거리 계측 시스템은 물체까지의 거리를 삼차원 좌표계에서 측정하는 장치이다. 군용 장비나 건설, 항해, 검사 조립, 로봇 비전 등에 널리 사용되는 무접촉식 원격 거리 계측(ranging) 시스템은 자동화 응용에 매우 중요하다. 계측 방식은 active와 passive방식으로 구분되는데, active방식은 laser나 microwave, 초음파 등의 time of flight를 이용하거나 레이저 조사(illumination)에 대한 카메라 영상을 해석하는 등의 다양한 방식이 있으나 장치가 복잡하며, passive 방식은 stereo camera의 양안영상을 이용하거나 focus특성을 이용하는 방식 등이 있으나 대부분 연산시간이 많이 요구된다. 본 연구에서는 수동식 스테레오 카메라에서 양안시차를 산출하여 triangulation으로 목표전의 거리를 측정하는 방식에서, 연산 시간이 많이 소요되는 과정을 고속으로 처리하는 새로운 방식을 제안하였다. 즉, 목표점에서의 양안 edge 영상을 구하고, 이 영상의 projection profile을 cross correlation하여, 시차를 고속으로 산출해 거리를 구하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 방식의 효율성을 실험 결과를 통하여 보였다.
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.
본 논문은 두 대의 카메라와 한 대의 프로젝터로 구성된 Pro-cam시스템을 이용하여, 출력된 패턴 영상을 카메라로 촬영하고 이를 기반으로 Depth Map을 계산하는 모듈의 실시간 처리를 위한 GPU기반 병렬처리 기법을 제안한다. 입력받은 영상으로부터 구조광의 패턴을 해석하고, Depth Map을 계산하기 위해서, Dynamic pattern decoding하는 과정은 프로젝터의 패턴영상과 촬영된 카메라 패턴영상 간의 관계를 반복적으로 비교하므로, 이를 GPU 프로그래밍을 이용하여 병렬 처리를 통해 고속화하였다. 결과적으로 본 논문에서는 기존 CPU에서 수행했던 속도에 비해 약 18배정도 속도를 개선 할 수 있었다.
본 연구에서는 스크랩의 선별처리를 고속화하기 위한 방안으로 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철 스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 스크랩선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식함으로써 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리 하도록 되어 있다. 또한 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위한 최적의 광원을 도출하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하고 이를 이용하여 최적의 광원을 도출하였다. 도출된 최적의 광원조건하에서 철스크랩중에 혼입되어 있는 Cu 스크랩을 분리하는 선별시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90% 이상의 인식효율과 약 75%이상의 분리효율을 나타내어 향후 고효율의 ejecting 시스템이 구현된다면 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
횡단류 아음속 유동장에서 연료의 가진 수직 분사 시 나타나는 액적영역의 분무특성에 대하여 고속 카메라 촬영기법을 통하여 분석하였다. 본 연구의 목적은 정상 분무와 가진 분무의 분열길이 및 궤적을 관찰하고 가진 분무의 주파수 크기가 커지는 영향이 분무특성에 미치는 영향을 확인하는 것이다. 실험을 통하여 정상 분무와 가진 분무의 궤적과 분열길이가 차이를 연구하였다.
원거리에서 무접촉 거리 계측(ranging)은 군용 장비나 건설, 항해, 자동화 등에 매우 중요하다. 계측방식은 active와 passive 방식으로 구분되는데, active방식은 laser나 microwave, 초음파 등의 time of flight를 이용하거나 레이저 조사(illumination)에 대한 카메라 영상을 해석하는 등의 다양한 방식이 있으나 장치가 복잡하고, passive 방식은 stereo camera의 양안 영상을 이용하거나 focus 특성을 이용하는 방식 등이 있으나 대부분 연산 시간이 많이 요구된다. 본 연구에서는 수동식 스테레오 카메라에서 양안시차를 추출하여 triangulation으로 목표점(target point)의 거리를 측정하는 것을 기본 방식으로 하여, 기존 거리 산출 방식에서 연산 시간이 많이 소요되는 연산 과정을 효율적이고 고속으로 수행할 수 있도록 새로운 방식을 제안하였다. 즉, 목표점에서의 양안 edge 영상을 구하며, 이 영상의 accumulation profile을 correlation하여, 거리 연산의 핵심 요소인 양안 시차를 고속으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안 방식의 효율성을 실험 결과를 통하여 보였다.
