본 논문은 대기 인원이 많은 혼잡한 환경에서 대기 시간이 지체되어 관리되지 않는 상황을 효율적으로 관리하는 시스템을 제안한다. 혼잡하고 긴 대기 줄은 불편하고 안전사고를 유발할 수 있다. 기존의 시스템은 단순한 하나의 영상 기반으로 대기 줄을 관리했지만, 혼잡한 상황에 다수의 카메라를 통해서 관리해야 하는 복잡한 상황에서는 적용이 어렵다. 이러한 상황에서 효율적으로 다수의 카메라로 탐지된 하나의 줄을 관리하기 위해 다수의 비전 알고리즘을 융합하여 여러 형태의 대기 줄을 정확하게 인식하는 효율적인 멀티비전 긴 대기 줄 탐지 시스템을 개발하였다. 이 줄 인식 융합 알고리즘은 다수의 카메라의 실시간 영상 데이터를 활용하여 중첩된 부분을 이어 붙여 하나의 실시간 파노라마 영상 이미지로 가공한다. 이러한 영상 데이터를 바탕으로 비전 객체 탐지, 객체 추적, 이미지 스티칭, 각도, 간격, 위치 변화량을 융합해 Queue Recognition 알고리즘을 개발하여, 많은 군중 속에서 다양한 형태의 긴 줄을 인식한다. 본 연구는 다양한 환경에서 실시간 대기 다수의 카메라로 인식된 긴 줄을 탐지하는 융합 알고리즘을 통해서 정확도 96%와 F1-score 92%로 높은 성능을 검증하였다.
360 VR 영상을 구성하는 과정에서 합성되는 영상들 사이의 경계(seam)를 정확하고 효율적으로 추출하는 것은 스티칭된 영상의 화질에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존의 seam finding 기술들인 보로노이(Voronoi) 알고리즘, dynamic programming, graph cut 방법들은 시차(view disparity)가 존재하거나 이동하는 물체가 존재하는 상황에서는 ghost와 같은 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존 알고리즘들과 달리 물체를 가로지르지 않고, 물체를 피해 배경을 가로질러 접합선을 추출하는 '밝기 대비를 이용한 마스크 추출 방법'을 제안하였다. 이때, 배경과 물체와의 밝기차이를 이용하여, 물체의 형상을 따라 이어지는 접합선을 추출했다. 본 논문의 실험 결과를 통해, 제안하는 기술을 사용하면 왜곡을 감소시키는 위치에서 접합선이 생성되고, 스티칭된 영상의 화질이 개선되는 것을 확인하였다.
파노라마 가상현실이란 특정 장소의 경험을 재현하는 방식으로, 현실 세계의 장소에 직접 가보지 않고 가상현실 속의 사물이나 정보를 보다 쉽고 빠르게 탐색하고 습득 할 수 있다. 본 논문에서는, 우리는 이상적인 키 포인트를 탐지하는 동적 프로그래밍을 사용하여 함께 이 지점과 인접한 이미지를 병합하고, 부드러운 색상 전환을 위해 이미지를 혼합하는데 사용된다. FAST와 SURF 탐지는 이미지의 확실한 특징을 찾는데 사용되고, 가장 가까운 이웃 알고리즘은 해당되는 특징을 일치시키는데 사용되며, RANSAC을 사용하여 일치하는 키 포인트를 homography로 판단한다. 이러한 방법으로 이미지를 자동 선택하여 스티칭하는 방법을 사용한다.
TV나 디지털 사이니지와 같은 화면표시장치들이 점점 커져감에 따라, 미디어의 종류가 UHD, 파노라마, 퍼즐형 미디어와 같은 광각의 미디어로 변하고 있다. 특히, 파노라마 및 퍼즐형 미디어는 스티칭을 통해 복수개의 카메라로 촬영된 비디오 클립을 합성한 형태로 구성된다. 그러나, 스티칭 과정의 처리 시간이 오래 걸리기 때문에 실시간 서비스에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 스티칠 처리 시간을 감소하기 위한 방법으로, 영상간의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성하는 것을 제안한다. Discrete Cosine Transform (DCT)를 사용하여, 비디오 소스의 각 프레임을 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 시킨다. 앞서 언급한 DCT 계수를 기반으로 효과적으로 이미지들의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성한다. 본 논문에서는 각각의 비디오 클립들로부터 파노라마 영상과, 퍼즐형 미디어를 생성하기 위해 DCT를 이용한 2D Adjacency matrix 생성 방법을 제안한다.
