KR100888459B1 - 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템 - Google Patents

피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR100888459B1
KR100888459B1 KR1020070025004A KR20070025004A KR100888459B1 KR 100888459 B1 KR100888459 B1 KR 100888459B1 KR 1020070025004 A KR1020070025004 A KR 1020070025004A KR 20070025004 A KR20070025004 A KR 20070025004A KR 100888459 B1 KR100888459 B1 KR 100888459B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
subject
depth information
image
detecting
information
Prior art date
Application number
KR1020070025004A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20080083999A (ko
Inventor
최병호
송혁
배진우
Original Assignee
전자부품연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 전자부품연구원 filed Critical 전자부품연구원
Priority to KR1020070025004A priority Critical patent/KR100888459B1/ko
Priority to US11/740,315 priority patent/US20080226159A1/en
Publication of KR20080083999A publication Critical patent/KR20080083999A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100888459B1 publication Critical patent/KR100888459B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10012—Stereo images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/12—Acquisition of 3D measurements of objects

Abstract

본 발명은 하나의 영상에 둘 이상의 피사체가 존재하는 경우 상기 둘 이상의 피사체가 상기 영상에서 차지하는 영역을 윤곽선 정보를 이용하여 객체 영역과 겹침 영역으로 분류함으로써 상기 둘 이상의 피사체의 깊이 정보를 정확하게 검출할 수 있는 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 깊이 정보 검출 방법은 스테레오 영상 입력 수단으로부터 얻어진 영상에 포함된 제1 피사체 및 제2 피사체의 깊이 정보를 검출하는 방법에 있어서, (a) 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선 정보를 각각 추출하는 단계; (b) 상기 추출된 윤곽선 정보로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 겹침 영역을 검출하는 단계; (c) 상기 영상으로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 시차를 각각 검출하는 단계; 및 (d) 상기 시차로부터 상기 제1 피사체, 제2 피사체 및 겹침 영역의 깊이 정보를 각각 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR CALCULATING DEPTH INFORMATION OF OBJECT IN IMAGE}
도 1은 본 발명에 따른 피사체의 깊이 정보 검출 방법을 도시한 흐름도.
도 2는 본 발명에 따른 피사체의 윤곽선 검출 과정에 사용되는 휘도 그래프.
도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따른 피사체의 깊이 정보 검출 방법의 겹침 영역 검출 방법을 도시한 도면.
도 4는 본 발명에 따른 피사체의 깊이 정보 검출 시스템을 도시한 블럭도.
본 발명은 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 하나의 영상에 둘 이상의 피사체가 존재하는 경우 상기 둘 이상의 피사체가 상기 영상에서 차지하는 영역을 윤곽선 정보를 이용하여 객체 영역과 겹침 영역으로 분류함으로써 상기 둘 이상의 피사체의 깊이 정보를 정확하게 검출할 수 있는 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.
스테레오 카메라는 동시에 2장의 영상을 얻을 수 있는 특수카메라이다. 2개의 촬영용 렌즈를 일정 간격 이격시켜 설치하고 동일한 물체를 촬영하는 방법을 사 용한다. 상기 2장의 영상을 스테레오 뷰어를 통하여 보면 입체감을 구현할 수 있다.
인간은 두 눈으로 물체의 원근을 판단한다. 두 눈의 간격은 약 6∼7cm 정도이므로 스테레오 카메라는 약 6.5∼7cm 정도의 간격으로 설치된 동일한 성능의 렌즈를 포함한다. 두 렌즈는 초점조절과 노출조절, 그리고 셔터의 작동이 연동되도록 설계된다.
스테레오 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 시차를 구하면 피사체의 깊이 정보(거리 정보)를 얻을 수 있다.
일반적으로, 좌우 영상에서 일정한 크기의 영상블록을 이용하여 기준이 되는 영상으로부터 검색 영상쪽으로 유사도가 높은 블록을 찾아 시차를 검출하는 블록기반 시차 검색 방법이 알려져 있다. 이 외에도, 영상의 특징점을 이용한 특징기반 시차 검색 방법이 알려져 있다.