카메라의 정량 평가 결과로부터 신규 설치된 HVEM용 고전압 CCD 카메라 (SPUS1000 HV-IF)는 기존의 HV-MSC 카메라에 비해 read-out noise level과 shot noise 발생거동, average gain, dynamic range, uniformity, DQE 등이 향상된 결과를 보여 주었고 MTF는 전과 유사한 결과를 나타내었다. 그러나 linearity가 HV-MSC 카메라에 비해 그 범위가 좁으며 낮은 전자 조사 조건하에서는 전반적인 카메라 성능이 오히려 HV-MSC 카메라의 경우보다 낮은 결과를 나타내었다. 따라서 본 신규 카메라는 낮은 전자 조사 조건이 필요한 실험에서는 기록 성능의 개선을 나타내지 않지만 고속 영상 기록 기능을 활용한 재료의 역동적 분석과 함께 원자분해 영상 작업과 EELS 분석에 있어선 이전 보다 기록 성능의 뚜렷한 개선을 나타낼 것으로 기대할 수 있다.
본 논문은 연속된 이미지로부터 고속 영상 모자익을 구성하는 새로운 접근을 기술한다. 제안하는 알고리듬은 전체 영상이 아닌, 종첩영역에서 특징점 및 대응점을 찾아 초기 변한 행렬을 구함으로 좀더 정확한 변환식을 표현하도록 하고 계산량을 감소시킨다. 또한 고속으로 모자익을 수행하도록 하기 위해 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용하였다. 기존의 방법은 모든 영상의 픽셀에 변환식을 곱함으로 인해 많은 계산시간을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용해 영상의 각 버텍스에 변환식을 곱함으로서 계산시간을 단축시켰다. 그 결과, PC에서 카메라로부터 영상을 받아들여 고속으로 모자익을 구성할 수 있다.
코믹영상제작에 있어 강조과 과장을 통한 코믹한 연출은 무엇보다도 중요한 과제이다. 본 연구는 입체적 쇼트의 움직임을 활용한 코믹효과를 연구하고자 한다. 연구방법으로는 3D제작프로그램의 가상카메라와 고속카메라의 팔로우 모션(Flow Motion)으로 제작되어진 쇼트를 추출하였다. 이러한 제작기법을 응용하여 효과적으로 제작되고, 영상콘텐츠의 입체연출방법으로 제작되어진 쇼트를 연구장면으로 분류한다. 연구의 중심은 입체적 연출쇼트가 이야기의 분위를 코믹하게 만들어 가는 요인을 찾아보는 것이다. 쇼트 분석에 의하면 입체적인 연출은 이야기를 더욱 입체적으로 시각화 하여 공간과 시간에 대하여 더욱 많은 이야기를 풀어가는 역할로서 카메라의 이동, 렌즈, 초점의 활용이 많은 것을 알 수 있다. 더불어 코믹과장 요소가 많이 제공 되는 연출에서는 쇼트의 크기와 지속시간으로 화면을 강조하는 기법에 활용되었고, 3D 제작프로그램의 가상카메라와 고속카메라로 공간을 과장하는 방법을 연출한다. 이러한 입체적 쇼트 분위기가 코믹연출효과에 적용되는 가능성을 통하여 코믹제작에 대한 질적인 향상과 효율적 제작방법을 재검토하여 코믹연출의 접근성을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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