본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
지리정보 시스템에서의 지도 데이터 생성은 많은 양의 실세계의 데이터를 기반으로 하기 때문에 그 생성 및 변경에 있어서 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 경량의 차량 GPS 트레이스 데이터를 이용하여 높은 정확도의 도로 지도를 생성하는 방법을 제안하였다. 제안 방법론은 Intelligent Transportation System(ITS)의 중요 요소인 지리정보 생성에 있어 효율적이고 경제적인 도로 지도 생성을 가능하게 한다.
본 논문에서는 영상의 관심 영역을 선택추출하여 효과적으로 객체를 추출 할 수 있는 관심 영역 지도(Saliency Map) 생성 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체의 윤곽선에 초점을 맞추어 단일영상의 에지(Edge), HSV 색상 모델의 H(Hue)성분, 포커스(Focus), 엔트로피(Entropy)의 네 가지 특징 정보를 이용한 각각의 특징 지도(Feature Map)를 생성하고, 생성된 특징 지도들을 중심 주변 차이(Center Surround Differences)를 이용하여 중요도 지도(conspicuity map)를 생성하게 된다. 이후 생성된 중요도 지도들을 조합함으로써 관심 영역 지도를 생성하게 된다. 제안한 기법을 이용하여 생성한 관심 영역 지도를 기존 기법의 관심 영역 지도와 비교한 결과 제안한 기법의 우수함을 알 수 있었다.
이동로봇의 위치 추정은 센서로부터 획득한 외부 환경에 대한 측정값과 지도상에 주어진 외부 환경에 대한 정보를 비교하여 로봇의 현재위치를 추정하는 작업이다. 반면 지도 생성은 로봇의 위치정보와 외부 환경에 대한 센서의 측정값을 이용하여 외부 환경의 주요한 특징점 들의 위치 정보를 추정하는 작업이다. 따라서 정확한 위치 추정을 위해서는 정확한 지도 정보가 필요하며, 정확한 지도 생성을 위해서는 로봇의 위치를 정확히 파악하고 있어야 한다. 그러므로 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하는 작업은 상당히 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하기 위한 방법을 제시한다. 특히 부정확한 지도 정보를 고려한 위치 추정 방법과 부정확한 위치 정보를 고려한 지도 생성 방법에 대해 논의한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 불확실성을 고려하는 방법이 기존의 방법에 비해서 성능면에서 우수하다는 것을 보인다.
도시공간모델은 공간의 문제 또는 현상들을 보다 종합적, 합리적으로 파악하는데 중요하다. 본 연구에서는 수치지도와 도화원도로부터 저렴하고 수치지도 기반의 공간분석에 유용한 지형과 건물을 포함하는 도시공간모델을 생성하고자 한다. 도시공간모델은 지면모델과 건물모델로 나누어 생성한 후 통합한다. 지면모델은 수치지도를 이용하여 DEM을 생성한다. 건물모델은 수치지도와 도화원도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전체를 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 본 연구에서 생성된 도시공간모델은 수치지도를 기반으로 공간분석을 하는 응용분야에서 요구하는 입력 형태로 제공할 수 있으므로 유용하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 도시공간모델의 생성 방법론은 더 많은 분야의 공간분석을 위해 활용될 것이다.
대용량의 데이터베이스에서 최소지지도를 만족하는 항목들의 집합을 빈발 항목집합이라고 한다. 이전에 연구된 대부분의 빈발 항목집합 생성 알고리즘들은 후보 항목집합들을 생성하고 이들 중에서 조건을 만족하는 빈발 항목집합들을 생성하는 과정을 수행하였다. 그러나 이러한 알고리즘들은 모든 k(k$\geq$1)-빈발 항목집합들을 생성하기까지 k를 하나씩 증가하면서 반복적으로 수행되기 때문에 많은 컴퓨팅 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 생성할 수 있는 DFG 알고리즘을 제안한다. 각각의 k-빈발 항목집합들에는 데이터베이스의 모든 정보들이 포함되어 있고 하나의 빈발 항목집합은 한 트랜잭션에 존재한다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 2-빈발 항목집합들을 생성한다. 그리고 2-빈발 항목집합들에 존재하는 한 항목과 나머지 항목들에 대한 매트릭스를 구성하여 최소지지도를 만족하는 빈발 항목집합들을 생성하게 된다. 제안하는 알고리즘은 불필요한 후보 항목집합들을 생성하지 않고 한 번의 데이터베이스 스캔만으로 빈발 항목집합들을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 아이콘과 레이블을 가진 도식화된 지도(Schematic map)를 생성차기 위한 아이콘과 레이블의 효과적인 배치 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 먼저 지리정보시스템(GIS)의 데이터베이스로부터 원시 정보를 파서로 분석한 후, 지형도 데이터에서 시각화에 필요한 부분만을 추출한 후 이들 선분에 대하여 선분 간략화 알고리즘을 적용하여 기도를 생성한다. 그리고 장식 및 정보의 표기를 목적으로 사용하는 아이콘 및 레이블 정보들의 특징을 반영하여 후보 영역을 생성한다. 마지막으로 생성된 후보영역 내에서 중첩이 발생하기 않으면서 아이콘을 설명하는데 적절한 최적화된 위치의 레이블을 배치하여 이들의 배치 값들 중 최적의 값을 얻은 후 이 최적의 위치에 아이콘과 레이블을 배치하도록 하였다.
