公开(公告)号：KR100926127B1

公开(公告)日：2009-11-11

申请号：KR1020070107551

申请日：2007-10-25

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 정홍 ,  김영수 ,  박성찬

IPC: H04N13/02 ,  H04N13/00

CPC classification number: H04N13/239 ,  H04N13/243 ,  H04N13/296 ,  H04N2213/001

Abstract: 본 발명은 복수 카메라를 이용한 실시간 입체 영상 정합 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 복수의 카메라를 이용하여 배경으로부터 떨어져 있는 얇은 물체에 대해서도 정확하게 3차원 거리정보를 추출하여 실시간으로 입체 영상을 정합시킴으로써, 정합값에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한 수평방향의 노이즈를 감소시키어 관측 공간의 3차원 거리 정보와 형태 정보를 보다 정확하게 측정함으로써, 산업 현장에 적용 시 보다 안정적인 거리 영상을 얻을 수 있으며 소형 장치로서 여러 응용 부분에 경쟁력있게 적용될 수 있다.
복수 카메라, 버퍼, 인코더, 프로세싱 엘리먼트

公开(公告)号：KR1020090107748A

公开(公告)日：2009-10-14

申请号：KR1020080033176

申请日：2008-04-10

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 정홍 ,  김장명 ,  박성찬

IPC: H04N13/00 ,  H04N13/02

CPC classification number: G06T7/97 ,  G06T2207/10021 ,  G06T2207/20228 ,  H04N13/111 ,  H04N13/00

Abstract: PURPOSE: An apparatus of multi view 3D image synthesis for auto stereoscopic 3D TV displays and a method thereof are provided to obtain stronger compatibility in existing low 3D resolution through multi view 3D image synthesis in an auto stereoscopic 3D TV and an auto stereoscopic 3D mobile phone display. CONSTITUTION: An apparatus of multi view 3D image synthesis for auto stereoscopic 3D TV displays and a method thereof receives pixel data of left and right images. A disparity map generation module(100) generates and outputs a left image disparity map from the pixel data of left and right images. The pixel data of left and right images and a left image disparity map are received.

Abstract translation: 目的：提供一种用于自动立体3D电视显示器的多视图3D图像合成装置及其方法，以通过在3D立体电视机和自动立体3D手机中的多视图3D图像合成来获得现有低3D分辨率的更强兼容性 显示。 构成：用于自动立体3D电视显示器的多视图3D图像合成装置及其方法接收左图像和右图像的像素数据。 视差图生成模块（100）从左图像和右图像的像素数据生成并输出左图像视差图。 接收左图像和左图像视差图的像素数据。

公开(公告)号：KR100920227B1

公开(公告)日：2009-10-05

申请号：KR1020070065082

申请日：2007-06-29

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 정홍 ,  박성찬 ,  첸차오

IPC: H04N13/00

CPC classification number: G06N7/005

Abstract: In a belief propagation based fast systolic array, a hierarchical dynamic Bayesian network of nodes corresponding to pixels of input left and right image pixel data is generated in consideration of an iteration axis and scale levels. Further, messages on the generated dynamic Bayesian network are updated in a specific axis direction on a Markov random field.