한 쉐이더 기법을 이용하여, 속도가 느리거나 정적인 조명과 같은 기존의 일반적인 깊이 영상기반 렌더링 방법이 갖고 있는 단점을 극복할 수 있다. 깊이 영상기반 데이타의 3차원 변환 및 조명에 의한 효과 연산은 정점 쉐이더(vertex shader)에서 수행을 하고, 점 데이타의 적응적인 스플래팅(splatting)은 화소 쉐이더(fragment shader)에서 수행된다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링과 비교해서 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2530-2538
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• 2015

깊이맵은 색채 영상과 달리 색상 정보가 아닌 깊이 정보가 픽셀 값을 이루고 있어서 색차가 크더라도 비슷한 거리에 있으면 유사한 픽셀 값으로 나타난다. 또한 색채 영상은 미세한 영역에서 단계적으로 값이 변하면서 대상의 윤곽을 나타내지만 깊이맵은 픽셀 값이 계단식으로 변하여 픽셀 값이 변하는 지점에서 급변하는 경향이 있다. 이러한 깊이맵의 특성상 경계 영역과 그 외의 영역으로 크게 영상의 영역을 구분 할 수 있고, 전송 시 나타나는 오류에 대해 각 영역에 효과적으로 적용 될 수 있는 오류 은닉 방법이 필요하다. 본 연구에서는 깊이맵의 경계 방향에 따라 영역을 구분하고 각 영역의 값이 변화하는 방향성에 맞추어 적응적으로 오류가 은닉 될 수 있는 방법을 적용하여 깊이맵을 복구한다. 복구된 깊이맵은 다시점 영상과 함께 합성하여 새로운 중간 시점 영상을 만들고 이를 객관적 화질평가 방법을 통해 평가한다.

• Journal of Information Display
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• 제13권3호
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• pp.101-106
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• 2012

This study was conducted to enhance the cubic effect by representing an image with a sense of three-dimensional (3D) depth, using chromostereopsis, among the characteristics of human visual perception. An algorithm that enhances the cubic effect, based on the theory that the cubic effect of the chromostereoptic effect and the chromostereoptic reversal effect depends on the lightness of the background, classifies the layers of the 3D image input into the foreground, middle, and background layers according to the depth of the image input. It suits the characteristics of human visual perception because it controls the color factor that was adaptively detected through experiments on each layer; and it can achieve an enhanced cubic effect that is suitable for the characteristics of the image input.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4108-4125
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• 2015

This paper presents a scalable coding method for depth images by considering the quality of synthesized images in virtual views. First, we design a new edge detection algorithm that is based on calculating the depth difference between two neighboring pixels within the depth map. By choosing different thresholds, this algorithm generates a scalable bit stream that puts larger depth differences in front, followed by smaller depth differences. A scalable scheme is also designed for coding depth pixels through a layered sampling structure. At the receiver side, the full-resolution depth image is reconstructed from the received bits by solving a partial-differential-equation (PDE). Experimental results show that the proposed method improves the rate-distortion performance of synthesized images at virtual views and achieves better visual quality.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.113-121
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• 2020

Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.

• 한국음향학회지
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• 제42권1호
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• pp.67-74
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• 2023

발성하고 있는 입 주변에서 취득한 영상은 발성 음에 따라 특이적인 패턴을 나타낸다. 이를 이용하여 화자의 얼굴 하단에서 취득한 영상으로부터 발성 음을 인식하거나 합성하는 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 심도 영상을 협력적으로 이용하는 영상 기반 음성합성 기법을 제안하였다. 심도 영상은 광학 영상에서는 관찰되지 않는 깊이 정보의 취득이 가능하기 때문에 평면적인 광학 영상을 보완하는 목적으로 사용이 가능하다. 본 논문에서는 음성 합성 관점에서 심도 영상의 유용성을 평가하고자 한다. 60개의 한국어 고립어 음성에 대해 검증 실험을 수행하였으며, 실험결과 객관적, 주관적 평가에서 광학적 영상과 근접한 성능을 얻는 것을 확인할 수 있었으며 두 영상을 조합하여 사용하는 경우 각 영상을 단독으로 사용하는 경우보다 향상된 성능을 나타내었다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권5호
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• pp.112-122
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• 2020

In 3D computer graphics, a depth map is an image that provides information related to the distance from the viewpoint to the subject's surface. Stereo sensors, depth cameras, and imaging systems using an active illumination system and a time-resolved detector can perform accurate depth measurements with their own light sources. The 3D image information obtained through the depth map is useful in 3D modeling, autonomous vehicle navigation, object recognition and remote gesture detection, resolution-enhanced medical images, aviation and defense technology, and robotics. In addition, the depth map information is important data used for extracting and restoring multi-view images, and extracting phase information required for digital hologram synthesis. This study is oriented toward a recent research trend in deep learning-based 3D data analysis methods and depth map information extraction technology using a convolutional neural network. Further, the study focuses on 3D image processing technology related to digital hologram and multi-view image extraction/reconstruction, which are becoming more popular as the computing power of hardware rapidly increases.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4968-4986
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• 2017

In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.