블록기반 시차 검색 방법은 가장 기본이 되는 시차 검색 방법으로서, 전체 검색(Full search)방법, 다이아몬드(Diamond) 검색 방법, 3단계(3-step) 검색 방법 등 기본 방법과 고속 방법이 있다. 그러나 상기 시차 검색 방법에서는 정확한 광학 플로우(Optical flow)를 이용하지 않고 전체 비교 블록의 차의 절대값을 합한 값을 이용하여 검색을 수행한다. 이 경우 실제 움직임 벡터와 다른 값을 시차로 판단하는 경우가 많다는 문제점이 있다. 광학 플로우를 이용하는 방법의 경우 카메라로부터 입력되는 영상은 각 카메라의 내부 동작에 의해 좌영상과 우영상에 서로 차이가 생기게 되어 정확한 시차를 검색하지 못한다는 문제점이 있다.
반면 특징 기반 검색방법 중 가장 많이 이용되는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 방법을 이용하는 경우 특징점의 개수가 영상 전체의 시차를 찾아내기엔 부족하다. 따라서 영상의 정확한 시차를 검출할 수 없다는 문제점이 있다.
본 발명은 하나의 영상에 둘 이상의 피사체가 존재하는 경우 상기 둘 이상의 피사체가 상기 영상에서 차지하는 영역을 윤곽선 정보를 이용하여 객체 영역과 겹침 영역으로 분류함으로써 상기 둘 이상의 피사체의 깊이 정보를 정확하게 검출할 수 있는 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명에 따른 깊이 정보 검출 방법은 스테레오 영상 입력 수단으로부터 얻어진 영상에 포함된 제1 피사체 및 제2 피사체의 깊이 정보를 검출하는 방법에 있어서, (a) 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선 정보를 각각 추출하는 단계; (b) 상기 추출된 윤곽선 정보로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 겹침 영역을 검출하는 단계; (c) 상기 영상으로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 시차를 각각 검출하는 단계; 및 (d) 상기 시차로부터 상기 제1 피사체, 제2 피사체 및 겹침 영역의 깊이 정보를 각각 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 (a) 단계는 상기 영상의 휘도 그래프로부터 윤곽선 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 (b) 단계는 상기 영상의 휘도 그래프의 휘도 에지간 영역을 겹침 영역으로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (d) 단계는 상기 겹침 영역의 깊이 정보를 검출시 발생하는 오류를 정정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하며, 상기 오류를 정정하는 단계는 상기 제2 피사체의 깊이 정보를 상기 겹침 영역의 깊이 정보로 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 깊이 정보 추출 시스템은 스테레오 영상 입력 수단으로부터 얻어진 영상에 포함된 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선 정보를 각각 추출하는 윤곽선 정보 추출부; 상기 추출된 윤곽선 정보로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 겹침 영역을 검출하는 겹침 영역 추출부; 상기 영상으로부터 검출된 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 시차로부터 상기 제1 피사체, 제2 피사체 및 겹침 영역의 깊이 정보를 각각 검출하는 제어부; 및 상기 겹침 영역의 깊이 정보의 오류를 검출하여 정정하는 오류 정정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 오류 정정부는 상기 제2 피사체의 깊이 정보를 상기 겹침 영역의 깊이 정보로 할당할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 피사체의 깊이 정보 검출 방법을 도시한 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 둘 이상의 피사체, 즉 제1 피사체 및 제2 피사체를 스테레오 영상 입력 수단으로 촬영하여 영상을 얻는다(S100). 두 개 이상의 피사체를 동 시에 촬영하면, 두 개 이상의 피사체가 겹쳐진 부분이 발생할 수 있다.
다음에는, 상기 영상에 포함된 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선 정보를 추출한다(S110).
윤곽선 정보는 상기 영상의 휘도 그래프로부터 추출할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 피사체의 윤곽선 검출 과정에 사용되는 휘도 그래프이다.
스테레오 영상 입력 수단으로 촬영하여 얻어진 참조 영상 및 기준 영상의 휘도값을 그래프에서 휘도값이 급격하게 변화하는 부분이 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선에 해당된다. 윤곽선 사이의 영역이 피사체의 내부 영역 또는 겹침 영역이 된다. 즉, 휘도 그래프의 휘도 에지간 영역이 피사체의 내부 영역 또는 겹침 영역이 된다.
도 2에 도시된 것과 같은 휘도 그래프를 참조하면 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선 정보를 각각 추출할 수 있다.
