이미지 반사 제거

유리를 통해 촬영된 영상은 종종 원하는 투과 영상과 원하지 않는 반사 영상을 함께 나타낸다. 본 논문에서는 다른 카메라 위치에서 촬영한 다수의 유리 영상을 이용하여 자동으로 반사를 제거하는 최적화 문제를 제안한다. 먼저 다수의 유리 영상을 하나의 참조 유리 영상으로 워핑한다. 워핑된 영상들에서 그라디언트는 투과 영상에서 일관되는 반면 반사 영상에서는 다양하게 변한다.... Read more

3차원 포인트 군 반사 제거

LiDAR 장비를 이용하여 취득한 대용량 3차원 포인트 군은 유리에 의한 반사 왜곡을 갖는다. 이러한 반사 왜곡은 관련된 컴퓨터 비전 알고리즘의 성능 저하를 야기한다. 이 연구에서는 대용량 3차원 포인트 군에 대한 반사 왜곡 보정 기술을 제안한다. 먼저 단위 구를 일정 크기의 패치로 분할하고 각 패치에 투영되는 3차원 포인트 수에 따라 유리... Read more

딥러닝

유리 평면을 통해 촬영된 영상은 보통 유리 평면 뒤에 투과된 목표 장면과 유리 평면 앞에 반사된 장면을 모두 포함하고 있다. 우리는 하나의 유리 영상에서 반사 아티팩트를 제거하기 위해 의미론적 맥락을 활용한 네트워크를 제안한다. 보다 현실적인 학습 셋을 합성하기 위해 유리 영상 강도(intensity)에 대한 비선형적 매핑 관계를 조사한다. 그 후, 다중... Read more

수중 영상 처리

수중환경의 특성에 의해 수중 영상은 낮은 가시성을 갖고 있다. 우리는 낮은 대조와 색 왜곡을 완화하는 수중 영상 개선 알고리즘을 제안한다. 수중 영상의 그라디언트를 전달맵을 바탕으로 강조한 후, 강조된 그라디언트를 바탕으로 영상을 재구성하여 수중 영상의 가시성을 개선한다. 실험 결과, 제안 기법이 대조를 개선하며 색 왜곡을 잘 완화시킴을 확인할 수... Read more

영상 및 비디오 연무 제거

비디오와 이미지의 연무 제거 알고리즘을 제안한다. 연무는 보통 낮은 대비를 가지므로, 이미지의 대비를 개선하는 방식으로 연무를 제거한다. 그러나 대비 개선이 과하면 왜곡을 야기할 수 있다. 따라서, 우리는 대비 개선과 왜곡을 고려하는 비용함수를 설계하여 최적의 연무 제거 알고리즘을 제안한다. 이러한 기법은 전달맵을 프레임 별로 완만하게 조절하여 비디오에서도 적용이 가능하다. 실험 결과... Read more

중요도 검출

본 연구에서는 3차원 메쉬 모델에 대해 통합된 시점 독립 및 시점 의존 중요도 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 3차원 메쉬 중요도 검출 기법들은 균일하지 못한 형태의 메쉬를 사용했다. 하지만 제안 기법에서는 중요도 검출에 방해되는 기존 메쉬의 불규칙한 연결성을 극복하기 위해 준균일 메쉬를 사용한다. 먼저 준균일 메쉬에서 각 삼각형 별로 해당 삼각형의... Read more

다시점 영상 및 비디오 정합

기존의 사진 및 비디오 정합 기술은 평면에 기반한 워핑 모델을 이용하여 수행되었다. 기존 기술은 큰 시차를 갖거나 거리에 따라 다양한 비-평면 구조를 포함하는 다시점 사진 및 비디오 영상에서 실패하는 경향이 있다. 이 연구에서는 그러한 다시점 비디오에 대한 정합 기술을 개발하였다. 먼저, 영상에서 전경 객체를 배경으로부터 분리하여 등극선 기하를 이용해 워핑하였다.... Read more

멀티미디어 데이터 압축

본 연구에는 3차원 노말 메쉬의 부호율-왜곡을 최적화하는 압축 기법 및 시점에 의존하는 전송 기법을 하나로 통합한 기술을 제안한다. 노말 메쉬는 여러 개의 세그먼트로 분할된 후 각 세그먼트를 독립적으로 압축한다. 제안 기법은 각 세그먼트의 정보를 비트스트림으로 표현한 뒤 메쉬의 세분화 정도에 따른 기하학적 왜곡 크기에 따라 비트스트림을 선별한다. 제안된 압축 알고리즘은... Read more