최근 가상현실 장비의 대중화에 따라 3D 영상에 대한 관심이 높아지고 있지만 3D 영상을 즐기기 위해서는 별도의 장비를 사용해야 한다. 하지만 별도의 장비를 끼지 않아도 3D 영상을 볼 수 있는 무안경식 3D 가시화 기술이 연구되고 있다. 본고에서는 현실세계 정보에 대해 무안경식 3D 가시화를 위해 요구되는 요소영상을 보다 효율적으로 생성할 수 있는 다양한 기법을 소개하고 향후 연구되어야 할 주제를 소개한다.
동영상에서 물체를 추적하기 위한 많은 방법들은 각 방법마다 다양한 요소들을 이용한다. 하지만 다양한 요소들은 그 관계를 명확히 나타낼 수 없다. 본 논문에서는 동영상에서 물체 추적을 위해 시각적 기본 요소의 동일성을 나타내고 설명하기 위한 방법을 제안한다. 시각적 기본 요소란 이미지에서 얻을 수 있는 순수한 시각적 기본 요소들인 색상, 명암, 윤곽선 정보를 말하며 이 정보를 이용하여 연속된 프레임을 비교해 동일한 물체인지를 판단한다. 그리하여 판단된 정보를 가지고 추적에 사용되는 요소들의 지속적인 갱신을 통해 대상을 모델 없이 추적하고 인식 과정에 대하여 제어가 가능하도록 한다.
영상에서 에지검출은 영상처리시스템과 컴퓨터비전에서 매우 중요한 단계이다. 지금까지 형태학적 에지검출은 고정된 구조적 요소를 사용한 형태학적 연산 토대 하에서 수행되어왔다. 본 논문에서는 잡음영상에서 에지검출을 위해 영상의 다양한 형태에 맞춰 다이내믹하게 모양이 변하는 아메바라는 구조적 요소를 사용하고자 한다. 제안된 에지검출 방법의 성능을 시각적인 방법뿐만 아니라 객관적인 척도인 PFOM과 ROC 곡선을 사용하여 정성적, 정량적으로 모두 평가하였다. 영상 설험 결과 고정된 구조적 요소를 이용하는 기존의 방법보다 잡음에 덜 민감하였으며 미세한 에지까지도 검출하는 뛰어난 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 주기적으로 배치된 렌즈 배열을 이용한 광학 픽업과 평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR) 기술에서 요소 영상 크기와 3차원 물체의 복원 깊이 위치에 따른 복원 성능에 대한 분석을 제시한다. 주기적으로 배치된 렌즈 배열에서는 3차원 물체를 픽업할 때 주기성으로 인한 희박 표본화가 발생함이 보고된다. 또한 희박 표본화가 발생하는 3차원 물체의 위치는 요소 영상의 크기와 관계식을 제시한다. 희박 표본화를 회피하는 방안을 제시하고, 이론의 평가를 위해서 컴퓨터 실험을 진행했고 그 결과는 이론을 잘 뒷받침함을 보였다.
