본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 우리는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단하고, 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 그리고 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았다.
본 논문에서는 카메라에서 입력되는 영상에서 객체의 특징 자동 추출하고 모바일 기기로 전송하여 인체의 움직임을 표현하는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적한다. 추출된 특징은 객체의 각 연결점의 위치정보로 사용되며 특징을 중심으로 블록매칭 알고리즘을 적용하여 특징의 위치정보를 추적하고 모바일기기로 정보를 전송한다. 모바일 기기에서는 전송된 조인트 정보를 이용하여 인체의 움직임을 재현한다. 제안방법을 실험 동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
영상 신호에서 Dynamic Range는 이미지가 포함하고 있는 휘도의 최소 레벨과 최대 레벨의 비이다. 이미지 촬상 장치가 표현할 수 있는 Dynamic Range는 한정되어 있기 때문에 한정된 범위를 벗어나는 영역에 대해서는 이미지의 왜곡 혹은 손실이 발생한다. 본 논문에서는 Line별로 다른 Integration Time을 적용하는 방법으로 영상의 계조 표현 범위를 넓게 향상시켜 Wide Dynamic Range를 갖는 영상을 얻는 방법을 기술한다.
본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 Bayer Data입력 포맷을 우리가 디스플레이 장치로 보는 영상으로 출력하기 위해 전처리 작업을 수행한다. 먼저 들어오는 Bayer Data Format은 인터폴레이션을 수행하여 컬러영상을 표현하기위한 한 픽셀 표현 R, G, B값을 구한다. 본 논문에서는 연산량과 필요한 레지스터의 수를 줄이고 칩의 성능을 향상시키기 위해 기존 3${\times}$3라인 쓰지 않고 2${\times}$2라인을 이용한 인터폴레이션을 수행한다. 또한 Bayer Data입력에 대한 이미지 스케일링 작업과 인터폴레이션 수행 작업을 동시에 수행한다. 이를 구현하기위해 원본 이미지 사이즈를 640${\times}$480으로 입력 데이터를 사용하고, 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
본 논문에서는 연속 영상에서 가우시안 분포를 사용하여 사람의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 영상은 여러 개의 동질한 영역들로 이루어지고, 이 영역들 중 얼굴 영역이 있다고 가정하였다. 영상에 있는 모든 영역들을 가우시안 분포로 표현하였으며, 이들의 집합을 가우시안 분포의 혼합 모델로 표현하였다. 제안된 방범에서는 이전 프레임에서 가우시안 분포들을 찾고, 찾아진 이전 프레임의 가우시안 분포들을 이용하여 현재 프레임의 영역들을 찾는다. 이 영역들 중, 초기에 주어진 얼굴 영역이 있으며 현재 프레임의 영역들에 의해 가우시안 분포는 갱신되고 이 과정을 반복함으로써 얼굴을 추적한다. 가우시안 분포의 개수를 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 가우시안 분포의 혼합 모델로 얼굴을 추적할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 시간 간격을 두고 활영한 흉부의 단순 x선 영상의 차영상을 이용하여 컴퓨터 도움 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 흉부 단순 x선 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히, 이 방법은 폐암과 같이 조기진단이 매우 어려운 질병에 대하여 정기검진 등에서 정기적으로 촬영한 단순 x선 영상을 이용하여 조기진단을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다. 그러나, 촬영시의 여러 가지 조건들, x선의 세기와 조영시간, 환자의 촬영 자세 및 호흡 상태 등에 따라 단순 x선 영상이 크게 달라져 단순한 뺄셈에 의한 차영상은 진단에 도움이 되지 못한다. 진단에 도움을 주기 위해서는 두 영상 사이의 전체적인 밝기와 대조도를 맞추고 늑골, 쇄골 등 해부학적 구조물의 위치와 크기를 서로 맞추어 차영상을 얻는 영상처리 방법이 필요하다. 또한, 폐의 크기와 위치도 서로 맞추어 차영상을 얻어야 한다. 그러나, 이러한 방법도 늑골과 폐의 크기와 위치 변화가 서로 일치하지 않는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 영상처리를 통하여 차영상을 얻는 방법에 대하여 논하고 방법상의 문제점과 해결 방법을 제시한다.
