셀프 캘리브레이션은 영상 시퀀스에 대한 특징점 정합 결과를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 계산하는 기법이다. 이는 임의로 움직이는 카메라를 이용하여 얻은 영상 시퀀스를 이용하여 유클리디안 복원을 수행하는데 응용될 수 있다. 안정적인 3차원 복원결과를 얻기 위하여 본 논문에서는 두 가지 제약 조건을 사용한다(카메라 내부 파라미터의 개수에 대한 제약 조건과 복원할 장면의 기하학적 구조를 이용한 제약 조건). 카메라 내부 파라미터에 대한 제약 조건은 카메라의 하드웨어적인 특성을 반영하며 이러한 제약 조건을 적용함으로써 셀프 캘리브레이션 중 비선형 최적화 과정의 수렴도를 높일 수 있다. 또, 기하학적 제약 조건은 대상 장면의 직각 구조를 이용하여 이에 대한 조건을 분석하여 제약 조건에 대한 수식을 유도한 다음 이를 최적화 과정에 포함시킨다. 합성 영상과 다양한 종류의 실제 영상에 대한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 개선된 유클리디안 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
레이더 영상에서의 물체 위치는 극좌표계로 주어지기 때문에 직각좌표계로 표현되는 일반적인 물체 추적에서의 클러스터링을 통한 물체 추출 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 레이더 영상의 특성을 고려하여 개선된 ART2클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 이진화와 labeling을 통해 추적하고자 하는 물체 외의 물체나 잡영을 제거한 영상에서의 adaptive vigilance parameter를 이용한 ART2 클러스터링 기법의 적용은 추적하고자 하는 물체를 추출함에 있어 우수한 실험 결과를 보였다.
This paper describes an IP design and implementation of a complicated hardware to System on a Chip(SoC) to simplify the complicated system. As using SoC, hardware and software can be designed and verified both. This paper describes an image capturing IP and a perpendcular coordinate robot IP that can move on x, y coordinates. 240$\ast$320 TFT-LCD is used to display images.
기존의 OCR 엔진은 보정된 환경에서 읽혀진 서류 영상에 맞게 설계되어있다. 스마트 폰을 비롯한 검정 화면 거리가 보정되지 않은 기기에서 읽혀진 영상에서는 삼차원 원근 투시에 의한 찌그러짐 또는 곡면상에서의 찌그러짐 등이 핵심적인 문제점들로 여겨진다. 휴대용 단말기에서 읽혀진 영상들에서의 OCR 기능에 대한 요구가 증가일로에 있는 시점에서, 본 논문에서는 문제점들을 세 가지로 구분하고 - 회전에 무관한 문자 영역 추출, 폰트 등의 크기에 무관한 문자 선 영역 추출, 3차원 매핑 이론 - 이를 해결하기위한 방법을 제시하였다. 이러한 방법론을 통합하여 카메라 영상 위에서의 OCR을 개발하였다.
삼각측량의 원리를 이용하 거리 탐색기를 사용하여 거리 영상을 취득하는 경우에 발생하는 측정오차를 직관적으로 이해할 수 있도록 기하학적 방법으로 분석하였다. 그 결과로 추정 오차는 카메라에서 물체까지의 거리에 비례하는 것을 보였다. 또한 카메라 초점과 물체를 지나는 직선이 광원과 물체를 연결하는 직선과 직각인 경우 측정값이 가장 정밀한 것을 보였다. 또한 이 결과가 해석학의 기법을 사용하여 분석한 결과와 일치함을 보였고 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 연구 결과는 동일한 카메라가 광원을 사용한 경우에도 카메라의 방향과 물체까지의 거리를 변화시켜서 측정 정밀도를 향상시킬 수 있다는 것을 보인다.
