기존의 템플릿 정합 방법은 편리하지만, 정합 영상과 템플릿 사이의 크기와 방향 차이에 의해 성능이 많이 떨어졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 정합과정 중에 크기와 방향 차이를 보정하는 방법을 설계한다. 좀더 폭넓은 사용을 위해서 3 차원 각도 차이까지 보정 가능하도록 설계하는데 주력한다.
본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추정 시스템에서 위치 오차를 보정하여 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 다중 노드의 RSSI값을 이용하여 삼변 측량을 사용하여 위치를 추정할 때, 추정 좌표들 집합의 외곽선을 이은 다각형의 무게중심 알고리즘을 활용할 경우 상대적으로 큰 오차가 발생되는 특이점을 제거하여 무게중심을 구하여 정확도를 향상하는 방법을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 연구에서는 ToA방식과 Fingerprint방식의 사용되는 요소들을 결합하여 위치측정 데이터의 보정을 위한 RTLS의 기법을 연구한다.
체감형 게임의 재미를 극대화 하기 위해서 몰입감있는 게임화면이 제공되어야 한다. 곡면, 반구형 스크린은 일반 평면 스크린을 사용할 때 보다 더 높은 몰입감을 줄 수 있지만 투사시 생기는 왜곡영상 보정에 많은 계산이 요구되는 문제가 있다. 정지된 영상(프리젠테이션 화면)이나 비디오 영상은 메모리 버퍼링을 통해 시스템이 요구하는 속도를 보장할 수 있으나, 사용자와 상호작용이 요구되는 게임에서는 사용자의 반응을 처리한 후 매 프레임 마다 빠른 워핑(warping) 처리를 요구하게 되는데, 렌더링될 화면을 미리 보정할 수가 없기 때문에 시스템 처리속도 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 체감형 게임을 곡면에 투사하는 방법과 GPU를 이용한 빠른 영상 보정을 제안함으로써 게임에서 요구하는 처리 속도를 보장하고 고해상도의 게임화면을 사용할 수 있도록 했다. 웹카메라를 이용하여 스크린과 프로젝터될 영상간의 호모그래피(homographpy)를 정의해서 워핑했고 워핑 연산을 HLSL로 작성하여 GPU를 이용했다. 실험결과로 반구형 스크린에서 몰입감 있는 AR 탁구게임을 보인다.
광각 카메라는 단 초점 렌즈를 장착하여 넓은 시야의 이미지를 처리하는데, 렌즈의 광학 문제로 인해 이미지에 베럴 왜곡(barrel distortion)이 발생한다. 본 논문에서는 베럴 왜곡을 실시간 디지털 신호처리를 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 프로세서 구조를 제시하고 이를 실제 구현하여 유효성을 검증하였다. 제안하는 왜곡 보정 프로세서는 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서, 좌표 위치 보정에 필요한 계산을 점증적(incremental)으로 수행한다. 또한, 높은 보정 속도를 달성하기 위해 파이프 라인 구조로 설계하였다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11{\mu}m$ complementary metal-oxide semiconductor(CMOS) 공정을 사용하여 14.3K의 논리 게이트로 구현되었다. $2048{\times}2048$ 픽셀 영상에 대하여, 최대 314MHz의 동작 주파수로 초당 74.86번의 속도로 보정이 가능하다.
광역보정시스템은 GPS와 같은 위성항법을 이용하는 사용자의 정확성, 무결성을 개선시키기 위하여 고안된 시스템이다. 현재 우리나라에서는 광역보정시스템 핵심 알고리즘을 구현하여 그 성능을 의사위성 기반의 데모 시스템으로 검증하는 것을 목표로 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 개발된 의사위성 기반의 광역보정시스템의 전체 구조에 대하여 설명하고, 후처리 기반으로 상용 수신기에 대하여 성능 테스트를 수행하는 실험 방법 및 결과에 대하여 설명한다. 개발된 시스템에서는 의사위성을 이용하여 보정정보를 방송하며 이를 검증하는 실험에서는 RF 신호를 수집, 저장하는 장치를 이용하였다. 저장된 RF 신호를 의사위성의 보정정보와 함께 상용수신기에 방송하여 성능을 검증을 하였으며 그 결과를 제시하였다.
