본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간으로 주행 중인 차량의 영상을 대상으로 ROI 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에 Warping 기법과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실시간 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정하고 영상의 원근감을 제거하기 위하여 Warping을 적용한다. Warping이 적용된 영상에서 차선의 밝기는 도로의 밝기보다 높다는 특징을 이용하여 노란색과 흰색 차선의 영역을 추출한다. 추출된 차선의 영역에서 곡선을 검출하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선을 검출하기 위한 기준점을 설정한 후, 스플라인 기법을 적용하여 곡선을 검출한다. 실시간적으로 주행 중인 차량에서 촬영한 동영상을 대상으로 실험한 결과, 곡선 차선이 효과적으로 검출되었다. 따라서 제안된 방법이 자율 주행에 효율적으로 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 단일개체에 대한 움직임 추적결과를 3차원 좌표로 생성, 보정하는 기법을 제안한다. 먼저, 직교로 구성된 두 대의 카메라로부터 실시간으로 영상을 획득한 후, 각 영상에 대하여 차영상 기법과 ART2(Adaptive Resonance Theory 2)를 이용하여 움직이는 개체를 추출한다. 다음으로 추출된 정면, 상면 영상의 좌표를 통해 3차원 좌표로 생성할 수 있으나, 원근감 문제 등으로 좌표가 정밀하지 못하다. 그래서 추출된 두 영상의 좌표를 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 좌표보정을 한 후 3차원 좌표를 생성한다. 제안된 방법을 통해 단일개체의 움직임에 대한 추적 결과가 3차원 좌표로 정밀하게 추출 되는지 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 집적 영상 기술을 사용하여 3차원 정보를 추출하는 지도 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 렌즈 배열을 가지는 2차원 영상 획득장치를 사용하여 다수의 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상을 기록하고 이를 이용하여 3차원 정보를 획득하고 디스플레이하는 기술이다. 본 논문에서는 각 요소 영상간의 위치 차이를 절대 차이의 합 (Summation of Absolute Difference: SAD)를 사용하여 구하고 이를 이용하여 3차원 정보를 추출한다. 따라서, 3차원 물체의 높이 정보를 구할 수 있다.
본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.
The purpose of this study is to elucidate that photo, which has been used as original photo's purpose of information transfer in modern age, is now used as romantic reproduction which is the communication methods of architect's idea and thought through photographic vision which is beyond photograph own capabilities. The photos of Mies van der Rohe and Le Corbusier's architectural works are taken as an example for studying and analysing the way of deliverying the concept of creative work in the functional spaces in the modern era. It looked at the way of modern archirecture configuration, which architects wanted to show by pictures, such as concurrency, movement, sense of exhibition and concept of time-space and planarity on photographic vision such as multiview, movement, daily life exclusion, scenography and perspective loss. Reflecting that, I presents Le Corbusier and Mies van der Rohe's intention through photo by analyzing their picture of architecture by way of photograph techniques-camera position moving, over exposure, photomontage, silhouette technic and overlap technic. Mies van der Rohe and Le corbusier demonstrated the change and manipulation of the their architectural photos in different point of view. They express their architectural theories by photos of their works and overcome the limitation of expression of constructed building designed by them. The photos of architects's works in the case study with photos and descriptions introduce to their design concept. The design concept of the architects have become ideal concept for many contemporary architects and keep reproducing through the photos of their architectural works.
본 논문에서는 요소 영상간의 상관관계를 위상필터를 이용하여 구하고 집적 영상 기술에서 이를 활용하여 깊이정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 수동 광원을 사용하여 렌즈 배열을 통해 3차원 물체의 광선정보를 2차원 영상 획득 장치로 기록하고 이를 동일한 렌즈 배열을 통해 3차원 영상을 디스플레이 하는 3차원 영상 시스템 기술이다. 렌즈 배열을 통해 획득된 2차원 영상들은 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상이다. 이 영상들과 물체와의 상관관계를 구하여 깊이정보를 추출할 수 있다. 그리고 요소 영상으로 컴퓨터 재생을 하여 다시 필터를 이용한 상관관계를 구하게 되면 더욱 정확한 깊이정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술을 검증하기 위해 광학적 실험을 수행하고 상관관계의 지표로써 Peak Side lobe Ratio (PSR)을 구하였다.
