프로젝터를 사용해서 영상을 프로젝션할 때의 결과는 스크린의 형태나 컬러, 주변 조명 등의 제반 환경에 의해서 달라진다. 원하는 영상을 얻기 위해서는 이러한 환경적인 요소를 고려하여 출력 영상을 화소별로 보정하는 기술이 필요하다. 컬러 보정은 이러한 기술 중 대표적인 것으로 스크린을 카메라로 촬영해서 주변 조명 상태나 스크린의 반사 특성 등에 대한 정보를 화소별로 얻은 뒤, 출력할 대상 영상을 이에 맞게 미리 변형해서 출력하는 기술이다. 이런 연산은 영상의 모든 화소에 대해 각기 다른 연산을 수행해야 되기 때문에 실시간 연산을 위해서는 계산 과정을 간략히 하는 것이 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 컬러 필터를 사용해서 프로젝터-카메라 시스템에서 서로간의 컬러 혼합을 제거함으로써 계산을 간략히 하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 컬러 혼합 요소를 충분히 감소시키면 채널 간 상호 간섭은 무시할 수 있으며, 제시된 방법이 영상 보정 결과의 품질을 유지하면서 계산 속도를 44%가량 증가시킬 수 있음을 보였다. 제시된 방법은 프로젝터를 사용한 대화면, 고화질 영상장치를 위해 중요한 요소 기술이 될 것으로 생각된다.
영상에서 피부영역을 탐지하는 방법은 색상 정보를 이용하여 탐지하는 방법이 일반적이다. 하지만 영상의 채도가 낮아지는 경우 색상정보가 손실되어 올바른 피부영역 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 촬영 시 밝은 조명에 의해 채도 정보가 낮아진 피부 영상의 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법의 색상 보정 절차는 채도 영상 획득 및 저채도 영역 분류, 영역 분할, 분할한 저채도 영역에서의 채도 및 색상값 추출, 색상 보정 순이다. 이 방법은 영상에서 채도가 낮은 부분을 추출한 후 해당 영역 및 주변영역의 색상과 채도를 추출하는 방법을 통해 원 색상과 유사한 색상을 예측하여 적용한다. 따라서 저채도 영역을 올바르게 산출하는 방법이 선행되어야 한다. 저채도 영역을 구하는 과정에서 보다 정확한 영역 분할을 위하여 HSV 색상공간의 Hue 값에 오츠가 제안한 다중문턱치를 이용하여 이진 영상을 만든 후 사용하였다. 170장의 인물 사진들을 사용하여 실험을 수행한 결과, 제안한 방법을 사용하지 않은 피부 결과에 비해 약 5.8% 이상 검출율이 높게 나타났으며, 제안하는 방법이 피부색 탐지를 위한 전처리에 적합함을 확인하였다.
저압간선의 굵기는 계통의 전압강하, 간선의 포설조건별 온도 보정계수를 적용한 허용 전류 및 간션의 임피 던스 값에 따라 결정된다. 따라서, 간선의 허용전류 값올 결정하기 위하여 간선의 포셜조건에 따른 적정 보정계 수가 적용되어야 하며, 저압간선의 정확한 임피던스 값을 분석하기 위하여 간선의 종류, 간선의 규격, 포셜조건 에 따른 온도, 표피효과 및 근접 효과 둥이 고려되어야 한다. 본 연구는 저압계통의 전압강하를 고려한 간선의 굵기 산정에 대한 체계적인 설계 흐름도를 제시 하였으며, 일반적인 계산 방식에 비하여 오차가 적은 계수로서 저압간선 굵기 선정 설계 실무에 적용할 수 있는 계산 방식을 연구하였다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
기상 환경 및 조명의 영향을 받는 영상의 가시성을 향상시켜 다양한 컴퓨터 비전 시스템의 활용성을 높이기 위해 대비(contrast)를 개선하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 히스토그램을 변형하고, 변형된 히스토그램에 균등화를 적용함으로써 과도한 밝기 변화로 인한 포화현상 및 영상 디테일이 손실되는 문제를 해결한다. 영상의 왜곡을 발생시키는 주된 원인인 히스토그램 피트(pit)는 추가 항(additive term)을 통해 감소시키고, 스파이크(spike)는 감마 보정 기법을 적용하여 히스토그램을 변형한다. 추가 항과 감마 보정을 적용할 때 파라미터는 영상의 통계적 특성에 따라 설정되도록 한다. 대비가 낮고 안개성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 방법에 비해 원 영상의 특성을 보존하면서 효과적인 대비 개선 및 안개 제거 성능을 나타내어 영상의 가시성을 향상시킴을 보인다.
