본 연구는 고로슬래그 미분말을 혼입한 폴리머 시멘트 모르타르의 강도, 흡수율, 중성화 깊이 및 염화물 이온 침투 깊이에 미치는 폴리머-결합재비 및 고로슬래그 치환율의 영향에 대해 고찰하였다. 그 결과, 폴리머 시멘트 모르타르의 휭 및 압축강도는 폴리머-결합재 비 및 고로슬래그 치환율의 증가에 따라 증가하고 고로슬래그 치환율 40 %에서 최대치에 달하는 것으로 나타났다. 폴리머 시멘트 모르타르의 방수성, 중성화 및 염화물 이온 침투에 대한 저항성은 폴리머-결합재비 및 고로슬래그 치환율의 증가에 따라 감소하는 경향을 보였다. 따라서 폴리머 종류에 관계없이 폴리머 시멘트 모르타르에 고로슬래그 미분말을 혼입할 경우에는 고로슬래그 치환율은 40% 정도라고 할 수 있다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 추정된 움직임 벡터를 이용하여 움직이는 객체와 움직이지 않는 객체로 영상을 분리하여 깊이 영상의 시간적 일관성을 보상하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 광류(optical flow) 추정 기법을 이용하여 연속되는 컬러 영상의 움직임 벡터를 추정하고 초기 움직임 객체 영역을 생성한다. 이를 바탕으로 그랩컷(grabcut) 기법을 통해 움직임이 있는 객체와 움직임이 없는 객체 영역을 분리한다. 그리고 움직임이 없는 객체 영역의 깊이 값을 이전 프레임의 깊이 지도와 정합 창 기반 절대평균오차(sum of absolute differences)를 통해 비교하여 일정 임계값보다 클 경우 이전 프레임의 깊이 값으로 현재 프레임의 깊이 값을 대체함으로써 시간적 상관성을 보상한다. 움직임이 있는 객체 영역의 경우 시간 축으로 확장된 결합형 양방향 필터링을 수행하여 시간적 상관성을 보상한다. 제안하는 기법으로 보상된 깊이 지도를 이용하여 가상 시점을 합성할 시 화질 향상 뿐 아니라 최근 표준화가 진행 중인 HEVC에서도 부호화 효율 또한 증가한다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
3D 영상의 획득을 위해 이용하는 깊이 지도는 영상의 깊이 정보를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 고해상도이며 잡음이 제거된 고화질의 깊이 지도를 카메라로부터 직접 획득하는 것은 어렵다. 그래서 저해상도의 깊이 지도를 획득하고 업샘플링 및 전/후 영상처리를 통해 높은 품질의 고해상도 깊이 지도를 획득하는 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 영상의 질에 큰 변수로 작용하는 에지 부분의 효과적 업샘플링이 미흡하다. 그래서 본 논문은 에지 부분을 차별적으로 고려하는 인지적인 특성을 반영한 영상품질향상 연구에 초점을 맞춰 결합 양방향 필터의 가중치를 적응적으로 조절함으로써 깊이 지도와 합성 영상을 개선한 고해상도의 깊이 지도를 얻는 업샘플링 방법을 제안하였다. 제안 방식을 기존의 방식과 비교하였을 때 PSNR 측면과 주관적 품질에서 이득이 있음을 보였다.