다음에는, 상기 추출된 윤곽선 정보로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 겹침 영역과 객체 영역을 검출한다(S120).
윤곽선 정보가 추출되면, 상기 영상에서 제1 피사체 및 제2 피사체가 각각 차지하는 영역이 확정된다.
도 3a의 영역(A2)은 영역(A1) 내에서 시차가 구해지게 되므로 도 2에서 구해진 윤곽선 정보로부터 얻어지는 탐색 구간을 이용하여 객체 영역 내를 검색한다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따른 피사체의 깊이 정보 검출 방법의 겹침 영역 검출 방법을 도시한 도면이다. 이하에서는 특별한 언급이 없는 경우에는 블록 기반의 시차검색 방법을 사용하는 것으로 가정하고 설명한다.
도 3a를 참조하면, 스테레오 카메라가 촬영한 우영상(기준 영상)과 좌영상(참조 영상)은 동일한 피사체를 촬영하였음에도 불구하고 제1 피사체와 제2 피사체가 차지하는 영역이 다르게 표시된다.
즉, 기준 영상에서 제1 피사체와 제2 피사체는 각각 영역(A1)과 영역(C1)을 차지하는 반면, 참조 영상에서는 각각 영역(A2)과 영역(C2)을 차지한다. 따라서, 상기 영상에서 참조 영상의 겹침 영역과 기준 영상의 겹침 영역은 다르게 표시된다.
영역(B1)은 기준 영상에서 겹침 영역에 해당하는 부분을 나타낸다. 객체 영역(A1)이 깊이정보 검출시 일정한 깊이정보 값을 검출하는데 반해, 겹침 영역(B1)은 깊이 정보 검출시 오차가 큰 값(즉, 일정하지 않은 깊이 정보를 검출함)을 가지게 된다. 즉, 코스트 함수(Cost function)가 임계치보다 큰 값을 갖게 되는 경우 오류가 발생한 것으로 판단한다.
또는 특징기반 시차 검색방법을 이용하는 경우, 영역(B1)에서 구하여진 특징점들은 반대 영상(참조 영상)에서 매칭되는 점을 찾을 수 없으므로 영역(B1)을 겹침 영역으로 정의한다.
따라서, 겹침 영역을 검출할 수 있다.
도 3b를 참조하면, 상기 참조 영상 및 기준 영상으로부터 각각 객체 영역(A3, C3)와 겹침 영역(B3)을 확정한다.
영역(A3)과 영역(C3)은 윤곽선 정보를 기준으로 객체 영역으로 일정한 깊이 정보를 가지는 영역이며, 영역(B3)은 겹침 영역으로 영역(B3)은 일정하지 않은 깊이 정보를 가진다.
다음에는, 상기 영상으로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 시차를 각각 검출한다(S130). 즉, 참조 영상과 기준 영상에서 제1 피사체 및 제2 피사체가 차지하는 영역의 변화 또는 이동으로부터 시차를 계산한다.
다음에는, 상기 시차로부터 상기 제1 피사체, 제2 피사체 및 겹침 영역의 깊이 정보를 각각 검출한다.
영역(A3)과 영역(C3)은 윤곽선 정보를 기준으로 객체 영역으로 일정한 깊이 정보를 가지며, 영역(B3)은 겹침 영역으로 영역(B3)은 일정하지 않은 깊이 정보를 가지므로, 영역(B3)의 깊이 정보 추출시 오류값이 검출된다. 상기 오류값은 영역(A1)과 영역(C1)의 관계를 이용하여 정정한다. 즉, 영역(C1)은 영역(B1)까지 포함하므로 영역(C1)의 깊이 정보가 영역(B1) 깊이 정보에 해당된다고 할 수 있다. 따라서 겹침 영역이 속한 객체의 깊이 정보를 겹침 영역의 깊이 정보로 설정하면 정확한 깊이 정보 추출이 가능하다.
도 4는 본 발명에 따른 피사체의 깊이 정보 검출 시스템을 도시한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 피사체의 깊이 정보 검출 시스템은 윤곽선 정보 추출부(110), 겹침 영역 추출부(120), 제어부(100) 및 오류 정정부(130)를 포함한다.
윤곽선 정보 추출부(110)는 스테레오 영상 입력 수단으로부터 얻어진 영상에 포함된 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선 정보를 각각 추출한다.
윤곽선 정보는 도 2에 도시된 휘도 그래프로부터 얻을 수 있다. 스테레오 영상 입력 수단으로 촬영하여 얻어진 참조 영상 및 기준 영상의 휘도값을 그래프에서 휘도값이 급격하게 변화하는 부분이 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선에 해당된다. 윤곽선 사이의 영역이 피사체의 내부 영역 또는 겹침 영역이 된다. 즉, 휘도 그래프의 휘도 에지간 영역이 피사체의 내부 영역 또는 겹침 영역이 된다.
겹침 영역 추출부(120)는 상기 추출된 윤곽선 정보로부터 제1 피사체 및 제2 피사체의 겹침 영역을 검출한다.
도 3a 및 도 3b를 참조하여 설명한 바와 같이, 겹침 영역은 깊이 정보 검출시 오류값이 검출된다. 따라서, 겹침 영역을 검출할 수 있다.
제어부(100)는 영상으로부터 검출된 제1 피사체 및 제2 피사체의 시차로부터 제1 피사체, 제2 피사체 및 겹침 영역의 깊이 정보를 각각 검출한다.
제어부(100)는 윤곽선 정보 추출부(110)가 추출한 윤곽선 정보로부터 얻어진 제1 피사체 및 제2 피사체 영역의 시차를 계산하고 상기 계산한 시차로부터 깊이 정보를 계산한다.
겹침 영역의 경우 깊이 정보 계산시 오류가 발생하므로 오류 정정부(130)를 통하여 오류를 정정한다.
오류 정정부(130)는 상기 제2 피사체의 깊이 정보를 상기 겹침 영역의 깊이 정보로 할당하여 오류를 정정한다.
본 발명은 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 하나의 영상에 둘 이상의 피사체가 존재하는 경우 상기 둘 이상의 피사체가 상기 영상에서 차지하는 영역을 윤곽선 정보를 이용하여 객체 영역과 겹침 영역으로 분류 함으로써 상기 둘 이상의 피사체의 깊이 정보를 정확하게 검출할 수 있는 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.

