• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1666-1669
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• 2002

In the process of creating architectural scenes from photographs using Model-based Stereo 〔1〕, the geometric model is used as prior information to solve correspondence problems and recover the depth or disparity of real scenes. This paper presents an Image Subregioning algorithm that divides left and right images into several rectangular sub-images. The division is done according to the estimated depth of real scenes using a Heuristic Approach. The depth difference between the reality and the model can be partitioned into each depth level. This reduces disparity search range in the Similarity Function. For architectural scenes with complex depth, experiments using the above approach show that accurate disparity maps and better results when rendering scenes can be achieved by the proposed algorithm.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.1-9
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• 2008

본 논문은 스테레오 영상에서 물체영역을 추출하기 위하여 변위정보와 밝기정보를 함께 사용하는 개선된 물체 추출 알고리즘을 제안한다. 변위정보와 밝기정보를 이용하여 물체를 추출하는 기법은 Ping과 Chaohui에 의해 연구된 바 있으며 이들의 기법은 입력영상 밝기기반으로 분할하고 분할된 영역 내의 변위정보를 고려하여 분할영역을 병합한다. 그러나 물체와 배경의 밝기 값이 비슷한 경우, 분할영역은 물체영역과 배경영역을 동시에 포함하게 됨으로써 분할영역 단위의 병합은 물체영역 추출의 오류를 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해서 제안된 기법에서는 화소단위의 병합을 수행한다. 또한 변위정보의 신뢰도를 높이고 단방향 정합의 부족한 변위정보를 보완하기 위하여 양방향 스테레오 정합을 구현하며, 변위 탐색의 진행 여부는 입력영상의 기울기 성분, 즉 물체의 경계정보로부터 결정한다. 제안된 물체추출 알고리즘은 기존 방법에서 추출되지 않은 변위정보를 탐색함으로써 우수한 물체추출 성능을 보인다. 최종적으로 스테레오 카메라를 이용하여 획득한 실사영상에 대한 실험으로 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권5호
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• pp.317-321
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• 2013

This paper proposes a detection algorithm for view reversal in a stereoscopic video using a disparity map and motion vector field. We obtain the disparity map of a stereo image was obtained using a specific stereo matching algorithm and classify the image into the foreground and background. Next, the motion vector field of the image on a block basis was produced using a full search algorithm. Finally, the stereo image was considered to be reversed when the foreground moved toward the background and the covered region was in the foreground. The proposed algorithm achieved a good detection rate when the background was covered sufficiently by its moving foreground.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.143-146
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• 1998

A new stereoscopic codec. structure using MPEG-2 multiview profile is presented in this paper. In the suggested codec., the left image is coded with motion estimation in the base layerand the right image is coded with disparity estimation in the enhancement layer. Since it is possible to calculate rough motion of the right image sequence with disparity and motion of the left image sequence, motion compensation of the enhancement layer is performed without motion estimation. Since the proposed codec. does not perform motion estimation in the enhancement layer encoding, it is simple and reduces the encoding time. We compared the PSNR of encoded image with three different structured codec., and the experimental results show that suggested codec. has comparable with other codecs.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.583-587
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• 2009

In this paper we propose a new method of Depth-Image-Based Rendering (DIBR) for Free-viewpoint TV (FTV). In the proposed method, virtual viewpoint images are rendered with 3D warping instead of estimating the view-dependent depth since depth estimation is usually costly and it is desirable to eliminate it from the rendering process. However, 3D warping causes some problems that do not occur in the method with view-dependent depth estimation; for example, the appearance of holes on the rendered image, and the occurrence of depth discontinuity on the surface of the object at virtual image plane. Depth discontinuity causes artifacts on the rendered image. In this paper, these problems are solved by reconstructing disparity information at virtual camera position from neighboring two real cameras. In the experiments, high quality arbitrary viewpoint images were obtained.

