본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.
본 논문은 CMOS 이미지 센서에서 획득한 영상의 품질을 개선하기 위한 실시간 전처리 프로세서의 설계를 제시한다. CMOS 이미지 센서는 기존 IC와의 통합, 저전력소모, 저가격화등의 다양한 이점을 갖지만, 기존의 CCD 소자로부터 획득한 영상에 비해 열등한 품질의 영상을 제공하는 단점이 있다. CMOS 이미지 센서의 이러한 물리적 한계를 극복하기 위해 본 논문에서 제안하는 전처리 프로세서에는 색상 보간, 색상 보정, 감마 보정, 자동 노출 조정 등의 기본적인 전처리 알고리즘 외에 공간 가변적 대비 향상 알고리즘이 포함되었다. 여기에서 제안하는 전처리 프로세서는 이러한 알고리즘을 효율적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 가지며, VHDL 언어를 이용하여 설계 및 검증되었다. 설계된 전처리 프로세서는 합성 결과 약 19K의 논리 게이트를 포함하였으며, 이는 저가격의 PC 카메라 구현에 적합하다. 제안된 전처리 프로세서의 실시간 동작 여부를 검증하기 위해 설계된 전처리 프로세서는 Altera사의 Flex EPF10KGC503-3 FPGA 칩으로 구현되었으며, 성공적으로 동작함을 확인하였다.
해부학적 구조의 변형이 존재하는 두 영상을 정합하기 위하여 연구되는 non-rigid 정합 방법은 환자간의 정합 환자와 표준영상간의 정합, 동일환자에서 변형을 갖는 부위의 정합 등 이용한 진단 및 연구에 사용되어 현재 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 서로 형태와 색상 특성이 다른 Visible Human 컬러 영상파 CT 영상의 다리 부위를 정합하기 위하여 해부 영상에서 두드러진 차이를 보이는 뼈, 근육, 지방 조직을 분할하고 분할된 각 조직의 경계 단위를 계층적인 정합을 하는 조직 기반 성합 방법을 제안하였다. 제안한 조직 기반의 정합은 색상 특성이 두드러지게 변하는 경계 부위를 정확히 정합하므로 기존의 특징점을 이용한 정합 방법에 비하여 강력하고 정확한 결과를 얻음을 실험을 통하여 검증하였다. 또한 계층적인 정합은 분할된 조직의 바운딩 박스(bounding box) 정합. 전역 Rigid 정합과 지역 non-rigid 정합, 정합 보간(interpolation)을 순차적으로 실행하여 효율적인 계산 시간을 제공하였다.
지상라이다는 고정도의 3차원 영상을 제공하고 레이저 빔을 현장이나 대상물에 발사하여 짧은 시간에 수백만점의 3차원좌표를 기록할 수 있는 최신 측량장비로서 다양한 응용분야에서 두각을 나타내고 있다. 본 연구에서는 지상라이다를 이용한 건축물의 3자윈 자동 윤곽선 추출을 다룬다. 지상라이다는 건축물의 3차원 윤곽선을 신속하게 추출할 수 있지만 지상기반 시스템이므로 여러 가지 장애물 때문에 건국물의 하단부에서는 추출이 쉽지 않다. 기존 항공라이다를 이용한 알고리즘에서는 사진의 색상차나 모폴로지 특성에 의존하여 범위를 제한하고, 이를 기반으로 윤곽선을 추출하였다. 하지만 지상라이다의 경우 항공라이다에 비해 분해능이 월등히 높다. 또한, 지상라이다는 지상에서 측정하기 때문에 항공라이다에서 어려운 건축물의 측면이나 정면도 윤곽선 추출이 가능하기 때문에 본 논문에서는 사진을 이용하지 않고 전처리를 하지 않은 데이터를 직접 이용하여 건물의 정면 윤곽선을 추출하는 것을 제안한다. 건물의 크기와 데이터 수 즉, 라이다로 측정한 포인트 수를 고려한 효율적인 Decimation방법을 제안하고 또한, Decimation된 데이터이서 지역적으로 제일 큰 값과 작은 값을 찾아낸다. 그 중 많이 벗어난 점을 편차를 이용하여 제거한다. 이렇게 찾아낸 건축물의 외곽점들을 이어 만든 윤곽선을 최종적으로 보간하여 좀 더 현실과 가까운 윤곽선 추출 방법을 제안한다.
