본 논문에서는 단일 프레임 영상에서 초점을 이용하여 초기 깊이정보를 추출한 후 입체 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 단일 프레임 영상에서 깊이를 추정하기 위해 원본 영상과 가우시안 필터를 중첩 적용하여 생성된 영상의 비교를 통해 영상의 초점 값을 추출하고 추출된 값을 기반으로 초기 깊이정보를 생성하도록 하였다. 생성된 초기 깊이정보를 Normalized cut을 이용한 객체 분할 결과에 할당하고 각 객체의 깊이를 객체 내 깊이 정보의 평균값으로 보정하여 동일 객체가 같은 깊이 값을 갖도록 하였다. 객체를 제외한 배경 영역은 객체를 제외한 배경 영역의 에지 정보를 이용하여 깊이를 생성하였다. 생성된 깊이를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용하여 입체 영상으로 변환하였고 기존 알고리즘을 통해 생성된 영상과 비교 분석하였다.
경험적으로 방법에 의존해온 대형 진동햄머다짐의 영향심도를 평가하고자 수치해석적인 기법을 사용하였다. 수치해석적인 기법을 사용하였다. 수치해석에 사용한 프로그램은 범용 유한요소 해석프로그램인 ABAQUS이며, 인천 신공항 매립지에서 시험 시공한 대형 진동햄머다짐의 자료와 수치해석한 결과의 비교를 통해 검증하였다. 수치해성에 사용한 물성은 현장시험과 실내시험을통해 구하였으며 영향깊이는 지반이 동적 하중에 변형할 때 소산하는 소성변형율에너지량의 분포를 판정하였다. 수치해석결과 소성변형율에너지 소산량의 시간에 따른 변화로부터 다짐의 영향깊이 및 수평영향거리를 추정할 수 있었다. 소성변형율에너지 수렴시의 외부에너지를 Menard의 경험식에 적용할 경우 영향깊이를 판정할 수 있음을 알았다. 따라서 Menardtlr으로부터 영향깊이를 다짐하는데 필요한 최소한의 에너지를 구할수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 드론의 비행 장소와 온도 및 습도에 영향을 받지 않는 적외선 기반 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이영상을 분석하여 지면 영역을 찾고 AGL(Above Ground Level) 단위의 고도를 측정하는 방법을 제안한다. Decimation filter 와 Median filter 를 적용하여 잡음 및 빈 데이터들을 제거한 깊이영상으로부터 RANSAC (RANdom Sample Consensus) 기반 평면 모델 추정 방법을 이용하여 지면 영역과 이에 대한 평면의 방정식을 유추하고 현재 위치와의 거리를 계산한다. 성능 평가를 위해 Lidar 센서와 비교한 결과, 제안 방법이 지면에 위치한 장애물에 영향을 더 적게 받으며, 자세 정보와 독립적으로 고도를 측정할 수 있었다.
실감 미디어에 대한 수요가 증가함에 따라 고품질의 실감 미디어에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이러한 실감미디어를 제작하기 위해 사용되는 일반적인 기법 중 하나인 Multi View Stereo 는 깊이 영상 추정 및 해당 깊이 영상을 이용하여 3 차원에 point cloud 를 생성하는 fusion 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 다중 시점 영상의 깊이 영상을 정합하는 fusion 과정을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 깊이 영상, 색상정보를 이용하여 기준 시점의 depth map 을 이용한 fusion 과정을 거친다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 이용한 결과가 기존보다 개선됨을 보인다.
