본 논문에서는 평면 형상에 대해 국소적 형태를 보존하는 형상 변형 기법의 시각적 품질을 향상시키기 위한 개선된 형상 변형 에너지를 제안한다. 형상 변형 에너지는 대개 형상의 윤곽선 변형 품질을 유지하기 위해 라플라시안 좌표, 형상 내부의 변형 품질을 유지하기 위한 평균값 좌표와 간선 길이 제한조건, 사용자 지정 정점의 위치 제한조건 등으로 구성된다. 형상 변형 기법은 사용자 지정 정점의 위치가 변화할 때, 정의된 형상 변형 에너지의 변화를 최소화하는 비선형 최소자승 최적화 기법을 사용하여 다른 모든 정점의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 사용자 지정 정점의 위치가 빠르게 변화하면, 형상의 라플라시안 벡터의 크기와 간선의 방향에 큰 변화가 발생하여 변형 결과의 시각적 품질이 급격히 감소하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 라플라시안 벡터의 크기와 간선의 방향 변화를 제한할 수 있는 새로운 제한 조건을 사용한 개선된 형상 변형 에너지를 제시한다. 개선된 변형 에너지는 최적화 수행 시간이 근소하게 증가하지만, 형상의 윤곽과 내부에서 변형 오차를 크게 줄일 수 있어 시각적으로 우수한 변형 결과를 얻을 수 있다.
우리는 3차원 개체로 표현된 옷의 주름을 라플라시안 맵과 옷 주름 맵을 사용하여 실시간에 비사실적으로 표현하는 방법을 제안한다. 옷의 주름을 표현하기 위해, 옷의 주름을 디자이너가 직접 그린 옷 주름 맵과 옷이 변형된 상태에 대한 정보가 계산된 라플라시안 맵을 사용하여, 단순한 GPU연산을 통해 최종적으로 옷의 주름을 표현한다. 실험 결과 우리가 제안한 방법은 옷의 주름을 실시간에 비사실적으로 표현할 수 있으며, 디자이너의 의도한 바대로 주름을 그릴 수 있다는 장점이 있음을 알 수 있었다.
대형구조물의 효과적인 구조 안전성 확보를 위해서는 결함탐지기술을 포함한 건전성 모니터링의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 보 구조물에 발생하는 균열위치와 균열크기를 추정하기 위하여 다음과 같은 2단계의 균열추정방법을 제안한다. 우선, 보 구조물의 분포 국부 변형률 계측결과를 이용하여 변형률 모드형상을 구하고, 이에 대한 수정 라플라시안(Laplacian) 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정한다. 이후, 가속도 측정을 통하여 구한 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역을 대상으로 균열위치와 균열크기를 추정한다. 이때, 신경망을 훈련시키기 위하여, 에너지법에 의해 유도된 균열보의 등가휨강성을 이용하여 균열보의 고유주파수를 해석적으로 구한다. 기법을 검증하기 위하여 알루미늄 캔틸레버 보에 대한 손상실험을 수행하였다. 인위적으로 실험체에 균열을 가한 후 자유진동실험을 수행하여 동적 변형률과 가속도를 계측하고 이를 이용하여 변형률 모드형상과 고유주파수를 구하였다. 변형률 모드형상에 대한 수정 라플라시안 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정하고, 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역에 대하여 균열위치와 균열크기를 판정하였다. 3가지 손상경우에 대한 균열발생 영역의 추정결과는 실제 영역과 잘 일치하였으며, 균열위치와 균열크기 추정결과의 정확성을 상당히 향상시킬 수 있었다. 제안된 기법은 장대구조물에 대한 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 미리 모델링된 실객체에 대한 3차원 모델을 변형하면서 애니메이션을 정의하고, 실사 객체를 추적하면서 카메라 뷰 상의 실사 객체에 애니메이션을 적용하는 방법을 제안한다. 애니메이션 정의는 라플라시안 기반 메쉬 변형 방법으로 3차원 모델을 변형시키며 키프레임을 지정함으로써 이루어진다. 정의된 애니메이션은 실제 환경에서 추적된 실사 객체의 영상으로부터 모델에 텍스처를 입힌 뒤, 카메라 포즈를 이용하여 객체 위치에 객체 모델을 렌더링할 때 적용된다. 제안된 방법을 통해 사용자가 원하는 대로 실제 환경에 대한 카메라 뷰 상에서 실사 객체가 변형되는 모습을 용이하게 보여줄 수 있다.
Though the increment of using computer vision system, there are lots of difficulties to measure precisely because of measurement error or distortion phenomenon. Among these reasons, the distortion of edge is dominant reason which is occurred by the blurred image. So, the problem of clear judgment about image focal point is very important. We must fix the discrimination criteria which is collected by image recognition of precise focus. To solve these problems, we compare with make processing methods using image intensity gradient, laplacian, and sum -modified laplacian operator. These experimental results showed modified mask processing method is effective.
