• 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.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1730-1747
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• 2018

Multi-view video plus depth (MVD) is a mainstream format of 3D scene representation in free viewpoint video systems. The advanced 3D extension of the high efficiency video coding (3D-HEVC) standard introduces new prediction tools to improve the coding performance of depth video. However, the depth video in 3D-HEVC is time consuming. To reduce the complexity of the depth video inter coding, we propose a fast coding unit (CU) size and mode decision algorithm. First, an off-line trained Bayesian model is built which the feature vector contains the depth levels of the corresponding spatial, temporal, and inter-component (texture-depth) neighboring largest CUs (LCUs). Then, the model is used to predict the depth level of the current LCU, and terminate the CU recursive splitting process. Finally, the CU mode search process is early terminated by making use of the mode correlation of spatial, inter-component (texture-depth), and inter-view neighboring CUs. Compared to the 3D-HEVC reference software HTM-10.0, the proposed algorithm reduces the encoding time of depth video and the total encoding time by 65.03% and 41.04% on average, respectively, with negligible quality degradation of the synthesized virtual view.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1302-1309
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• 2012

본 논문은 2D/3D 동영상 변환을 위한 그룹화된 객체별 깊이 정보의 차등 적용 기법에 관한 연구이다. 기존의 깊이 정보 획득 기법 중 움직임 정보를 깊이 정보로써 사용할 때 움직임이 존재하지 않는 객체의 경우 깊이 정보를 획득할 수 없어 해당 객체의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 객체와 배경을 추출하고 객체에 움직임 정보를 이용한 깊이 정보를 할당하는 과정을 거친 후, 배경과 깊이 정보가 할당되지 못한 객체에 깊이 단서 중 하나인 상대적 높이 단서를 이용한 깊이 정보를 할당함으로써 모든 객체에서 3D 효과를 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 제안한 기법으로 깊이맵을 생성하여 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 3D 영상을 생성하여 확인한 결과 움직임이 없는 객체에서도 3D 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.635-636
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• 2013

본 연구에서는 이러한 다시점 디스플레이용 중간 영상을 만드는 데 쓰이는 DIBR 기법을 이용할 때, 깊이 정보를 다르게 양자화해서 좀 더 나은 화질의 중간 영상을 생성하는 방법에 대해서 설명한다. 특히 깊이 영상 정보를 모두 일정한 간격으로 나누어서 할당하는 균등 분할 방식과 특정 영역에 대해 더 많은 정보를 할당함으로써 그 영역에 대해서는 좀 더 질 높은 영상을 만들 수 있도록 하는 비균등 깊이 정보 양자화 방법에 대해서 설명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권10호
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• pp.875-880
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• 2013

시청자에게 입체감과 몰입감을 줄 수 있는 3차원 영상의 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 장면의 깊이를 측정하는 깊이 센서에서 획득된 깊이 영상은 매우 작은 해상도를 가진다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 이러한 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 불연속 정보를 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링하는 방법을 설명한다. 깊이 영상을 업샘플링할 때 가장 민감하게 다루어야 할 깊이 불연속 부분을 고해상도 색상과 저해상도 깊이 영상으로부터 찾아낸다. 그리고 깊이 불연속 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation) 방법을 이용하여 해상도가 확대된 깊이 영상을 획득한다. 제안하는 방법은 필터 기반이나 에너지 함수 기반의 다른 방법들보다 우수한 성능을 나타내었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권6호
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• pp.794-802
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• 2022

The recovery of reasonable depth information from different scenes is a popular topic in the field of computer vision. For generating depth maps with better details, we present an efficacious monocular depth prediction framework with coordinate attention and feature fusion. Specifically, the proposed framework contains attention, multi-scale and feature fusion modules. The attention module improves features based on coordinate attention to enhance the predicted effect, whereas the multi-scale module integrates useful low- and high-level contextual features with higher resolution. Moreover, we developed a feature fusion module to combine the heterogeneous features to generate high-quality depth outputs. We also designed a hybrid loss function that measures prediction errors from the perspective of depth and scale-invariant gradients, which contribute to preserving rich details. We conducted the experiments on public RGBD datasets, and the evaluation results show that the proposed scheme can considerably enhance the accuracy of depth prediction, achieving 0.051 for log10 and 0.992 for δ<1.25³ on the NYUv2 dataset.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.162-163
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• 2021

Currently, the depth of cracks is measured using ultrasonic detectors in maintenance practice. This method consists of measuring the depth of cracks by attaching ultrasonic depth measuring equipment to the concrete surface, and there are restrictions on the timing and location of the inspection. These limitations can be addressed through the development of image-based crack depth measurement AI technology. If crack depth measurements are made based on images, restrictions on the timing and location of inspections can be lifted because images acquired with simple filming equipment can be used as input information. To efficiently develop these artificial intelligence technologies, it is essential to identify the interrelationship between crack depth measurements and image characteristic information. Thus, this study is a basic study of the development of image-based crack depth measurement AI technology and aims to identify image characteristic information related to crack depth.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.75-83
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• 2019

본 논문에서는 Median flow와 영상의 Depth 정보를 이용하여 산업 현장의 다양한 환경 조건에서 실시간 철근의 끝점 추적 및 검출이 가능한 방법을 제안한다. 영상의 Depth 정보에 Median filter, Binarization, Morphology, Blob의 알고리즘을 사용하여 2개의 철근 끝점을 검출하는 방법을 제안하였다. 실시간 철근 끝점 추적을 위해서는 Median flow의 알고리즘을 이용하여 철근의 움직임 방향과 위치 추적을 제안하였다. 그리고 Depth 영상에서 검출된 철근 끝점 좌표와 Median flow를 이용한 철근의 위치추적 좌표를 서로 비교하여 최종 위치 좌표를 결정하였다. 그 결과 기존 Median flow 방식만 적용하였을 때 75% 정도의 철근의 최종 위치 판단 성공률이 Depth의 철근 끝점 정보까지 활용하였을 때는 95%까지 추적 성공률이 높아졌다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.2175-2190
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• 2011

This paper presents the effects of depth map quantization for multiview intermediate image generation using depth image-based rendering (DIBR). DIBR synthesizes multiple virtual views of a 3D scene from a 2D image and its associated depth map. However, it needs precise depth information in order to generate reliable and accurate intermediate view images for use in multiview 3D display systems. Previous work has extensively studied the pre-processing of the depth map, but little is known about depth map quantization. In this paper, we conduct an experiment to estimate the depth map quantization that affords acceptable image quality to generate DIBR-based multiview intermediate images. The experiment uses computer-generated 3D scenes, in which the multiview images captured directly from the scene are compared to the multiview intermediate images constructed by DIBR with a number of quantized depth maps. The results showed that there was no significant effect on depth map quantization from 16-bit to 7-bit (and more specifically 96-scale) on DIBR. Hence, a depth map above 7-bit is needed to maintain sufficient image quality for a DIBR-based multiview 3D system.