시청자가 일반 가정에서 텔레비전을 시청할때 주로 백열등이나 형광등의 실내 조명광을 켠 상태에서 시청하게 된다. 시각이 표준 조명과 다른 주위 조명광에 색 순응되어졌을때, 텔레비전 수상기의 동일한 속도는 꽤 다른 색으로 느껴진다. 따라서 텔레비전 색 재현에서는 인간 시각의 색 순응 현상을 고려한 원 피사체의 겉보기를 재현하는 대응색 재현이 바람직하다. 본 논문에서는 텔레비전을 표준 조명 ($D_{65}$)이 아닌 백열등이나 형광등 조명하에서 시청할 때 인간 시각의 색 순응 현상을 고려하여 원 피사체의 색과 동일한 느낌을 갖도록 수상관상에서 대응색을 재현하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 주위 조명광에 의한 눈의 순응 화이트 좌표를 Hunt의 실험결과로부터 얻었으며, 색 순응 현상에 의한 대응색의 좌표를 Bartleson의 색 순응 예측으로부터 구하였다. 또한 제안한 방법을 실제 텔레비전에 적용시키기 위하여 텔레비전 수상기 내부의 색 복조축 위상 및 이득을 독립적으로 변화시켜 주위 조명에 따른 대응색이 디스플레이 되도록 하였다. 제안된 방법을 실험한 결과 형광등과 백열등 조명에 대한 대응색으로 실제의 수상기에 디스플레이시켜서 텔레비전을 시청했을 때, 보정하지 않은 경우에 비하여 원 피사체의 색에 매우 가깝게 느껴짐을 확인하였다.
본 논문에서는 빈도수를 고려한 눈동자색 분포맵에 기반한 조명변화에 강건한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 피부색 분포맵을 이용하여 검출된 얼굴 후보영역에서 색상성분의 편차를 이용하여 얼굴 후보영역을 축소한다. 이 영역에서 눈 후보점을 탐색하기 위해 눈동자색 분포맵을 적용하여 눈 후보영역을 검출한다. 검출된 눈 후보영역은 조명 보정 기법과 분할 알고리즘에 따라 눈 후보영역을 반복적으로 분할함으로써 조명의 영향으로 얼굴 영역이 아주 어두운 경우에도 눈 검출 성능을 향상할 수 있다. 분할된 눈 후보영역에서 템플릿 정합방법으로 눈 후보점을 검출하고 두 눈 후보점 쌍과 입 평가치를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
간접 시선 추적 시스템은 적외선 조명을 각막에 반사시켜 그 모습을 카메라로 촬영하여 얻은 이미지에서 시선을 계산한다. 적외선 조명이 각막에 반사되어 이미지에 나타난 점을 글린트라고 한다. 최근 간접 추적 시스템은 머리의 움직임에 민감하지 않고 캘리브레이션 과정을 거치지 않도록 하기 위해 여러 개의 적외선 조명, 즉 여러개의 글린트를 사용하는 경우가 많다. 하지만 실험 도중 글린트의 일부가 보이지 않을 수 있는데, 이러한 경우 해당 프레임에서는 시선 계산을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 여러 개의 적외선 조명을 사용하는 시선 추적 시스템에서 여러 가지 이유로 유실되거나 인식이 어려운 글린트의 모습을 살펴본 후, 인식이 가능한 나머지 글린트 위치를 이용하여 이러한 글린트의 위치를 복원하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해 시선 추적 시 유효한 이미지 프레임의 개수를 증가 시키고, 복원 단계에서 글린트의 위치 변형 모델을 이용하여 글린트의 왜곡 또한 보정하여 시선 추적 결과의 오차도 줄일 수 있다.
도로의 동상방지층을 설치하기 위하여 동결관입깊이를 산정하며, 동결지수는 대기온도의 강도와 지속시간의 누가영향으로 표시된다. 대기온도는 일평균 대기온도를 사용하며 4개/일 평균(대기온도$_4$)을 사용하는 것이 일반적이지만, 현재 기상청에서 제공하고 있는 일평균 대기온도는 8개/일(대기온도$_8$)를 제공하고 있다. 이러한 일평균 대기온도의 산정하는 방법이 동결지수의 산정결과에 미치는 영향을 확인하기 위하여 한반도 남부지역(동결지수 $350^{\circ}C{\cdot}$일) 미만 6개지역을 저성토부, 절성경계부 및 절토부로 구분하여 15개소에 대하여 현장계측시스템을 구축하였다. 그리고 현장계측 시스템으로부터 얻어진 대기온도를 통하여 동결지수를 산정하여 비교하였다. 동결지수 비교결과 일반적으로 일평균 대기온도$_4$를 사용한 경우가 일평균 대기온도$_8$을 사용하는 경우보다 약 3% 전후 큰 것으로 나타나났으며, 6개 지역의 동결지수를 결정할 때 대기온도$_8$을 사용한 동결지수를 보정할 수 있는 보정식을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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