편안한 3차원 입체영상 콘텐츠 제작을 위해선 시청 환경 조건에 부합하는 최적의 제작 방법을 필요로 한다. 현재의 입체영상 제작 과정은 경험자의 지식이나 시청자 실험에 기반 한 가이드라인들을 활용하고 있으나, 특정 제작 환경에 국한되어 있다. 보다 구체적이고 정량적인 가이드라인 도출을 위해선 다양한 카메라 제어 및 시청 환경 요소를 고려한 실험용 입체영상이 제작되고, 그 실험 영상을 기반으로 다양한 시청자 실험 데이터가 구축되어야 한다. 또한, 실험용 입체영상 제작은 단기간에 이루어지고, 실험 목적 변경에 따라 변화 요인을 수용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 실험용 입체영상 제작을 위해, 상업용 3D 게임 엔진 저작 툴(Unity3D)에서 운용되고, 깊이예산(Depth Budget) 제어가 쉽게 가능한 입체 카메라 모듈을 구현하고, 구현된 모듈을 활용한 입체영상의 제작 예를 보여준다.
본 논문에서는 새로운 방식의 스프라이트 생성 방법을 논하였다 스프라이트로부터 원 영상을 예측해 그 오차(SAD : Sum of Absolute Difference)를 제어하는 방법으로 다좌표계 스프라이트(MCS : Multi-Coordinate Sprite)를 제안하였다. 예측 오차를 제어함으로써 기존에 제안된 방법으로 생성된 정적 스프라이트 보다 좋은 화질을 갖는 원 영상을 예측할 수 있음을 보여준다. 특히, MCS 생성 기법은 기존의 방법으로 생성된 스프라이트로부터 영상을 예측했을 때 화질 열화가 심한 카메라의 확대 움직임이 심한 영상들을 포함한 영상열에 대해서도 제한된 오차를 갖는 원 영상을 복원해 낼 수 있다는 것을 보여준다.
영상분할은 입력 영상에서 특정 영역을 분할하는 처리로서 이동물체추적, 영상 감시, 영상 기반 제어등 다양한 분야에서 중요하게 다루는 기술 중 한 가지이다. 기존 영상 분할 방법은 영역을 기반으로 하는 방법과 경계선을 기반으로 하는 방법 등이 있으며 경계선을 기반으로 이동물체 영역을 분할하는 것이 연산량 감소등 의 많은 이점이 있다. 그러나 영상의 경계가 모호한 경우 적용이 곤란하다. 본 논문에서는 이동벡터를 추출한 후 이동벡터를 분할기법을 제안하고자 한다. 입력영상에 대하여 BMA기법을 적용하여 이동벡터를 추출하여 이동벡터 영상을 구한 후, 이동 벡터영상에 워터쉐이드 기법을 적용하여 영상 분할하였다. 기존 경계선을 이용한 영상 분할과 비교한 결과 노이즈가 적은 결과를 얻었다.
기형부위의 구조적 복잡성으로 인하여 부상이나 질병을 진단하거나 수술계획을 수립하는데 있어 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반 기형분석 영상처리시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 기형부위를 구성하는 뼈간의 관계를 정의하고 기형 정도를 파악하기 위하여 일련의 2차원 진단 영상들을 공간적으로 구성하고 입체적 영상을 생성한 후, 객체별 모델링 및 렌더링을 가능하게 하며, 이동, 회전, 확대/축소, 컬러링과 같은 다양한 조작 기능을 제공한다. 본 개발 시스템은 클라이언트-서버 구조로 이루어졌으며, 시스템 간 사용되는 메시지 처리를 위한 진단 제어 관리기, 기형부위 영상별 가시화 및 조작을 위한 단면 및 입체 영상처리기, 원격 사용을 위한 통신망 제어기, 그리고 각종 환자 정보를 위한 데이터베이스 관리기로 구성된다. 또한 범용의 데스크탑 컴퓨터 상에서 사용자 인퍼테이스를 통하여 서버에 접속하여 영상처리시스템을 사용함으로서 보다 많은 사용자들이 동시에 사용할 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 지능형 교통 정보처리 시스템의 구축을 위해 기존의 불완전한 영상분할 기법을 후처리 과정에서 자동차의 특징과 context 정보로 구성된 지식기반에 의한 전문가 시스템으로 보완함으로써 자연적인 영상에서도 정확한 영상분할이 가능한 컴퓨터 시각장치 알고리듬을 제안하였다. 다양한 환경에서 구축한 3000여개의 영상 데이터베이스 중 100여개의 영상에 대해 위의 차량검출 기법을 적용한 결과, 영상의 대비도가 높을 경우 대부분의 영상에서 약 10%의 오차 범위 내에서 정확한 영역검출이 가능하였으며, 교통량의 최적제어를 위한 지능적 신호체계 구축의 자동화에 사용될 수 있다.
본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.
본 논문에서는 특징 기반 영상모핑(feature-based image morphing)을 위한 GPU (Graphics Processing Unit) 기반의 가속화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 모핑과정에서 픽셀과 제어선 사이의 최단거리를 효율적으로 계산하기 위해 그래픽스 하드웨어의 깊이 버퍼(depth-buffer)를 이용한다. 먼저 원본영상(source image)과 최종영상(destination image)에 사용자입력을 통해 특징을 표현하는 제어선들을 지정하고, 각 제어선의 거리함수(distance function)를 서로 다른 색상을 갖는 두개의 사각형과 원뿔로 렌더링한다. 그래픽스 파이프라인(graphics pipeline)을 통해 각 픽셀에서 가장 가까운 제어선까지의 거리는 깊이 버퍼에 저장되고, 이는 모핑연산을 효율적으로 수행하는데 사용된다. 본 논문에서는 픽셀 단위의 모핑 연산을 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 병렬화함으로써 모핑의 속도를 더욱 향상시키며, 다양한 크기의 입력영상에 대하여 각각 CPU와 GPU를 이용한 영상모핑 실험을 통해 제안된 기법의 효율성을 입증한다.
활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.
본 연구에서는 클라이언트/서버 형태로 승용차 조립라인을 시뮬레이션한 컨베이어 시스템을 원격으로 영상을 감시하고 제어하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 웹 애플릿을 기반으로 구현된 클라이언트 시스템은 상황실에 위치하여 컨베이어 현장을 영상 감시하고 직접적으로 제어를 담당하는 서버에게 컨베이어 제어 명령을 내린다. 또한 서버시스템 역시자바 프로그램밍 언어를 사용하여 웹 애플릿을 기반으로 구현되었으며, 컨베이어 시스템을 통과하는 생산품 내역에 대한 분산 데이터베이스 시스템을 유지 관리한다.
본 논문에서는 스마트폰 기반의 차량 원격제어 시스템을 제안한다. 스마트폰에는 G센서가 탑재되어 모션을 제어하는데 사용되고 있으며, G센서는 X, Y, Z축으로 되어 있어 여러 방향과 속도의 동작들을 제어할 수 있으며, G센서는 Wi-Fi통신과 블루투스 모듈의 RS232통신 방식을 이용하여 여러 분야의 모바일 단말기에 응용 할 수 있다. 본 연구에서는 모바일 단말기에서 G센서 장착된 휴대용 단말기 iPhone을 사용하여 영상으로 차량원격제어시스템을 구현 및 개발하여 운전자들이 휴대용 단말기에서 실시간 영상으로 좀 더 편하게 차량을 원격제어, 관리할 수 있는 어플리케이션을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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