본 논문에서는 향상된 AR 비디오 시스템을 위하여 장면내의 객체에 대한 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 실제장면의 조명 분포를 추정하기 위한 새로운 메소드를 설명한다. 장면의 조명 분포는 확장된 빛의 근원에 대한 이산 샘플링에 의해 근사화되었고, 장면에 대한 조명 분포는 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 장면내의 다른 객체 위에 알려진 모양의 객체에 의해 추정되었다. 그림자 안쪽 표면에 대한 반사 특성 대신에, 장면에 대한 조명 분포와 표면에 대한 반사 특성을 동시에 추정하는 반복적인 최적화 구조를 기반으로 한다. 또한, 장면에 대한 조명분포의 적응적 샘플링 방법을 소개한다. 전체적인 조명 분포에 대한 균일한 분리를 사용하기보다는 이전의 반복 지점에서 조명 분포에 대한 샘플링 방향을 적응적으로 증가한다. 적응적인 샘플링 구조를 사용한 추정방법은 보다 소수의 샘플링을 사용하여 전체적인 조명을 보다 효율적으로 추정할 수 있었다. 제안된 메소드는 복잡한 조명 환경아래라도 조명 분포를 추정하는데 매우 효율적이다.
논문에서는 마커리스 증강현실 가시화에서 반사구(mirror-sphere)를 이용하여 실제 환경의 광원위치를 추정한 결과를 증강되는 가상객체에 적용하는 방법을 제안한다. 고정된 환경조명의 안정적인 추정을 위해, 카메라를 반사구 주위를 돌며 촬영하여 반사구에 대한 다중 영상을 획득한 후, 각 광원 벡터 클러스터의 주광원 방향을 추정한다. 본 논문에서는 환경 조명의 광원방향 추정과 함께 움직이는 광원에 대한 광원방향도 추정함으로써, 실제 조명환경을 증강되는 가상 객체에 반영하여 사실적인 음영효과와 그림자를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 조명 추정 방법은 조명 환경에 대한 어떠한 사전 정보 없이도 즉각적으로 증강현실 가시화에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 실외 영상에서의 새로운 접근 방식의 복합 조명 알고리즘을 제안한다. 기존의 복합 조명 알고리즘들이 동시에 두 조명을 추정하는 것에 비해 제안 알고리즘은 먼저 단일 조명 기법을 적용하여 첫번째 광원의 색을 추정한 후에 각 영역에서 유사 패치 쌍을 찾아 두번째 광원의 색을 추정하는 방식이다. 일반적인 복합 조명 환경에서는 적용하기 힘들지만 환경을 실외로 제한하여 실외의 광원인 햇빛과 그늘 사이의 관계를 이용하여 효과적으로 유사 패치를 찾아 두 광원의 색을 추정한다. 따라서 실외 환경을 촬영하여 얻은 raw 파일 영상에 제안 알고리즘을 적용하여 효과적으로 광원들의 영향을 제거할 수 있다.
영상의 컬러 정보는 조명 환경에 따라 변한다. 이 경우 영상으로부터 조명 컬러를 추정하고 물체 본래의 컬러를 복원하는 것을 컬러 항상성이라 한다. 본 논문에서는 이색성 반사 모델에 기반한 새로운 컬러 항상성 복원 기법을 제안한다. 이색성 반사 모델에 기반하여 조명 컬러를 추정하기 위해서는 정확한 이색성 선을 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이색성 기울기와 이색성 선 공간을 제안하고, 이를 이용하여 이색성 선을 추정하는 기법을 제안한다. 또한 얻어진 이색성 선을 이용하여 단일 및 다중 컬러 영상에 대한 조명 추정 기법도 제안한다.
