• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.452-455
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• 2007

3D stereoscopic viewing of large scale imagery, such as aerial photography and satellite images, needs different parallaxes relative to the display scale. For example, when a viewer sees a stereoscopic image of aerial photography, the optimal parallax of its zoom-in image should be smaller than that of its zoom-out. Therefore, relative parallax adjustment according to the display scale is required. Merely adjusting the spacing between stereo images is not appropriate because the depths of the whole image are either exaggerated or reduced entirely. This paper focuses on the improving stereoscopic viewing with a single remote sensing image and a digital surface model (DSM). We present the parallax adjustment technique to maximize the 3D realistic effect and the visual comfort. For remote sensing data, DSM height value can be regarded as disparity. There are two possible kinds of methods to adjust the relative parallax with a single image performance. One is the DSM compression technique: the other is an adjustment of the distance between the original image and its stereo-mate. In our approach, we carried out a test to evaluate the optimal distance between a single remote sensing image and its stereo-mate, relative to the viewing scale. Several synthetic stereo-mates according to certain viewing scale were created using a parallel projection model and their anaglyphs were estimated visually. The occlusion of the synthetic stereo-mate was restored by the inpainting method using the fields of experts (FoE) model. With the experiments using QuickBird imagery, we could obtain stereoscopic images with optimized parallax at varied display scales.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.54-63
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• 2007

본 논문은 영상 완성(image completion)을 위해 계층적으로 적용되는 새로운 에너지 최적화 방식을 제안한다. 영상 완성의 목적은 영상의 특정 영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서는 전역적 특징의 탐지, 주변 환경 변화에 대한 유연성, 계산비용의 감소, 영상 인페인팅과 같은 관련기법들로의 확장성 문제들을 다룰 수 있도록 마르코프 랜덤 필드(Markov Random Field)로 모델링 된 예제 기반 방식(exampler-based mehtod) 접근법을 택한다. 그리고 MRF에서의 에너지 최적화를 위해 BP 알고리즘(Belief Propagation Algorithm)의 변형인 우선순위 BP 알고리즘(Priority-Belief Propagation Algorithm)을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 계층적 우선순위 BP 알고리즘(Hierarchical Priority-Belief Propagation Algorithm)은 MRF의 정점의 수를 줄이고 메시지를 계층적으로 전파한다. 이렇게 계층적 우선순위 BP 알고리즘을 영상 완성에 적용하여 여러 영상들에서 바람직한 결과를 얻었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.31-44
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• 2016

본 논문에서는 자유 시점 텔레비전에서 시점 합성 영상 획득을 위해 시공간적 배경 정보 추정 기반 홀 채움 방식을 제안한다. 신뢰할 수 있는 시간적 배경 정보를 획득하기 위해 새로운 배경 코드북의 구성 및 갱신하는 과정을 수행한다. 더불어, 공간적인 국부 배경 정보 추정을 위해 홀 영역의 배경 및 전경 영역의 구별 및 갱신 과정을 수행한다. 추정된 시공간 배경 정보를 조합하여 홀 채움 과정을 수행하고, 잔여 홀 채움을 수행하기 위해 깊이 배경 정보를 이용한 우선순위 함수를 결정하여 표본 기반 인페인팅 기법을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안 방식은 기존방식들과 비교하여 평균 0.3~0.6dB의 성능 향상이 있음을 확인하였으며, 동영상 특성 및 홀 형태에 관계없이 제안된 방식이 새로운 시점 영상을 효과적으로 합성할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.777-788
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• 2021

Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문에서는 손상된 흑백 얼굴 이미지를 컬러로 복원하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오래된 증명사진처럼 손상된 흑백 사진에 컬러화 작업을 하면 손상된 영역 주변이 잘못 색칠되는 경우가 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 입력받은 사진의 손상된 영역을 먼저 복원한 후 그 결과를 바탕으로 컬러화를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 BEGAN(Boundary Equivalent Generative Adversarial Networks) 모델 기반 복원과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 컬러화의 두 단계로 구성된다. 제안하는 방법은 이미지 복원을 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 모델을 사용한 기존 방법들과 달리 좀 더 선명하고 고해상도의 이미지 복원이 가능한 BEGAN 모델을 사용하고, 그 복원된 흑백 이미지를 바탕으로 컬러화 작업을 수행한다. 최종적으로 다양한 유형의 얼굴 이미지와 마스크에 대한 실험 결과를 통해 기존 연구에 비해 많은 경우에 사실적인 컬러 복원 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권4호
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• pp.28-34
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• 2014