본 논문에서는 2대의 Kinect 카메라를 이용하여 실세계의 3차원 객체에 대한 복원을 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 깊이 가중치가 추가된 계층적 결합형 양방향 필터를 이용하여 Kinect로부터 얻은 원본 깊이 영상을 보정한다. 그리고 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 획득한다. 이를 이용해 3차원 워핑을 수행하여 각 시점의 데이터를 3차원 공간에 점군 모델로 복원하고 표면 모델링 방법을 이용하여 3차원 객체의 매끄러운 표면 모델을 생성한다. 실시간에 가까운 속도를 내기 위해서 계층적 결합형 양방향 필터와 3차원 워핑을 병렬 처리 프레임워크인 CUDA로 구현하여 고속화하였다. 실험을 통해 분리된 각 시점에서의 깊이 정보를 하나의 통합된 3차원 공간에 복원할 수 있었고 초당 5 fps의 속도로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오나 홀로그래픽 비디오 서비스 들을 목표로 가상시점 영상을 빠르게 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 좌/우 깊이영상이 주어졌다고 가정하고, 두 깊이 영상을 이용하여 깊이 값과 변위를 계산 한 후 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용한다. 계산된 깊이 값 당 변위증분과 해당 픽셀의 깊이정보를 이용하여 텍스쳐 이미지를 원하는 가상 시점으로 이동시킨다. 좌영상과 우영상을 원하는 가상시점으로 각각 생성한 후, 잡음과 disocclusion을 효과적으로 제거하기 위하여 두 영상을 결합한다. 그 다음 남은 홀을 효과적인 hole-filling으로 제거하여 가상 시점 영상을 생성한다.
영상을 전경과 배경으로 분리하는 작업은 영상을 의미 있고 관심의 대상인 전경 영역과 그렇지 않은 배경 영역으로 나눈다는 점에서 매우 유용한 작업이다. 기존의 제안된 방법으로는 intensity 기반, 깊이 기반 그리고 motion 기반 배경 제거 방법 등이 있다. 본 논문에서는 영상내의 intensity 정보와 깊이 정보를 함께 이용하여 영상 내의 배경을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 인식과 강시 시스템 등의 전처리로서 활용될 수 있다.
최근 3 차원 디스플레이 기술의 발전에 힘입어 3 차원 컨텐츠에 대한 수요도 늘고 있다. 스테레오스코픽(Stereoscopic) 렌즈를 이용하여 3 차원 컨텐츠를 만들거나 여러 장의 2 차원 영상을 이용한 3 차원 복원 연구가 활발히 진행되는 가운데 본 논문에서는 단일 2 차원 영상을 이용해서 깊이 지도를 획득하는 알고리즘을 제안한다. 단일 영상을 보고 3 차원 구조를 파악하는 인간의 시각 체계의 능력에 착안하여 본 논문에서는 단일 영상을 이용하여 깊이 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 깊이 단서들 중, 가림 단서를 소개하고 추가로 인간의 시각 체계에서 사용하는 깊이 단서들을 결합하여 기계 학습 알고리즘에 접목시킨다. 실험을 통해 우리는 제안 알고리즘이 물체의 외곽정보를 이용하여 양질의 깊이 지도를 준다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)에서 획득한 깊이 영상의 품질을 향상시키는 기법을 제안한다. 키넥트는 마이크로소프트사에서 출시한 카메라로 깊이 영상과 컬러 영상을 획득 할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀 및 잡음이 생긴다. 따라서 정확한 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 품질 향상이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 홀을 채울 때, 인페인팅(inpainting) 또는 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter) 등의 기법을 사용한다. 그러나 이러한 기법들의 경우 한 장의 영상만을 이용하기 때문에 객체 경계 주변의 흔들림 현상을 보정할 수 없다. 제안하는 기법에서는 먼저 수행속도가 빠른 가우시안 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 이전 프레임의 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 다음에 그레이 영상과 깊이 영상의 값의 변화를 분석하여 흔들림 화소를 찾아 이전 깊이 영상들 중 최대 화소 값으로 변환함으로써 깊이 영상의 경계 흔들림 현상을 줄일 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 입력되는 3차원의 정지 또는 동적인 입체영상으로부터 색상과 깊이 특징을 결합하여 인간의 피부색상 영역을 강건하게 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 정합 기법을 이용하여 입력된 좌우 영상으로부터 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 화소들을 레이블링하고, 레이블링한 영역 중에서 인간의 피부색상 분포를 가지는 영역들을 실제적인 피부색상 영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 3차원의 특징을 활용한 방법의 성능을 정확도 측면에서 비교 및 평가하였다. 그 결과 제안된 방법은 색상 특징과 깊이 특징을 효과적으로 결합함으로써 기존의 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부색상 영역의 오류를 상당수 제거하는 효과를 가지며, 이로 인해 전반적으로 보다 정확하게 피부영역을 추출하였다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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