우리는 빛의 정도에 따라 이미지의 밝기와 채도, 대비를 보정하고 더 나아가 역광을 보정하는 기술을 구현하였다. 역광보정은 자동이나 수동으로 할 수 있는데, 수동으로 역광보정을 적용하기 위해서는 먼저 관심영역을 지정해 주어야 한다. 관심영역은 사진 속 원하는 사물의 윤곽선을 이어줌으로써 선택한다. 우리는 자석 올가미를 이용하여 사용자가 섬세한 선택을 가능하게 하였다. 기존 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시켜 주어야 하는 단점이 있었으나 제안하는 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시키지 않아도 관심영역을 선택할 수 있는 장점이 있다. 또한 사용자가 이진화 임계값과 질감추출을 위한 k-means 군집의 개수를 선택할 수 있도록 하여 다양한 역광보정 결과를 자동으로 얻을 수 있게 하였다.
전통적인 탄성파 탐사 자료처리 분야에서 겹반사파(multiple)는 잡음으로 취급되어 제거한 후 자료처리를 수행한다. 그러나 최근 겹반사파를 잡음이 아닌 하나의 신호로 인식하고 이를 영상화에 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 겹반사파는 일차 반사파(primary reflection)가 도달하지 못하는 지점까지 도달할 수 있어 적은 수의 송신원과 수신기로도 더 넓은 범위를 영상화 할 수 있다. 이를 검증하기 위해 본 연구에서는 영상화 기법 중 하나인 거꿀시간 참반사 보정(reverse-time migration)을 이용하여 겹반사파 자료를 영상화한 후 일차 반사파를 사용한 전통적인 거꿀시간 참반사 보정 결과와 비교하였다. 겹반사파를 독립적으로 사용하기 위해 자유면 기인 겹반사파 제거(surface-related multiple elimination; SRME)기법을 사용해 탄성파 자료에서 겹반사파를 분리하였다. 수치 예제를 통해 겹반사파를 이용한 참반사 보정 결과가 일차 반사파를 이용한 전통적인 참반사 보정 결과보다 더 넓은 범위를 영상화 할 수 있음을 확인하였고, 특히 천부 지층에서 두드러진 효과가 나타나는 것을 알 수 있었다. 또한 겹반사파를 이용한 참반사 보정은 자료취득 흔적(acquisition footprint)에 의한 영상 왜곡이 제거됨을 확인할 수 있었다.
전방향 3차원 라이다 센서와 비전 카메라는 자동차나 드론 등의 자율주행기술 개발에 활용되고 있다. 한편 라이다 센서와 카메라 좌표계 사이의 변환 관계를 보정하기 위한 기존의 기술들은 특수한 보정물체를 제작하거나 보정물체의 크기가 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 구형물체를 사용하여 두 센서 사이의 기하보정을 간편하게 구현하는 방법을 소개한다. 구형 물체의 3차원 거리정보에서 RANSAC으로 네 개의 3차원 점을 선택하여 구의 중심좌표를 계산하고, 카메라 영상에서 물체의 2차원 중심점을 구하여 두 센서를 보정하였다. 구는 다양한 각도에서 영상을 획득하여도 항상 원형의 형상을 유지하기 때문에 데이터 획득 시 유리한 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 약 2픽셀의 투영오차의 결과를 얻었고, 기존의 방법과의 비교실험을 통하여 제안 기술의 성능을 분석하였다.
본 논문은 렌즈와 여러 요인에 의해 야기되는 왜곡 영상을 본래 영상에 가까운 영상으로 보정하기 위한 방법을 제안한다. 왜곡되지 않은 가정된 표준영상과 왜곡 영상간의 3차 변환 모델링을 통하여 보정 계수를 구한 후 왜곡 영상에 이 계수를 적용하여 원하는 영상을 얻는다. 보정계수는 카메라의 위치나 렌즈 변경등 촬영 환경이 변경될 때까지 유효하다. 본 연구는 보정계수를 구하기 위한 영상처리 과정과 왜곡 영상에 보정계수를 적용하여실 영상으로 간주되는 영상을 만들어내는 보정계수 적용 과정으로 되어 있다. 본 논문에서제안하는 방법은 특정 시스템 환경과 카메라 렌즈의 영향에 의해 부과된 변형된 영상으로부터 실제 영상을 관측하는 시스템에 적용하기 위한 것이며 실험은 원자로에 부착 될 CCD카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 대상으로 하였고 보정 정도가 기존 방법보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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