실제감을 가지는 가상의 환경을 만들고, 사용자의 interaction에 맞추어 가상 환경과오브젝트를 조정하는 분야는 최근에 들어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 실제 영상을 이용하여 3차원 오브젝트 모델링 및 합성하는 방법에 대한 논의를 하였다. 실제 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 방법으로는 다해상도 다기선 스테레오 정합 기법(multi-resolution multiple-baseline stereo matching technique : MR-MBS)을 이용하였으며, 실제 영상에서 생성된 모델을 Open Inventor 환경에서 모델을 재구성하고 performer를 이용하여, 최종적인 합성 영상을 만들어 내었다. 합성된 임의시점에서의 영상에서 사용자 조작에 따라 각각의 오브젝트를 조정 할 때 결과 영상을 실시간으로 얻을 수 있었고, 실제 영상의 텍스춰를 그대로 사용함으로써 실제감을 높일 수 있었다.
본 논문에서는 확대영상의 화질을 향상시키기 위하여 영상의 곡면 특성을 활용한 효과적인 영상 확대 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서 제시된 방법으로 영상의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 효과적으로 추정하고, 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면으로 추정된 경우에는 확대하고자 하는 원본영상으로 역방향 사상된 좌표에서의 보간 값을 제안된 기법에서 제시된 효율적인 방법으로 계산하여 해당곡면의 특성을 잘 반영하는 보간 값을 구한 후 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 하여 확대영상이 실제영상의 곡면 특성을 충실히 반영하도록 하였다. 또한 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면이 아닐 경우에는 역방향 사상된 좌표 주위의 기준 픽셀들의 영향을 더욱 정교하게 반영하도록 보간 값을 구하고 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 한다. 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면의 특성을 더욱 충실히 반영하여 실제영상에 더욱 근접한 확대영상을 구성하도록 하기 위하여 위의 절차를 반복적으로 적용하여 확대영상을 구성하였다. 제안된 기법을 적용한 확대영상들의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값이 기존의 기법들을 적용한 확대영상들보다 큰 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 직사각형 영상에서의 객체 좌표를 회전축과의 각도로 표현하는 방법을 적용한 자동화된 객체추적 알고리즘을 제안한다. 직사각형 영상을 구형으로 맵핑했을 때 객체의 정확한 좌표를 알아내기 위해 비례식을 사용하였다. 실제 영상이 구형 영상으로 맵핑되었을 때, 화면에 보이는 중앙점을 기반으로 실제 영상의 좌측상단 좌표를 구하였다. 앞서 구한 좌표를 이용하여 실제 영상의 좌측상단에서 객체의 이동 거리를 더하면 구형 영상에서 객체의 실제 좌표를 구할 수 있다. 제안한 방법을 통해서 관심 객체의 움직임을 효과적으로 추적하였다.
지문인식 시스템의 성능을 평가하기 위해서는 대규모 지문 DB를 구축하는 것이 필요하다. 지문을 수집하는 것은 매우 고비용의 작업이기 때문에, 지문 평가용 DB의 구축은 많이 이루어지지 않았고 실제로 소수의 평가용 DB만이 공개되어 있다. 뿐만 아니라 이들 DB는 제한된 환경에서 수집되어 있어 실제 다양한 환경에 대한 지문인식 시스템의 성능을 정확히 평가하기가 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 소수의 학습 샘플로부터 실제 환경에서 발생하는 다양한 영향을 고려한 지문영상을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 이용하여 생성된 지문은 실제 환경에서 수집된 지문과 유사한 특성을 가지기 때문에, 실제로 다수의 지문 영상을 수집하지 않고도 대상 환경에서의 성능평가가 가능하다. 실제 지문과의 비교를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 3D 영상 제작의 특징적인 면을 알아보고, 이를 통해 영상을 촬영과 편집해보는 전체 과정에 대해 알아본다. 3D 영상을 제작하기 위해서 기존의 영상촬영과는 달리 고려할 사항이 많다. 이에 본 논문에서는 기본적인 3D 영상 촬영의 특징과 촬영상의 주의 할 점을 실제 3D 영상 촬영을 통해 제시하고자 한다. 특히 깊이 특징을 나타내기 위한 화면의 구도 설정과 이를 통한 실제 영상의 결과를 중심으로 이론과 실제 촬영상의 결과를 알아본다.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 신호처리를 이용한 평행축 입체 카메라의 주시각 제어 방법을 제시한다. 평행축 입체 카메라는 양안식 입체 카메라 중 가장 간단하게 만들 수 있는 장점이 있는 반면에, 좌, 우 영상센서 사이의 거리가 일정하게 고정되어 있어, 물체의 거리 변화에 따른 입체 영상 시차 조절 기능인 주시각 제어 기능이 없다는 단점이 있다. 영상 센서 (CCD) 와 렌즈를 분리하고 영상 센서가 평행하게 수평으로 움직이며 주시각을 제어하도록 하는 수평 이동축 입체 카메라는 평행축 입체 카메라의 단점을 보완할 수 있지만, 실제 구현에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 주시각 제어를 위한 CCD의 이동은 실제 영상에서 피사체의 이동으로 나타난다는 사실을 이용하여, 평행축 입체 카메라로 얻은 영상에서, CCD의 이동으로 인해 사라지는 부분만큼 제거하고 영상의 수평 수직 방향에서 원래 영상의 크기로 복원하기 위해 보간하는 과정을 통해 주시각 제어를 구현한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 실험 결과는 CCD의 이동량에 따라서 화질의 열화 정도가 다르게 나타남을 보여 주지만, 실제 시스템에서 CCD의 이동량은 크지 알기 때문에 화질 열화를 거의 느끼지 않으면서 주시각이 제어된 입체 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.
인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유통 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속강도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 통일한 시간에 동일한 해역에서 해수유통을 관측하고, 관측된 해수유통 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증 하였다. 위성영상 추출 해수유통정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유통 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유통 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.
본 논문은 안과진료에 사용되는 3차원 망막영상 측정장비에 관한 것으로, 광학설계 프로그램(CODE-V)을 이용하여 망막영상에 대한 최적 설계를 검토하였다. 영상을 평면화 및 3차원화하여 보다 실제에 근접하게 하는 연구는 지속적으로 진행되고 있으며, 이러한 결과가 실제 적용되어 유용하게 사용되고 있다. 현재 안과에서 안구의 망막을 측정하는 대표적인 영상장비로 SLO가 있으며, 2차원의 망막영상이 모니터를 통해 보여지고, 환자의 망막영상을 보다 정밀하게 진단하고 있다. (중략)
본 논문에서는 원본 영상에 존재하는 가로축 방향과 세로축 방향의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면 특성을 정밀하게 조사한 후, 다양한 곡면의 특성을 효과적으로 활용하여 실제 영상의 픽셀 값에 더욱 근접한 보간 값을 구하고 이를 사용하여 확대 영상을 생성하는 확대 영상의 화질 개선 기법을 제안한다. 제안 기법의 절차에 따라 구해진 보간 값은 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면, 단순 오목 곡면, 복합 곡면상의 값을 갖게 되기 때문에 실제 영상에 더욱 근접한 확대 영상을 생성할 수 있어 확대 영상의 화질이 향상된다. 제안 기법을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값이 기존의 기법들을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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