컴퓨터 그래픽스, 가상현실 및 증강현실 기술이 발전됨에 따라, 이들 기술을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에서 3차원 공간에서의 객체 선택 및 조작 등의 3차원 인터랙션 기능들이 요구되고 있다. 본 논문은 고가의 데스크탑용 3차원 마우스 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 비전 기반의 3차원 인터랙션 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 3색 LED를 이용하여 특수하게 제작된 인터랙션 도구를 포함하며, 비디오 시퀀스로부터 LED의 위치 및 색상을 인식하여 다양한 마우스 이벤트와 6 자유도(Degree Of Freedom)의 인터랙션을 지원한다. 제안 도구는 고가이며 숙련된 조작을 필요로 하는 기존의 3차원 마우스에 비하여 직관적이고 편리하여 별도의 학습이나 훈련 없이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안 프레임워크를 구성하는 3색 LED를 이용한 포인터 제작 방법, 포인터의 3차원 위치 및 방향 계산법, 비디오 영상에서의 LED 색상분석 기법에 대하여 설명한다. 또한, 계산된 3차원 위치 및 방향에 대한 오차 측정 결과를 보임으로써 제안 도구의 정확성 및 유용성을 검증한다.
영상 안정화(image stabilization)는 흔들림이 있는 영상을 영상처리 기법으로 안정화 시키는 과정을 말한다. PA(projection algorithm)기법을 이용한 디지털 영상 안정화는 쉽게 글로벌 모션을 얻을 수 있어 많이 연구가 되어 왔다. PA기법은 실현이 간단하고 속도가 빠른 장점이 있지만 고정된 탐색범위를 사용함으로 탐색범위를 초과한 떨림을 안정화 시킬 수 없고 또한 큰 떨림을 안정화 하기위하여 탐색범위를 크게 하면 모션 추적에 참여하는 블록이 작아져 적확한 글로벌 모션을 얻지 못하게 된다. 본 논문에서는 기존의 PA기법의 단점을 해결하기 위하여 여러 가지 흔들림의 크기에 절용할 수 있는 IPA(Iterative Projection Algorithm)기법을 제안하여, 차량에서 찍은 연속된 영상 1000프레임에 적용하였을 때 기존의 알고리즘을 사용하고 서로 다른 탐색범위를 사용한 결과보다 PSNR이 최저 6.8%, 최고 28.9% 향상 되었다.
본 논문에서는 건축물의 수배전설비에서 발생하는 경보를 신경 회로망과 고장 진단 지식베이스를 적용하여 감시의 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 경보 처리시스템은 역전파 알고리즘의 누가 역전파 알고리즘을 이용하여 다중 경보 발생에서 최소 경보요소를 추출하는데 사용하고 추출된 경보는 사전에 정의된 고장진단 지식베이스를 이용하여 셜비 유지보수 정보를 화면에 전개하도록 구성하였다. 제안된 감시기법의 유용 성을 확인하기 위하여 5가지의 가상 시나리오를 통해서 신경 회로망의 적용 가능성을 확인할 수 있었으며, 비전문가라도 설비의 유지관리 업무가 가능하도록 개발되었다.
오래 전 부터 영상처리와 컴퓨터 비전은 많은 분야에 응용되고 발전 되어 왔다. 그러한 기술 중에 최근 각광 받고 있는 그래프 짓(Graph cut) 알고리즘은 에너지함수를 최소화 하는 가장 강력한 최적화 기법중 하나이다. 그리고 일반적으로 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지(edge) 검출기 등은 영상처리에서 영상상의 에지를 검출하기 위해 이미 널리 사용되고 발전되어 온 기술이다. 물체에서의 윤곽만 검출하기 위해서는 우리가 원하지 않는 영상 위의 에지도 검출되기 때문에 예지 검출기만으로는 물체의 윤곽만을 검출하는 것은 불가능하다. 우리는 물체의 윤곽만 검출하기를 원하기 때문에 그래프 컷과 에지 검출기의 알고리즘을 결합하면 이러한 문제를 해결 할 수 있다는 것을 제안한다. 이 논문에서는 그래프 컷 알고리즘과 에지 검출기에 관해 간략하게 기술하고 그 결과를 보일 것이다.
