SAR 센서는 자체의 에너지원으로 영상을 취득하는 능동센서이며, 대기 중 투과효과가 매우 높으므로 기존의 광학센서로는 해결하지 못하였던 지역이나 상황의 분석에 그 가치가 매우 높다. 본 논문에서는 SAR 센서에 의해 취득된 영상들을 이용하여 수치표고모형을 추출하는 기법들의 이론적인 연구와 실제적인 적용을 통하여 그 문제점과 활용 가능성을 평가하여 보았다. 비교평가에 사용한 자료는 수치지도의 등고선 자료를 이용하였으며, 추출된 수치표고모형과 평균제곱근오차를 계산함으로서 추출 정확도를 평가하였다 수치표고모형 추출에 이용된 기법은 기존의 광학 영상에 적용되어왔던 입체모델 형성을 통한 지형표고를 추출하는 기법과 레이다 간섭 효과를 통한 지형표고 추출 기법이었다. 본 논문의 결과를 토대로, 현재 한국내의 지형여건을 고려한다면 입체시 기법에 의한 DEM 추출이 가장 적절할 것이며 레이다 간섭을 이용한 DEM 추출은 시기적인 문제와 산림의 산란효과에 의한 비상관 문제가 해결되어야만 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 고품질의 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 교정방법으로, 베이지안 접근방식을 적용한 사진측량기반의 강인 편위수정 기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반의 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위한 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 일반적인 상대표정 알고리즘과 컴퓨터비전분야의 8점 알고리즘 및 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며, 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안 알고리즘의 높은 정확도와 여러 오차요인들에 대한 강인성, 그리고 최소화된 영상변형의 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2차원 좌표를 이용하여 3차원 구조를 계산하고 부분적으로 복원된 형상들을 점진적으로 융합하여 전체 형상을 생성하는 기법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통적으로 추적된 특징점들을 이용하여 형상을 추정한다. 3차원 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3차원 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 형상의 융합을 통해 입체적인 전체 형상을 만든다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환하여 하나의 전체 형상으로 융합한다. 형상 추정 과정과 융합 과정이 통합적으로 수행되며 반복적 최적화 작업을 수행하지 않고 선형적으로 이루어진다. 이는 기존 융합 방법인 ICP(Iterative Closest Point) 방법보다 융합 속도를 향상시켜 빠른 형상 복원이 가능하다. 융합 시간은 평균 0.01초 이내의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 1.0mm 이하의 오차를 보였다.
초음파 태아 영상의 실시간 입체 가시화를 위한 볼륨 렌더링 가속화 방법은 결과영상에 영향을 끼치지 않는 관심객체영역외 빈공간을 샘플링 연산에서 제외시키는 공간도약 알고리즘이 일반적이다. 공간도약시 전처리과정에서 각 복셀에서 가장 가까이에 있는 객체의 경계복셀까지의 거리를 미리 계산 저장한 거리지도를 이용하면, 반복적 샘플링 연산을 줄임으로써 렌더링 속도 효율을 높일 수 있다. 거리지도 생성에 사용되는 여러 거리계산변환법 중 거리계산이 정교할수록 실수계산으로 인한 전처리시간이 소요되는 반면, 근사계산법을 이용하면 거리값 연산의 오차로 인한 샘플링의 횟수가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 전처리시간의 지연과 샘플링 횟수의 증가를 비교하여 초음파 태아 영상의 볼륨 렌더링에 가장 적합한 거리지도를 선택한다.
본 연구는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상에 대하여 기존의 RFM방식이 아닌 궤도-자세각 모델을 이용하여 좌 우 스테레오 위성영상의 정밀센서모델링을 다양한 파라메터를 조합하는 방법으로 분석하였다. 또한, 궤도기반정밀센서 모델링을 수립한 결과를 토대로 수치사진측량시스템에 적용하여 지상기준점에 대한 오차 확인과 수치지도 시범 제작을 하여 정확도를 검증하였다. 그 결과, KOMPSAT-2 위성영상에 대한 궤도기반 정밀센서모델링을 수행 할 경우 적은 지상기준점으로도 스테레오 입체시를 하여 중축척 이상의 수치지도 제작이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치표고모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하고 좌우 영상간의 상관관계를 분석하기 위한 것이다. 수치표고모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치표고모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치표고모형 생성 방법은 입체위성영상 또는 항공사진을 이용하는 방법이 있으며 컬러항공사진의 경우 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 컬러항공사진의 수치표고모형 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였다. 각 밴드별 수치표고모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였고, 정확도 분석을 수행하였다. 정확도의 원인을 검증하고자 각 밴드의 좌우 영상에 대한 유사성을 분석하였으며, 그 결과 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치표고모형을 얻을 수 있었다.
목적 : 전신자기공명영상장치의 두개부코일링에 삽입할 수 있는 뇌정위표적기를 제작하고, 횡단면, 시상면 및 관상면에서 표적의 입체적 위치를 결정하여 비교하였다. 방법 : 고강도 합성수지를 이용하여 1.5T 의 전신자기공명 영상장치에서 뇌정위시술용 두 개 부고정환에 부착하여 두개부내 표적위치를 결정할 수 있는 뇌정위표적기를 시험제작하였다. 본 연구에서 시험제작된 뇌정위표적기는 자기공명장치 Magnetom 1.5T(Siemens사, 독일)의 두부코일(외경이 260mm) 내에 설치할 수 있도록 하였으며, 횡단면이나 시상면 또는 관상면에서 표적의 위치를 3차원적으로 결정할 수 있게 하여 각 단면에서 결정된 가상표적의 위치를 비 교하였다. 결과 : 위치가 서로 다른 2개의 가상표적에 대한 모의실험 결과, 횡단면에서 x축의 최대오차는 -1.4mm, y축 -0.7mm, z축 1.lmm를 얻었으며, 시상면에서는 X축 1.3, Y축 1.0mm, Z축 1.lmm, 관상면에서는 X축 -1.4mm, Y축 1.1mm, Z축 -1.5mm로 나타나 횡단면, 시상면 및 관상면에서 구한 표적값이 실험오차범위에서 거의 일치하였다. 결론 : 고강도 합성수지를 이용하여 시험제작한 자기공명영상용 뇌정위표적기를 이용하여 두개부내 표적에 대한 모의실험결과 횡단면, 시상면 및 관상면에서 구해진 표적의 위치가 2mm의 오차범위내에서 실제값에 거의 일치함을 얻었다.
본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.
본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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