본 논문에서는 임의 시점에서의 장면을 생성하기 위한 3차원 모델링 및 렌더링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 공간상에 설치된 복수의 스테레오 카메라와 PC들로 구성되며 UDP를 이용해 연결되어 각 카메라에서 획득되고 분석된 영상 데이터들을 모델링 PC로 전송해 실시간으로 3차원 모델을 생성하고, 이로부터 사용자가 원하는 위치에서의 장면을 생성해 디스플레이 하게 된다. 제안된 알고리듬은 성능 평가 결과 기존의 알고리듬보다 좋은 성능을 보였으며, 구현된 시스템은 실시간으로 사용자에게 원하는 시점에서의 영상을 자연스럽게 제공함을 실험을 통해 검증하였다.
초박형 라이트필드 카메라 시스템은 이미지 센서 위에 렌즈 어레이를 부착하는 방식으로 만들어진다. 이러한 초박형 라이트필드 카메라는 하나의 이미지 센서를 여러 개의 sub-aperture가 나눠쓰는 방식으로 되어있어 개별 이미지의 분해능이 낮으며, sub-aperture 이미지들을 융합해 추가적인 분해능 향상이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 초박형 라이트필드 카메라 시스템을 개발했으며, 개발된 카메라 시스템을 위한 실시간 분해능 향상 알고리즘을 개발, 실험을 통해 검증했다. 개발된 초박형 라이트필드 카메라는 두께 2mm, 24개(6×4)의 551×551 해상도의 sub-aperture로 구성되어 있으며, 임베디드 컴퓨팅 보드를 사용해 휴대가 가능하도록 제작되었다. 실시간 분해능 향상 알고리즘은 임베디드 컴퓨팅 보드의 GPU에서 병렬처리를 통해 라플라시안 피라미드 기반의 이미지 융합 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 검증한 결과로, 개발 시스템은 MTF50값이 평균 35% 정도 개선되었으며, 10.65fps의 처리속도로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
본 논문에서는 객체의 모션 블러(motion blur)를 포함하고 있는 다중시점(multi-view) 영상을 이용하여 객체의 3차원 형상 복원시 영상을 효과적으로 디블러링(deblurring)하여 3차원 형상 복원의 정확도를 높이는 기법을 제안한다. 다중시점 영상의 디블러링 수행시 다중시점 영상 간의 기하학적 상관관계를 고려하여 보다 정확히 PSF (point spread function)를 구함으로써 결과적으로 보다 정확한 3차원 형상 복원을 수행할 있다. 제안하는 기법은 각각의 입력 영상에서 초기 2D PSF를 독립적으로 구한 후, 3차원 PSF의 후보를 각 입력 영상의 카메라 행렬에 의해 투영했을 때 이들에 전역적으로 가장 잘 부합하는 3D PSF를 탐색한다. 3D PSF는 방향과 밀도 성분으로 구성되며 이는 결국 3차원 공간에서의 물체의 움직임 궤적과 동일하다. 추정된 3D PSF는 각 영상으로 다시 투영되어 각 영상의 2D PSF로 추정되고, 이에 의해 각 영상의 디블러링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 다중시점 영상 디블러링과 3차원 형상 복원을 수행한 결과, 단일 영상만을 이용하여 복원할 경우에 비하여 디블러링과 3차원 형상 복원 모두 현저히 개선된 결과를 확인할 수 있다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
최근 LED 어레이와 카메라간의 통신 (일명, 'Visual-MIMO') 연구가 활발히 진행되고 있으며, 차량 및 스마트폰 등으로의 응용이 극대화될 것으로 기대된다. LED 어레이에서 ISI 정도가 심해지면 비트 판정에 오류가 발생하므로 다중화에서 다이버시티로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 참조 어레이 패턴의 사용 유무에 따라 각각 다이버시티로의 전환시점을 결정하기 위한 방법을 제시하고 검증한다. 참조 어레이 패턴을 사용할 경우에는 수신 영상의 휘도 정보를 이용하여 다중화에서 다이버시티 모드로의 전환 시점 결정한다. 참조 어레이 패턴을 사용하지 않을 경우에는 거리에 따른 전체 영상 대비 LED 어레이 영상의 크기를 이용한다. ISI가 심해지는 거리에서의 LED 어레이의 크기를 파악하여 다이버시티로의 전환시점 결정에 이용한다. LED간 ISI 정도 및 거리의 변화에 따라 제안한 방법의 성능을 분석하고 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 타당성을 검증한다.
