영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.
이 논문에서는 볼륨 데이터의 효율적인 영상 기반 랜더링 알고리즘을 제시한다. 중간 영상 공간은 밀림 객체 공간에서 중간 영상이 위치하는 2차원 공간이다. 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간을 이용함으로써 매핑이 좀더 간단해지면 점대점 매핑에서 기인하는 구멍을 없앨 수있다. 중간 영상 공간상에서의 매핑은 근원 화소의 깊이 값으로 만들어진 테이블을 가지고 쉽게 이루어진다. 또한 이 논문에서는 효율적인 객체의 표현을 위하여 텔타트리에 기반을 둔 새로운 사진 트리를 제안한다. 트리 구조를 사용할 경우 인접한 영상들에 존재하는 중복 정보를 제거함으로써 압축 효과를 얻을 수있다. 제안된 트리는 델타트리에 비해서 더 좋은 압축 성능을 보이며 빠르게 영상을 생성할 수 있다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 256 $\times$256$\times$256의 볼륨에서 비교적 좋은 질의 256$\times$256 의 영상을 1초에 25~40개 정도 만들어 낼수 있다.
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.
최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.
본 연구는 지오웹 플랫폼에서 지리정보 매쉬업(mashup)에 의한 웹기반 주제도 표현 가능성을 검토하고자 하였다. 웹2.0 시대에 있어서, 구글은 지리정보에 대해 효과적인 매쉬업 기능을 제공하기 때문에 지오웹을 이끌고 있다. 지리정보 매쉬업은 인터넷에서 다양한 자료를 조합하여 새로운 지리공간을 창조할 수 있기 때문에 지도 활용에 새로운 지평을 열고 있다. 지리정보 매쉬업은 자료 이용방법에 따라, 플랫폼에서 자체 자료(위성영상)와 외부자료의 연계, 플랫폼 자체자료와 사용자 참여형 콘텐츠연계 방식으로 나누어 진다. 본 연구는 플랫폼 자료와 외부자료 연계방식에 의한 구글 위성영상 기반 heat map, 도형표현도, 단계구분도를 제작하였다. 연구결과, 구글매쉬업 주제도는 위상영상과 중첩되어 표현되기 때문에 지도 해석에 대한 유연성을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 영상 콘텐츠의 표현밀도를 화면의 해상도와 피사체와의 거리감으로 정의하고, 표현밀도가 보는 이에게 미치는 감정의 변화를 살펴보고자 하였다. 부산지역 대학교에 재학 중인 학생 61명에게 HDTV방송화면에서 캡처한 영상이미지를 제시하고, 즐거움, 흥분, 통제 3가지 차원의 감정측정을 위해 SAM평가를 실시하였다. 서로 다른 해상도에 대한 비교결과 저해상도보다 고해상도의 콘텐츠 이미지를 볼 때 즐거운, 흥분되는, 통제되지 않는 방향으로 나타났다. 또한 해상도가 연속해서 동일할 때보다 변화가 있을 때 감정 변화 폭이 크게 나타났는데, 고해상도를 보다가 저해상도 이미지를 볼 때 감정이 유쾌하지 않은, 차분해지는 경향을 볼 수 있었다. 그러나 통제 감정에 대해서는 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 또한 피사체와의 거리감에 대해 근거리, 중거리, 원거리를 사후다중비교 결과 근거리의 경우 다른 경우들 보다 즐거운, 흥분되는, 통제되지 않는 감정의 값이 더 높아졌다. 다변량 검증결과 해상도와 거리감에 대한 즐거움과 흥분 감정차원은 정의 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 현실감 여는 실시간 영상 기반 환경 탐색을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링에 의한 시점 변경이 가능한 환경 탐색, 다중 환경 맵을 이용한 환경 모델의 통합 및 확장에 의한 환경 탐색 방법들을 제안한다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다. 그러나, 환경 맵의 단일 해상도에 의해 발생하는 영상의 흐림 현상과 가리움에 의해 환경 맵에서 없는 정보가 나타날시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 이러한 문제를 제거하기 위해서는 다중 환경맵에 바탕을 둔 3차원 환경 모델의 재구성이 필요하다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선 기반 환경 모델 통합 방법을 사용한다. 다중 환경맵에 의한 환경 모델링 방법은 최적의 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.
오차 확산 방법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적 특성을 고려하여 에지 강조 가중치를 다르게 적용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 국부적 특성의 척도로 3$\times$3 소벨연산자를 이용한 에지 정보를 사용했다. 먼저 원영상을 소벨연산자를 이용해 에지를 검출한다. 검출된 에지 정보의 정규화 값을 입력으로 하는 정현파 함수로 에지 정보에 따라 에지 정보 가중치 함수를 구한다. 구해진 에지 정보 가중치 함수와 입력 화소 값을 곱하여 에지 강조 가중치를 구하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수와 해프톤 영상의 역해프톤 영상을 이용하여 기존의 방법과 비교했다. 제안방법을 적용한 결과 영상은 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이고 미세한 에지도 잘 표현되어졌다. 또한 기존의 방법에 비해 에지의 재현성이 개선되었다.
방송과 영화 등에서의 영상 기술의 발전은 최근 3차원 입체 영상에 대한 관심을 증가시켜 왔다. 뿐만 아니라 2차원 영상의 한계로 인하여 3차원 콘텐츠에서의 입체 영상 표현 기술 개발이 시간이 지날수록 더욱 활발해지고 있다. 이는 단지 방송 분야에 국한되는 것이 아니라 의료, 교육 등 다양한 분야에서 폭넓게 접할 수 있도록 입체 영상 기술이 개발, 연구되고 있다. 하지만 입체감 표현에 있어 필요한 정교한 연출과 입체감 인지에 따른 피로감 발생 등의 이유로 예측 불허로 변화하는 게임과 같은 실시간 시스템에서 입체 영상 기술의 접목은 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 DirectX SDK 그래픽 파이프라인의 기하학적 구조를 바탕으로 입체감을 효율적으로 다룰 수 있고 상황에 따른 자동 시점 간격 조정을 통해 피로감을 해결하는 깊이감 조절 기법을 설계하였다. 이를 통해 입체 영상 기술이 접목된 게임 제작이 활발히 이루어질수 있는 새로운 대안을 제시해보고자 한다.
디지털 모바일 기술이 발전함에 따라 세로 영상은 뉴미디어 환경에서 중요한 영상 포맷으로 자리 잡았으며, 이는 기존의 가로 지향적인 영상 미학에 새로운 시각적 언어로써 도전장을 내밀었다. 이 연구는 동양 족자의 고유한 공간 구성 기법인 '삼원법', '일하양안 삼단식', '여백기법'과 '시서화 합일'과 같은 전통적 요소를 현대의 세로 영상 창작에 접목하여, 두 매체 간의 시각적 및 구조적 유사성과 차이점을 탐구한다. 이를 통해, 세로형 배치가 어떻게 화면의 깊이와 계층을 강화하고, 감정 표현을 심화시키며, 창작자에게 새로운 표현의 가능성을 열어주는지를 분석한다. 본 연구에서는 전통적인 동양 족자와 현대 디지털 환경에서 널리 사용되는 세로 영상 사이의 공간 구성 방식을 비교 분석함으로써 새로운 시각적 언어와 미학적 가치를 탐색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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