디지털 홀로그래피가 아날로그 홀로그래피와 비슷한 품질을 나타내기 위해서는 $1{\mu}m$의 픽셀피치를 가지고 있는 대면적 SLM 개발이 필수적이다. 이러한 대면적 초고해상도 SLM을 구현하기 위해서는 최근 미세 픽셀 기술이 급격히 발전하고 있는 대면적 지향의 평판디스플레이 기술을 기반으로 개발되어야 할 것으로 생각된다. 디스플레이 기술을 기반으로 스티칭 기술 등의 포토리소그래피 기술과 수직채널 TFT등의 구동 소자 기술, 고굴절율 이방성을 가지는 액정 소재 기술, 모듈 기반의 구동 기술 등을 집약하여 $1{\mu}m$급의 픽셀 피치를 가지는 대면적 초고해상도 SLM을 개발 중이다. 이렇게 개발된 초고해상도 대면적 SLM은 홀로그램 영상 재현 이외에도 다양한 광학 소자로 응용이 기대된다.
A micromechanical model for predicting the elastic constants of stitched multi-axial warp knitted (MWK) composite is developed. The averaging method is used to obtain effective properties of stitched MWK fabric composites. In the analysis, a representative volume of the MWK fabric composite is identified. The geometric limitations, effects of stitching yarns and design parameters of MWK fabric composites are considered in the model. Then, the elastic properties of stitched MWK fabric composites are predicted. Finally, the predicted elastic constants are validated by comparison with experimental data. The predicted results are in fair agreement with the experimental results.
본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.
비구면 광학요소는 광학계에 중요한 이점을 제공하는 반면 정밀한 측정에 제한이 많기에 정밀한 비구면의 생산이 어려운 광학 요소이다. 수년 전 부분 구경 스티칭 방법(Subaperture Stitching Interferometry, 이하 SSI$^{(R)}$)의 개발과 이 기술을 기반으로 하는 장비(SSI-A$^{(R)}$)의 도입으로 비구면 형상오차의 정밀한 측정이 가능하게 되었다. 많은 비구면들이 기존의 SSI-A의 영역에 포함되지만 이에 더 나아가 VONTM(Variable Optical Null)을 도입하면 기존의 측정 영역인 비구면도(best fit sphere에서) $100{\sim}200{\lambda}$대에서 약 $1000{\lambda}$까지 확장하여 측정할 수 있다. 본고에서는 지난 2012년 10월 23일 진행된 QED의 기술강연회에서 발표된 내용 중 VONTM의 원리와 이를 이용한 SSI$^{(R)}$ 기술이 도입된 장치인 ASI$^{(R)}$(Aspheric Stitching Interferometer)의 측정결과를 그 동안 각종 학회 등에서 발표된 자료들을 통하여 소개하도록 하겠다.
근래 다양한 형태의 멀티미디어 콘텐츠가 광범위하게 소비됨에 따라 단방향의 평면적 콘텐츠가 제공하는 시점의 한계에서 벗어나 사용자에게 보다 다양한 시점의 영상을 제공함으로써 사용자가 원하는 시점을 선택할 수 있는 실감형 콘텐츠에 대한 욕구가 증가하고 있다. 이러한 실감형 콘텐츠 중 하나인 파노라마 영상은 다수의 카메라를 통해 획득된 영상들을 하나의 영상으로 이어 붙여 넓은 시야의 영상을 제공함으로써 증대된 현장감과 몰입감을 제공하며 사용자 시점의 자유도를 증가시킬 수 있다. 본 고에서는 다수 영상의 스티칭 시 발생하는 고스팅 영향(ghosting effect)를 최소화 하기 위한 칼럼 시차 최소화 (Column Disparity Minimaization)기반의 멀티밴드 블랜딩(Multiband blending)을 소개 하고자 한다.
Recently, stitching techniques are used for obtaining wide FOV, e.g., panorama contents, from normal cameras. Despite many proposed algorithms, the no objective quality evaluation method is developed, so the comparison of algorithms are performed only in subjective way. The paper proposes a 'Delaunay-triangulation based objective assessment method' for evaluating the geometric and photometric distortions of stitched or warped images. The reference and target images are segmented by Delaunay-triangulation based on matched points between two images, the average Euclidian distance is used for geometric distortion measure, and the average or histogram of PSNR for photometric measure. We shows preliminary results with several test images and stitching methods for demonstrate the benefits and application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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