본 논문에서는 기존의 베이어 컬러필터 배열 기반의 영상 센서를 사용하는 카메라에서 개선된 컬러 영상을 생성하기 위한 영상 시스템을 제안한다. 제안한 컬러 영상 생성 기술은 두 장의 연속적인 영상(광대역 G채널 필터를 사용한 영상과 색필터를 적용하지 않고 연속적으로 촬영한 영상)으로부터 RGBCY의 다양한 색 정보를 추출하여 디모자이킹을 위한 컬러 영상 보간의 계산은 감소시키며 개선된 색상 정보를 가지는 영상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 베이어 CFA 영상센서를 사용하기 때문에 새로운 형태의 CFA를 제작할 필요 없이 다중 스펙트럼 영상을 취득할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 컬러영상 생성을 위한 카메라 시스템의 성능을 검증하기 위해서 기존의 디모자이킹 기술과 비교하였으며, 그 결과 컬러 중첩 현상이 상당히 개선되었음을 보였다.
본 연구는 10만 개 이상의 움직이는 파티클 각각이 발광원으로서 존재할 때 라이팅을 위한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 각 라이트의 영향 범위를 동적으로 파악하기 위해 2개의 3D 텍스처를 사용하며 첫 번째 텍스처는 라이트 색상 두 번째 텍스처는 라이트 방향 정보를 가진다. 각 프레임마다 두 단계를 거친다. 첫 단계는 Compute shader 기반으로 3D 텍스처 초기화 및 렌더링에 필요한 파티클 정보를 갱신하는 단계이다. 이때 파티클 위치를 3D 텍스처의 샘플링 좌표로 변환 후 이 좌표를 기반으로 첫 번째 3D 텍스처엔 해당 복셀에 대해 영향을 미치는 파티클 라이트들의 색상 총합을, 그리고 두 번째 3D 텍스처에 해당 복셀에서 파티클 라이트들로 향하는 방향벡터들의 총합을 갱신한다. 두 번째 단계는 일반 렌더링 파이프라인을 기반으로 동작한다. 먼저 렌더링 될 폴리곤 위치를 기반으로 첫 번째 단계에서 갱신된 3D 텍스처의 정확한 샘플링 좌표를 계산한다. 샘플링 좌표는 3D 텍스쳐의 크기와 게임 월드의 크기가 1:1로 대응하므로 픽셀의 월드좌표를 그대로 샘플링 좌표로 사용한다. 샘플링한 픽셀의 색상과 라이트의 방향벡터를 기반으로 라이팅 처리를 수행한다. 3D 텍스처가 실제 게임 월드와 1:1로 대응하며 최소 단위를 1m로 가정하는데 1m보다 작은 영역의 경우 해상도 제한에 의한 계단 현상 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 텍스처 샘플링 시 보간 및 슈퍼 샘플링을 수행한다. 한 프레임을 렌더링하는데 소요된 시간을 측정한 결과 파티클이 라이트의 개수가 262144개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 146ms, deferred Lighting 파이프라인에서 46ms 가 소요되었으며, 파티클 라이트의 개수가 1024576개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 214ms, Deferred Lighting 파이프라인에서 104ms 가 소요되었다.
