현재 코로나-19로 인해 많은 사람들이 실내외 사진 촬영에 대한 불편함을 호소하며, 2022년 5월 기준 야외 마스크에 대한 의무 착용이 해제되었지만, 여전히 야외에서 마스크를 착용하는 사람들이 대다수 존재한다. 또한 코로나 발생 후 약 2, 3년간 소중한 가족들 및 지인들과의 찍은 중요한 사진들이 마스크를 착용한 채 그대로 남아있다. 본 논문에서는 파노라마 기술인 Image Stitching 기술을 활용하여 마스크 제거 사진 생성 연구에 대해 기술한다. 본 연구를 통해 사용자들의 실내외 마스크 착용 시 촬영에 대한 불편함을 해소하고 이전 마스크 착용 사진들을 복원함으로써 만족감을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
Image stitching is a process of combining two or more images with overlapping area to create a panorama of input images, which is considered as an active research area in computer vision, especially in the field of augmented reality with 360 degree images. Image stitching techniques can be categorized into two general approaches: direct and feature based techniques. Direct techniques compare all the pixel intensities of the images with each other, while feature based approaches aim to determine a relationship between the images through distinct features extracted from the images. This paper proposes a novel image stitching method based on feature pixels with approximated clustering filter. When the features are extracted from input images, we calculate a meaning of the minutiae, and apply an effective feature extraction algorithm to improve the processing time. With the evaluation of the results, the proposed method is corresponding accurate and effective, compared to the previous approaches.
본 연구에서는 디지털 이미지 분석기술을 이용하여 콘크리트 구조물의 대표적인 열화인자인 콘크리트의 균열을 검지할 수 있는 기술을 개발하기 위해 형태수리학에 근거한 모폴로지 기법이 도입된 이미지 분석기법을 적용한 균열검출 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에는 분석결과의 효율적인 관리를 고려하여 촬영된 다수의 이미지를 하나의 전체 이미지로 재구성하는 이미지 조합기술이 추가로 적용되었다. 그리고 개발된 시스템의 적용성 및 신뢰도 검증은 균열이 발생된 콘크리트 암거를 이용한 현장검증 실험을 통해 이루어졌으며, 실험에 사용된 촬영장비로는 40m까지 0.2mm의 균열을 검지할 수 있는 성능을 확인하였다. 이미지 분석을 통해 산정된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.08mm로 나타나 일정 수준 이상의 정확도를 구명하였고, 이미지 조합의 경우 추상 패턴 이미지 면에 대한 분할 촬영 이미지를 조합한 결과 실제 전체촬영 원본 이미지와 육안으로 차이를 확인할 수 없을 정도로 우수한 조합결과를 도출하였다.
본 논문에서는 사용자의 정면, 측면 영상을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 적합한 텍스쳐 맵을 생성, 이를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 3차원 얼굴 모델은 매핑 할 텍스쳐 영상들을 하나로 통합하여 이를 원통형 좌표계를 통해 텍스쳐링 하는 방법이 이용되고 있다. 이때 정면과 측면의 영상을 3차원 얼굴 모델의 중심축을 기준으로 계산하여 좌표에 맞게 투영시키고 통합 및 보간하여 텍스쳐링 하게 된다. 사용자는 이를 위하여 정면과 측면 영상을 원통형 좌표에 맞게 통합시키는 작업이 필요하다. 본 논문은 사용자에게 수반되는 이러한 작업을 줄이고 발생될 수 있는 텍스쳐의 왜곡을 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 2차원 정면 측면 이미지를 3차원 얼굴모델에 투영시키고 정면과 측면을 구분하여 각 텍스쳐 간 경계 부분을 자연스럽게 처리하기 위해 파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용하여 텍스쳐링 한 뒤 얼굴 모델을 생성하는 방법에 대해서 기술한다.
본 논문에서는 동적 프로그래밍 스티칭을 이용하여 다수의 이미지를 경계가 보이지 않게 정합하여 고해상도의 이미지를 얻는 방법을 소개한다. 제안하는 방법에서는 수직, 수평방향으로 일정한 간격으로 쵤영한 다수의 지역 이미지와 전체를 촬영한 전역 이미지를 사용해서 각각의 지역 이미지와 전역 이미지의 특징점을 추출하고 이를 매칭하여 호모그래피를 계산한다. 이를 이용하여 정합할 두 지역 이미지간의 호모그래피를 구하고 좌표를 변환한 후 겹치는 영역에 동적 프로그래밍 스티칭 방법을 적용하여 두 이미지를 정합한다. 동적 프로그래밍 스티칭 방법이란 두 이미지를 정합할 때 겹치는 영역의 차이를 계산하고 차이가 가장 적은 픽셀을 경계로 하는 방법이다. 다수의 이미지를 수직방향으로 정합하고 정합된 이미지들을 수평방향으로 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 만들 수 있다. 제안하는 스티칭 기법을 적용함으로써 이미지간의 경계가 드러나지 않을 뿐만 아니라 각 픽셀의 세밀한 정보도 유지한 고해상도의 이미지를 획득할 수 있음을 보였다.
