본 논문에서는 기하학적인 변형에 강인하고 멀티비트 정보를 삽입할 수 있는 이미지 워터마킹 방법을 제안한다. 멀티비트 정보를 삽입하기 위해 이미지와 Base watermark와의 상관 특성을 나타내는 피크의 위치정보를 이용한다, 기하학적인 변형에 대비하기 위해서는 RS 정보를 따로 삽입하게 되는데, 워터마크 이미지로부터 이 RS정보를 추출함으로써 변형 정보를 뽑아낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 테스트 하기 위해 다양한 기하학적인 변형을 이미지에 가한 후, 또한 삽입한 멀티비트 정보를 삽입하고 뽑아내는 데 효율적인 방법임을 알 수 있다.
일반적으로 디지털 영상에 대한 기존 워터마킹 기법은 기하학적인 왜곡에 허약하다. 본 논문에서는 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마킹 기법은 워터마크의 생성단계 워터마크 삽입단계, 워터마크 추출 단계로 구성된다. 워터마크 생성단계에서는 시각적으로 구별이 가능한 그레이 영상을 워터마크로 사용하며, 워터마크 삽입 단계에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 정보에 워터마크를 삽입한다. 그리고 워터마크 추출 단계에서는 워터마크된 영상으로부터 계층적으로 워터마크를 추출하여 자기 상관관계 비교에 의해 워터마크를 추출한다. 실험 결과를 통하여 이동, 크기 변환, 회전과 같은 기하학적인 변형에도 워터마크가 추출되는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 기하학적 모멘트를 이용한 영상의 기하학적인 정보 예측 방법을 제안한다. 기준 패턴의 기하학적인 모멘트와 감지 패턴의 기하학적인 모멘트를 이용하여 감지 영상의 선형 이동, 회전, 확대 및 축소를 예측할 수 있다. 또한 XRS 정규화를 통하여 사형 변환된 패턴의 정보를 감지할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 보인다.
본 논문에서는 칼라 CCB 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 특징자의 기하학적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함에 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 기하학적 특징각을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 기하학적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.
오일러 연산과 집합 연산과 같은 비다양체 위상 연산은 모델링의 다양한 환경을 제공한다. 이들 연산들은 주어진 모델의 위상 정보를 적합하게 유지하도록 하기 위하여 기하학적인 문제를 발생시킨다. 꼭지점, 모서리와 면과 같은 요소들이 서로 접촉할 때 이들 연산의 내부에서 수행되는 접합 연산은 비다양체 모델의 위상을 수정하는 기본적인 방법이다. 비다양체 모델을 접합할 때는 위상 관계를 추론하여야 한다. 위상 관계의 추론 방법은 위상학적인 방법과 기하학적인 방법의 2 가지 경우로 분류할 수 있다. 위상학적인 방법은 저장되어 있는 위상 정보만을 이용하여 위상 관계를 추론한다. 반면에, 기하학적인 방법은 접합이 일어나는 부분적인 영역에서 기하학적인 형상을 고려하여 위상의 관계를 찾아내는 방법이다. 본 연구에서는 이들 중에서 기하학적인 방법에 관하여 기술한다.
3차원 가시화는 3차원 공간정보를 효율적으로 제공하기 위하여 중요하다. 그러나 기존의 3차원 가시화 소프트웨어는 복잡한 다면체 모델들을 삼각면으로 분할하여 저장하여 불필요한 기하정보들을 포함한다. 따라서 본 연구는 불필요한 기하정보가 제거된 건물 모델을 생성하기 위하여 동일한 삼각면들을 병합하여 다각면으로 정의하는 기하학적 단순화를 수행한다. 이를 위하여, 3차원 모델에 포함된 기하학적 오류와 위상학적 오류들이 제거된 삼각면의 속성을 정의한다. 그리고 이웃면 정보를 생성하여 동일면을 병합하고 병합된 면의 경계점들을 정리함으로써 단순화를 수행한다. 제안된 방법의 수행 결과, 삼각면으로 정의된 복잡한 다면체 모델은 다각면으로 정의된 보다 단순한 다면체 모델로 단순화될 수 있었고 동일한 기하학적 정보를 포함하고 있으나 데이터의 크기가 매우 작아 신속하게 가시화를 수행할 수 있었다. 따라서 제안한 방법론은 3차원 건물모델의 가시화 시간을 크게 줄일 것이다.
