본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 확장하기 위한 필터링 기술과 고속화 방법을 소개한다. 일반적으로 깊이 카메라를 통해 획득한 깊이 맵은 색상 카메라에 비해 낮은 해상도를 가진다. 다시점 카메라 시스템에서는 시점의 수가 제한되어 있기 때문에 가상 시점의 영상을 합성하기 위해서는 참조 시점의 색상영상과 깊이 맵이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 맵의 해상도를 색상 영상의 해상도와 동일하게 확장하는 기술과 이를 실시간에 가깝게 효율적으로 수행하는 고속화 기술을 설명한다.
본 논문은 High speed image를 획득하기 위하여 CMOS Image Sensor를 사용한 고속카메라 구현에 관한 연구이다. Image Sensor로는 CCD Image Sensor와 CMOS Image Sensor가 있으며 CMOS Image Sensor는 CCD Image Sensor에 비해 전력소모가 적고 주변회로의 내장으로 소형화 할 수 있는 장점이 있다. 고속카메라는 충돌 테스트, 에어벡 제어 등의 자동차 분야와 골프 자세 교정 장치와 같은 스포츠 분야, 탄도 방향 측정 장비 등의 국방 분야 등 여러 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서 구현한 고속카메라 시스템은 CMOS Image Sensor를 사용하여 1280 * 1024의 해상도로 초당 약 500 frames의 영상을 획득할 수 있다. 또한 CMOS Image Sensor를 제어하고 획득한 이미지를 저장할 수 있도록 FPGA와 DDR2 메모리를 사용하고 저장된 데이터를 PC로 전송하기 위한 Camera Link 모듈 그리고 PC에서 카메라를 제어할 수 있도록 RS-422 통신기능 등으로 구성되었다.
동적 비전 센서(Dynamic Vision Sensor)라고도 알려진 이벤트 카메라는 생체에서 영감을 받은 새로운 시각 센서이다. 고정된 속도로 이미지를 생성하는 기존 카메라와 달리 이벤트 기반 카메라의 픽셀은 독립적이고 비동기적으로 작동한다. 기존 프레임 기반 카메라보다 이벤트 기반 카메라가 움직임을 포착하는데 더 적합하며 모션 블러(Motion Blur)가 없고 시간 해상도가 높다는 이점을 통해 고속카메라로 활용할 수 있다. 본 논문은 이벤트 카메라의 높은 시간 해상도와 동적 범위, 낮은 지연시간, 전력 소비량의 이점을 활용하여 움직이는 물체를 모션 블러 없이 포착하는 이벤트 기반 물체 추적 시스템을 제안한다. 실험을 통해 전체 영상을 포착하는 기존 프레임 기반 카메라에 비해 밝기 변화에 따른 동적 변화만을 추적하는 이벤트 기반 카메라는 모션 블러가 없다는 점을 검증하였다.
영상처리시스템은 대량의 데이터를 고속으로 처리해야하기 때문에 고성능의 프로세서를 요구한다. 카메라의 성능은 점차 해상도가 높아져서 데이터가 많아지고 있는 반면 프로세서의 성능은 물리적인 한계로 인해서 단일 프로세서로는 속도 향상에 한계에 부딪히고 있다. 최근 CPU업계에서의 추세는 단일코어의 성능향상 한계로 인해 점차 코어의 개수를 늘리는 방v향으로 개발이 진행되고 있는데 이와 같이 병렬 프로세싱을 이용해서 영상처리시스템을 개발하는 연구가 최근 진행되고 있다. 병렬처리프로세싱 방법의 하나로 그래픽카드의 프로세서인 GPU를 사용하는 방법이 많이 시도되고 있다. 본 연구에서는 GPU를 이용하여 카메라의 모션을 추적하는 시스템을 실시간 시스템으로 개발하는 방법을 소개하고자 한다.
최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.