본 논문에서는 플라스틱 제품의 공정 과정에서 발생하는 미성형, 이물질, 찍힘 등의 제품 불량을 검사하기 위한 비전 검사 시스템을 개발한다. 본 시스템의 검사 알고리즘은 플라스틱 제품의 곡면구조를 고려한 영상 2치화, 모폴로지 연산을 이용한 영상의 노이즈 제거 및 후보영역 구분을 위한 레이블링 기법, 최종 결함 유무 판단을 위한 영상 필터링 및 캘리브레이션(Calibration) 방법 등으로 구성된다. 또한 사용자를 고려한 GUI(Graphical User Interface) 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발을 통해 검사 효율 및 성능을 향상시킨다. 본 검사 시스템의 정확도, 검사 알고리즘 처리 시간 등의 평가를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.
컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.
최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.
영상 분할은 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위한 기법으로 컴퓨터 비전과 영상 처리 분야에서 중요하게 다루어져 왔다. 또한 영상 분할은 MPEG-4 비디오 표준과 같은 객체 기반 동영상 압축 분야에서도 영상에서 객체 영역을 분할하기 위해 많이 사용된다. 보다 정확한 영역 경계를 얻기 위해 Watershed 알고리즘이 많은 분야에서 적용되고 있다. 그러나 Watershed 알고리즘은 영상내의 경계선 잡음에 매우 취약하고 과분할된 결과가 나타난다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 사용하여 잡음에 강인한 분할 특성을 가지면서 다중해상도 접근 방식을 통해 효율도 향상시키는 영상 분할 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 인접 영역의 레이블을 사용한 영역 투영법과 영역 인접 그래프(Region Adjacency Graph : RAG)를 사용한 영역 병합법도 사용하였다. 제안된 기법을 잡음이 포함된 영상의 분할에 적용시킨 결과 과분할을 감소시키고 분할 효율이 개선됨을 확인할 수 있었다.
쇼크 업쇼바의 로드는 피스톤부 중심에 위치하여 왕복운동을 담당하는 부분으로 표면의 불량(찍힘)이 있을 경우 감쇠력에 대한 차이로 제품 성능을 제대로 발휘하는데 문제 발생의 요인이 되고 있다. 로드표면은 열처리 상태로 표면 광택으로 인하여 쉽게 불량이 표시되지 않으며, 작업자가 육안으로 로드의 이물질 및 찍힘, 기포 검사를 진행함으로써 눈의 피로도가 높아지고, 작업자 육안에 의존하기 때문에 제품의 검사 품질이 일정하지 않다. 본 연구에서는 제품의 원통 형상을 고려하여 라인스캔카메라를 이용한 머신비전 영상처리 기법으로 0.3mm이상의 표면의 불량을 검출하고, 검사단계에서 발생할 수 있는 표면 불량을 최소화하기 위한 전 공정 자동이송 및 양불 제품의 혼입을 방지하는 자동검사 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 표면검사 시스템 개발로 작업자의 육안 검사에 의존하고 있던 쇼크업쇼버 로드의 표면에 대한 정밀 검사시스템 구축으로 품질검사 기준을 확보하고 표준화된 검사로 신뢰도가 향상되었다.
본 논문은 3차원 실감 영상 텔레비전을 위한 스테레오 기반 영상 압축 및 전송장치에 관한 것이다. 본 논문에서는 입력되는 두 개의 스테레오 영상에서 영상처리 기반 disparity map을 추출하고, 추출된 disparity map과 두 개의 스테레오 영상 중에 한 개의 영상만을 전송하거나 저장하는 방식이다 기존의 방식은 occlusion 지역에서 대응점을 결정할 수 없는 문제로 인하여 3차원 영상 복원 시 데이터가 손실되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 블록기반 에러 은닉 기법과 루프 필터를 사용한 복원 영상 보정 알고리즘을 제안하여 3차원 영상 복원 시 생길 수 있는 오차를 최소화하였다. 제안한 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 다양한 실제 영상을 사용하였으며 영상 복원 정확성의 객관적 판단기준을 통하여 제안한 알고리즘이 스테레오 영상을 표현하는데 효과적인 방법임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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