본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.
원격탐사 자료를 효율적으로 사용하기 위해서 위성영상의 기하학적인 왜곡을 제거하는 작업은 반드시 필요하다. 이러한 기하보정을 위해서는 기하보정 된 위성영상, 수치지도, GPS 측량 및 기타 방법에 의해 획득되어진 지상기준점을 필요로 한다. 지금까지의 지상기준점을 이용한 기하보정 방법은 수동적으로 이루어 졌으며, 많은 시간과 노력을 필요로 하였다. 본 논문에서는 GCP Chip 데이터베이스를 이용하여 온라인 상에서 자동으로 기하보정 하는 방법을 제안하였다. 제안된 온라인 자동기하보정 시스템은 영상을 입력하는 부분, 지상기준점 영상을 조정하는 부분, 선택된 지상기준점을 수정 및 갱신하는 부분, 그리고 기하보정 결과를 저장하는 네 가지 부분으로 이루어져 있다. 결론적으로 이러한 온라인 자동 기하보정 시스템을 이용하여 기존의 수동적인 기하보정방법 보다 시간 및 노력을 줄일 수 있으며, 랜셋 영상의 활용에 기여할 것이다.
3D 입체영상의 색 보정은 전체의 화질에 영향을 미치는 중요한 과정이다. 기존의 색 보정 방법들은 좌, 우 영상 중에서 밝기 정보 또는 칼라 채널별로 히스토그램을 바탕으로 하여 어느 한쪽을 기준으로 일치성을 강화하는 처리를 한다. 히스토그램을 기반으로 색 보정을 하는 경우, 충분한 색온도 변환이 이루어 지지 않아 색조의 보정이 어려운 단점이 있으며, 본 논문에서는 히스토그램을 사용하지 않고 색온도 변환을 중심으로 색 보정하는 방법, 색 일치를 통한 색 보정 방법을 제안한다. 제안한 색온도 보정 방법은 동일한 조명환경에서 촬영된 영상들에 대하여 화소 당 평균 색 오차(CIE-${\Delta}E$ 기준) 3 정도로 일치되는 결과를 나타냈고 기존 방법도 유사한 성능을 보였다, 색 일치 보정 방법은 서로 다른 조명하에서 촬영된 좌우영상들에 대하여 색 오차 9이며, 기존의 방법은 18로 나타났다. 기존 방법에 비하여 제안한 방법이 좌우 영상의 색 일치 처리에서 우수한 성능을 보였다.
최근 휴대기기들의 CMOS 영상 센서의 사용으로 Rolling shutter에 의한 왜곡현상이 발생하고 있다. 이러한 왜곡현상을 보정하기 위한 기존의 방법은 동영상에서의 움직임 정보만을 주로 이용하고 있다. 따라서 본 논문은 움직임 정보를 이용한 보정의 성능을 더욱 좋게 하기위하여 정지영상에서 Rolling Shutter 왜곡현상에 대한 추가적인 움직임 정보를 찾아내고 보정하는 알고리즘을 제안하고 있다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상은 경사촬영을 수행하므로 지형의 기복에 따른 영향을 많이 받는다. 따라서 SAR영상을 이용하여 여러 가지 정보들을 추출하여 이용하기 위해서는 전처리 과정으로서 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡들을 보정해야 한다. 이에 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 궤도모델링, 정사보정을 수행하고 역산란계수, 국부입사각 계산 등을 통해 지형기복에 따른 방사왜곡보정을 수행하였다.
이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.
광학위성영상의 다양한 활용성을 바탕으로 위성영상에 대한 다양하고 많은 수요가 지속적으로 증대되고 있다. 그러나, 태양광에 의한 영상획득을 기반으로 하는 광학영상의 획득은 기상상황 및 밤낮에 대한 제약을 가지고 있을 수 밖에 없다. 이에 따라 전파를 이용한 영상레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 통한 영상획득은 위성영상 수요 활성화 및 다양한 활용분야에 수요를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 고품질의 레이더영상을 획득하기 위해 반드시 필요한 영상레이더의 검보정을 위한 시스템을 논의하고자 한다.
2006년 7월 28일 발사 된 아리랑위성 2 호 검보정 작업은 발사 한 달 후인 8월 말부터 본격적으로 시작되었다. 아리랑위성 2호 검보정의 첫 단계로 위성의 상태를 판단할 수 있는 정보를 수집하여 재정리하는 작업부터 시작하였으며, 곧바로 아리랑위성 2호의 기본 설정 값들을 결정하는 작업을 마무리하였다. 이후, 복사 검보정, 공간 검보정, 기하 검보정 작업들이 순차적으로 진행되었지만, 검보정 작업을 진행하는 과정에서 발사 전에 고려하지 못 했던 요소들이 발견되었고, 위성과 사용자 간의 요구사항 정확도 차이에서 오는 문제점들이 검보정 작업 진행 중에 나타남에 따라 검보정 작업이 지연되었다. 발사 전에 계획되었던 검보정 계획에 비해 일정 지연이 있었으나, 현재는 아리랑위성 2호 영상자료를 사용할 수 있는 기본 영상 품질을 만족한 상태이며, 향후 계속해서 아리랑위성 2호 기본 사양을 넘는 영상자료의 품질을 향상시키기 위한 검보정 작업이 계획대로 진행될 예정이다.
얼굴 인식에서는 입력 영상에서 얼굴을 검출한 후에 데이터베이스의 영상과 위치와 크기를 일치시키는 등록 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 등록 과정에서 발생하는 얼굴영상의 이동, 회전, 혹은 크기의 차이를 eigenspace에서 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴 영상의 수직, 수평 이동, 회전, 크기 변환 등의 등록오차를 선형보간 행렬로 근사하였다. 각 변환행렬을 사용하여 등록오차에 따른 미분계수를 eigenspace에서 구하면 subpixel 단위의 등록 오차를 보정할 수 있다. 제안된 방법은 공간 영역에서 오차를 보정하는 것보다 계산량이 훨씬 더 적다. 오차 보정 후 얼굴 인식률이 크게 향상되는 것을 실험으로 확인하였다.
조명이 객체에 균일하지 않은 세기의 빛을 제공하는 문제는 조명의 하드웨어 설계에서 해결해야 할 문제 중 하나였다. 본 논문에서는 객체가 받는 특정 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 균일한 밝기의 영상으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기가 균일하지 않은 특정 조명에서 획득한 영상과 밝기가 균일한 일반 조명에서 획득한 영상을 이용한다. 우선 균일하지 않은 특정 조명에서 컬러필터나 다른 광원을 이용해서 특정 조명의 밝기를 기준으로 객체의 반사 스펙트럼을 복원한다. 복원한 반사 스펙트럼을 균일한 조명의 스펙트럼 특성으로 스펙트럴 재조명을 하여 두 영상간 밝기의 차이를 비교한다. 이 비교를 통해 특정 조명에서 획득한 영상의 밝기를 보정하고 보정 결과 비교를 통해 보정이 잘 되었음을 확인할 수 있다. 이 결과를 통해 특정 조명의 하드웨어 설계의 어려움을 줄일 수 있을 것으로 기대 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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