쌍극자 배치 사용시 지하천부에 존재하는 공동으로 인한 외견 비저항을 해석하였다. 쌍극자 배치를 사용한 비저항법을 이용하여 지하공동의 위치나 모양을 밝히는 데는 전도성 물체뿐만이 아니라 저항성 물체에 대한 외견 비저항 반응을 알아야 한다. 이들 물체에 대한 외견 비저항은 적분방정식을 이용한 수치계산 방법으로 구하였다. 외견 비저항의 크기와 패턴은 물체와 주위 비저항의 비율에 따라서 크게 달라진다. 전도성 물체의 경우 최대이상은 물체의 바깥쪽에 나타나지만, 저항성 물체의 경우 최대이상의 출현위치는 물체의 위치와 일치한다. 후자의 예로서 1978년 일본 오끼나와에서 실시한 야외조사에서 최대이상이 공동의 위치에 나타나는 것이 확인되었다.
본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.
본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.
다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 추출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도를 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 궤도 추적이 수행되어지려면 우선적으로 물체의 수에 해당하는 Object 추출이 선행되어져야 한다. 물체 추적 시 물체 추출은 주로 처리속도가 빠르고 효율적인 배경영상을 이용한 차영상 기법을 이용하는데 이 경우 배경 영상 갱신이 중요하다. 본 논문에서는 실세계조명 하에서 장시간 다중 물체 추적이 가능하도록 물체의 움직임이 아닌 물체의 위치에 기반한 배경 영상 획득 방법을 제안한다.
본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안 한다. 본 논문은 CCTV영상으로부터의 입력 영상을 순차를 갖는 명암도 영상으로 실시간 변환 하여 진행 한다. 움직이는 물체의 추출은 첫째, 획득한 영상의 그레이 영상을 포스터라이징을 이용하여 명암 분포를 축소하고 차영상을 통해 윤곽을 추출한다. 둘째, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 셋째, 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한다. 넷째, 이진 영상의 가로/세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현 재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 계산한 후, 두 중심의 거리 차를 계산한다. 계산된 거리가 임계값보다 작을 경우 같은 물체로 인식하고 계속 추적하며, 임계값 이상의 값일 경우 새로운 물체로 인식한다. 추적된 이동물체의 중심점이 화면의 중앙 부분에 있지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있었다.
특정한 물체를 추적하는 방법에는 여러 가지가 있다. 사람의 경우 시각, 청각, 촉각, 미각 등의 여러가지 방법으로 물체를 추적하고 판단할 수 있는데 한 가지 방법 보다는 두 가지, 세 가지 방법을 동시에 사용하는 것이 물체를 추적하고 판단하는데 도움이 된다. 그러나 컴퓨터는 사용할 수 있는 정보가 제한적 이다. 물체를 추적하는데 있어서 영상데이터 만을 사용할 경우 물체가 가까이 있어 화면 전체를 차지할 경우 더 이상의 물체를 판단하기 힘들어 진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 거리 센서를 부착함으로서 이동 로봇이 물체에 일정거리를 유지하면서 이동을 할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 축구 영상 시퀀스로부터 공과 같은 물체가 축구 경기장내에서 이동한 거리와 속도를 추정하는 알고리듬을 제안하였다. 물체가 이동한 시간과 그 시간 동안의 경기장에서의 물체 위치를 알면 물체의 이동거리와 속도를 구할 수 있다. 본 논문에서는 물체가 이동한 시간이 주어질 때 영상에서의 물체 위치들을 경기장에서의 위치들로 변환하여 그 사이의 거리를 구하고 주어진 시간으로 구산 거리를 나누어 속도를 구하였다. 축구 영상과 경기장간의 대응되는 특징점(경기장 선들의 교차점)이 4개 이상이고, 그 중 세 특징점이 한 직선 위에 존재하지 않는 경우에는 투영 변위 필드 모델에 의해 영상에서의 물체 위치를 경기장에서의 물체 위치로 직접 변환하였다. 또한, 영상에 특징점이 4개 미만 존재하는 경우에는 일단 특징점이 4개 이상인 영상으로 물체 위치를 변환한 후 다시 투영 변위 필드 모델에 의해 경기장에서의 물체 위치로 변환하였다. 특징점이 4개 미만 존재하는 영상과 4개 이상이 영상간의 위치 변환 관계를 구하기 위하여 영상 시퀀스의 모든 영상간에 존재하는 카메라의 패닝, 확대/축소를 구하였다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬을 컴퓨터 그래픽 툴로 합성한 축구 영상에 적용하여 물체의 이동 거리와 속도 추정의 정확도를 정량적으로 분석하고, 방송용 축구 영상에 적용하여 그 유용성을 보였다.
단순한 사각주형(四角柱型) 물체(物體)에 대한 3차원 표준곡선을 해석하였다. 이들 표준곡선은 쌍극자배치(雙極子配置)에 대하여 적분방정식을(積分方程式) 이용한 수치계산기술(數値計算技術)로 구하였다. 전도성(電導性) 물체에 대한 IP응답(應答)은 물체의 폭과 두께의 비율에 따라서 그 패턴이 달라진다. 주향(走向)길이가 쌍극자간격(雙極子間隔)의 6배 이상이 되면 2차원의 결과와 유사하다. 또한 주향(走向)길이가 길고, 폭이 쌍극자 간격의 4배이상이 되면 층구조(層構造)(1차원) 해석도 가능하게 된다. 한편, 측선(測線)이 주향방향(走向方向)을 따라서 물체의 중심으로부터 멀어지는 효과는 물체의 깊이가 지표로부터 깊어질 때와 비슷하게 나타난다. 물체가 측선하(測線下)에서 측선과 평행(平行)한 방향으로 이동하더라도 IP패턴에는 거의 영향을 미치지 않는다.
계측분야에서 물체의 변형정도를 알아내는 광학적인 방법으로 물체에 격자를 부착하여 격자의 변위에 의한 무아레 무늬(moir fringes)를 이용하여 물체의 변형정도를 알아내는 방법이 있다. 최근에 본 그룹에서 물체의 변형정도를 피치간격으로 측정할 수 있고, 한 피치 내의 세밀한 부분은 유사한 두 개의 격자가 겹쳐서 형성되는 버니어 무아레 무늬를 이용하여 세부적인 변위 정도를 알아낼 수 있는 방법을 제안하였다. (중략)
본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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