본 논문에서는 보안 시스템에서 사람 인식을 위한 중요한 단서 중의 하나인 사람의 키를 측정하는 알고리즘으로, 이미지 시퀀스에서 사람의 영역을 추출하고 기하학적 정보를 이용해 추출된 사람의 키를 측정하고자 한다. 이를 위해 단일 이동 물체 사람을 대상으로 하여 시퀀스 이미지에서 사람의 움직임 정보를 추출하고, 추출된 영역에서 수직 히스토그램 투영을 하여 사람의 중심선을 찾아 머리와 발의 좌표점을 추출한다. 추출된 좌표점들은 소실점과 소실선의 기하학적 해석과 미리 입력한 다른 물체의 기준높이를 가지고 실세계에서의 사람의 키를 측정하게 된다.
최근 볼륨 그래픽스가 의료 영상의 해석 도구로서 주목을 받아 오고 있다. 볼륨 그래픽스에서는 가시화를 위하여 복셀로 정의된 물체가 필요하다. 이 때문에 기하학적인 방법으로 정의한 다각형 및 곡면을 복셀 기반의 물체로 변환시키는데 이를 복셀화(voxelization)라고 한다. 기하학적인 물체를 복셀화하면 기하학적 물체 데이터를 샘플링 데이터와 함께 단일화된 방법으로 볼륨 렌더링할 수 있다. 본 논문에서는 큐브의 단면을 이용한 복셀화의 한 기법을 제안한다. 그리고 개인용 컴퓨터 환경에서 이 기법을 구현한 후에 단순한 기하학적인 데이터를 이용해서 평가하여 논리적인 타당성을 조사한다. 이 기법은 변환된 복셀로부터 정확한 법선 벡터를 계산할 수 있고 복셀간에 구멍(hole)이 발생하지 않고 다해상도(multi-resolution) 표현이 가능한 특성을 가지고 있다.
본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발견할 수 있는 렌즈계 왜곡에 의한 영상 품질 저하 현상을 소개하고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 렌즈계 왜곡은 크게 두 가지로 나눌 수 있는데 기하학적 왜곡과 광도 왜곡이 그것이다. 이상적인 렌즈계가 아닌 경우 이러한 왜곡 현상은 필연적으로 발생을 하게 되는데 왜곡 보정을 위해서 기존의 카메라 캘리브레이션과는 다른 방식의 접근이 필요하게 된다. 본 논문에서는 기하학적 왜곡 보정을 위한 이미지 워핑 방법을 제시하며 아울러 광도 왜곡 보정을 위한 보정 방법을 다루고자 한다.
2차원 영상에 대한 이미지 스내핑(image snapping)이란 이미지 상에서 커서를 찍었을 때 그 커서를 이미지상의 에지와 같은 주요 특징을 나타내는 위치로 자연스럽게 옮기는 기능을 말한다. 본 논문에서는 이미지 스내핑 개념을 3차원 삼각형 메쉬로 확장한 기하학적 스내핑(geometric snapping)을 제시한다. 기하학적 스내핑이란 이미지 스내핑과 유사하게 사용자가 삼각형 메쉬상에서 선택한 위치가 주요 특징을 나타내는 위치로 자연스럽게 옮겨갈 수 있는 기능을 말한다. 커서의 움직임은 삼각형 메쉬상에 정의된 근사 곡률(approximate curvatures)을 기반으로 이루어진다. 제안된 기하학적 스내핑을 응용하여 3차원 삼각형 메쉬상에 나타나는 주요 특징을 찾을 수 있었고, 더욱이 치과 보철물 분야에서 교합면을 생성하는데 필수적인 치아의 기하학적 특징을 추출하는데 적용될 수 있음을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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