본 논문에서는 SPOT 위성 영상을 사용하여 얻어진 수치 표고 모형을 결합하는 기법을 제안한다. 추출된 수치 표고 모형의 결과를 사용하여 위도와 경도로 이루어지는 격자를 생성한다. 생성된 격자 위치에서의 고도 값은 이미 획득된 수치 표고 모형으로부터 세 개의 가장 근접한 화소의 고도 값을 이용하는 삼각형 영상 워핑 방법을 사용하여 보간한다. 각 격자의 최종 고도 값은 최대 가능성 규칙의 융합 방법을 이용하여 결정한다 본 논문에 사용된 영상은 두 쌍의 스테레오 SPOT 위성영상을 사용하였으며 실험결과 수치 표고 모형의 고도 값을 성공적으로 융합할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 스캔 컨버터(DSC, digital scan converter)에 의한 왜곡이 근본적으로 발생하지 않는 새로운 초음파 영상 방법으로서 표시장치의 화소에 직접 수신 집속하는 기법(DPBF, display-pixel-based focusing)과 이를 구현하기 위한 초음파 영상 장치의 구조를 제안한다. 제안한 기법은 극 좌표에 위치하는 샘플링 점들 대신에 직각좌표상의 화소들에 직접 수신 집속 함으로써 DSC의 역할을 제거하였다. DPBF 기법을 적용한 영상에는 DSC에 의한 허상 및 구획화 현상 등이 나타나지 않으며, 일반적인 방법에 의한 영상에 비해 보다 세밀한 영상을 제공한다는 사실을 검증할 수 있었다. 본 논문은 DSC에 의한 보간 효과가 두 개의 비교 영상 A, B 간에 미치는 정도를 정량적으로 평가하기 위해서 영상거침 비(ICRA/B, Image Coarseness Ratio)를 새로운 성능 측정 방법으로 정의하였다. 이 ICRA/B를 이용하여 비교 영상간 거친 정도를 정량적으로 측정하였다.
시각적인 시스템에서 다양한 형태로 입력되는 목표물 영상을 효과적으로 처리하기 위하여 목표물의 위치 등을 추출할 수 있는 과정이 요구된다. 이러한 목표물의 위치 정보에 따라 다양한 영상의 변화에 대하여 영상 처리 기술이 응용되어지고 있으며, 이에 따라 목표물에 대한 처리 시스템 등 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 log-polar 변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 극좌표계 변환 방법에 의한 입력 영상 내의 목표물의 위치를 측정할 수 있는 2 포인트 극좌표계 변환 방법에 의한 위치 측정 방법을 제시하고자 하였으며, 입력 영상에 대하여 측정하고자 하는 목표물을 극좌표계로 변환한 후에 얻어진 좌 우 극좌표계 영상에 대하여 Centroid 방법에 따른 극좌표 목표물의 무게 중심을 구하였으며, 획득된 무게 중심 좌표를 역변환하여 직각 좌표계의 좌표로 계산함으로서 목표물의 위치를 측정할 수 있었다. 또한, 2 포인트 극좌표계 변환전에 목표물의 중심 좌표법을 산출하고 이를 극좌표계에서 얻어진 중심 좌표의 역변환 값과 비교하여 좌표의 유사도를 얻었으며, 약 99%~104%의 유사도 값을 얻음으로서 오차 범위가 약 4%내의 좋은 결과를 갖는 좌표 위치를 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2 포인트 극좌표계 변환에 따른 목표물 위치 측정 방법은 다양한 영상 분야에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
움직이는 3차원 물체를 화면상에 디스플레이하기 위해서는 많은 기하학적 연산을 필요로 하는데 CAD나 애니메이션 응용에서는 가능한한 빠른 속도로 변환을 수행하는 것이 중요한 문제이다. 8진트리로 표현된 3차원 영상의 기하학적 변환을 수행하기 위한 기존의 방법은 8진트리의 모든 노드에 변환 행렬연산을 적용함으로써 가능하였다. 본 논문에서는 8진트리로 표현된 3차원 영상의 기하학적 변환을 효율적으로 수행하기 위하여 8진트리의 각 노드에 기본벡터를 이용하여 직각좌표로 변환시키는 효율적인 방법을 제안한다. 본 논문의 공식을 이용하면 기하학적변환을 위한 행렬 연산을 기본 벡터에만 적용하면 되고, 덧셈과 2의 지수에 의한 곱셈 연산만이 소요된다.
본 논문은 위성의 자세정보를 획득하는 센서로서 과학기술위성2호에 장착하기 위해 개발 중인 이중 머리 별 추적기를 소개한다. 대부분의 별 센서는 위성의 한쪽 방향만 지향하기 때문에 태양 및 지구 영역으로 지향할 경우 별 인식이 불가능하다. 그래서 시스템은 두개의 카메라를 직각의 방향으로 지향하여 동시에 두개의 영상을 입력 받고 하나의 영상에서 별 인식을 실패할 경우 다른 영상에서 별 인식을 수행하여 별 인식률을 높이도록 구현하였다. 논문에서는 이중머리 별 추적기의 시험모델을 소개하고 별 인식 및 별 추적 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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