최근 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 분야로 이미지 스티칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭에서는 특징점을 추출 및 정합이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 효율적인 특징점 기술자 생성을 이용한 빠른 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 실험 결과, 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 향상된 스티칭 이미지를 생성할 수 있었다.
본 연구의 목적은 농경지 상태 이미지 취득 장치와 농작업 데이터, 날씨 데이터를 데이터베이스화하여 관리할 수 있는 시스템을 구성하는 것이다. 농업관련 외국 회사들은 이미 다양한 방법으로 농업에 관한 데이터베이스를 구축하고 농업의 과학화를 이루어내고 있다. 본 연구의 시스템의 구성은 무인항공기에 탑재되는 GPS와 디지털카메라, PC를 이용한 영상취득 장치, 취득한 여러 영상을 하나의 이미지로 정합하는 부분, GPS와 정합된 영상 간 매칭, 최종적으로 일자별 기상청 날씨정보와 농작업 데이터, 이미지를 데이터베이스화 하는 부분으로 구성된다. 본 연구의 결과로 우리나라 농업의 총 생산량만의 데이터가 아닌 기후와 농작업 데이터 등의 요인과 함께 농경지 이미지로써 결과 확인 및 데이터베이스화 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 통해 인공위성 사진에 비하여 최대 약 5배 좋은 화질의 이미지를 얻을 수 있었으며, 농작업과 환경요인 등이 농경지 전체에 미치는 영향 분석 사용 될 기초 데이터를 얻을 수 있었다. 무인항공기를 이용한 농경지 모니터링 시스템을 통하여 우리나라 농업의 과학적 분석에 기여할 것으로 기대된다.
이미지 스티칭은 다수의 이미지를 합성하여 카메라의 좁은 시야각(Field of View) 문제를 해결하는 기술이다. 최근 동영상 기반 Panorama, Super Resolution, 360 VR (Virtual Reality) 등의 컨텐츠 사용이 증가함에 따라, 보다 빠르고 정확한 이미지 스티칭 기술의 필요성이 커지고 있다. 지금까지 필요 성능을 만족시키기 위해 많은 알고리즘이 제안되고 있지만, 정확성을 측정하는 객관적 평가 방법은 표준화되지 않고 있다. 최근에서야 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 과 SSIM (Structural Similarity index method) 측정값을 제시하는 방법이 주를 이루고 있지만, 본 논문에서는 PSNR 과 SSIM 측정 방식의 문제점을 밝히고 지역 차분 픽셀 평가 방법을 제안한다. 기하적 유사성과 광도 측정 정보를 포괄하는 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 평가 방식을 테스트 이미지를 통해 증명하고 SSIM 과 비교를 통해 해당 평가 방법의 이점을 밝힌다.
스티칭 기술은 고화질의 360 VR 영상을 제작하는 과정에서 가장 중요한 요소 기술들 중의 하나이다. 스티칭 기술의 성능을 저하시키는 원인들에는 특징점 추출 과정의 오류, seam finding 과정에서 사용되는 마스크의 왜곡으로 발생하는 오류, 각 영상들의 밝기 보상 오류 등 다양한 원인들이 존재한다. 본 논문에서는 합성되는 각 영상들 간의 시차(View Disparity)가 존재함으로써 스티칭 성능이 저하되는 현상을 분석하고, 이 문제를 해결하기 위해 이음부 탐색(seam finding)의 전처리 과정에서 사용되는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 통해 기존 방법보다 개선된 마스크들을 제작하여 효율적인 이음부 탐색(seam finding)이 수행되도록 하고, 그 결과 개선된 화질을 갖는 360 VR 영상을 얻을 수 있음을 설명한다. 본 논문에서 실시된 다양한 실험들을 통해, 제안된 기술이 시차 왜곡이 존재하는 영상 신호들을 합성하는 과정에 효율적이면서 동작 복잡도도 높지 않음을 보이고 있다.
본 논문은 모바일 스마트 단말에서 파노라마 이미지 생성 프로세스를 단축하기 위해 모바일 애드혹 클라우드를 활용하는 방법을 제시한다. 파노라마 이미지 생성과 관련된 작업을 효율적으로 모바일 애드혹 클라우드에 분배하기 위해 이미지 획득 및 정렬 방법을 제안하고 작업분배에 대한 오프로딩 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법을 안드로이드 운영체제 기반의 모바일 스마트 단말에 직접 적용하여 파노라마 이미지 생성 프로세스에 미치는 영향을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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