최근 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용한 가상시점 합성 방법이 3차원 영상의 적용 분야에서 많이 사용되고 있다. 가상 시점 영상은 기존에 알고 있는 영상과 이와 관련된 깊이 영상 정보를 이용하여 카메라로 촬영 하지 않은 가상시점 영상을 생성하게 된다. 하지만 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용해 가상시점 영상을 생성할 경우, 깊이 영상을 기반으로 합성하기 때문에 이미지 워핑 과정에서 폐색 영역이 발생하게 된다. 이러한 폐색 영역을 제거하기 위해 지금까지 다양한 홀 채움 방법들이 제안되어 왔다. 동일 색상영역 검색, 수평방향 보간 방법, 수평방향 보외 방법 그리고 다양한 인페인팅 방법들이 홀 채움 방법들로 제안되었다. 하지만 이러한 방법들을 사용하여 텍스쳐 영역의 홀을 제거할 경우 다른 종류의 간섭 현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 새롭게 제안하여 확장된 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 설명한다. 제안된 방법들은 복잡한 텍스쳐들이 있는 배경부분에서 발생하는 홀 영역을 채울 때 성능 효율성을 나타낸다. 방향성을 고려한 홀 채움 방법은 픽셀 단위로 홀 채움 영역 값을 측정하는 과정에서 홀 영역의 주변 텍스쳐 픽셀 값들을 사용하게 된다. 제안한 방법을 이용해 가상시점 영상 합성 결과 발생하는 홀 영역을 기존의 홀 채움 방법보다 보다 더 효율적으로 채울 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.15-31
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• 2013

본 논문은 최근 관심이 고조되고 있는 디지털 홀로그램의 시야각을 확보하기 위하여 시청자의 시점을 추적하여 그 시점에 해당하는 데이터를 생성하고, 이를 디지털 홀로그램으로 변환하는 방법을 제안한다. 이 방법은 제어하는 시야각의 맨 좌측과 맨 우측 시점에 대한 정보(깊이정보와 컬러 또는 명도정보)가 주어졌다고 가정한다. 이 방법은 주어진 좌, 우측의 깊이영상을 대상으로 스테레오 정합에 의해 단위 깊이 당 의사변위증분을 구하여 사용한다. 이를 이용하여 주어진 좌, 우측시점으로부터 원하는 가상시점의 정보를 생성하고, 그 결과의 두 영상을 결합하여 해당시점의 정보를 획득한다. 이 경우 발생하는 비폐색 영역을 정의하고 이를 채우는 방법을 제안한다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 생성한 중간 시점의 깊이영상과 RGB영상의 평균 화질은 각각 33.83[dB]과 29.5[dB]이었으며, 평균 수행속도는 프레임 당 250[ms]이었다. 또한 이 방법을 이용하여 시청자와 인터랙티브하게 디지털 홀로그램을 서비스하는 시스템의 프로토타입을 제안한다. 이 시스템에는 좌, 우 시점의 영상정보를 획득, 카메라 캘리브래이션과 영상보정, 중간시점 영상생성, 컴퓨터-생성홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 생성 및 홀로그램 영상복원기능을 포함한다. 이 시스템은 LabView(R) 환경에서 구현되며, CGH생성과 홀로그램 영상 복원은 GPGPU로, 나머지는 소프트웨어로 구현한다. 구현결과 평균 수행 속도는 초당 약 5 프레임을 처리할 수 있는 속도이었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.69-75
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• 2023

최근 동물 행동 분석 및 건강관리 분야를 중심으로 딥러닝 기반 동물 자세 추정 기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존 동물 자세 추정 기법은 영상에서 신체 부위가 가려지거나 존재하지 않을 경우 좋은 성능을 보이지 않는다. 특히 꼬리나 귀가 가려진 경우, 반려견의 행동 및 감정 분석의 성능에도 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 다루기 힘든 문제를 해결하기 위해, 이미지 아웃페인팅 네트워크를 자세 추정 네트워크에 연결하여 이미지 외부에 존재하는 반려견의 신체를 복원한 확장된 이미지를 생성하여 반려견의 자세를 추정하는 단순하면서도 새로운 접근방법을 제안하였고, 제안된 방법의 실현가능성을 검토하는 예비 연구를 수행하였다. 이미지 아웃페인팅 모델로는 CE-GAN과 트랜스포머 기반의 BAT-Fill을 사용하였고, 자세 추정 모델로는 SimpleBaseline을 사용하였다. 실험 결과, 크롭된 입력 이미지에서 반려견의 자세를 추정하였을 때보다, BAT-Fill을 사용하여 아웃페인팅된 확장 이미지에서 반려견의 자세를 추정하였을 때 자세 추정의 성능이 향상되었다.