Depth extraction is an important area of research in computer vision as a promising technology for various applications using depth information. There are several methods for the depth extraction but in this paper, we introduce the Dual-aperture (DA) system which is a novel camera
based on depth from defocus (DFD). However, conventional method for DA system has an object color dependency problem, which comes from color transition region between objects or textures in an object. Therefore, this problem is very important issue because it results in errors at depth map. For this reason, we propose consecutive process consisting of two parts to obtain the improved depth map compared to the conventional method. We demonstrate that the depth map
becomes more even in an object at the same distance and distinguishable between objects at different distance by the proposed methods. In addition, experimental results indicate that we can obtain the improved depth map only with a small amount of additional computing time, or about
1% of the computing time for the conventional method.
깊이 추출은 깊이 정보를 이용한 다양한 응용 분야에서 쓰이는 유망한 기술로써, 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 분야이다. 깊이 추출을 위한 몇 가지 방법들이 있으나 이 논문에서는 심도가 다른 이미지를 이용하는 방법에 기반을 둔 새로운 이중 조리개 카메라 시스템을 소개한다. 그러나 이 시스템의 기존 방법은 물체 간에 혹은 한 물체 안에 색깔이 변하는 곳에서 문제를 일으키는, 즉 물체의 색깔 의존성을 보인다. 이 문제는 깊이 맵에 오류를 일으키므로 매우 중요한 이슈이다. 이러한 이유로, 우리는 기존의 방법을 이용한 결과보다 향상된 결과를 얻기 위해 두 가지 부분으로 구성된 연속된 처리 과정을 제안한다. 우리는 제안한 방법에 의해 깊이 맵이 카메라로부터 같은 위치에 있는 물체 안에서는 더욱 균일해지고 다른 위치에 있는 물체 간에는 구별 가능성이 더욱 향상됨을 보인다. 또한, 실험 결과들은 작은
양의 추가적인 계산 시간, 즉 기존의 방법을 썼을 때의 약 1% 정도의 계산 시간 추가로 기존의 깊이 맵보다 더욱 향상된 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