임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 영상을 촬영한 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 피부색을 이용한 조명 색도 추정 방법은 Storring, Bianco 등이 제안하였다. Storring은 피부색 분포 특성, 완전 복사체 궤적을 이용하였으나 완전 복사체 궤적과 CIE-xy 자료의 연계성이 저하되는 문제가 있다. Bianco 등은 표준조명에서의 피부색 분포와 입력 영상의 피부색 분포를 대조하여 조명 색도를 추정하였다. 이 방법은 다양한 조명에서의 피부색을 최대한 많이 측정하고 확보하기가 어렵다. 제안한 방법은 피부색도 정보와 조명색도 간의 관계를 분석하여 임의의 입력 영상에 대한 조명 색도를 추정할 수 있다. 추정 방법은 분석단계와 테스트 단계로 구분되며, 데이터 셋을 분석 군과 테스트 군으로 분류하여 사용하였다. 분석 군의 모든 입력영상으로부터 각각 피부색 영역을 구하여 피부 색도를 계산한다. 피부 색도의 평균값 집합과 기준 조명 색도 집합의 상관 관계를 분석하여 사상을 구한다. 계산된 사상을 분석 군의 모든 입력 영상에 적용하여 조명 색도를 추정하고 기준 조명색도와의 오차를 계산하고, 오차의 변화가 없을 때까지 상기 과정을 반복하여 안정적인 사상을 구한다. 구해진 사상을 분석 단계와 유사하게 테스트 군 영상에 적용하여 조명 색도를 추정한다. 피부영역과 조명 기준정보가 포함된 데이터 셋이 독립적으로 존재하지 않기 때문에 인텔 TAU 데이터셋의 영상 일부를 이용하여 실험 데이터 셋을 구성하였다. 유사한 이론 기반의 기존 방법인 Finlayson에 비하여 40% 이상, Zhang에 대해서는 11%, Kim에 대해서는 16% 정도의 성능개선을 보였다.
본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.
본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.
본 논문에서는 湖光立體視法(Photometric Stereo Method : PSM)을 적용하여 3차원 물체의 표면 방향정보를 추정할 때 조명원이 이상적인 평행광이 아닌 범용 조명환경인데서 기인한 표면 방향추정 오차의 해석 방법을 제시하였다. 제시한 방법에서는 원반 형태의 조사 대상 면을 포함한 조명환경에 대한 구체적인 모델링과 오차분포에 대한 직접적인 시뮬레이션을 통하여 오차해석을 하도록 하였다. 범용조명원은 beam angle을 갖는 점광원으로 가정하고, 조사 대상면에서의 밝기분포는 분산값이 변하는 가우스함수 형태로 모델링하였다. 설정된 조명 모델에서 분산을 여러값으로 변화시켜서 이에따라 PSM에서 나타나는 오차분포를 얻기 위한 목적으로, 임의의 세 방향으로 위치한 조사 대상면의 평균 밝기값을 계산하여 고정된 조명원의 위치벡터를 얻는 시뮬레이션 알고리듬을 제시하였다. PSM과 제안된 조명원의 위치추정 알고리듬 사이에는 상사관계(analogy)가 성립하기 때문에, PSM 적용시 비이상적인 조명모델에 의해 나타나는 물체표면방향 추정오차는 제시한 조명원 위치추정 시뮬레이션으로부터 직접적으로 구할 수 있다. 또한 설정된 조사대상면 모델과 같은 원방형태의 계측기구를 제작하여 임의의 방향벡터를 제공하도록 하고, 이를 측정과 시뮬레이션에 사용함으로써 오차해석과 보정을 체계적으로 수행할 수 있도록 하였다. 제시한 방법에 따라 방향 벡터를 제공하도록 하고, 이를 측정과 시뮬레이션에 사용함으로써 오차해석과 보정을 체계적으로 수행할 수 있도록 하였다. 제시한 방법에 따라 방향 벡터값들의 조합을 공간상에서 다양하게 변화시키면서, PSM에서 나타나는 방향추정 오차분포를 구하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션과 같은 방법으로 실측에 의한 방향추정 오차를 구하고 시뮬레이션에서 얻은 결과와 비교 검토하였다. 그 결과, 실제 측정실험에서 얻은 복합적인 오차중 상당부분은 비이상적인 범용조명원 모델로부터 기인한 것임을 확인할 수 있었다.
자연채광에 관한 에너지 해석을 하기 위해서는 주광조도를 예측하여야 하며, 주광조도를 예측하기 위해서는 천공상태를 추정할 수 있어야만 한다. 즉, 천공상태의 최저상태나 최소설계기준을 추정할 수 있어야만 자연채광에 의한 에너지 절약을 해석할 수가 있다. 천공상태를 추정하는데에는 CIE에서 개발한 정적 천공모델이 많이 이용되어 왔다. 그러나 천공은 정적광원이 아니라 시간에 따라 동적으로 변하고 있음으로 자연채광설계에서 에너지의 영향을 평가하기 위해서는 보다 융통성이 있는 천공모델이 요구된다. 따라서 이 논문은 그동안 동적천공을 나타낼 수 있도록 개발된 비표준천공의 추정방법, 동적 천공상태의 추정방법, 주광조도와 천공휘도의 추정방법, 주광의 유용성 평가방법 등을 비교분석함으로써, 앞으로 우리나라 기후상태에 적합한 자연채광용 천공모델을 개발하는데 기초자료화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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