본 논문은 비마커 증강현실(Marker-less Augmented Reality)을 위한 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 알고리즘 기반 손 자세의 추정 기법을 제안한다. 기존 비마커 증강현실의 연구는 손을 검출하기 위해 단순한 실험 배경에서 피부색상 기반으로 손 영역을 검출한다. 그리고 손가락의 특징점을 검출하여 손의 자세를 추정하므로 카메라에서 검출할 수 있는 손 자세에 많은 제약이 따른다. 하지만, 본 논문은 3D 센서의 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 기법을 사용함으로써 복잡한 배경에서 손을 검출할 수 있으며 손 자세를 크게 제약하지 않고 손 영역의 중심점과 임의의 2점의 깊이 값만으로 정확한 손 자세를 추정한다. 제안하는 Mean Shift 추적 기법은 피부 색상정보만 사용하는 방법보다 약 50픽셀 이하의 거리 오차를 보였다. 그리고 증강실험에서 제안하는 손 자세 추정 방법은 복잡한 실험환경에서도 마커 기반 방법과 유사한 성능의 실험결과를 보였다.
Hyperthermia를 사용하여 종양세포를 치료하는데 있어서 시간에 따른 동적 온도분포를 추정하 고 또, 그 온도분포에 관계하는 인자들이 동적 온도특성에 미치는 영향을 살펴보는 것은 실제 치료시에 정확한 온도제어를 위해서 반드시 필요하다. 본 논문에서는 몸속 10cm 깊이에 존재하는 원통형 종양모 델을 설정하고 초음파 동심환 변환기로 열을 집속시켰을 때 동적 온도분포 추정을 위해서 2차원 유한요 소법과 유한차분법을 이용하였다. 결과로서, 동적 온도분포에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 혈류량이었 고, 추출된 동적 온도분포 특성값을 가지고 간단한 ON/OFF 온도제어에 적용할 수 있음을 보였다.
TOF(Time of Flight) 기술은 물체의 3차원 깊이 정보 추출을 가능케 하는 기술 중의 하나이다. 하지만, TOF의 카메라의 출력인 깊이 영상을 이용한 물체의 3차원 위치 추출은 몸이나 손 등 크기가 큰 물체의 경우에는 비교적 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있는데 비하여 크기가 작은 손 끝의 경우에는 신뢰할 수 있는 값을 얻기 힘들다. 본 논문에서는 TOF 카메라에서 육면체 손 모델을 이용하여 수정된 손의 영상에서의 위치 정보와 팔 모델을 이용하여 손 끝의 3차원 좌표를 추정한다. 제안된 방법으로 실험을 한 결과 TOF 카메라의 깊이 영상만을 사용하여 인식한 손 끝의 3차원 위치정보와 비교하여 훨씬 더 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
안개가 낀 악조건의 날씨에서는 가시성이 저하되어 카메라로 포착한 정보들을 정확히 인식하기 어렵다. 안개 낀 날씨에서도 사물인식, 차선 인식 등 카메라 기반의 기기들이 정상 동작할 수 있도록 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안개 영상에서 밝기와 채도의 차이가 영상의 깊이에 따라 비선형적으로 증가한다는 분석을 통해 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델을 제시한다. 비선형 모델의 안개 제거 방법은 여러 가지 안개제거 방법과의 정량적 수치평가(MSE, SSIM, TMQI)를 통해 동등 이상의 결과를 보여줌으로써 우수한 성능을 자랑한다.
본 연구는 콘크리트의 열전도 역문제의 해를 통해 온도의존적 열전도도를 추정하는 방법을 제안하였다. 온도의존적 열전도도의 추정은 실물모형 화재실험에서 측정된 하이브리드 섬유보강 쉴드터널 라이닝의 시간 및 깊이별 온도분포 데이터를 이용하였다. 추정된 온도의존적 열전도도는 실험시간이 짧은 시점에서는 상온 영역에서 열전도도의 급격한 감소가 나타나는 것으로 추정되었다. 반면 깊이 25mm 위치에서 최대온도가 측정된 실험시간대에서는 온도에 따른 콘크리트의 특성변화 및 강섬유 혼입 효과를 반영하고 있다. 따라서 온도의존적 열전도도 추정 시 가열면 부근에서 최대온도가 측정된 시점을 기준으로 실험시간을 결정해야 한다. 추정된 열전도도는 유사배합을 사용한 기존연구와 유사한 결과를 나타내고 있다.
2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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