본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.
현재 국내의 수중 및 해양 시설물 관리는 아날로그 필름에 의한 육안분석에 의존하고 있다. 본 연구에서는 이러한 방법을 개선하기 위하여 보다 정량적인 수중시설물의 공간적인 상태를 분석하고자 하였다. 본 연구는 수중영상 왜곡보정과 모자익 제작의 두 단계로 나누어 진행하였다. 수중영상 왜곡보정 단계에서는 수중 타겟을 제작하고 타겟 격자점으로부터 왜곡계수를 산출한 후, 수중영상으로 포착한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 그리고 모자익 제작 단계에서는 먼저, 수중에 송유관 형태의 파이프를 설치한 후 영상을 획득하였으며, 왜곡보정을 실시한 후 보정된 파이프 영상을 좌표 변환 후, 산출된 특이점을 바탕으로 모자익 영상을 제작하고 필터링을 통해 외곽선 추출하고 파이프와 수중바닥과의 거리를 계산하였다. 그 결과, 실제 파이프와 수중지반과의 거리가 6cm일 때 평균 RMSE 0.3cm로 나타났다.
스캐너로 획득한 문서영상을 대상으로 문자인식을 하는 경우와 달리 카메라로 획득한 문서 영상을 대상으로 문자인식을 수행할 경우 카메라 렌즈의 특성과 카메라와 피사체간의 위치와 각도의 불일치에 의해 글자모양의 왜곡이 발생한다. 따라서 이러한 왜곡들로 인해 실제로 사용이 가능한 카메라 문자인식 기술의 개발이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 문서 영상을 카메라로 획득할 때 발생하는 3차원의 비선형적 왜곡을 2차원의 선형 변환을 이용하여 근사화함으로써 왜곡된 글자모양을 교정한다. 또한 변환과정에서 글자와 글자줄을 추출하여 상하로는 글자줄의 배열방향을, 좌우로는 문자획의 기울어진 각도를 측정함으로써 왜곡으로 인해 사변형 형태로 변형된 글자영역 즉 변환영역을 자동으로 설정함으로써 부가적인 정보의 획득 없이 문서영상 자체만으로 기하하적 왜곡보정이 가능하다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행한 후 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하여야 한다. 기존 AVM 시스템에 사용되는 직선과 코너 검출 방법에는 Sub-Pixel, 허프 변환 등이 있으나, Sub-Pixel 방법은 자동검출이 어렵고, 허프변환은 정확도에 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 정확하게 검출하는 방법을 설계하고 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보였다.
투시조영촬영은 인체 내부의 조직이나 장기를 검사할 때 시행하며 특히 척추 질환의 진단 및 시술에 사용된다. 영상증배관(image intensifier tube)을 사용하는 투시조영 촬영장비는 영상에서 중심부보다 주변부에 왜곡이 나타난다. 본 연구에서는 교정 알고리즘을 적용하여 교정전과 교정후의 수직길이비 왜곡비율과 대각길이비의 왜곡비율을 측정하였다. 수직길이비의 측정결과는 교정후의 표준편차가 교정전보다 0.04감소하였고 대각길이비의 측정결과는 교정후의 표준편차가 교정전보다 0.06감소하여 교정 후 투시영상의 왜곡이 감소되었다. 향후 교정 알고리즘의 적용과 성능향상을 통해서 영상왜곡을 감소시키면 요추디스크의 치료를 위한 수핵감압술시 요추천자의 정확한 위치를 찾는데 도움을 줄 것으로 사료된다.
본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
문서 영상 획득(document scanning)은 문서 영상 분석과 인식을 위한 중요한 단계이다 최근, 문서 영상 획득 장치로 스캐너(flat scanner)가 가장 많이 이용되고 있지만, 만지면 망가질 것 같은 얇은 고서, 매우 두꺼운 책과 같은 문서를 획득하기에는 어려움이 있다 이런 어려움을 해결하기 위해, 카메라를 이용한 문서 영상 획득에 관한 않은 연구가 진행되고 있으며, 카메라의 저해상도나 잡음과 칼은 문제를 해결하면, 스캐너를 대신하는 입력 장치로 이용할 수 있다. 저해상도 문제를 해결하는 방법으로 기본의 일반적인 레지스트레이션(registration) 방법은, 연결 부분(stitching position)에서 오브젝트(object: text, graphics, image)의 왜곡이 생기는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PTZ(pan-tilt-zoom) 카메라를 이용하여 연결 부분에서 왜곡을 최소화하여 오브젝트를 획득하는 컴포넌트 기반의 영상 레지스트레이션(component-based image registration) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 연결 부분에서 오브젝트의 수를 최소화하는데 목적이 있으며, 일반적인 레지스트레이션 방법에 비해 연결 부분에서 왜곡을 상당히 줄일 수 있으며, 상대적으로 인식률을 놓일 수 있다.
최근 들어 VR 관련 기술이 발전하고 대중화가 됨에 따라 VR 하드웨어 기술 이외에도 VR 영상에 대한 개발과 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 VR 영상을 제작하기 위해서는 360 도의 전방위 촬영, 영상의 스티칭 및 프로젝션 그리고 사용자의 시야점획득을 통한 렌더링등과 같은 기술이 필요하다. 그러나 영상들의 스티칭, 프로젝션 등의 여러 단계의 과정을 거치면서 원 영상에 비하여 많은 왜곡이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 제작과정 중 발생하는 기하학적 왜곡에 대해 분석한다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 투사영상을 얻고 단순한 1차원 저역필터를 영상의 공간영역에서 각 축으로 별도로 적용하여 그리드 왜곡을 효율적으로 제거하는 방법을 제안하고 그 성능을 고찰해 보았다. 제안한 방법은 왜곡 주파수를 별도로 예측할 필요 없이, 회전된 그리드를 사용하여 획득한 영상에 단순한 1차원 필터를 주파수영역이 아닌 공간영역에서 적용하므로 매우 단순하여 쉽게 구현이 가능하며 빠른 계산 속도를 가지는 장점을 가지고 있으면서 그 성능은 주파수영역에서 2차원 필터를 적용한 경우와 유사하다.
원격탐사 분야에서 고해상도의 멀티스펙트럴 영상은 위성센서의 기술적인 제약 때문에 직접적으로 취득하기 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 다양한 위성영상 융합 기법이 제안되어졌다. 그러나, 대부분의 영상융합기법들은 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나 고해상도 흑백영상의 공간해상도에 비하여 융합영상의 공간해상도가 저하되는 문제점을 지닌다. 최근 들어 융합영상의 분광왜곡을 최소화시키면 서 공간해상도를 효율적으로 증가시킬 수 있는 공간상관도 기반의 하이브리드 융합 기법이 제안되었다. 본 연구에서는 하이브리드 융합기법에 다양한 공간상관도 추출 식을 적용하여 보고 이에 따른 분광/공간정보 왜곡의 양을 비교 평가하였다. 실험 결과 라플라시안 필터를 이용한 하이브리드 융합 기법이 다른 고주파 정보 추출 기법에 비하여 하이브리드 융합 기법에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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