최근 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용한 가상시점 합성 방법이 3차원 영상의 적용 분야에서 많이 사용되고 있다. 가상 시점 영상은 기존에 알고 있는 영상과 이와 관련된 깊이 영상 정보를 이용하여 카메라로 촬영 하지 않은 가상시점 영상을 생성하게 된다. 하지만 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용해 가상시점 영상을 생성할 경우, 깊이 영상을 기반으로 합성하기 때문에 이미지 워핑 과정에서 폐색 영역이 발생하게 된다. 이러한 폐색 영역을 제거하기 위해 지금까지 다양한 홀 채움 방법들이 제안되어 왔다. 동일 색상영역 검색, 수평방향 보간 방법, 수평방향 보외 방법 그리고 다양한 인페인팅 방법들이 홀 채움 방법들로 제안되었다. 하지만 이러한 방법들을 사용하여 텍스쳐 영역의 홀을 제거할 경우 다른 종류의 간섭 현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 새롭게 제안하여 확장된 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 설명한다. 제안된 방법들은 복잡한 텍스쳐들이 있는 배경부분에서 발생하는 홀 영역을 채울 때 성능 효율성을 나타낸다. 방향성을 고려한 홀 채움 방법은 픽셀 단위로 홀 채움 영역 값을 측정하는 과정에서 홀 영역의 주변 텍스쳐 픽셀 값들을 사용하게 된다. 제안한 방법을 이용해 가상시점 영상 합성 결과 발생하는 홀 영역을 기존의 홀 채움 방법보다 보다 더 효율적으로 채울 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 구현된 요분석 시스템으로 획득한 데이터를 보정하기 위하여 색 좌표 변환 기법을 제안하였다. 일반적으로 요분석 시스템은 요분석용 스트립의 정색반응을 검출하는 과정에서 여러 가지 비선형적인 특성 즉 광 모듈의 메커니즘, 하드웨어, 그리고 주변 환경에 의해 색 왜곡된 입·출력 특성을 지닌다 따라서 보다 높은 정확도와 재현성을 유지하기 위해 장비 특성화 기법을 도입하여 색 왜곡 현상을 보정하였다. 본 연구에서는 명암 보정, ,3차 스플라인 보간법에 의한 RGB 신호의 특성 곡선 추출, 기준색 고정 선형변환 기법을 사용하여 색 보정 과정을 수행하였다 색 보정을 위해 사용된 표준 장비는 1931년 CIE XYZ 색공간 특성을 지닌 좌표계로 설정하였으며, 동일한 칼라 샘플에 대해 요분석 시스템의 출력값과 표준 장비의 출력값이 일치되도록 하는 보정 행렬을 구하였다. 구현된 요분석 시스템을 색 보정한 후 기준 데이터와 비교한 결과 양호한 색상 정확도를 나타내었다 요분석용 스트립의 10 가지 항목에 대해 구현된 두 대의 요분석 시스템을 사용하여 실험한 결과 장비간 색차는 1.28이었다.
본 논문에서는 멀티 프라이머리 디스플레이(multi-primary display; MPD)에서 색 재현을 위해 선형 LAB 색공간에서 3차원 took-up-table(3D-LUT)을 이용한 색신호 분리방법을 제안한다. 제안한 방법은 인간 지각의 3가지 속성을 반영하는 선형 LAB 색공간에서 작성된 MPD 색역의 경계를 적은 용량의 메모리를 가지는 3D-LUT로 작성한다. 이때 색역 경계점의 자극치와 MPD의 색신호의 선형관계를 이용하여 3D-LUT에는 휘도 및 색상에 대한 채도와 색신호 조합이 저장된다. 작성된 3D-LUT에 기반하여 입력 자극치에 대응하는 MPD 색신호를 주변 색역 경계점의 색신호 변화를 고려하여 색역 경계점과 입력의 채도비로 보간한다. 그 결과, MPD 색신호가 연속적 계조를 가지도록 하였다. 또한 선형 LAB 색공간에서 색역 경계 LUT를 사용하여 연산의 복잡도를 감소시키고 MPD의 부드러운 색신호 변화를 유도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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