최근 공간영상정보 수요가 증가함에 따라 신속하게 공간정보를 구축할 수 있는 모바일매핑시스템의 필요성이 높아지고 있다. 모바일매핑시스템은 일정한 속도로 주행하면서 공간정보를 취득하기 때문에 고가의 높은 정밀도를 보장하는 관측시스템(다수의 카메라, IMU/GPS, 시각동기화 장치, 자료취득 및 처리장치)으로 구성된다. 이러한 관측시스템 구성은 자료 생산 과정이 복잡해지고 일정 수준 이상의 차량 조건을 만족해야하기 때문에 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 고속카메라를 이용하여 시각동기화 장치를 대체하고, MEMS IMU/GPS로도 양질의 공간영상정보를 구축할 수 있는 경량모바일매핑시스템의 구축 방안을 제안한다. 기존 시스템 구조 및 처리 과정이 단순화되어 구축 및 운용비용이 줄어들고, 휴대가 가능한 수준으로 크기로 줄어들어 다양한 부문에서도 신속한 공간영상정보를 신속하게 생산 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 고속도 카메라로 촬영된 순간사진들로부터 액주면의 파장, 진폭, 파의 진행속도 및 교란의 성장속도 등을 측정하여 액주의 분열에 미치는 기류 및 액량의 효과를 구하였고, 또 이것을 선행 연구자들의 이론 및 실험과 비교분석하여 액주의 분열 기구를 밝히는 데 있다.
본고에서는 움직임 추정 성능을 개선하고 과도한 연산량과 전송 부담을 경감시키기 위해 HBMA에 기반한 가변 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 다음과 같이 네 단계로 구성된다. 우선, 연속된 두 프레임 간의 차영상 윤곡 정보에서 정의한 블록 활동도를 평균하여 현재 영상의 평균 블록 활동도를 산출한다. 두 번째로, 이렇게 산출한 평균 블록 활동도를 통해 카메라 패닝의 유무를 검출한 후, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 보상한다. 다음으로, 카메라 패닝 보상 후에 정의한 블록 활동도를 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 마지막으로, 제안된 가변 HBMA는 검색 테이블을 참조하여 블록 크기를 가변시키고 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다. 이상에서 설명한 각 단계에서 요구되는 비용함수는 차영상 윤곽정보를 통해 획득한 블록 활동도를 공통적으로 이용한다.
최근 전자제품의 초소형화에 따라, PCB 기판위의 부품의 집적도를 높이기 위해, 기존의 리드대신 부품 밑면에 볼(ball)이 격자형태로 배열되어 있는 BGA(Ball Grid Array) 형태의 팩키지가 많이 사용되고 있다. 하지만, BGA의 구조상 한번 장착되면 외관검사가 불가능하므로, 장착전 BGA의 검사가 필수적이다. BGA의 검사항목중 가장 중요한 항목인 볼 높이검사를 실시간으로 하기 위해서는 고속 비접촉 3차원 측정기술이 요구된다. 본 논문에서는 일반카메라보다 100배이상 높이 프로파일 취득속도가 빠른 3D smart camera와 레이저 슬릿광(slit ray)을 이용하여 고속으로 BGA 볼의 3D 프로파일을 얻은 후, clipping과 morphological filter를 사용하여 인접한 볼표면에서의 난반사로 인한 에러 데이터를 보정하여 정확한 3D 영상을 취득할 수 있는 시스템을 소개한다.
시간적 초해상도 기법은 일반 카메라로 찍은 영상을 고속카메라로 찍은 영상과 같이 보일 수 있도록 프레임률을 증가시키는 방법이다. 전자광학 센서는 다양한 감시정찰 무기체계에 탑재되는데, 각 무기체계별 작전요구성능에 따라 필요로 하는 전자광학 센서의 공간적 해상도와 시간적 해상도가 달라진다. 대부분의 영상센서가 30~60 프레임/초로 영상을 촬영하기 때문에, 표적의 이동 및 변화가 이보다 더 빠른 경우 프레임률의 증가가 필요하다. 본 논문은 채널별 색상정보 외삽법을 활용하여 프레임률을 증가시키는 기법을 제안한다. DMD의 각 화소를 카메라 센서의 각 화소와 정합한 후, 카메라 센서의 베이어 패턴에 맞추어 각 채널별로 화소 그룹을 분리한다. DMD를 이용해 일반 카메라의 한 프레임이 채널별로 서로 다른 연속된 노출 시간을 가지도록 조절하여, 촬영한 영상을 프레임률이 증가한 단일채널 영상으로 변환한다. 옵티컬 플로우 기법을 활용하여 각 채널별로 시점에 맞는 가상의 영상을 생성하여, 프레임률이 증가한 단일채널 영상을 컬러채널 영상으로 만들었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시간적 초해상도 기법의 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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