본 논문에서는 영상검색 방법의 하나인 내용에 기반을 둔 검색방법으로 순차영역분할과 투영정보를 이용 한 영상검색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 순차 분할된 영역의 색상평균값과 각 영역의 투영정보를 이용한 방법으로 영상의 공간정보와 컬러정보를 효과적으로 결합한 방법이다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법 보다 검색효율이 $11.6\%$ 증가됨을 알 수 있었다. 또한 영상의 밝기변화, 회전, 카메라의 위치 및 확대, 축소에 따른 영상의 공간변화에도 매우 강인한 것으로 나타났다.
본 논문은 연속적인 영상에서 움직임을 추적하는데 있어서 웨이브릿(Wavelets)과 투영(Projection)을 사용하여 물체의 움직임을 추적하는 기법을 제안한다. 움직임을 추적하는 방법중 웨이브릿을 이용한 방법으로는 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으며 연속적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로써 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿에서 유도된 데이터를 가지고 수평에 민감한 데이터는 X축으로 투영을, 수직에 민감한 데이터는 Y축으로 투영을 하여 물체를 영역화한 후 추적함으로써 실시간으로 물체를 추적한다. 특히 서로 다른 방향으로 민감성을 보여주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체를 더욱 정확하게 영역화 하는데 많은 도움을 준다. 물체가 깊이 방향으로 움직여도 투영된 데이터로 영역화(Segmentation)한 데이터의 크기를 가지고 쉽게 분석된다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿과 투영 기법을 이용한 조합으로 분석된 실험 결과와 앞으로의 과제가 마지막 부분에 서술되었다.
본 논문은 비디오 영상에서 블록기반 차영상을 이용한 연기검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배경으로부터 변경된 영역 검출 단계, 배경영상 갱신단계, 검출된 영역이 연기인지를 판단하는 단계의 세 단계로 구성된다. 입력 비디오에서 각 프레임의 블록 평균영상을 계산하였으며, 변화영역을 검출하기 위하여 배경영상의 블록평균영상과 입력영상의 블록평균영상의 차이를 사용한다. 블록기반 차영상을 투영하여 변화된 사각영역을 검출한다. 차영상의 투영을 이용한 배경블록평균영상의 갱신방법을 제안한다. 변화영역의 중심위치 및 YUV 색상의 시간적 특징을 이용하여 연기영역을 판단한다.
본 논문에서는 중첩되는 영상사이의 평면 투영 변환을 구하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정규상관과 직사각형-사변형 평면 투영 변환에 기반 한다. 블록 정합을 이용하여 전역 이동을 계산하고, 중첩되는 영역의 정규 상관 계수 값을 최대로 하는 4개의 대응점을 찾기 위하여 가우시안 영상 피라미드에서 SA(simulated annealing) 알고리즘을 사용하였다. 이들 대응점에서 직사각형-사변형으로의 사상을 이용하여 평면 투영 변환을 계산하고, 마지막으로 중첩되는 영역의 RGB 컬러 값을 선형 가중치에 의해 혼합하였다. 실험으로 세 장의 영상을 한 장읠 큰 모자익 영상으로 합성하는 결과를 보였다.
본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로의 상태를 조사하기 위해, 레이저 투영 영상을 이용한 관로의 최소 직경을 산출하는 새로운 방법을 제안한다. 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여 새로운 색차 모델과 다중 임계치를 적용하였다. 관로의 투영 단면은 레이저가 투영된 곡선의 형상에 나타나므로 곡선의 최소 직경을 계산하여 관로가 찌그러져 있거나 이물질이 존재하는 것을 구분할 수 있다. 제안하는 기법은 100mm의 정상 관로에서 평균 1.83mm의 오류를 나타내어 관로의 상태를 조사하는 기법으로 사용이 가능하다.
정사투영사진 지도는 입체영상에 존재하는 공액점을 수치적으로 탐색하여 높이를 결정하는 수치사진측량 방법을 사용하여 제작되며, 공액점을 자동으로 결정하기 위한 수치영상정합 방법에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 수치영상정합에서 공통적으로 사용되는 영상 피라미드의 4가지 축척 계수 변화와 8가지 기준영역의 크기의 변화에 따른 영역기반정합의 정확도에 미치는 영향을 고찰하였다. 각 방법에 대한 영상정합 결과는 l/5,000 수치지도 자료와 비교하였고, 영상정합의 성공률을 분석하여 최적 기준영역의 크기를 결정하였다. 수치지형모델은 결정된 영상정합 결과와 광속조정법을 이용하여 생성하였으며, 수치표고모델과 정사투영사진을 이용하여 정사투영사진 지도를 제작하였다.
최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.
손 영역을 찾는 것은 사용자 중심의 인터페이스를 제공하는 데 있어서 꼭 필요한 기술이며 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문은 HSV 공간을 기반으로 한 역 투영 기법을 사용하여 손영역 검출을 수행하였으며, 휴 모멘트를 통해 추출된 손 영역을 분석, 손 모양 인식에 대한 방법을 제안한다. 역 투영 기법을 통해 손 영역 검출에 대한 신뢰도를 높였으며, 휴 모멘트를 통해 손모양을 구분할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 가려진 얼굴 영상을 효과적으로 인식하기 위한 선택적 부공간 투영 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 투영방법은 가려짐이 있는 얼굴의 전체 영상을 기저 영상에 투영하였다. 얼굴의 특징 부분은 가려짐에 의해 왜곡되기 쉽기 때문에 얼굴 인식률의 저하가 크게 발생한다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 먼저 가려짐의 유무를 판단하고 가려짐이 없는 경우는 기존의 부공간 투영 방법으로 전체적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였고, 가려짐이 있는 경우는 가려짐이 존재하는 영역을 배제된 부분적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였다. 가려짐이 있는 얼굴 영상을 제공하는 AR 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 기존의 PCA 및 NMF 보다 좋은 인식률을 보였다.
드론 탑재형 프로젝터 시스템의 경우 비행 시 드론의 모터와 프로펠러 그리고 비행 환경에 의해 발생하는 흔들림이 그대로 프로젝터에 전달되기 때문에 프로젝터에 의해 투영된 영상에 왜곡이 발생하게 된다. 이를 보정하기 위해 센서를 통해 얻어진 드론의 비행정보 기반 투영영상 변환행렬이 적용된다. 본 논문에서는 디스플레이 영역의 해상도를 고정된 값으로 제한하는 대신 비행 환경에 따라 해상도를 결정하는 방법을 제안하고 실제 영상에 적용하였다. 실험 결과, 제안한 디스플레이 영역의 해상도 최적화 방법을 적용하는 경우 기존의 고정된 디스플레이 영역의 해상도보다 확장된 디스플레이 영역의 해상도로 운용 가능함을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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