근접사진측량에 의한 정밀측정에서는 사용하는 렌즈의 검정, 요구정확도에 따른 촬영계획이 매우 중요하다. 또한 사진측량에 의한 대상물의 절대변위ㆍ변형측량을 위해서는 절대좌표계의 설정이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 35mm 측정용 카메라를 이용한 초근접 촬영을 위해 초점거리 21mm의 초광각 렌즈에 대한 렌즈 검정을 실시하였으며, 소규모 영역에 대한 주기적 관측을 통해 절대변화량을 모니터링 할 수 있는 측정시스템을 개발하고, 이 시스템을 일정한 주기로 수중구조물의 표면에 대한 절대변화량 모니터링에 적용함으로서 개발한 시스템의 효율성을 제시하였다.
본 논문에서는 인간의 시각처리 원리 및 블록기반 영상처리기법에 바탕을 둔 실시간 이동물체 추적시스템을 소개한다. 제안하는 실시간 아동물체 추적시스템은 인간의 망막이 갖고 있는 생물학적 메커니즘의 장점을 활용하기 위하여 광각렌즈를 장착한 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라와 펜-틸트-줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라를 사용하여 줌인(zoom-in)과 줌아웃(zoom-out) 효과를 동시에 발생시킬 수 있도록 구성되었고, 추적의 오차를 줄이기 위하여 입력되는 영상을 개별 화소 단위가 아닌 여러 개의 블록으로 나누어 처리하는 방식을 채택하여 영상처리를 빠르게 함과 동시에 미세한 잡영도 제거하여 이동하는 물체를 실시간으로 효율적이고도 빠르게 추적한다. 제안하는 시스템의 성능을 확인하기 위해 여러가지 형태의 실험을 수행하였으며 분석 결과를 통해 제안하는 시스템이 미세한 잡영에 거의 방해를 받지 않으면서도 움직이는 물체를 빠르게 감지해서 펜-틸트-줌 카메라를 올바르게 제어함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 초광각 무선 내시경을 제안하고 구현하였다. 내시경은 초광각 카메라 모듈과 무선전송 모듈로 구성된다. 162도의 초광광 렌즈와 이미지 센서 및 카메라 프로세서가 $3{\times}3{\times}9cm3$ 크기의 케이스에 함께 패키지 된다. 무선전송 모듈로 UWB 기반 및 WiFi 기반의 플랫폼을 각각 구현한다. UWB 기반 모듈은 의 고화질 영상을 MJPEG로 압축하여, $2048{\times}1536$ (QXGA)의 해상도에서 15 fps의 속도로 영상을 전송하며, 최대 데이터 전송속도는 41.2 Mbps에 달한다. 구현된 내시경은 의료용 내시경의 화각과 해상도 수준을 가지며, 상용 고성능 WiFi 내시경과 비교할 때 ~3X의 화각과 16X의 해상도를 갖는다. WiFi 기반의 모듈은 $640{\times}480$ (VGA)의 해상도에서 30 fps의 속도로 영상을 스마트 기기로 스트리밍 하며, 최대 1.5 Mbps의 데이터 전송속도를 보여준다. 구현된 모듈은 저가격의 의료용 무선 전자 내시경의 구현 가능성을 보여주며, U-헬스케어, 응급처치, 가정의료, 원격진료 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 산업 현장에서 활용될 수 있는 문자 인식 시스템의 예로써 슬라브에 기록되어 있는 번호를 인식하는 시스템을 다루었다. 특히 기존의 OCR(optical character recognition) 시스템에서 채용되는 알고리즘들을 제시하였다. 산업현장에는 슬라브 번호와 같이 여러가지 노이즈가 존재하는 문자들을 인식하는 시스템을 필요로 하는 곳이 많으리라 여겨진다. 따라서 이러한 상황에 강항 알고리즘들이 많이 개발되어야 할 것이다. 끝으로 향후 개발 방향을 밝히면 다음과 같다. 우선 하드웨어 측면에서는 현재 옆면에 설치되어 있는 에어리어(area) 카메라들을 라인(line) 카메라로 대체할 예정이다. 그럼으로써 카메라들 사이에 생기는 시야의 중첩 문제라든가 광각 렌즈의 사용으로 발생하는 문제점들이 해결되리라 여겨진다. 소프트웨어 측면에서는 모든 부분에 있어서 계속적인 향상이 있어야겠지만 특히 인식부의 취약점들 - 공백 문자와 숫자의 구분, 혼동되는 숫자들의 검증, 보다 지능적인 재분할 - 이 보강되어야 할 것이다.
본 논문에서는 고층건물의 철골 구조물의 자동화된 볼트 체결을 위해 볼팅로봇에 장착된 카메라에 의한 영상정보를 처리하여 볼트 구멍을 인식하고 제어시스템에게 볼트 구멍의 위치를 알려주는 시스템을 제안한다. 볼팅로봇 전면에 설치된 광각 카메라를 이용하여 목표물까지 이동하고 로봇의 팔에 장착된 소형 카메라로 볼트 구멍을 인식하는 알고리즘을 제안하고 실제 볼팅로봇에 적용하여 그 성능을 평가하였으며 이는 볼팅로봇의 성능향상에 기여할 것이다.
방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.
자동차를 위한 전방향(omnidirectional) 감시 시스템, 교통 정보 수집 시스템 등 다양한 비젼 시스템에 카메라가 장착되어 사용되고 있다. 최근에는 운전자의 편의를 위하여 광각 카메라의 비선형적인 방사 왜곡을 해결하는 왜곡 보정 작업 등의 영상처리 시스템이 많이 발전하여 운전자의 사각지대를 효율적으로 최소화하고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 보정하는데에 별도의 H/W인 DSP(Digital Signal Processes) 또는 SOC(System On Chp) 형태의 전용 H/W를 추가하여 임베디드 시스템의 성능을 보완하고 있다. 하지만 위와 같은 별도의 H/W를 추가하여 임베디드 시스템의 성능을 보완할 경우 시스템이 복잡해지고 가격이 비싸진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 왜곡 보정 알고리즘과 호모그래피(Homography) 알고리즘의 연산량을 감소시켜 임베디드 시스템 환경에서 추가의 H/W 비용없이 왜곡 보정을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 제안한 알고리즘을 구현하여 실제 시스템에 적용한 결과를 제시하여 구현 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 TOF 센서와 동일한 View로 고정되고 차량의 진행 방향으로 수평 설치 가능한 카메라에 대하여 논한다. 이 카메라는 객체 인식 정확도 향상을 위해 1,280×720 해상도 적용하고 30fps로 영상을 출력하며 180°이상의 광각 어안렌즈를 적용 가능하다.
장거리 관측용 카메라의 일반적인 운용방법은 광각에서 표적에 대한 탐지를 하며, 망원으로 표적에 대한 인지/식별을 하게 된다. 탐지/인지거리 성능은 방산용 적외선카메라의 성능을 평가하는 중요한 항목이다. 탐지거리 성능이 증가하려면 카메라의 시야가 좁아져야 하고, 좁은 시야각으로 인하여 표적을 찾게 될 확률이 상대적으로 낮아지게 된다. 본 연구에서는 탐지거리 성능을 유지하면서 넓은 시야각을 제공하여 표적에 대한 탐색을 용이하게 할 수 있는 방안을 검토하였다. 그리고 M&S 및 최적화 설계를 통하여 시야 확장형 적외선카메라를 제작하고 시험한 결과를 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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