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흐린 초점의 단일영상에서 깊이맵 생성 알고리즘
Depth Map Generation Algorithm from Single Defocused Image 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.15 no.3, 2016년, pp.67 - 71  

이용환 (극동대학교 스마트모바일학과) ,  김영섭 (단국대학교 전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper addresses a problem of defocus map recovery from single image. We describe a simple effective approach to estimate the spatial value of defocus blur at the edge location of the image. At first, we perform a re-blurring process using Gaussian function with input image, and calculate a grad...

주제어

#Stereoscopic image   #Depth map generation   #Defocus blurring filter   #Depth recovery  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 보정되지 않은 일반적인 카메라로부터 촬영된 단일 영상을 대상으로 초점이 흐려진 영상을 대상으로 깊이 계층을 복구시키는 방법에 대해 논의한다. 흐린 초점 영상에 대한 깊이 정보 복구 연구의 대부분은 확산(Diffusion) 프로세스에서 초점을 흐리게 만들고, 흐릿한 형체의 경계 영역에서 흐릿함(Blur)을 먼저 측정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
3D 영상산업에서 가장 중요한 역할을 담당하는 요소는 무엇인가? 최근 국내방송 영상산업의 활성화에 따라 양질의 콘텐츠 육성이 중요한 이슈로 부각되고 있으며, 많은 미디어 기업들이 방송 영상콘텐츠의 차별화의 일환으로 3D 콘텐츠 서비스를 창출하고 있다[1]. 3D 영상산업에서 가장 중요한 역할을 담당하는 3D 입체 콘텐츠는 수요측면과 공급측면에서 지속적으로 제공이 필수적이며, 이를 위한 고품질의 콘텐츠 제작기술이 요구된다[2].
스테레오스코픽은 어떠한 기술인가? 3D 입체 영상 기술을 의미하는 스테레오스코픽 (Stereoscopic) 기술은 양안 시차를 가지는 2장의 영상을 각각 사용자의 왼쪽 눈과 오른쪽 눈에 보이도록 함으로써, 실제와 유사한 깊이감을 느끼도록 하는 기술이다. 일반적으로 사람의 양안은 대략 대략 60mm 가량 떨어져 있으며, 두 눈을 통해 입력되는 장면(Scene) 영상은 양안시차에 따라 수평방향으로 차이를 가진다[3].
컴퓨터 그래픽을 이용하여 스테레오스코픽 3D 콘텐츠를 제작하는 방법은 어떠한 장단점이 존재하는가? 스테레오스코픽 3D 콘텐츠를 제작하는 방법은 3가지로 구분되며[4], 첫 번째로 컴퓨터 그래픽(Computer Graphic) 기술을 이용하여 제작하는 방식이다. 이러한 방법에서는 정확하게 입체감을 구현할 수 있어 고품질의 콘텐츠 제작이 가능하지만 제작 비용이 많이 든다. 두 번째는 2대의 카메라를 이용 하여 실제 대상 장면을 촬영하는 실사방식이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (17)

  1. "3D Entertainment: Dimensions of an Emerging Market", One Touch Intelligence, Technical Report, 2010. 

  2. Sang-Hee Kweon, "Research of Fundamental Empirical Factors on 3D Stereoscopic Images - Focused on Measurement of 3D Pictures Application Importance on Contents and Media", Korea Association of Cultural Economics - Review of Culture and Economy, vol.15, No.1, 2012. 

  3. Eungyeol Song, Youngseop Kim, "The Algorithm of Brightness Control Display Matching in Stereoscopic", Journal of the Semiconductor and Display Technology, Vol.8, No.4, 2009. 

  4. Jae-In Kim, Taejung Kim, "Automated Image Alignment and Monitoring Method for efficient Stereoscopic 3D Contents Production", Journal of Broadcast Engineering, Vol.19, No.2, 2014. 

  5. Jean Maria Dominic, "Recent Trends in 2D to 3D Conversion: A Survey", International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, Vol.2, Issue.4, 2014. 

  6. Umesh R. Dhond, J. K. Aggarwal, "Structure from Stereo - A Review", IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics", Vol.19, No.6, 1989. 

    상세보기

  7. Naoki Asada, Hisanaga Fujiwara, Takashi Matsuyama, "Edge and Depth from Focus", International Journal of Computer Vision, Vol.26, Issue.2, 1998. 

  8. Francese Moreno-Noguer, Peter N. Belhumeur, Shree K. Nayar, "Active refocusing of images and videos", ACM Transaction on Graphics, Vol.26, Issue.3, 2007. 

  9. A. P. Pentland, "A New Sense for Depth of Field", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.9, Issue.4, 1987. 

  10. Yangjie Wei, Zaili Dong, Chengdong Wu, "Global depth from defocus with fixed camera parameters", International Conference on Mechatronics and Automation, 2009. 

  11. Vinay P. Namboodiri, Subhasis Chaudhuri, Sunil Hadap, "Regularized depth from defocus", IEEE International Conference on Image Processing, 2008. 

  12. Murali Subbarao, Tse-Chung Wei, Surya G. Nurzaman, "Focused image recovery from two defocused images recorded with different camera settings", Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2002. 

  13. Steven S. Beauchemin, Ruzena Bajcsy, "Modelling and Removing Radial and Tangential Distortions in Spherical Lenses", International Workshop on Theretical Foundations of Computer Vision, LNCS 2031, 2000. 

  14. http://en.wikipedia.org/wiki/Circle_of_confusion 

  15. N. Komodakis, G. Tziritas, "Approximate Labeling via Graph-Cuts Based on Linear Programming", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2007. 

  16. N. Komodakis G. Tziritas, N. Paragios, "Performance vs. computational efficiency for optimizing single and dynamic MRFs: Setting the state of the art with primal-dual strategies", Proceedings of Computer Vision and Image Understanding, 112(1), 2008. 

  17. S. Vijayarani, M. Vinupriya, "Performance Analysis of Canny and Sobel Edge Detection Algorithm in Image Mining", International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, Vol.1, Issue.8, 2013. 

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