• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1604-1611
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• 2020

마이크로렌즈 어레이 기반의 카메라로 촬영된 라이트필드 영상은 낮은 공간해상도 및 각해상도로 인하여 실제 사용하기에는 많은 제약이 따른다. 고해상도의 공간해상도 영상은 최근 많이 연구되고 있는 단일 영상 초해상도 기법으로 쉽게 얻을 수 있으나 고해상도의 각해상도 영상은 영상사이에 내재된 시점차 정보를 이용하는 과정에서 왜곡이 발생하여 좋은 품질의 각해상도 영상을 얻기 힘든 문제가 있다. 본 논문에서는 영상 사이에 내재된 시점차 정보를 효과적으로 추출하기 위해서 팽창 합성곱 신경망을 이용하여 초기 특징맵을 추출하고 잔차 신경망으로 새로운 시점 영상을 생성하는 라이트 필드 각 초해상도 영상 기법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 각 초해상도 네트워크와 비교하여 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권6호
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• pp.317-324
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• 2002

목적: SPM 기법을 이용하여 뇌 영상을 분석할 때 Talairach 뇌 지도를 찾아 해부학적 정보를 추측함으로 생기는 문제점들을 해결하기 위하여 통계적 확률 뇌지도(SPAM)을 이용하여 뇌 영역에 대한 해부학적 위치와 확률을 추출하는 프로그램을 개발하였다. 대상 및 방법: 몬트리얼 신경과학연구소에서 개발한 MNI152 표준지도에 기반한 SPAM을 이용하였다. SPM 분석 결과로 주어진 x, y, z 좌표 값을 입력하면 SPAM의 해당 좌표에서 0이 아닌 확률 값을 갖는 영역의 이름 및 확률을 추출하여 출력하게 하였으며 가장 높은 확률을 갖는 영역의 SPAM을 표준지도 위에 표시하도록 하였다. IDL 및 자바를 기반으로 프로그램을 개발하였으며 향후 인터넷 기반 프로그램으로 확장이 용이하게 하였다. 이 프로그램의 유용성을 보이고자 기존의 SPM 결과보고 형식과 이 프로그램의 결과 형식을 비교하였다. 또한 이 프로그램에 대한 예비적인 검증을 위하여 활성화되는 영역이 국소화되고 또한 그 영역이 잘 알려져 있는 기억 활성화 PET 실험 분석에 이 프로그램을 이용하여 보았다. 결과: 기존의 SPM 분석한 결과는 MNI 좌표계에서의 좌표 값만을 보여주나 이 프로그램을 이용하여 그 좌표에 대한 확률적 해부학적 정보를 얻을 수 있었다. 기억 실험 결과 유의한 활성화를 보인 영역에 대해서 이 프로그램을 적용한 결과 좌측해마구성체일 확률이 80% 이상임을 알 수 있었으며 이는 이 영역이 기억기능을 담당한다는 기존의 널리 알려진 사실과 잘 부합되었다. 결론: 이 연구에서 개발한 프로그램을 이용하여 MNI 좌표에 대한 해부학적 위치와 확률을 빠르고 정확하게 찾을 수 있어서 뇌영상 분석에 유용할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.58-63
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• 2020

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.30-38
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• 2006

본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 $92{\times}112$ 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100cm), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.168-175
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• 2013

스테레오 좌우 영상간의 색 일치는 3D 영상을 재현할 때 매우 중요하다. 이를 위해 카메라 세팅 및 촬영 환경을 일치시켜서 스테레오 영상을 획득하더라도 여전히 색 불일치가 나타나게 된다. 이러한 색 불일치는 특성에 따라 전역과 지역적인 색불일치로 구분될 수 있다. 따라서 이들 특성을 고려하여 스테레오 영상의 색을 정확히 일치시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 누적 히스토그램과 3D 거리정보를 이용하여 전역과 지역의 색 불일치를 동시에 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 기준이 되는 영상의 누적 히스토그램을 기반으로 한 매칭 함수를 이용하여 전역적으로 발생하는 색 불일치를 보정한다. 다음으로 대응되는 샘플 특징점 간의 CD-LUT(color difference look-up table)을 구성하고, disparity map을 통한 3D 거리 정보를 기반으로 한 샘플 특징점의 유사성을 기준으로 가중치를 적용하여 지역적인 색 일치를 수행한다. 마지막으로 전역적인 보정과 지역적인 보정된 영상을 결합함으로서 스테레오 영상에서 나타나는 색 불일치를 보정하였다. 색차가 발생한 스테레오 영상에 대해 기존 색 일치 방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 색상 유사도를(hue similarity)와 MOS(mean opinion scores) 이용하여 평가하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 통한 결과 영상이 기존 방법을 통한 결과 영상보다 더 높은 수치를 나타냄을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1025-1034
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• 2022

본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.225-233
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• 2012

<아바타>이후 3D 입체영상은 차세대 콘텐츠 산업의 블루칩으로 떠올라있다. 그에 반해 국내에서 상업적으로 제작하였던 모든 입체 콘텐츠들이 흥행에 실패 하였다. 이는 국내 입체콘텐츠의 완성도가 해외의 콘텐츠에 비하여 매우 떨어지기 때문이며, 현행되고 있는 2D기반의 입체 후반작업 프로세스가 그 원인으로 작용하고 있다. 그중에서도 입체 편집프로세스는 콘텐츠의 질과 가장 밀접한 관련이 있다. 영화<나탈리>의 제작사례를 통해 알아본 현행 입체 편집프로세스는 2D기반의 시스템을 이용하여 편집을 진행한 후 3D 디스플레이 시스템으로 확인하며 이후 문제가 발생할 경우 수정하는 방식을 취하고 있다. 이러한 현상을 개선하고자 좌 우 영상의 분석을 통해 합성에서 사용되고 있는 변위지도와 깊이지도 등의 깊이정보를 시각화 하여 현행 입체 편집 프로세스에 적용하였으며, 보다 객관성 있는 입체편집 프로세스를 제안하고자 한다. 제안한 프로세스를 실제 뮤직드라마 <기억의 조각>제작에 활용하여 영화<나탈리>와 비교해보았다. 그 결과 <나탈리>의 경우 컷과 컷 사이의 입체 값 변화가 매우 큰 것을 볼 수 있었으나 <기억의 조각>의 경우 입체 값이 전체적으로 균일한 결과를 도출 할 수 있었다. 현행 프로세스의 경우 주관적인 입체감을 바탕으로 하기 때문에 작업자의 컨디션과 상태에 따라 그 값이 달라 질수 있다. 또한 Positive영역에 대한 예상은 할 수 없기 때문에 동일한 공간 혹은 한정된 공간에서 컷에 따라 각기 다른 입체 값을 보임으로써 공간의 입체감을 왜곡시킬 우려가 있다. 반면 깊이정보의 시각화를 활용한 객관적인 입체 편집은 동일한 공간에 대한 입체감과 콘텐츠 전체의 입체감을 균일하게 맞추어 입체 콘텐츠의 질을 높이고, 나아가 입체감 왜곡, 시각적 피로 등의 문제도 동시에 해결 할 수 있다.