• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.4-7
• /
• 2022

최근 다 시점 영상 콘텐츠 기반 3차원 공간(장면) 복원을 위한 다 시점 깊이 추정 딥러닝 네트워크 방법론이 널리 연구되고 있다. 다 시점 영상 콘텐츠는 촬영 구도, 촬영 환경 및 세팅에 따라 다양한 특성을 가지며, 고품질의 3차원 복원을 위해서는 이러한 특성을 이해하고, 적절한 깊이 추정 네트워크 기법들을 적용하는 것이 중요하다. 다 시점 영상 촬영 구도로는 수렴형, 발산형이 존재하며, 촬영 세팅에는 카메라 시점 간 물리적 거리인 baseline이 있다. 본 연구는 이와 같은 다 시점 영상 콘텐츠의 종류와 각 특징에 기반하여 콘텐츠(데이터 셋)의 특성에 따른 적절한 깊이 추정 네트워크 방법론을 다룬다. 실험 결과로부터, 기존의 다 시점 깊이 추정 네트워크를 발산형 또는 large baseline 특성을 가지는 데이터 셋에 곧바로 적용하는데 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 각 영상 환경에 적합한 '참조 시점 개수' 및 적절한 '참조 시점 선택 알고리즘'의 필요성을 검증하였다. 결론적으로, 3차원 공간(장면) 복원을 위한 딥러닝 기반 깊이 추정 네트워크 구현 시, 본 연구 결과가 다 시점 영상 콘텐츠 기반 깊이 추정 기법 선택에 있어 가이드라인으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권4호
• /
• pp.785-796
• /
• 2019

Due to the view point, illumination, personal gait and other background situation, person re-identification across cameras has been a challenging task in video surveillance area. In order to address the problem, a novel method called Joint Bayesian across different cameras for person re-identification (JBR) is proposed. Motivated by the superior measurement ability of Joint Bayesian, a set of Joint Bayesian matrices is obtained by learning with different camera pairs. With the global Joint Bayesian matrix, the proposed method combines the characteristics of multi-camera shooting and person re-identification. Then this method can improve the calculation precision of the similarity between two individuals by learning the transition between two cameras. For investigating the proposed method, it is implemented on two compare large-scale re-ID datasets, the Market-1501 and DukeMTMC-reID. The RANK-1 accuracy significantly increases about 3% and 4%, and the maximum a posterior (MAP) improves about 1% and 4%, respectively.

• 한국실천공학교육학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.93-99
• /
• 2011

영상처리 기술을 이용한 PC정비사 자격증 취득을 돕기 위한 어플리케이션을 소개한다. 요즘 사람들은 컴퓨터의 마우스나, 키보드를 직접 이용하기 보다는 손의 제스쳐, 즉 흥미를 유발시켜 많은 사람들에게 이미지와 그래픽적인 부분을 추가시켜 소개한다. 요즘 화두가 되고 있는 멀티터치 테이블에 3D Maxs, C#을 이용해 각 부품의 Scale 및 Drag를 통해 카메라 뷰를 이동함으로써 효과적으로 자격증 취득을 돕는다. 또한 PC 정비사 국가 자격증에 출제되는 문제를 수록하고, 각 부품을 세부적으로 학습함으로써, 자격증 취득의 기틀을 마련한다. 이에, 본 논문에서는 멀티터치 테이블(MultiTouch-Table) 기반의 학습용 어플리케이션을 제안하고 그 성능을 시험하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.547-554
• /
• 2013

This paper proposes a novel formation algorithm of identical robots based on object tracking method using omni-directional images obtained through fisheye lenses which are mounted on the robots. Conventional formation methods of multi-robots often use stereo vision system or vision system with reflector instead of general purpose camera which has small angle of view to enlarge view angle of camera. In addition, to make up the lack of image information on the environment, robots share the information on their positions through communication. The proposed system estimates the region of robots using SURF in fisheye images that have $360^{\circ}$ of image information without merging images. The whole system controls formation of robots based on moving directions and velocities of robots which can be obtained by applying Lucas-Kanade Optical Flow Estimation for the estimated region of robots. We confirmed the reliability of the proposed formation control strategy for multi-robots through both simulation and experiment.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.2527-2533
• /
• 2011

본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권10호
• /
• pp.5129-5152
• /
• 2016

Multi-view super-resolution (MVSR) aims to estimate a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images that are captured from different viewpoints (typically by different cameras). MVSR is usually applied in camera array imaging. Given that MVSR is an ill-posed problem and is typically computationally costly, we super-resolve multi-view LR images of the original scene via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). First, we reformulate the MVSR problem into two easier problems: an IF problem and a BD problem. We further solve the IF problem on the premise of calculating the depth map of the desired image ahead, and then solve the BD problem, in which the optimization problems with respect to the desired image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Our approach bridges the gap between MVSR and BD, taking advantages of existing BD methods to address MVSR. Thus, this approach is appropriate for camera array imaging because the blur kernel is typically unknown in practice. Corresponding experimental results using real and synthetic images demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권3호
• /
• pp.13-18
• /
• 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.

• 방송공학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.420-430
• /
• 2006

본 논문에서는 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어의 부호화기 성능을 높이기 위해 가변형 다시점GOP 예측 구조로 부호화 하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어에서는 고정된 시공간 예측구조를 사용하여 다시점 동영상을 부호화한다. 그러나 다시점 동영상 부호화의 성능은 영상의 특성에 따라 예측 부호화 구조를 가변적으로 변경하는 것에 영향을 받는다. 따라서 다시점 동영상의 전역 변이를 이용하여 부호화의 기준 시점을 정하고 카메라 간의 간격을 고려하여 B-픽쳐의 개수를 조절하여 영상의 특성에 따라 다시점 동영상의 부호화 단위인 다시점GOP 예측 구조를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안된 가변형 다시점GOP 예측구조의 부호화 방법이 기존의 참조 소프트웨어보다 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다. 제안 예측 부호화 구조는 기존의 부호화 구조와 비교하여 7.1%의 비트량 감소를 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.69-74
• /
• 2011

In this paper, the UV corona camera was developed using the solar blind and Multi Channel Plate(MCP) technology for the target localization of UV image. UV camera developed a $6.4[^{\circ}]{\times}4.8[^{\circ}]$ of the field of view as a conventional camera to diagnose a wide range of slightly enlarged, and power equipment to measure the distance between the camera and the distance meter has been attached. UV camera to measure the discharge count and the UV image was developed, compared with a commercial camera, there was no significant difference. In salt spray environments breakdown voltage was lower than the normal state, thereby discharging the image was rapidly growing phenomenon.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.53-61
• /
• 2006

본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.