본 논문은 경면체의 3차원 형상을 측정하기 위한 광학시스템에 관한 것으로, 특히 LED 배열로 이루어진 점광원과 하프미러, 이미지센서로 구성된 비전시스템을 구성하여 광로분석을 수행하고 효과적인 근사화 방법을 제시한다. 실험을 통하여 취득된 영상 내의 점광원의 상대적 위치변화로부터 경면체의 3차원형상의 효과적 추정이 가능함을 보인다.
본 논문은 비전 기술을 기반으로 RHS 칼라차트를 이용하여 작물의 색채를 측정하는 특성조사기준에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 색상을 가진 작물의 색채를 측정하기 위해 시료 채취 후 표준광원 촬영장치 광원 6500K 환경하에 촬영한 영상을 기반으로 분석 위치를 관심영역 선정 후, k-mean clustering을 활용한 세그먼테이션 방법을 통해 대표 RGB 색상을 획득한다. 획득한 RGB 색상과 RHS 칼라차트의 RGB 색상을 유클리디언 거리를 이용하여 최소화하는 RHS 칼라차트 정보를 추정하였다. 7가지 작물 시료에 대해 작물 형질 분석 전문가들이 측정한 결과와 비교 시 전체 평균 △E 5.013의 오차를 결과로 도출하였다.
본 논문에서는 스마트폰 단말기에 장착되어있는 카메라와 플래시를 이용한 photometric stereo 기반의 능동적 3차원 형상 취득 기법을 제안한다. 조명의 위치 변화에 따라 여러 장의 입력 영상을 취득하기 위헤 고정된 위치에서 영상을 취득하는 스마트폰 한 대와 위치를 변화시키며 조명을 투사하는 스마트폰 한 대를 이용하여 시스템을 구성한다. 우선 카메라 렌즈의 왜곡과 카메라 센서의 비선형성 반응함수에 의한 3차원 형상 취득의 오차를 줄이기 위해 카메라 보정을 수행한다. 또한 스마트폰 카메라간의 자세를 추정하기 위해 5-point 알고리즘을 적용한 후 이를 이용하여 광원의 방향 벡터를 추정한다. 그 후 취득된 영상과 추정된 광원의 방향 벡터를 이용하여 photometric stereo기법으로 3차원 형상을 취득한다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 기법을 통하여 스마트폰이 저비용 고품질의 소형화된 3차원 카메라의 역할을 수행할 수 있는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 근적외선대역의 광원을 이용하여 생체측정 시 에러로 작용하는 피하지방층의 두께를 추정하는 방법의 가능성에 대해 검토한다. 현재까지 피하지방층의 두께측정을 위해서는 초음파장비나 CT, Dexa 장비 등 고가의 장비로 측정을 하는방법 이외는 특별한 수단이 없는 것이 현실이다. 정확한 측정을 위해 피하지방층의 두께를 제거하는 것이 일반적인 연구의 목적이나 본 연구에서는 이들 피하지방 두께 측정을 최근 주목받고 있는 건강에 적용하고자 한다. 본 연구의 피하지방층의 두께추정방법의 가능성이 보여진다면 체지방측정에 있어 몸 전체의 체지방을 추측하는 방식인 BIA방식의 체지방측정방법과 비교하여 특정부위에 대한 피하지방층 측정도 가능할 것이라는 기대도 할 수 있다.
This paper presents a sensor fusion algorithm for the RC helicopter which uses a complementary filter. To measure the attitude angle of the helicopter, 3rate gyroscopes and a 3-axis accelerometer are mounted on the helicopter. The signals from them are passed though a complementary filter to produce estimation outputs. Experiments show that designed system is effective for the attitude estimation.
