3차원 복원 기술은 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 표면의 색상을 디지털화하는 기술이다. 일반적으로 가상현실, 게임, 애니메이션 등의 컴퓨터 그래픽스에 기반한 응용에서는 숙련된 디자이너가 수작업으로 3차원 모델을 제작하는데, 이는 시간이 많이 소요되고, 디자이너의 숙련도에 따라서 품질의 차이가 많은 단점이 있다. 뿐만 아니라 실세계에 존재하는 물체를 모델링할 때는 일일이 측정을 하는 과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 3차원 복원 기술은 이에 대한 대안으로 연구되고 있는 기술로써, 이미 많은 응용 분야에서 활용되고 있을 뿐만 아니라 새로운 서비스가 꾸준히 창출되고 있는 기술이다 이를 위하여 본 논문에서는 3차원 복원 기술의 정밀도를 높이기 위한 높이정보 분석에 대하여 연구하였다.
홀로(holo)란 그리스 어로 전체를, 그램(gram)은 그리스 어로 '메시지' 또는 '정보'란 뜻으로, '완전한 사진'이란 의미의 홀로그램은 어떤 대상 물체의 3차원 입체상을 재생한다. 이러한 기술을 컴퓨터로 물체의 파면을 계산하여 디지털적으로 홀로그램을 제작 및 복원하는 기술을 소개한다. 또한 홀로그램 데이터 포맷을 정의하고 C#기반의 폼으로 제작하여 사용자가 이미지, Point Cloud, Mesh Cloud를 이용하여 편리하게 생성 및 복원을 할 수 있는 시스템 방법을 제안한다.
본 논문은 역필터링을 이용하여 이동에 의해 흐려진 영상을 복원하는 기법에 관한 논문이다. 적절한 역필터를 설계하기 위하여 저하과정(Degradation Process)을 정확히 모델링하여 그의 역특성을 갖는 필터를 구해내야 한다. 고속으로 이동하는 물체의 영상은 Blurring되는데, 이것은 수학적으로 시간에 대한 영상의 적분으로 모델링될 수 있으며, 공간좌표상 방향성 방형 윈도우(Rectangular Window)를 상승(Convolution)하는 것으로 분석된다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 이를 분석하여, 이동방향을 고려한 역 Sinc 함수 특성을 갖는 필터를 이용하여 흐려진 영상을 복원하는 기법을 연구한다.
영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.
본 연구에서는 허프 변환을 이용하여 원통형 수중 물체를 식별하는 방법을 제안한다. 이미 광학분야에서는 타원을 식별하는데 허프 변환을 많이 사용하고 있다. 하지만 수중 영상의 경우 낮은 해상도와 잡음 환경으로 인해서 광학에서 사용하는 허프 변환을 그대로 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 수중 영상의 원통형 물체를 모델링 한 뒤 평균 필터와 다항식 보간법을 적용하여 허프 변환에 적합한 형태로 원통형 물체의 기하학적 깊이 정보를 다시 복원했다. 결과적으로 이 방법을 이용하여 타원 형태의 기하학적 깊이 정보를 복원하고 허프 변환을 적용한 결과 높은 타원 식별률을 나타내었다.
최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.
AR 기술과 장비가 발전하며 다양한 분야에 이를 접목한 콘텐츠들이 생겨나고 있다. 가상광고는 기존의 광고 방법으로는 적용될 수 없는 영역에도 광고가 가능함으로써 광고분야에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 AR 환경의 가상 광고에 활용할 수 있는 기법을 제안함으로써 관련 기술의 상용화에 기여하고자 한다. 제안하는 기법은 RGB-D 카메라를 사용하여 물체의 3 차원 정보를 복원하고, 선택된 영역의 텍스처를 교체하는 기법과 모델 기반의 카메라 추적기술을 활용하여 실시간으로 물체의 텍스처가 교체될 수 있음을 보일 것이다.
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용한 물체영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출성능을 얻기 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 기저영상을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Image*after사에서 제공하는 352$\times$264 픽셀의 10개 물체영상을 대상으로 실험한 결과, 빠르면서도 정확한 복원성능과 PCA보다도 개선된 특징 추출성능이 있음을 확인하였다.
일반적으로 동영상은 물체의 움직임에 의해 움직임 열화를 겪는다. 본 논문의 목적은 이러한 움직임 열화의 해석을 위한 모델을 제시하고 정칙화된 반복 기법을 이용하여 이를 제거하기위한 복원방식을 제안하는 것이다. 제안된 모델에서는 기존의 공간 불변적인 모델의 한계를 극복하기 위하여 움직이는 물체와 정지된 배경과의 경계에서 일어나는 현상을 수학적으로 해석하게 된다. 그리고 복원 과정에서의 객체기반적 처리를 위하여 움직임을 기반으로 하는 영상 분할 기법을 소개하는데, 이 기법은 기존의 연구를 바탕으로 본 연구에 맞도록 응용하여 사용한다. 제안된 모델을 근거로 한 영상복원 기법은 제약조건을 이용한 반복적 방법으로서 사전에 추정된 열화정보를 이용하여 움직임 열화를 제거하개 된다. 제안된 방법의 성능은 실험결과로서 확인할 수 있다.
산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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