본 논문에서는 기하학적 단서인 소실선과 텍스처를 이용하여 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 소실선은 영상 내 존재하는 평행한 직선들에 의해 생성되는 것으로 영상에서 Gabor Filter를 통해 특정 각도의 경계를 추출하고 이를 허프 변환을 통해 직선을 추출하여 소실선을 검출해낸다. 검출된 소실선에 따라 초기 깊이 지도를 생성하고 텍스처 단서인 슈퍼 픽셀을 이용한 상대적 깊이 지도를 결합하여 최종 깊이 지도를 생성한다. 소실선을 이용한 초기 깊이지도와 슈퍼 픽셀을 이용한 상대적 깊이 지도를 결합함으로써 보다 신뢰성 있는 깊이 지도가 생성되었다.
2D영상을 3D영상으로 변환하기 위해서는 영상 내의 깊이 정보를 알 수 있는 깊이지도(depth map)가 필요하다. 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 시각적 특성들이 이용되는데, 본 논문에서는 영상에서 아래는 가깝고 위는 멀다는 가정을 기반으로 하는 상대적 높이(relative height) 특성을 이용하여 깊이지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 상대적 높이 특성을 이용한 방법들은 왼쪽이나 오른쪽으로 거리가 멀어지는 영상에 대해서 부정확한 깊이지도를 생성한다. 따라서 제안하는 방법에서는 문제점을 개선하기 위해 입력 영상을 소실점 위치에 따라 분류하여 깊이지도를 생성한다. 소실점이 왼쪽이나 오른쪽에 위치할 때는 영상을 회전시켜 소실점을 상단으로 보내 상대적 높이 가정에 맞도록 영상을 변환하고 소실점이 중앙에 위치할 때는 하늘 검출 방법을 통해 실내, 실외를 판별한 후 각 특성에 맞는 초기 깊이 모델을 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 상대적 높이 가정을 만족하지 않는 영상도 적합한 깊이지도를 생성할 수 있음을 확인하였다.
3D 컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 매우 중요한 요소이다. 그림자가 없으며 물체와 물체간의 정확한 위치를 파악하기가 어렵기 때문이다. 즉 물체가 다른 물체에 바로 붙어 있는지 조금 떨어져 있는지를 알아내기가 곤란한 것이다. 이러한 그림자의 중요성에도 불구하고 현존하는 3D 가속 하드웨어들은 그림자의 생성을 전혀 지원하지 못하고 있다. 또한, 이것을 보완하기 위해 많은 그림자 생성 알고리즘들이 제시되었지만 모두 그 한계가 명확하였다. 많은 그림자 생성 기법 중 텍스춰 하드웨어를 이용한 그림자 지도 기법은 광원과 물체가 고정되어 있을 경우 매우 빠른 속도로 그림자를 생성시킬 수 있지만 과원이나 물체가 움직일 경우에는 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 그림자 지도 기법에 영상기반 렌더링 기법을 적용하여 실시간으로 그림자를 생성하고자 하였다. 본 논문의 기법은 매우 많은 메모리를 필요로 하기 때문에 데이터를 적당히 샘플링하여 웨이블릿 기반 압축 기법으로 압축하였고, 그림자를 생성할 때는 가장 가까운 저장된 그림자들을 2차원 보강하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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