본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상을 특성에 따라 국부 영역으로 분류하고 변위 공간(disparity space)상에서의 특징을 분석하여 각각의 영역에 적합한 윈도우의 크기를 정하는 새로운 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 텍스쳐(texture)가 적은 영역이나 텍스쳐가 반복되는 영역, 그리고 깊이의 불연속선상에서는 고정된 크기의 윈도우를 사용하는 영역 기반 스테레오 기법은 잘 동작하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 영역들의 변위 공간상에서의 정합 값 분포를 분석하여 스테레오 정합에 이용한다. 실험은 변위의 참값이 알려진 영상에 대해서 수행되었으며 기존의 방법에 비해 짧은 수행 시간 및 정확한 정합 결과를 보여 준다.
본 논문은 객체 기반 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우산 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정합을 수행한다. 이후, 선택된 각 샘플점의 변위에 의한 평면의 방정식을 이용하여 내부 변위들을 보간한다. 제안된 방법에 따르면, 샘플점에서 얻어진 변위 값을 영역내부로 전파시킴으로써 깊이 추정이 단지 특징점들에서만 국한되는 특징 기반 기법의 문제점을 해결할 수 있으며, 또한 분할영역의 외곽선에서 샘플점을 추출함으로써 단순 영역에서의 깊이 추정이 모호하게 되는 영역기반 기법의 문제점을 효과적으로 억제시킬 수 있다.
본 논문에서는 보다 정밀한 깊이 정보를 추출하기 위하여, 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합 기법을 개발한다. 우선 촬영된 환경에 따라 발생하는 스테레오 영상의 노출 차이를 보상하기 위하여, 전체 영상에 대하여 전역적으로 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 계산된 3 차원 누적 분포 함수를 기반으로 순위 영상을 생성하고, 밝기 기반의 강인한 초기 정합을 수행한다. 다음으로 지역적인 밝기 변화에 강인하도록, 초기 깊이 정보를 바탕으로 EM 알고리즘을 수행하여 객체와 배경에 해당되는 깊이 정보를 분리한다. 분리된 영역 정보를 기반으로 각각의 영역의 대하여 다시 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 이를 기반으로 최종적으로 전경과 배경의 차등적인 정합을 수행하여 지역적인 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합기법을 개발한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법의 성능을 확인한다.
최근 위성 탑재 센서의 종류와 영상의 공간해상도가 다양해지고 서로 다른 시기에 관측 수집된 영상자료를 모자이크하여 지형공간정보체계(GIS)와 같은 응용분야에서의 활용에 대한 필요성이 점차 커지고 있다. 영상 모자이크에는 영상정합, 분광정보 조정과 같은 다양한 기법들이 필요하다. 웨이블렛 변환 기반 영상정합 기법을 적용하여 영상 모자이크의 자동화에 대해 연구하고자 하였다. 본 논문에서는 폴리곤 클리핑 기법을 적용하여 두 영상에서 중복 영역을 추출하고자 중복영역에 대하여 형상 기반 정합과 영역 기반 정합을 동시에 적용하는 웨이블렛 변환 기법을 이용함으로써 자동으로 접합점을 추출하였다. 또한 영상 모자이크를 수행함에 있어서 두 영상의 분광 정보를 조정하기 위한 방사 보정기법은 히스토그램 정합 기법을 적용하여 연구 분석하였다. 본 연구에서 적용한 폴리곤 클리핑 기법 결과로 중복영역과 모자이킹 영역을 자동을 추출할 수 있었다. 그리고 다해상도 웨이블렛 분석 기법을 이용하여 특징점에 대해 영상정합을 수행하고 이를 이용하여 모자이킹 접합선을 추출한 결과 접합부분에서 불연속 부분 없이 모자이킹 영상을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 분할 영역기반 스테레오 정합에 있어서 분할 영역 추출시 컬러 외에 깊이 카메라의 초기 깊이, 프레임 간 분할 영역의 움직임 정보를 같이 이용한 분할 영역기반 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법은 깊이 카메라의 초기 깊이 정보를 이용하여 기준 영상의 객체/배경 분리를 먼저 수행하고, 분리된 객체/배경별로 컬러 영상 분할을 수행하여 분할 영역을 추출한다. 또한 분할 영역기반 깊이 정보 추출에 있어 프레임 간 깊이 정보의 연속성을 유지하기 위해 객체/배경 분리 정보, 분할 영역의 움직임 정보를 이용한다. 실험결과에서, 제안한 기법은 컬러 정보만을 이용한 기존의 분할 영역 추출 및 분할 영역 기반 스테레오 정합 기법에 비해 정적배경 영역에서 특히 분할 영역 추출과 깊이 정확도가 개선된 성능을 보였다.
지형 참조 항법 기술 중 하나인 TERCOM은 순항미사일에 장착되어 있는 시스템으로 현재까지도 지속적으로 연구되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 영역기반 정합 기법과 확장형 칼만필터를 이용하여 TERCOM에 기반한 지형 참조 항법을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 영역기반 정합의 유사성 분석에는 평균제곱오차 알고리즘과 상호상관정합 알고리즘을 적용하였다. 기압 고도계와 레이더 고도계, SRTM DTM을 탑재한 항체가 시속 1000km로 545초 간 장방형 궤적으로 비행하도록 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 평균제품오차 기반 알고리즘의 거리 오차의 표준연차는 99.6m 상호상판정합 기반 알고리즘은 34.3m로 상호상관정합 기반 알고리즘이 상대적으로 지형에 덜 민감하고 두 알고리즘 모두 지형의 기복 정도에 따라 항법 정밀도의 편차가 큰 것으로 나타났다. 따라서 완만한 지형에도 민감한 알고리즘과 관성항법 적분오차 증가에 따라 적절한 탐색영역의 크기 결정, 비행환경에 따라 요구되는 최적의 지형 데이터베이스의 해상도 결정 등에 대한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
스테레오 정합에서 가장 중요하고도 어려운 문제는 대응점 추출 문제와 폐색 영역에 대한 처리이다. 특히 폐색 영역의 점들은 대응점이 존재하지 않기 때문에 변이 정보 획득에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제에 대한 효과적인 접근을 위해 본 논문에서는 쌍방향 정합 알고리즘을 기반으로 폐색 영역의 정합 정도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 즉 좌,우 영상 각각의 기준에 대해 독립적인 변이 정보를 구하고, 이를 바탕으로 정합의 타당성 여부를 검토하여 그 결과를 다음 처리에서 반영하는 상호 보완적인 반복 처리 기법을 적용하였다. 이 과정에서 구해진 폐색 영역에 대한 변이 정보는 스테레오 영상 모델의 기하학적 구조를 적용하여 좌, 우측 기준 정합에 대해 그 좌, 우측 점들의 변이 정보들로 대체함으로써 불연속점들의 무뎌짐(blurring)현상을 개선하였다. 한편, 실험 결과를 보다 객관적으로 비교하기 위해 정합율과 에러율이라는 파라메터를 정의하여 개선된 결과를 보였다.
본 논문에서는 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 영역분할 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 전경을 제외한 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상으로부터 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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