본 연구는 적외선 광학재료의 중적외선 영역의 굴절률을 파악하기 위해 반사율을 측정하고 굴절률과 반사율의 관계로부터 굴절률을 추정하는 방법을 제안한다. 전반사 거울 4개를 일정한 간격으로 배열하고 적외선 광원으로부터 연속 파장의 평행광이 45°로 입사되도록 광 경로를 구성한다. 광 경로를 따라 4개의 전반사 거울에 반사되어 온 광강도 IB를 측정한 후, 광 경로의 마지막에 놓이는 거울을 시편으로 교체하고 광강도 Is를 측정한다. IB와 Is, 전반사 거울의 비를 이용하여 재료의 반사율을 계산한다. 계산된 반사율과 Fresnel의 굴절률과 반사율 관계식에 넣고 시행착오법으로 굴절률을 추정한다. 이 방법을 적용하여 사파이어(Al2O3), 게르마늄(Ge), 불화마그네슘(MgF2), 황화아연(ZnS)재료를 대상으로 실험하고 굴절률을 추정하여 참고문헌자료들과의 비교를 통하여 모든 재료에 대해 파장범위 3 - 5㎛에서 최대 차이 2% 이하로 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 본 굴절률 측정방법의 타당성을 확인할 수 있다. 본 연구에서 제시된 방법은 연속 파장의 적외선 광원을 사용하기 때문에 한 번의 측정으로 여러 파장에 대한 굴절률을 추정 할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 3대역 RGB카메라를 이용하여 분광 반사율을 추정할 때 추정오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 색상의 영역별로 적응적인 주성분 집합을 구성함으로써 추정오차를 줄였다. 이때 적응적인 주성분 집합을 구성하기 위하여 Lloyd양자화기 설계 알고리즘을 적용하여 N개의 주성분 집합을 구성하기 위한 분광반사율 모집단을 구성하였다. 전체 모집단으로 사용한 1485 Munsell 색시료의 대표값을 찾아내기 위해서, 초기값으로 Macbeth Color Checker를 사용하였으며 Lloyd 알고리즘의 반복 적용으로 분광 반사율 모집단 전체를 영역별로 분류하고 각 영역에 대하여 주성분 분석을 통해 적응적인 주성분 집합을 구성하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율에 대한 평균자승오차가 기존의 두 가지의 3대역 주성분 분석 방법 및 5대역 위너 추정을 이용한 분광 반사율 추정 방법보다 개선됨을 확인하였다.
카메라 센서는 사람의 눈에 비해 제한적인 다이나믹 레인지를 갖기 때문에 영상 획득 시 실제 보이는 것과 다른 모습의 영상을 획득하게 된다. 이러한 문제를 영상 처리를 통해 해결하고자 톤 맵핑 함수를 이용한 방법들과 사람의 눈을 모델링한 레티넥스 이론 기반의 방법들이 연구되었다. 하지만 이러한 방법들은 후광 효과가 발생하거나 영상 개선 시 전역 또는 국부 콘트라스트 향상이 제한적이라는 단점이 있다. 제안하는 방법에서는 영상의 광원 정보를 레티넥스 이론을 활용하여 추정한 후 이를 영상의 품질 향상을 위해 다이나믹 레인지를 최적화시키는데 이용한다. 이 과정에서 후광 효과가 발생하는 것을 방지하기 위해 유사 밝기 영역에서만 평탄화가 이루어지고 밝기 차가 나는 영역은 밝기 차를 유지하도록 한다. 또한 톤 맵핑 함수 적용 시 하나의 화소가 아닌 주변 영역 정보와 추정된 광원 정보를 모두 고려하여 전역 및 국부 콘트라스트가 동시에 향상되는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과들을 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 국부 콘트라스트 수치가 약 0.4 향상 되었고, 시각적인 면에서도 콘트라스트 향상과 함께 암부와 명부를 동시에 효과적으로 표현한 것을 확인 할 수 있다.
안개 영상은 색상 정보와 경계선 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별에 어려움이 발생한다. 안개 제거를 위한 대표적인 알고리즘은 Dark Channel Prior(DCP)를 이용한 방식으로 안개 영상의 색상 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정 한 후 안개를 제거한다. 그러나 색상 정보를 바탕의 안개량 추정을 할 경우, 영상 내에 흰색 사물이나 광원과 같이 높은 밝기의 사물이 있는 영역에 대해 안개량 및 전달량을 오추정하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 색 정규화를 적용 한 후, 안개량 오추정 영역을 주변 안개값으로 보정하여 안개값 오추정 문제를 개선하였다. 또한 개선된 안개량 추정 결과를 바탕으로 전달량 계산 후 전달량 정련을 통해 안개 영상의 화질을 개선하였다.
본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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