의미 있는 객체가 영상에 포함되어 있는지를 판단하여 영상을 객체 및 비객체 영상으로 분류함으로써 영상 검색이나 효과적인 영상 데이터베이스 구축 등에 유용하게 활용 가능하다. 이에 본 논문에서는 영상 유형에 따른 특징을 분석하여 영상 분류를 위한 기준을 선정함으로써 입력 영상을 객체 및 비객체 영상으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다 일반적으로 객체는 주로 영상의 중심 부근에 위치하고 주변과는 상이한 칼라 특징으로 표현되므로, 영상 중심 부근에 주로 위치하는 칼라의 분포 정보를 영상 분류의 기준으로 사용하였다. 또한 객체 추출 방법[4]을 적용하여 추출된 객체와 배경 사이의 공유 경계에서 발생하는 경계 강도 정도를 활용하였다. 코렐 CD에서 무작위로 선택된 800장의 영상에 대해 제안된 기준을 적용하여 분류한 결과 약80%의 분류 정확도를 얻었다.
본 연구는 JPEG(Joint Photographic Experts Group)표준 영상압축 방법을 이용한 원격측정 (remote measuring) 시스템을 다룬다. 많은 디지탈 비디오(digital video)이 응용중에서 주요 어려움은 디지탈 영상(digital image)을 직접적으로 표현하기 위해 필요한 방대한 데이터의 처리문제이다. 그리고 디지탈 영상의 직접적인 사용은 고수준 기억용량(high storage)과 전송비용(transmission costs)으로 인하여 응용상 여러가지 제약조건이 수반되었다. 이런 이유로 인하여 여러가지 영상압축 기법이 개발되어왔으며 본 연구는 정지영상(still pictures)에 대하여 JPEG 표준을 사용한 영상압축과 압축된 영상을 사용하여 실제 제조업의 공정검사에 응용하는 것이다. 수행도 평가척도로서 원래영상과 압축된 영상과의 압축비, 원래영상과 압축된 영상과의 픽셀(pixel)의 회색도 값(gray-level value)의 평균과 RMSE(root mean square error), 그리고 원래영상과 압축된 영상을 원거리(또는 근거리)로 전송하여 전송된 압축영상을 푼 후 두 지점간의 거리 측정에 따르는 실제거리와 측정거리에 대한 오차를 이용하였다.
단층 촬영한 영상을 삼차원적으로 재구성해서 가시화 또는 자동처리와 분석을 하기 위해서는 등방 해상도의 삼차원 영상 자료를 생성하는 보간이 필수적이다. 최근에 제시된 형태기반 보간 방법은 먼저 형태를 분할한 이후, 보간을 행하므로 구조적으로 객체간 뚜렷한 보간 영상을 생성하는데는 유리하지만 대부분 이진 영상을 대상으로 보간을 수행하므로 영상을 이루는 주요 객체들을 표현할 수 없으며 내부 구조를 가시화할 수 없으며 방법상 보간을 위하여 행하는 최소거리 계산시 많은 수행시간을 소모한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상을 이루는 주요 구성 객체를 표현할 수 있는 그레이-스케일 영상을 대상으로 보간 영상을 생성하고 이차원 평면상의 최소거리 맵 구성과 삼차원 공간 개념을 고려한 최소거리 맵 수정으로 계산시간을 효율적으로 단축시키면서 고질의 보간 영상을 생성할 수 있는 새로운 형태기반 보간법을 제시하였다.
얼마 전 세상은 제임스 카메론의 최근작인 <아바타>에서 디지털 액터의 성공적인 출현을 목격하였다. 이런 디지털 애니메이션 캐릭터의 탄생은 영상 표현 기술의 발전에 의해 갑자기 만들어진 것이 아니다. 과거 애니메이션 영상과 실사영상의 결합을 시도했던 수많은 노력들이 테크놀로지의 발전과 맞물려 영상산업계의 커다란 변화를 가져올만한 성과를 이루어낸 것이다. 이런 시도들의 선봉에 선 사람들 중, 지속적으로 주목할 만한 성과를 낸 대표적인 감독이 두 명 있다. 제임스 카메론 감독과 로버트 저메키스 감독이다. 영상 테크놀로지에 대한 지속적인 캐릭터 표현 연구와 노력이 작품을 통해 상당히 오랜 기간 동안 나타났다. 영상 테크놀로지의 역할에 대한 이해에 있어서 두 감독은 서로 다른 시각을 가지고 있었던 것으로 보인다. 실제로 테크놀로지를 대하는 자세의 차이가 결국 두 감독의 최근 작품에서 매우 다른 결과를 가져 온 것으로 생각된다. 본문에서는 영상 테크놀로지 이용을 중심으로 두 감독의 작품들을 비교, 분석해보고자 한다. 두 감독이 시도했던 애니메이션과 실사영상의 결합에 대한 진보적인 성과들, 또 영화 제작에 있어서 테크놀로지의 역할을 인식하는 자세의 차이를 알아보는 것은 향후 끊임없이 계속될 새로운 영상 기술의 출현을 맞이해야 하는 우리 영상산업계의 기술수용과 대응에 있어서도 그 의미를 찾을 수 있다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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