안저 영상 촬영기술이 발달되며 진단에 사용되는 안저 영상에는 시각적으로 많은 변화가 일어났다. 새로운 촬영 기법인 초광각 안저 영상은 기존 영상에 비해 넓은 범위의 영상을 생성할 수 있다. 촬영 범위가 넓어짐에 따라 이미지에는 왜곡이 발생하고, 이로 인해 안저 영상을 통한 황반 부위 진단에 어려움을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 보정하고 초광각 안저 영상을 기존 안저 영상의 영역으로 변환하는 시스템을 강화학습을 통해 구축한다. 제안하는 방법은 A3C 강화학습법을 사용하며 실험 결과는 제안 방법을 통해 안저 영상을 자동으로 변환할 수 있음을 보여준다.
첨단 IT기술과 음파와 영상을 이용한 하천 계측 기술의 결합을 통해 하천 수위와 유속을 자동으로 측정하는 기술들이 개발되고 있다. 특히, 표면영상을 이용한 자동유량계측 기술은 카메라 외에 별도로 고가의 장비를 구입할 필요가 없을 뿐 아니라 현장 상황을 영상으로 확인할 수 있기 때문에 현장조사 인력이 필요가 없어 경제적이고, 비접촉식으로 안전하여 각광받고 있는 기법이다. 하지만 표면영상유속계는 기본적으로 원근에 따른 영상왜곡이 발생하기 때문에 이를 정사영상으로 변환하는 과정이 반드시 필요하다. 하지만 대하천과 같이 하폭이 넓은 경우에는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정이 어렵다는 한계가 있다. 또한 참조점을 이용한 영상왜곡 변환 방법의 경우 수위변화가 있는 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정 작업이 필요 없는 지표영상유속측정법(IIVM, Index Image Velocimeter)을 개발하였다. 지표영상유속측정법은 기존 표면영상유속계 달리 복잡한 영상좌표변환 과정을 매우 간단하게 처리할 수 있는 장점이 있다. 지표영상유속측정법은 지표영상유속과 카메라와 수표면 사이의 거리를 고려한 지표유속을 사용하고, 이를 통해 기존 표면영상유속계의 한계인 수위변화를 고려하기 어려웠던 점을 극복할 수 있었다. 본 연구에서는 수리실험과 현장영상을 활용하여 수위 변화에 따른 지표유속을 측정한 결과 하천 수위가 변화하는 상황에서도 표면유속을 정확하게 산정할 수 있었고, 실제 측정유속을 대신할 수 있는 지표유속으로도 활용 가능한 것을 확인하였다.
동화상 압축에서 사용되는 움직임 벡터는 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 이전 영상과 가장 예측 오류가 적은 곳을 지정하여 예측한다. 블록의 이동 정도는 수직. 수평의 선형적인 움직임(translational displacements)을 가정하여 사용하기 때문에 실제 화상에서 자주 나타나는 물체의 확대 또는 축소에 의한 크기 변화. 회전. 일그러짐 등의 변화에 올바르게 예측하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 블록의 선형적인 이동은 물론이고 4개 노드를 자유롭게 움직임일 수 있는 왜곡된 블록 정합 방식의 움직임 예측 기법에 대하여 소개하고 왜곡 블록 정합 방식에서 나타날 수 있는 기하학적인 오류를 수정하는 보정 방법에 관해 논의한다.
본 논문에서는 광각렌즈기반의 WDR(Wide Dynamic Range)인 2M(Mega)급 CMOS 이미지 센서를 통해 왜곡영상을 보정하는 카메라 모듈의 설계와 렌즈영상의 성능을 분석한다. 또한, 설계한 광각렌즈모듈의 광각렌즈($176^{\circ}$) 특성으로 인한 왜곡영상의 보정된 결과를 분석하였으며, 카메라 모듈의 스마트 NUX(Natural User eXprience) 활용방안을 제안하였다.
본 논문은 어안 렌즈 카메라의 영상 왜곡 보정 처리 시스템 구현에 관한 것이다. 영상 보정 처리 알고리즘은 역맵핑기법을 적용하고 실시간 처리를 위해 DSP 프로세서를 사용하여 시스템을 구현하였다. 알고리즘 적용시 카메라의 왜곡 계수는 실시간 처리를 위해 룩업 테이블화하여 처리한다. 실험 결과, 원영상과 각도변화에 대한 PSNR 변화는 8.3%정도로 안정적 자연스러우며, 화질보다는 실시간 처리에 중점을 두어 한 프레임 $720{\times}480$ 왜곡영상 처리 시간이 약 31.3ms 소요되었다.