본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.
디지털 방송 서비스가 널리 보급되고 확대 되면서 사용자는 프로그램 제작자가 만든 순서대로 시청하는 방송이 아닌 개인이 원하는 장면을 원하는 시간대에 시청하는 맞춤형 방송 서비스에 대한 요구가 생겨나게 되었다. 이러한 맞춤형 방송 서비스에서는 프로그램의 정보를 미리 저장하고 사용자가 입력한 데이터를 바탕으로 검색하기 위하기 위한 메타데이터 정보가 중요하다. 기존의 맞춤형 방송 서비스는 사용자가 원하는 장면 별로 시청할 수 있는 반면에 본 연구는 원하는 장면뿐만 아니라 사용자가 보고 싶은 객체를 원하는 카메라 시점에서 시청할 수 있는 객체중심의 맞춤형 영상 미디어 서비스를 위한 메타데이터 구조에 대한 연구이다. 본 연구를 통하여 사용자에게 기존의 맞춤형 방송 서비스에 없었던 객체에 대한 세그먼트 정보를 제공해 줌으로써 시청의 폭을 넓혀 사용자의 방송 시청 만족도를 높일 수 있다.
최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.
본 논문은 다중 카메라에서 얻은 영상과 그 영상으로부터 얻은 깊이영상(depth map)을 사용하여 중간시점에서의 영상을 생성하기 위하여 OpenGL 함수를 적용하는 방법을 소개한다. 기본적으로 영상기반 렌더링 방법은 카메라로 직접 얻은 영상을 그래픽 엔진에 적용하여 결과 영상을 생성하는 것을 의미하지만 주어진 영상 및 깊이정보를 어떻게 그래픽 엔진에 적용시키고 영상을 렌더링 하는지에 관한 방법은 잘 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 카메라 정보로 물체가 생성될 공간을 구축하고, 구축된 공간 안에 색상영상과 깊이영상 데이터로 3차원 물체를 형성하여 이를 기반으로 실시간으로 중간영상 결과를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 중간영상에서의 깊이영상도 추출하는 방법을 소개하도록 하겠다.
토지피복도는 지금까지 주로 위성영상과 항공영상을 이용하여 제작되어 왔지만 이 두 영상은 공간적 해상도의 한계가 따르고 구름의 영향으로 원하는 시점에 원하는 지역의 영상을 취득하기에는 역부족이다. 또한, 소규모 지역에 대한 토지피복도를 제작하기에는 시간적 및 경제성 측면에서 비효율적이다. 이에 본 연구에서는 다중분광 카메라 기반의 드론을 사용하여 다중시기 영상을 취득하고 정사영상을 생성한 후 토지피복도를 제작하여 시계열 분석을 통해 활용성을 평가 하였다. 그 결과 RMSE (Root Mean Square Error)가 X, Y, H에서 각각 ${\pm}10mm$, ${\pm}11mm$, ${\pm}26mm$인 RGB 정사영상과 ${\pm}28mm$, ${\pm}27mm$, ${\pm}47mm$인 다중분광 정사영상을 생성할 수 있었다. 픽셀기반 및 객체기반 분류로 각각 제작된 토지피복도의 정확도를 분석한 결과 전체 정확도와 Kappa 계수에서 객체기반 분류가 시기별로 각각 7월 93.75%, 92.42%, 10월 92.50%, 91.20%, 2월 92.92%, 91.77%로 더 높게 나타났으며 시계열 분석 결과 특정 객체의 면적 변화량을 정량적으로 정확하게 파악할 수 있었다. 이를 통해 다중분광 카메라 기반의 드론을 활용한 효율적인 토지피복도 제작 가능성과 활용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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