Claims (7)

  1. 스테레오 영상 입력 수단으로부터 얻어진 영상에 포함된 제1 피사체 및 제2 피사체의 깊이 정보를 검출하는 방법에 있어서,
    (a) 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선 정보를 각각 추출하는 단계;
    (b) 상기 추출된 윤곽선 정보로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 겹침 영역을 검출하는 단계;
    (c) 상기 영상으로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 시차를 각각 검출하는 단계; 및
    (d) 상기 시차로부터 상기 제1 피사체, 제2 피사체 및 겹침 영역의 깊이 정보를 각각 검출하는 단계를 포함하고,
    상기 (d) 단계는 상기 겹침 영역의 깊이 정보를 검출시 발생하는 오류를 정정하는 단계를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 깊이 정보 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계는
    상기 영상의 휘도 그래프로부터 윤곽선 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이 정보 추출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 상기 영상의 휘도 그래프의 휘도 에지간 영역을 겹침 영역 으로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이 정보 추출 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 오류를 정정하는 단계는 상기 제2 피사체의 깊이 정보를 상기 겹침 영역의 깊이 정보로 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이 정보 추출 방법.
  6. 스테레오 영상 입력 수단으로부터 얻어진 영상에 포함된 제1 피사체 및 제2 피사체의 윤곽선 정보를 각각 추출하는 윤곽선 정보 추출부;
    상기 추출된 윤곽선 정보로부터 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 겹침 영역을 검출하는 겹침 영역 추출부;
    상기 영상으로부터 검출된 상기 제1 피사체 및 제2 피사체의 시차로부터 상기 제1 피사체, 제2 피사체 및 겹침 영역의 깊이 정보를 각각 검출하는 제어부; 및
    상기 겹침 영역의 깊이 정보의 오류를 검출하여 정정하는 오류 정정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이 정보 추출 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 오류 정정부는 상기 제2 피사체의 깊이 정보를 상기 겹침 영역의 깊이 정보로 할당하는 것을 특징으로 하는 깊이 정보 추출 시스템.
KR1020070025004A 2007-03-14 2007-03-14 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템 KR100888459B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070025004A KR100888459B1 (ko) 2007-03-14 2007-03-14 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템
US11/740,315 US20080226159A1 (en) 2007-03-14 2007-04-26 Method and System For Calculating Depth Information of Object in Image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070025004A KR100888459B1 (ko) 2007-03-14 2007-03-14 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080083999A KR20080083999A (ko) 2008-09-19
KR100888459B1 true KR100888459B1 (ko) 2009-03-19

