• 방송공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.286-296
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• 2005

본 논문은 3차원 실감 영상 텔레비전을 위한 스테레오 기반 영상 압축 및 전송장치에 관한 것이다. 본 논문에서는 입력되는 두 개의 스테레오 영상에서 영상처리 기반 disparity map을 추출하고, 추출된 disparity map과 두 개의 스테레오 영상 중에 한 개의 영상만을 전송하거나 저장하는 방식이다 기존의 방식은 occlusion 지역에서 대응점을 결정할 수 없는 문제로 인하여 3차원 영상 복원 시 데이터가 손실되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 블록기반 에러 은닉 기법과 루프 필터를 사용한 복원 영상 보정 알고리즘을 제안하여 3차원 영상 복원 시 생길 수 있는 오차를 최소화하였다. 제안한 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 다양한 실제 영상을 사용하였으며 영상 복원 정확성의 객관적 판단기준을 통하여 제안한 알고리즘이 스테레오 영상을 표현하는데 효과적인 방법임을 증명하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권12호
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• pp.659-666
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• 2000

A stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. By using stereo matching technique, DEM(Digital Elevaton Map) can be generated by the disparity from a reference image to a target image. Generally disparity map can be evaluated by matching the reference image to the target image and if the role of the reference and the target are interchanged, a different DEM can be obtained. In this paper, we propose a new fusion technique to estimate the optimal DEM by eliminating the false DEM due to occlusion. To detect the false DEM, we utilize two measure of accuracy: self-consistency and cross-correlation score. We test the effectiveness of the proposed methods with a quantitative analysis using simulated images. Experimental result indicate that the proposed methods show 24.4% and 33.1% improvement over either DEM.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.805-807
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• 2005

본 논문에서는 동적 계획법(dynamic programming)과 이미지 세그먼트(segment)를 이용한 새로운 스테레오 정합(stereo matching)기법을 제안한다. 일반적으로 동적 계획법(dynamic programming)은 빠르면서도 비교적 정확하고, 조밀(dense)한 disparity map을 얻을 수 있다. 그러나 경계(boundary)근처의 폐색지역(occlusion region)이나, 텍스쳐가 적은 모호한 영역에서는 잘못된 결과를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 먼저 이미지를 아주 작은 영역으로 분할(over-segmentation)하고, 이런 작은 영역들이 비슷한 disparity를 가질 것이라고 가정한다. 다음으로 동적 계획법(dynamic programming)을 통해 정합을 수행한다. 여기서 계산비용(cost)은 기존의 정합윈도우 안에서 세그먼트 영역을 적용한 새로운 비용함수를 사용하며, 이 새로운 비용함수를 통해 정확도를 높인다. 마지막으로 동적 계획법을 통하여 얻어진 조밀한 disparity map을 세그먼트 영역들의 시각특성(visibility)과 유사도(similarity)를 이용하여 에러를 찾아내고, 세그먼트 정합을 통해 수정함으로 정확한 disparity map을 찾아낸다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.27-33
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• 2013

다시점 영상 시스템은 실감나는 3차원 입체감을 제공하고, 사용자로 하여금 자유로운 시점을 선택할 수 있게 한다. 하지만 한 번에 많은 양의 데이터를 전송하는 것은 어려운 일이므로 두 시점 흑은 세 시점의 영상을 전송하고, 깊이 정보를 이용하여 중간 시점의 영상을 합성하여 제공한다. 본 논문에서는 양안식 영상으로부터 고품질의 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 스테레오 정합은 폐색 영역을 비롯한 모든 화소들의 정확한 변위 값을 찾을 수 없기 때문에, 배경 값을 이용하여 폐색 영역의 화소들을 처리하는 방법을 제안한다. 또한 합성 영상의 품질을 저하시키는 변위 영상 내의 물체 경계선 불일치 문제점 해결을 위해 결합형 양방향 필터를 적용한다. 마지막으로 불량 화소와 빈 공간때문에 발생하는 오류를 줄이기 위해 신뢰 영상을 이용하여 중간 시점의 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용할 때 기존의 방법보다 합성 성능이 뛰어남을 확인했다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.107-115
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• 2002

본 논문은 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 BDM(Bidirectional Disparity Morphing)을 이용하여 중간시점 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 영상은 하나 이상의 계층으로 구성되어 있고 각각의 계층은 유사한 시차값을 갖기 때문에, 블록 단위의 시차 맵을 이용하는 것은 유용하다. 또한 블록 단위의 시차 맵은 시차계산을 위한 영상의 해상도를 줄여 계산량을 크게 감소시킨다. 그러나 서로 다른 계층이 겹쳐진 영역에서는 시차가 급격히 변화하여 정합 오차가 증가하고, 가려짐이 발생할 확률이 높다. 따라서 정합 결과에 따라 블록의 크기를 변화시켜 보다 정밀하게 대응 블록을 검색하여 잘못된 시차 계산을 막고, 아울러 가려진 영역을 검출할 수 있다. 가려진 영역의 시차는 가려짐 패턴을 이용하여 올바른 시차를 지정할 수 있어, 결과적으로 보다 정확한 중간 시점 영상을 생성할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.216-224
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• 1997

본 논문에서는 중간 영상 합성을 위한 거리 정보 추출에 관한 방법을 제안한다. 거리 정보의 추출을 위한 스테레오 정합 방법 중 여러 대의 카메라를 사용함으로써 정합의 정확도를 높인 MBS(Multiple-Baseline Stereo) 방법이 있다. 그러나 MBS 방법은 정합창을 고려함으로써 깊이맵의 경계선 연장(boundary overreach) 문제를 가져왔고 또한 폐색 영역에 대한 적절한 처리 방법을 제시하지 않고 있다. 또한 정확도를 높이기 위하여 처리 시간의 증가를 가져왔다. 본 논문에서는 정합창을 사용함으로써 발생하는 깊이맵의 경계선 연장 문제를 해결하며 처리시간을 줄일 수 있는 방법론으로서 계층적 방법인 MR-MBS (Multi-Resolution MBS) 방법을 제시한다. 또한 폐색 영역에 대한 처리 방법으로 카메라 배치를 고려한 적응적 폐색 영역 처리 방법을 제안한다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제1권1호
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• pp.7-13
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• 2001

Geospatial Information Systems (GIS) have been employed to systematically manage and design land use in urban areas. This has increased the need for more accurate vector and raster data. In Korea, l/l,000-scale digital maps are used as vector data for the facility management in urban areas. This has increased the need for large scale orthoimages. Orthoimages generated from aerial imagery can provide accurate information, making possible the more effective city management. However, there is a large problem in using the orthoimages, i.e., currently available conventional orthoimages have not been generated based on Digital Elevation Model (DEM) that takes into account the building heights. So this causes the displacements of building image in large scale orthoimages. The present study is an attempt to generate the large scale orthoimages based on building DEM. The semiautomatic building extraction method can detect building outlines by mouse clicking on either building roofs or corners. Building DEM, based on the outline and calculated building height, was used to produce the large scale orthoimages with the corrected building occlusion.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5C호
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• pp.530-535
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• 2007

변이공간영상(Disparity space image, DSI) 방법은 스테레오 영상간의 정합을 찾는 방법이다. 이 방법은 각 화소 단위로 변이값을 계산해 내는 장점이 있다. DSI 방법은 비용함수를 최소화시키는 정합을 찾는 방법이다. 이 비용함수에서 폐색영역비용 값과 정합 보상값을 경험적으로 정하여왔다. 본 논문에서는 변이공간영상 방법에서 폐색영역비용과 정합보상값이 영상 잡음과 물체와 배경간의 차이에 영향을 받는 것을 이론적으로 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권9호
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• pp.3196-3210
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• 2014

This paper presents a novel video metrology approach based on robust tracking. From videos acquired by an uncalibrated stationary camera, the foreground likelihood map is obtained by using the Codebook background modeling algorithm, and the multiple moving objects are tracked by a combined tracking algorithm. Then, we compute vanishing line of the ground plane and the vertical vanishing point of the scene, and extract the head feature points and the feet feature points in each frame of video sequences. Finally, we apply a single view mensuration algorithm to each of the frames to obtain height measurements and fuse the multi-frame measurements using RANSAC algorithm. Compared with other popular methods, our proposed algorithm does not require calibrating the camera, and can track the multiple moving objects when occlusion occurs. Therefore, it reduces the complexity of calculation and improves the accuracy of measurement simultaneously. The experimental results demonstrate that our method is effective and robust to occlusion.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.524-543
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• 2022

Correct facade image parsing is essential to the semantic understanding of outdoor scenes. Unfortunately, there are often various occlusions in front of buildings, which fails many existing methods. In this paper, we propose an end-to-end deep network for facade parsing with occlusions. The network learns to decompose an input image into visible and invisible parts by occlusion reasoning. Then, a context aggregation module is proposed to collect nonlocal cues for semantic segmentation of the visible part. In addition, considering the regularity of man-made buildings, a repetitive pattern completion branch is designed to infer the contents in the invisible regions by referring to the visible part. Finally, the parsing map of the input facade image is generated by fusing the results of the visible and invisible results. Experiments on both synthetic and real datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods in parsing facades with occlusions. Moreover, we applied our method in applications of image inpainting and 3D semantic modeling.