스마트폰 카메라로 생성한 문서 이미지는 촬영 방법에 따라 일반 스캐너에 비해 회전 왜곡과 원근 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 MSER-b 통해 조명에 영향을 적게 받는 이미지를 생성하고 텍스트 이미지의 특성을 고려한 텍스트 영역 윤곽선 검출 기법을 제안하고 이를 통해 왜곡된 문서 이미지를 보정하여 프린터 품질의 이미지로 복원하였다. 그리고 제안한 기법의 성능 평가를 위해 현재 서비스되고 있는 타사의 제품과 비교하였으며, 다양한 왜곡에 대하여 효과적으로 처리가 가능함을 실험을 통해 보였다.
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.
In a robot/vision system, the vision sensor, typically a CCD array sensor, is mounted on the robot hand. The problem of determining the relationship between the camera frame and the robot hand frame is refered to as the hand-eye calibration. In the literature, various methods have been suggested to calibrate camera and for sensor registration. Recently, one-step approach which combines camera calibration and sensor registration is suggested by Horaud & Dornaika. In this approach, camera extrinsic parameters are not need to be determined at all configurations of robot. In this paper, by modifying the camera model and including the lens distortion effect in the perspective transformation matrix, a new one-step approach is proposed in the hand-eye calibration.
In a robot/vision system, the vision sensor, typically a CCD array sensor, is mounted on the robot hand. The problem of determining the relationship between the camera frame and the robot hand frame is refered to as the hand-eye calibration. In the literature, various methods have been suggested to calibrate camera and for sensor registration. Recently, one-step approach which combines camera calibration and sensor registration is suggested by Horaud & Dornaika. In this approach, camera extrinsic parameters are not need to be determined at all configurations of robot. In this paper, by modifying the camera model and including the lens distortion effect in the perspective transformation matrix, a new one-step approach is proposed in the hand-eye calibration.
본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.
본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.
IT 및 자동차 관련 기술의 융합 기술의 발전에 따라 자동차의 안전 및 운전편의 정보 제공에 대한 관심이 높아지면서 인간의 시각 및 지각의 한계를 보완해 줄 수 있는 보조 도구들에 대한 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존의 컴퓨터 비전 기반 도로 교통 표지판 자동 검출 및 인식 기술들은 센싱 장비들의 가격 또는 조도와 원근감에 따른 교통 표지판의 색상과 모양 왜곡으로 인해 해당 표지판들의 검출을 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 내 탑재가 가능한 저가의 비전 카메라를 이용하여 교통표지판 칼라 분석 및 원근 보정을 통해 운전자에게 효과적으로 도로표지판 정보를 제공할 수 있는 검출기법을 제안한다. 실험을 통해 도로주행영상 내 도로표지판들을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
MAI와 ISI를 발생하는 다중로 채널 왜곡은 CDMA시스템의 용량을 제한하는 두 가지 중요한 요소이며 전통적인 CDMA시스템은 원근 문제를 무시하거나 전력제어로 이를 제한하였다. 다중 사용자 검출과 시공간 처리는 MAJ와 ISI를 제거하는 강력한 두 개의 방법이다. 본 논문에서는 DS-CDMA 시스템의 용량을 증대시키고 통화 품질을 향상시키기 위해 기존에 사용하던 빔 형성과 추정 알고리듬을 시공간 영역으로 확장하여 연구하였다. 시뮬레이션 결과, 여러 가지 빔포머의 성능은 다중사용자 빔포머인 역상관 빔포머를 상한으로 하여 부분 공간 기반 빔포머, 최소 분산 빔포머, 전통적인 빔포머 순으로 우수하게 평가되었다. 특히 부분 공간 기반 빔포머는 최소 분산 빔포머에 비해 약 5㏈정도 우수한 성능을 보였으며. 전통적인 빔포머로는 원근 문제를 해결할 수 없음을 확인하였다.
본 논문에서는 원근 와핑 보정을 이용한 선광원 레이저 거리 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라와 선광원의 선형성의 왜곡이 있을 경우에도 정확도를 높일 수 있는 장점이 있다. 먼저 보정 패널에 표시된 수직이면서 병렬로 배치된 보정점과 투사된 선광원 레이저의 중심 위치를 검출한다. 얻어진 선광원 레이저의 중심위치는 원근 와핑을 이용하여 가까이 있는 보정점들로부터 실제 좌표를 계산함으로써 보정 데이터를 구하고, 동일한 과정을 보정패널을 이동하면서 반복함으로써 보정 파일을 작성한다. 거리데이터 검출은 입력된 선광원 레이저 영상으로부터 중심위치를 구하고, 보정 파일에서 가장 가까운 보정 데이터를 찾아서 선형 보간으로 검출한다. 실험에서는 제안한 선광원 레이저 거리 검출 방법은 비선형적인 광학계에도 불구하고 130mm 깊이 범위에서 0.08mm 내의 오차로 거리 측정이 가능함을 보인다.
본 논문은 O링의 치수 측정에 있어 고가의 대 중형 머신비전 장비를 대체할 수 있는 소형 머신 비전 검사 장비에 기반한 O링 부품 내 외경 측정 알고리즘을 제안한다. 백라이트 조명하에 하나의 CCD 카메라를 이용하여 측정 평면으로 부터 영상을 획득하는 소형 머신 비전 검사장비에 의해 획득된 영상을 제안한 영상처리 기법 알고리즘을 이용하여 O링의 외경 및 내경치수를 측정한다. 치수 측정의 정확도를 높이기 위해 렌즈계 왜곡 보정과 원근 왜곡 보정을 소프트웨어적 기법으로 보정 하였고 O링 형상을 고려하여 타원정합 모델을 적용하였으며 보다 타원 정합의 신뢰성을 높이기 위해 RANSAC알고리즘을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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