A new approach based on mean value coordinate combined with Laplacian coordinate is proposed for shape deformation of a large polygon model composed of triangular net. In the method, the spherical mean value coordinates for closed control meshes is introduced to describe a vertex in the triangle meshes to be deformed. Furthermore, the well known quardratic least square method for the Laplacian coordinates is employed in order to deform the control meshes. Because the mean value coordinates are continuous and smooth on the interior of control meshes, deforming operation of control meshes change the shape of polygon model while preserving the intrinsic surface detail. The effectiveness and validity of this novel approach was demonstrated by using it to deform large and complex polygon models with arbitrary topologies.
수동형 초점 조절 방식은 카메라를 통해 입력된 영상들을 분석하여 초점을 조절한다. 본 논문에서는 카메라를 이용한 정밀 측정 장비에 효율적으로 적용할 수 있는 수동형 자동 초점 조절 알고리즘을 제안한다. 영상에서 초점값 계산 알고리즘으로 가우시안 필터와 변형된 라플라시안 연산자를 사용한 SMLoG(Sum Modified Laplacian of Gaussian) 방법을 적용하고 초점값들을 이용한 정초점 위치 검색방법으로 가우시안 곡선 정합을 이용한다. 다양한 조명과 대상에 대하여 실험한 결과를 기존의 방법들과 비교하여 제안된 방법의 정확성과 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 캐릭터의 걷기 동작 데이터를 변형하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 주 관절(root joint)의 이동 경로를 그래프로 분석하고 라플라스 연산자를 이용해 변형하는 방법을 사용한다. 주 관절의 경로는 동작 데이터의 각 프레임별 위치와 방향을 정점으로 하고 이를 인접 프레임의 정점과 연결한 그래프 형태로 나타낸다. 주 관절 경로를 라플라스 연산자를 이용하여 좌표계를 변환하고 이를 목표 위치 및 방향에 맞도록 반복적인 방법으로 해를 구하여 변형한다. 이 방법을 이용하여 동작 데이터의 걷기 스타일을 유지하면서 다양한 경로의 걷기 동작을 얻을 수 있게 되며 많은 비용이 드는 동작 데이터 취득을 최소화할 수 있다. 최종 모션은 변형된 주 관절 경로를 기준으로 기존 모션의 다른 관절을 위치시키고 후처리하여 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법을 응용함으로써 적은 모션 데이터로도 복잡한 환경에서 캐릭터의 걷는 동작을 생성하는 것을 보인다.
에지는 영상의 가장 기본적인 특징을 나타내며, 에지 검출은 영상처리 분야 및 컴퓨터 비전 영역에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 연구들이 국내 외적으로 많이 수행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 로버츠, 소벨, 프리윗, 라플라시안 등 고정된 값의 마스크를 사용하는 방법들이 있으며 모폴로지 처리 기술 가운데 팽창과 침식을 이용하는 모폴로지 그라디언트 방법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 대각선 방향이나 완만한 영상의 변화가 있는 경우 에지 검출이 잘 되지 않는 문제가 있다 따라서 본 논문에서는 이러한 경우에도 에지 검출이 잘 되는 변형된 top-hat 및 bottom-hat 변환 방식의 에지 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬을 기존의 방법들과 비교하여 에지 검출 영상을 제시하였으며 코사인 기반의 유사도를 사용하여 성능 및 유사성을 평가하였다.
본 논문에서는 컨투어렛 변환 영역 상에서 저작권 보호, 인증 및 변형 검출 등을 위한 다중 목적의 워터마킹 기법을 제안한다. 컨투어렛 변환은 웨이블릿 변환보다 다방향성의 에지 및 부드러운 윤곽선 검출 성능이 보다 우수하여 제안한 방법에서는 4레벨 라플라시안 피라미드와 2 레벨 방향성 필터 뱅크를 이용한 컨투어렛 변환 영역 상에서 워터마크를 삽입한다. 먼저 제안한 방법의 첫 번째 단계에서는 저작권 보호를 위한 강인성 워터마킹 기법으로 워터마크 비트에 따라 원 패턴의 시퀀스를 생성하여, 이들 시퀀스 형태로 방향성 고주파 대역의 평균 계수 대역 내에 투영한다. 그리고 투영된 계수들의 분산 분포에 워터마크 비트를 각각 삽입한다. 그리고 두 번째 단계에서는 인증 및 변형 검출을 위한 준연약성 워터마킹 기법으로써, 최상위 레벨의 저주파 대역 내에 이진 워터마크 영상을 적응적 양자화기에 의하여 삽입한다. Checkmark 2.1를 이용한 평가 실험에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 강인성 및 비가시성이 보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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