표면영상유속계를 이용한 유속 측정 시 하천의 넓은 영역을 경사지게 촬영하기 때문에 필연적으로 영상 왜곡이 발생하게 된다. 이와 같이 경사영상을 정사영상으로 변환하는 방법으로 수표면과 동일한 평면상의 참조점 좌표를 이용하는 2차원 투영 좌표 변환법을 사용할 경우 홍수 시 수위가 변할 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수위가 변하더라도 참조점을 재설정할 필요가 없는 경사영상 왜곡 보정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 높은 위치에 설정한 참조점의 좌표와 카메라의 좌표, 그리고 카메라의 수표면 사이의 연직거리 간의 기하학적인 관계를 이용해 수위 변화에도 대응할 수 있는 경사영상 보정 기법이다. 본 연구에서 개발한 영상 왜곡 보정 방법의 검증을 위해 실규모 하천 실험을 수행하였으며, 참조점 변환식에 대한 검증과 표면유속 측정 결과에 대한 검증을 수행하였다. 검증 결과 개발 기술의 경사영상 보정 정확도는 97% 이상을 나타냈고, 유속 검증 결과 개발 기술을 적용하여 산정한 유속을 비교한 결과 약 4% 이내의 차이를 보이는 것으로 나타나 높은 정확도 확보가 가능한 것으로 나타났다. 따라서 개발 기술을 영상 기반의 고정형 자동유량계측 시스템에 적용한다면 수위가 급변하는 홍수 시 유량측정의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
몰입감을 주기 위한 초대형 화면을 생성하기 위하여 원통이나 구 모양의 곡면 스크린의 사용이 증가하고 있다. 기존의 방법에서 스크린을 2차 곡면으로 모델링하여 영상이 스크린의 3차원 평면위에 투영되는 대응점을 찾기 위하여 2차 행렬을 이용한다. 기하학적 영상 보정 후에도 스크린의 모양에 약간의 변화나 움직임이 생길 경우에 2차 행렬이 변하게 된다. 본 논문에서는 스크린의 움직임 및 변화가 작은 경우 약간의 움직임에 의해 변형된 2차행렬을 구하기 위해 3차원 정보를 새로이 구하지 않고, 스크린을 부분적인 평면으로 근사하여 영상의 기하학적 왜곡을 보정을 하는 방법을 제안하였다. 실제 프로젝터로 곡면 스크린에 영상을 투영한 후 스크린을 움직였을 때 스크린의 움직임에 대해 제안한 부분적 평면 근사화 방법으로 왜곡을 보정하는 실험을 통해 스크린이 움직이기 전과 동일한 결과를 얻었다.
저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 많은 렌즈 왜곡을 보인다. 이러한 현상은 제조 가격 및 소형 구현시의 제한에 기인하는 것으로 렌즈 재설계를 통한 물리적 보정에는 비용 및 구현시 부피 등의 측면에서 바람직하지 못한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 이러한 렌즈 왜곡을 소프트웨어 측면에서 보정하는 경우에 카메라 캘리브레이션을 통한 렌즈 왜곡 변수를 계산하는 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법에 대해 알아본다. 아울러 이러한 방법의 적용 타당성을 살펴보기 위하여 카메라 캘리브레이션을 통해 scale factor ratio 및 이미지 센터와 같은 카메라 상수를 처리하는 방식에 대해 살펴보고자 한다.
현대의 휴대기기들은 대부분 저비용 저전력의 CMOS를 채용한 카메라를 사용한다. 일반적으로 CMOS 센서는 영상의 왜곡을 발생시키는 Rolling Shutter를 채용하여 촬영을 한다. Rolling Shutter에 의한 왜곡 현상을 보정하기 위해 기존의 방법들은 영상을 분석하여 카메라의 움직임을 추정한다. 하지만 증강현실과 같은 시스템에 있어 매우 중요한 실시간성을 보존하기 위해서는 더욱 빠르고 간결한 보정처리가 이루어져야 한다. 따라서 본 논문은 대부분의 모바일 기기에 장착되어있는 가속도 센서를 이용하여 왜곡현상을 고속 보정하는 방법을 제안한다.
디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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