본 논문에서는 광자 계수 집적 영상 현미경을 사용하여 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체의 3차원 시각화와 인식에 대한 기술을 제안한다. 제안하는 방법에서는 고해상도의 서로 다른 원근감을 가지는 2차원 영상을 획득하기 위해 합성조리개 집적 영상을 사용한다. 그리고 영상으로부터 광자를 추출하기 위해 광자계수 영상 시스템의 수학적 모델인 포아송 분포를 사용하며 통계적 추정법으로 부터 3차원 영상을 추정한다. 따라서, 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체가 손상되지 않으면서 그에 대한 3차원 영상을 획득하고 시각화할 수 있다. 추가적으로, 비선형 상관 필터를 사용하여 3차원 물체의 인식도 가능하다. 본 기술의 유용성을 증명하기 위해, 광학적 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 HTML5에서 직선의 기울기를 이용하여 2D 이미지를 3D 입체 이미지로 변환하는 방법을 제안한다. 3D 이미지 변환을 위한 어떠한 정보도 없이 단 하나의 원본 이미지를 좌안과 우안을 위해 RGB 색상을 필터링한다. 사용자는 깊이 값을 설정하기 위해 미리 만들어 놓은 제어 점을 선택한 후 깊이 값을 설정하는 작업을 수행한다. 이렇게 선택된 값들을 반영하여, 이미지 전체와 부분적인 원근감을 갖도록 사용자가 정의한 직선의 기울기를 이용하여 좌안과 우안을 위한 깊이를 부여한 후 Anaglyph 3D 이미지를 자동으로 생성하게 된다. 이 모든 과정이 HTML5를 사용한 웹 환경에서 구현하였기 때문에, 사용자들은 매우 쉽고 편리하게 자신들이 원하는 3D 이미지를 생성할 수 있게 된다.
초등학교 5-6학년 수학과 입체도형 교과과정의 중요한 성취기준 중 하나는 쌓기나무를 구성하는 정육면체의 개수 및 여러 방향에서 관찰한 쌓기나무의 형태를 정확히 기술하는 것으로 초등학교 학생들의 공간지각능력을 키우는데 그 목적이 있다. 그럼에도 불구하고 현행 교과서의 쌓기나무 관련 내용에서는 한 방향에서만 관찰된 모습만을 보여주고 있어 원래 목적을 달성하는 데 어려움이 따를 것으로 사료된다. 특히 교과서의 일부 내용은 바닥에서 위쪽을 관찰한 것으로, 이러한 결과는 사실상 관찰이 불가능한 경우에 해당하기도 했다. 이에 반해 Wings3D와 같은 3D Visualization SW를 사용하여 쌓기나무를 관찰하면 관찰방향은 물론이고, 원근에 따라 쌓기나무의 형태 그리고 쌓기나무를 구성하는 정육면체의 크기까지도 크게 다르게 나타난다는 것을 알 수 있다. 뿐만 아니라 가상공간이므로 관찰 방법을 자유롭게 선택할 수 있고 난이도를 달리한 다양한 형태의 쌓기나무 구성이 쉽게 가능한 장점들도 있다. 이러 결과를 토대로, 본 논문에서는 쌓기나무와 같은 도형교과 수업에 Wings3D와 같은 3D Visualization SW를 활용하는 방안을 제안하였다. 선행 연구 결과에 따르면, Wings3D는 초등학교의 도형과 관련한 대부분에 교과내용에도 적용이 가능한 것으로 나타났으며 초등학교에서 보유중인 저사양 컴퓨터에서도 사용이 가능한 open-source SW라는 경제적인 장점도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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