Family

ID=39762748

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070025004A KR100888459B1 (ko) 2007-03-14 2007-03-14 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20080226159A1 (ko)
KR (1) KR100888459B1 (ko)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101590767B1 (ko) 2009-06-09 2016-02-03 삼성전자주식회사 영상 처리 장치 및 방법
KR101291071B1 (ko) * 2010-06-08 2013-08-01 주식회사 에스칩스 입체 영상 오류 개선 방법 및 장치
US8983121B2 (en) 2010-10-27 2015-03-17 Samsung Techwin Co., Ltd. Image processing apparatus and method thereof
JP5493055B2 (ja) * 2012-01-18 2014-05-14 パナソニック株式会社 立体画像検査装置、立体画像処理装置、および立体画像検査方法
KR101908388B1 (ko) 2012-07-19 2018-10-17 삼성전자 주식회사 폐색 영역 복원 장치, 폐색 영역을 복원하는 비디오 디코딩 장치 및 폐색 영역 복원 방법
IN2013CH05313A (ko) * 2013-11-18 2015-05-29 Nokia Corp
CN106502501A (zh) * 2016-10-31 2017-03-15 宁波视睿迪光电有限公司 指标定位方法及装置
CN114937071B (zh) * 2022-07-26 2022-10-21 武汉市聚芯微电子有限责任公司 一种深度测量方法、装置、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020095752A (ko) * 2001-06-15 2002-12-28 한국전자통신연구원 스테레오 영상 시차 지도 융합 방법 및 그를 이용한 3차원영상 표시 방법
KR20030032626A (ko) * 2001-10-19 2003-04-26 삼성전자주식회사 3차원 영상에서의 에지 검출장치 및 방법
JP2003304562A (ja) 2002-04-10 2003-10-24 Victor Co Of Japan Ltd オブジェクト符号化方法、オブジェクト符号化装置、及びオブジェクト符号化用プログラム
KR100607072B1 (ko) 2004-06-21 2006-08-01 최명렬 2차원 영상신호를 3차원 영상신호로 변환하는 장치 및 방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4982438A (en) * 1987-06-02 1991-01-01 Hitachi, Ltd. Apparatus and method for recognizing three-dimensional shape of object
US6847728B2 (en) * 2002-12-09 2005-01-25 Sarnoff Corporation Dynamic depth recovery from multiple synchronized video streams

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020095752A (ko) * 2001-06-15 2002-12-28 한국전자통신연구원 스테레오 영상 시차 지도 융합 방법 및 그를 이용한 3차원영상 표시 방법
KR20030032626A (ko) * 2001-10-19 2003-04-26 삼성전자주식회사 3차원 영상에서의 에지 검출장치 및 방법
JP2003304562A (ja) 2002-04-10 2003-10-24 Victor Co Of Japan Ltd オブジェクト符号化方法、オブジェクト符号化装置、及びオブジェクト符号化用プログラム
KR100607072B1 (ko) 2004-06-21 2006-08-01 최명렬 2차원 영상신호를 3차원 영상신호로 변환하는 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US20080226159A1 (en) 2008-09-18
KR20080083999A (ko) 2008-09-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100888459B1 (ko) 피사체의 깊이 정보 검출 방법 및 시스템
KR101862889B1 (ko) 입체 카메라를 위한 자동초점
CN107258077B (zh) 用于连续自动聚焦(caf)的系统和方法
KR101706216B1 (ko) 고밀도 삼차원 영상 재구성 장치 및 방법
US20180150973A1 (en) Method and Apparatus for Calculating Dual-Camera Relative Position, and Device
KR101811718B1 (ko) 영상 처리 방법 및 장치
US9948869B2 (en) Image fusion method for multiple lenses and device thereof
KR101223046B1 (ko) 정지장면의 연속프레임 영상에 기반한 영상분할장치 및 방법
KR100953076B1 (ko) 객체 또는 배경 분리를 이용한 다시점 정합 방법 및 장치
JP2008176504A (ja) 物体検出装置及びその方法
JP2009047497A (ja) 立体撮像装置および立体撮像装置の制御方法並びにプログラム
KR100943635B1 (ko) 디지털카메라의 이미지를 이용한 디스패리티 맵 생성 장치 및 방법
JP5968379B2 (ja) 画像処理装置およびその制御方法
JP2009047498A (ja) 立体撮像装置および立体撮像装置の制御方法並びにプログラム
US20160266348A1 (en) Method for creating a camera capture effect from user space in a camera capture system
US20190306417A1 (en) Image processing apparatus, image capturing apparatus, image processing method, and storage medium
JP2009047496A (ja) 立体撮像装置および立体撮像装置の制御方法並びにプログラム
JP6395429B2 (ja) 画像処理装置、その制御方法及び記憶媒体
KR20150097251A (ko) 다중 영상간 대응점을 이용한 카메라 정렬 방법
CN110800020B (zh) 一种图像信息获取方法、图像处理设备及计算机存储介质
JP2009047495A (ja) 立体撮像装置および立体撮像装置の制御方法並びにプログラム
US20170309028A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
KR101229376B1 (ko) 렌즈 왜곡 보정에 사용된 보간 패턴 검출을 통한 촬영 카메라 식별 방법 및 장치
Bennett et al. Reconstruction of the pose of uncalibrated cameras via user-generated videos
KR101652116B1 (ko) 피사체 영역 및 움직임 검출 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120116

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee