3D camera technology is attractive subject in the computer vision area for a long time. Image based method 3D cameras have a disadvantage that depth cannot calculate correctly in plain area. We estimate the depth value at plain area with sparse depthmap to get full depthmap having the depth value for all pixels. Many researches have been studied for filling the plain region, but conventional regularization methods have problems such as mixing depth values unnecessarily and calculating inaccurate depth values near the edge. And we need fast and concise regularization algorithm for real-time operation. But, conventional regularization methods require a lot of memory and time consuming. So, we propose the new regularization method depth information propagation direction called as DPD to decrease the depth inaccuracy. And we also propose the modified version of the DPD algorithm to reduce the time consuming and satisfy the demand of real-time operation. However, DPD has limitations that cannot cover overall image and heavily depends on edge connectivity. So, we propose additional process such as box filtering, user interaction, and combination with conventional method. By applying the advanced DPD algorithm, we get better full depth map with preserving exact depth data. And it can be accelerated easily because all of advanced DPD process is designed based on scanline method. But, we need another matting algorithm for filling unfilled region. So, we should modify the conventional algorithm or develop scanline based regularization algorithm for broad region. It remains as future work.
컴퓨터 비전 분야에서 3차원 카메라 기술은 오랜 시간 동안 관심을 받아왔다. 이미지에 기반한 3차원 카메라의 경우 가장자리가 아닌 평탄한 영역에서의 깊이를 계산하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 모든 화소 위치에서의 깊이 값을 가진 전체 깊이 지도를 획득하기 위해 엉성한 깊이 지도를 사용하여 평탄 영역의 값을 추정한다. 평탄 영역을 채우기 위한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 기존의 정규화 방법들은 깊이 값이 불필요하게 섞이거나 가장자리 부근에서 부정확한 깊이 값이 계산되는 단점을 가지고 있다. 게다가 실시간 처리를 위해 빠르고 간결한 정규화 알고리즘이 필요하지만 그 방법들은 많은 양의 저장공간과 시간을 필요로 한다. 그래서 깊이의 부정확성을 줄이기 위해 DPD라고 불리는 새로운 정규화 방법을 제안한다. 또한 소요시간을 줄이고 실시간 처리의 요구를 수용하기 위해 수정된 DPD도 함께 제안한다. 하지만 DPD는 이미지의 전체 영역을 처리할 수 없고 가장자리의 연결에 의존적이다. 그래서 상자 필터링, 사용자 대화 방식, 그리고 기존의 방법과의 조합법을 제안한다. 개선된 DPD 알고리즘을 적용함으로써 정확한 값을 보존하는 보다 나은 전체 깊이 지도를 획득할 수 있다. 또한 개선된 DPD의 모든 과정이 주사선법에 기반하여 설계되었기 때문에 쉽게 가속 될 수 있다. 하지만 채워지지 않은 영역들을 채울 다른 매팅 알고리즘이 필요하다. 그러므로 앞으로 우리는 기존의 알고리즘을 수정하거나 넓은 영역에 대해 사용 가능한 주사선 기반의 정규화 알고리즘을 개발해야 한다.