• 방송공학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.238-247
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• 2002

본 논문에서는 객체 단위 스테레오 동영상을 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 부호화 방식을 제안한다. 시간적으로 연속되는 스테레오 동영상에서의 객체를 MPEG-4와 같이 VOP 단위로 구성하고, 이전 시간에서 한 쌍의 VOP에 대한 변이 벡터와 현재 시간에서 좌ㆍ우 VOP에 대한 움직임 벡터를 블록 정합 방식으로 구한다. 그리고 나머지 한 개의 변이 벡터는 위에서 구한 벡터들을 가지고 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 별도의 추정과정 없이 구한다. 그리고 보다 신뢰성 있는 벡터를 구하기 위해 각각 구한 변이와 움직임 벡터에 평활화를 수행한다. 이러한 기법을 스테레오 동영상 부호화에서 대부분의 부호화 방식인 B-VOP 예측부호화에 적용하였고 B-YOP 변이 보상시 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 3개의 참조 VOP를 가지고 보상함으로써 화질을 기존 방식에 비해 향상시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권2호
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• pp.50-59
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• 2000

스테레오 영상(stereo image)이란 같은 물체나 장면을 담고있는 서로 다른 시점의 두 영상이며 스테레오 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 것을 스테레오 비전(stereo vision)이라 한다. 스테레오 비전에서 가장 중요한 과정은 두 영상에서 서로 일치하는 점을 찾아내는 스테레오 정합(stereo matching)이다. 그러나, 스테레오 정합은 매우 많은 계산을 필요로 하기 때문에 실시간으로 정합하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 스테레오 정합을 처리할 수 있는 스테레오 영상 정합 프로세서(stereo image match procesor：SIMP)를 설계하고 구현하였다. 이를 위해 슬라이딩 메모리(sliding memory)와 최소 선택 트리(minimum selection tree)를 제안하였고 파이프라인 구조(pipeline architecture)와 병렬 처리 기법을 이용하였다. SIMP의 입력은 64 그레이 레벨인 두 개의 64×64 스테레오 영상이고 출력은 최대 7의 값을 가지는 변이(disparity)와 12비트의 주소로 이들을 이용하여 64×64 변이도(disparity map)를 구성할 수 있다. SIMP는 약 240 프레임/초의 속도로 스테레오 영상을 처리할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.63-68
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• 2010

본 논문은 스테레오 시각에서 에지 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘을 이용하여 해를 찾는다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였다. 처리의 효율성을 높이기 위해, 영상 피라미드 방벙을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도로 전파되고, 보간된 후 변위 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.59-64
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• 2001

본 논문에서는 이동하는 스테레오 카메라의 폭주개산 운동에 의한 물체의 위치 추정을 위하여 제로 시차영역 분할법의 문제점을 해결하는 방법과 양안시차를 추출하는 알고리즘을 제안하고 비교 실험하였다. 기존에는 모든 소영역에 대한 임계치를 일정하게 하기 위하여 농도값의 변화가 심한 영역에서는 높은 임계치로 맞추었기 때문에 특징이 거의 없는 영역에 농도값의 변화가 거의 없게 되어 대응점이 잘못추출되었다. 그러나 본 논문에서는 소영역의 특징을 자기 상관에 의하여 평가하고 그 값에 비례한 임계치로 설정하였기 때문에 대응점이 거의 잘못 추출되지 않았으며, 양안시차를 고속으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.789-807
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• 2012

본 논문은 시청안전성을 위한 콘텐츠 제작 가이드라인을 최종 목표로 하여, 콘텐츠의 내용이나 정황과 함께 시청자의 불편감을 유발하는 변위(disparity)의 다양한 요인들을 찾아내는 것을 목적으로 한다. 그 방법으로 네 가지의 스테레오스코픽 콘텐츠를 피험자들이 시청하게 하고 시청자로 하여금 불편감을 느끼는 기간 동안 키를 누르게 하여 실험적인 데이터를 획득한다. 콘텐츠에 대해서는 초점과 그 주위(관심영역, region of interest), 그리고 화면전체에 대하여 변위의 크기와 변화 정도에 대한 데이터를 도출한다. 각 콘텐츠에 대하여 준비한 두 종류의 데이터를 갖고 실제로 콘텐츠를 시청하면서 피험자들이 불편감을 느낀 부분을 분석하여 그 요인들을 찾는다. 모든 콘텐츠에 대한 요인들을 종합적으로 분석하여 요인별 강도를 도출한다. 분석결과는 강도가 큰 요인별부터 실제 콘텐츠의 내용과 더불어 설명한다. 그 결과는 이미 짐작할 수 있는 요인들뿐만 아니라 알려져 있지 않은 요인들까지 실증적으로 보인다.