• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.9-16
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• 2014

Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.329-338
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• 2011

증강현실에서 다양한 미디어의 결합으로 보다 향상된 현실감 있는 멀티미디어 데이터가 요구되고 있다. 기존의 미디어 정보에 텍스트 및 음성과 비디오 등 다양한 미디어를 결합한 멀티미디어 정보에 대한 첨단 기술이 미디어 산업 전반에 주도적인 위치를 점하고 있다. 특히 인터넷에서의 다양한 의사전달 수단 및 시각화에 대한 관심과 가상공간에서의 의사 표현을 위한 실시간 상호작용 시스템 구축 및 3차원 콘텐츠, 증강현실 기술에 대한 서비스 요구가 증가되고 있다. 이러한 서비스들은 기존 콘텐츠에서 입체감 형성을 위한 3차원 공간구조의 복원에 필요한 깊이 값 생성에 어려움이 있다. 그러므로 2차원 영상을 이용하여 효율적인 Depth-map 생성에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2차원 영상을 이용하여 3차원 공간구조 복원에 필요한 Depth-map 생성기법의 단점을 보완하여, 기존 알고리즘에서 정의 되지 않은 영상 내 소실점 위치에 따른 갚아 방향의 정의를 통한 개선된 Depth-map 생성 기법을 제안하였다.

• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.697-698
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• 2006

In this paper, we propose a new scheme to generate multi-view images using a depth-image-based rendering (DIBR) technique. In order to improve the quality of multi-view images at newly exposed areas during mesh-based rendering, we preprocess the depth map using a Gaussian smoothing filter. Previous algorithms apply a smoothing filter to the whole depth map even if the depth map is collapsed. After extracting objects from the depth map, we apply the smoothing filter to their boundaries. Finally, we cannot only maintain the depth quality, but also generate high quality multi-view images. Experimental results show that our proposed algorithm outperforms previous works and supports an efficient depth keying technique.

• 스마트미디어저널
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• 제3권1호
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• pp.52-62
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• 2014

입체 디스플레이 보급의 보편화가 진행됨에 따라, 입체 콘텐츠의 수요가 증가하고 있다. 이러한 증가에 맞추어 2010년도를 기점으로 2D to 3D 변환 콘텐츠가 부족한 수요를 충족시킬 대안으로 제시되었다. 그러나 입체효과만을 강조한 2D to 3D 변환콘텐츠가 생산되면서 시각적 피로도와 입체감에 대한 품질의 저하가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 2011년 개봉한 '명장 관우'에서, 13개 Scene을 선별하여 입체 변환 콘텐츠로 제작하고, 변환에 적용된 Depth-Map의 품질이 시각적 피로도와 입체감을 표현하는데 있어서, 적정성을 가지는가의 여부를 전문가 그룹을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 시행하였다. 움직임의 변화가 많은 영상에 적용한 Depth-Map의 구성방식은 입체변환 기술에 많이 사용되는 방법으로 전(前) 후(後)관계의 분석을 통해 계단식 구성방식으로 깊이 단계 지도를 제작하게 된다. 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 Depth-Map의 구성이 입체변환 콘텐츠 제작에 있어 시각적 피로도를 낮추고 입체감 향상에 타당한지에 대한 결과를 도출하였으며, 실험에 응한 전문가 그룹의 과반수이상이 긍정적인 반응을 표시하였다. 본 연구의 결과 빠른 움직임을 가지는 2D영상을 3D영상으로 변환하는데 적용한 계단식 Depth-map의 구성방식으로도 시각적 피로도를 감소시키고, 입체감 인식을 증가시키는데 효율성을 가진다는 결과를 도출하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.16-22
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• 2024

Robotic grasping in unstructured environments poses a significant challenge, demanding precise estimation of gripping positions for diverse and unknown objects. Generative Grasping Convolution Neural Network (GG-CNN) can estimate the position and direction that can be gripped by a robot gripper for an unknown object based on a three-dimensional depth map. Since GG-CNN uses only a depth map as an input, the precision of the depth map is the most critical factor affecting the result. To address the challenge of depth map precision, we integrate the Segment Anything Model renowned for its robust zero-shot performance across various segmentation tasks. We adjust the components corresponding to the segmented areas in the depth map aligned through external calibration. The proposed method was validated on the Cornell dataset and SurgicalKit dataset. Quantitative analysis compared to existing methods showed a 49.8% improvement with the dataset including surgical instruments. The results highlight the practical importance of our approach, especially in scenarios involving thin and metallic objects.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1855-1862
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• 2010

In virtual reality, there are increasing qualitative development in service technologies for realtime interaction system development, 3- dimensional contents, 3D TV and augment reality services. These services experience difficulties to generate depth value that is essential to recover 3D space to form solidity on existing contents. Hence, research for the generation of effective depth-map using 2D is necessary. This thesis will describe a shortcoming of an existing depth-map generation for the recovery of 3D space using 2D image and will propose an enhanced depth-map generation algorithm that complements a shortcoming of existing algorithms and utilizes the definition of depth direction based on the vanishing point within image.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.149-157
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• 2015

The 3D-AVC standard aims at improving coding efficiency by applying new techniques for utilizing intra, inter and view predictions. 3D video scenes are rendered with existing texture video and additional depth map. The depth map comes at the expense of increased computational complexity of the encoding process. For real-time applications, reducing the complexity of 3D-AVC is very important. In this paper, we present a fast intra mode decision algorithm to reduce the complexity burden in the 3D video system. The proposed algorithm uses similarity between texture video and depth map. The best intra prediction mode of the depth map is similar to that of the corresponding texture video. The early decision algorithm can be made on the intra prediction of depth map coding by using the coded intra mode of texture video. Adaptive threshold for early termination is also proposed. Experimental results show that the proposed algorithm saves the encoding time on average 29.7% without any significant loss in terms of the bit rate or PSNR value.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.275-278
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• 2012

본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.596-601
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• 2008

본 논문은 저해상도의 깊이 카메라와 고해상도의 양안식 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템에서 관심영역(region of interest, ROI)이 향상된 깊이맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 카메라로 획득한 깊이 정보를 3차원 워핑(warping)하여 좌영상의 ROI 깊이맵을 생성한다. 그런 다음, 양안식 카메라로 획득한 좌우영상의 배경 영역을 스테레오 정합하여 좌영상의 배경 깊이맵을 생성한다. 최종적으로, ROI 깊이맵과 배경 깊이맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성한다. 제안하는 방법으로 생성한 고해상도 깊이맵은 기존의 스테레오 정합 방법보다 ROI에 정확한 깊이 정보를 제공한다.