본 논문에서는 요소 영상간의 상관관계를 위상필터를 이용하여 구하고 집적 영상 기술에서 이를 활용하여 깊이정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 수동 광원을 사용하여 렌즈 배열을 통해 3차원 물체의 광선정보를 2차원 영상 획득 장치로 기록하고 이를 동일한 렌즈 배열을 통해 3차원 영상을 디스플레이 하는 3차원 영상 시스템 기술이다. 렌즈 배열을 통해 획득된 2차원 영상들은 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상이다. 이 영상들과 물체와의 상관관계를 구하여 깊이정보를 추출할 수 있다. 그리고 요소 영상으로 컴퓨터 재생을 하여 다시 필터를 이용한 상관관계를 구하게 되면 더욱 정확한 깊이정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술을 검증하기 위해 광학적 실험을 수행하고 상관관계의 지표로써 Peak Side lobe Ratio (PSR)을 구하였다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
문서영상의 분할은 문서인식의 전 과정 중에서 인식률에 큰 영향을 미치는 단계이지만 국내에서는 양적${\cdot}$질적으로 이에 대한 실제적인 연구가 부족한 것이 사실이다. 그 결과, 구조가 복잡하거나 칼라로 인쇄된 문서의 분할은 여전히 개선할 점이 많다. 본 논문에서는 불규칙한 다단, 점선, 그래픽, 사진 등의 다양하고 복잡한 요소로 구성된 문서의 실제적인 분할문제들을 살펴보고, 연결요소와 색상정보를 이용하여 이들을 효율적으로 분할하는 실제적 문서영상 분할 기법을 제안한다. 윤곽선 추출을 이용하여 다양한 형태의 모든 연결요소를 추출하고, 추출된 연결요소별 유형판정 및 연결요소 병합기준을 이용함으로써 정확한 문서영상 분할이 가능하다. 또한 색상문서의 경우, 정확한 문서분할과 처리시간 개선을 위하여 먼저 이진화된 문서에 대해서 문자와 비문자 영역으로 분할한 후, 필요에 따라 비문자 영역에 대하여 별도의 칼라별 영역분할을 수행한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 구조와 내용을 갖는 180장의 문서영상을 대상으로 문서분할 실험을 수행하였다. 아울러, 6가지 국내외 상용 문서인식 소프트웨어의 문서영상 분할 결과와 비교함으로써 제안한 방법이 복잡한 문서영상의 실제적 분할에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최첨단 측량기술로 획득되어진 고해상도 위성영상과 항공레이저측량 자료들을 의미 있는 지리정보로 활용하고 상호보완적인 가치를 창출하기 위해서는 이러한 자료들을 같은 좌표계 상에 표현할 수 있도록 기하보정 하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상을 항공레이저측량 자료를 활용하여 기하보정하기 위한 방법론을 제안하였다. 이를 위해 항공레이저측량 자료와 고해상도 위성영상인 IKONOS-2 위성영상으로부터 선형 기하요소를 추출하였으며 추출된 선형요소를 기하보정의 기본요소로 활용하여 고해상도 위성영상의 단사진과 항공레이저측량 자료의 기하보정을 수행하였다. 마지막으로 연구를 위하여 수집된 실제 측량자료에 개발된 방법론들을 적용하고 도출된 결과에 대한 통계평가를 수행함으로써 연구결과의 효용성을 입증하였다.
커브형 집적 영상 기술은 렌즈 배열을 이용하여 3D 영상을 공간에 쉽게 표현할 수 있는 기술이며, 넓은 관측각을 제공한다. 본 논문에서는 커브형 집적 영상에서 물체의 인식 향상을 위하여 다이렉트 픽셀 매핑 (DPM) 방법 기반의 비선형 상관기를 제안한다. 제안하는 비선형 상관기는 커브형 집적 영상 시스템에서 장애물에 가려진 물체로부터 픽업된 요소 영상을 DPM 방법을 통하여 해상도가 향상된 새로운 요소 영상을 생성한다. 새로운 생성된 요소 영상을 사용하여 복원한 3D 영상들과 참조 영상간의 비선형 상호상관을 이용하여 3D 물체의 인식 성능 향상시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위하여 기초적인 상관 관계 실험을 수행하고 기존의 방법과의 비교 결과를 보고한다.
다중센서 결합에 의한 외부표정요소 결정기법은 항공기에 탑재한 GPS와 INS로 센서의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있으며, 이에 따라 지형도 제작에 대한 시간과 경비를 크게 절감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다중센서 결합과 동시에 CCD 카메라를 탑재하여 동시에 측량을 하고, 외부표정요소 직접결정 기법에 의한 CCD 영상으로 수치정사영상을 제작하였다. 본 연구에서 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상검사점을 기본으로 하여 외부표정요소 직접결정 기법에 의하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. 다중센서에 의한 제작된 수치정사영상의 정확도는 소수의 기준점을 사용한 경우, 축척 1:1,000 지도의 정확도 기준을 만족시켰으며, 기준점이 없이 제작된 정사영상의 정확도는 축척 1:5,000 지도의 정확도 기준을 만족함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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