본 논문에서는 저해상도 영상들 사이의 움직임 정보를 사용하지 않고 서로 다른 형태의 열화영상들로부터 초해상도 영상을 복원하는 기술을 제안한다. 초해상도 영상 복원을 위해서 직사각형 조리개 마스크를 90도 회전하여 두 장의 영상을 취득하기 위한 렌즈시스템을 제안한다. 제안한 기술은 저해상도 영상에서 발생한 초점열화를 프레임마다 추정할 필요가 없고, 조리개 마스크 형태에 해당하는 초점열화만 추정하면 된다. 취득한 영상 간에는 평행 이동이 없기 때문에 영상정합이 필요하지 않다. 직사각형 조리개 마스크를 직교하여 취득한 두 장만의 영상으로 충분히 배타적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 저해상도 영상들 사이의 정합오류와 정합을 위한 계산량을 감소시킬 수 있기 때문에 고해상도 영상을 추정하기에 용이하다. 또한 기존의 카메라 렌즈 시스템에 조리개 마스크를 추가하여 적용할 수 있기 때문에 새로운 형태의 렌즈 시스템을 제작할 필요 없이 초해상도 영상을 복원할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방향성 직사각형 열화를 사용한 초해상도 영상복원 기술의 성능을 검증하기 위해서 기존의 초해상도 영상복원 기술과 비교하였으며, 그 결과 해상도가 상당히 개선되었음을 보였다.
본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.
본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.
자신이 경험한 교사 양성 프로그램에 대한 과학 교사의 인식을 조사하는 것은 과학 교사가 어떻게 교육되어야 하는가에 대한 개념화에 도움을 준다. 이러한 전제 하에 이 연구에서는 프로그램의 정합성과 균형성에 초점을 맞춰 예비 교사와 현직 교사의 과학 교사 양성 프로그램에 대한 인식을 조사하고자 하였다. 이를 위해 강원도 소재 사범대학의 과학 교사 프로그램을 이수한 20명의 예비 교사와 39명의 현직 교사가 참여 하였으며, 선택형 및 개방형 설문지를 개발하였다. 연구 결과는 다음과 같다; 첫째, 과학 교사 양성 프로그램의 정합성에 대해 예비 교사와 현직 교사는 '보통' 정도로 인식하는 것으로 나타났으며, '수업 계획 및 준비' 범주에서 가장 정합성이 높은 것으로, '직업적 책무' 범주에서 가장 정합성이 낮은 것으로 인식하였다. 또한, 4개 범주 모두에서 예비 교사에 비해 현직 교사가 프로그램의 정합성을 더 낮게 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, 과학 교사 양성 프로그램의 균형성에 대해 예비 교사와 현직 교사는 모두 이론적 요소에 비해 실천적 요소가 부족한 것으로 인식하고 있었다. 셋째, 현행 과학 교사 양성 프로그램이 임용 고사를 위한 교육과정으로서의 성격이 강하다고 인식하고 있었으며, 프로그램의 4개 영역(교과내용학, 교과교육학, 일반교육학, 교생실습)이 학교 현장과 보다 더 연계되어야 한다고 인식하였다. 이 연구 결과를 토대로 보다 정합적이고 균형적인 과학 교사 양성 프로그램을 위한 대안적 방법을 논의하였다.
본 논문은 다중 컬러 필터 조리개 (multiple color-filter aperture; MCA) 시스템에서 영역 적응적 히스토그램 평활화를 사용하여 저노출 환경에서도 강건한 새로운 디지털 다중초점 (multifocusing) 방법을 소개한다. MCA 시스템은 획득된 영상의 컬러 채널 간에 발생하는 부정합 (misalignment) 정도를 측정하여 카메라의 거리에 따른 장면의 상대적 심도 정보를 추출한다. 추출된 상대적 심도 정보는 관심영역 (regsion-of-interests; ROIs) 분류 (classification), 정합 (registration), 융합 (fusion) 등의 과정을 통하여 다중초점 영상을 생성한다. 그러나 MCA 시스템은 유한한 구경의 조리개로 때문에 저노출 환경에서 성능의 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공간 적응적 히스토그램 확장을 이용한다. 실험결과에서 볼 수 있듯이, 제안한 기술은 저노출 환경에서도 콘트라스트가 향상된 다중초점 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 Omni-directional Image에서 이동 객체를 추적하고, 이동 객체의 실제 거리 좌표 상에서의 위치를 추정하기 위한 3차원 포물면 좌표 변환 방법을 제안하고 있다. 실시간으로 이동 객체를 추출하기 위해 제안된 색상 정보(Hue) 히스토그램 정합 기법을 사용하였다. 색상 정보 히스토그램 정합 기법에 의해 추출된 이동 객체의 이미지 상의 좌표는 카메라의 높이, 초점 거리 등과 같은 환경 변수와 함께 제안하는 3차원 포물면 좌표 변환 함수에 대입하여 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법은 빛의 밝기에 비교적 강인하게 이동 객체를 추출할 수 있었고, Omni-directional Image에서 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정할 수 있었다.
GIS 분야에서 도심 건물 지역의 3차원 자료 생성에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자료 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 3차원 자료 생성과 관련된 연구는 대부분 항공사진, 위성영상, LIDAR자료를 이용한 건물 추출 및 건물 고도 복윈 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진 및 위성영상의 단일 자료를 이용한 건물 고도의 추출이나 복원은 광학 영상의 기하학적 왜곡으로 많은 어려움이 있다. 건물의 고도를 추출하기 위해서는 일반적으로 입체 영상을 이용하는데, 광학 영상의 기복 변위로 인해 영상정합 시 오정합이 발생할 수 있어 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 건물의 고도 추출을 위해서 국내 외적으로 단일 자료만을 이용하지 않고 2차원 GIS 자료(예, 수치지형도)와 같은 기 구축된 자료를 함께 활용하는 기법 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 항공사진(1/5,000)과 기 구축되어 활용되고 있는 수치지형도(1/1,000)를 이용한 건물 고도 추출 기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 영상정합 대상점을 제한하기 위해 건물 영상에서 관심점을 추출하여 이용하였으며, 본 연구 성과의 정확도를 검증하기 위해 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형 성과와 비교 평가하였다.
영상 기하보정은 여러 가지 데이터의 조합으로부터 얻어질 수 있는 영상 분석 작업에 매우 중요한 전처리 과정 중 하나다. 본 연구는 최근 평면 영상간 기하보정에 많이 사용하고 있는 SIFT 기법을 적용하여, 다양한 해상도를 가진 위성영상의 자동 기하보정을 수행하는데 초점을 맞추고 있다. 2차원 영상의 조건을 만족하기 위해 기복변위의 영향이 상대적으로 적은 중 저해상도 위성영상의 기하보정을 수행하였으며, 다양한 해상도 영상을 조합함으로써 공간해상도의 차이를 보이는 영상의 기하보정에 SIFT 기법을 적용할 수 있는지를 실험하였다. 결과를 통해, SIFT 기법이 기존의 상관계수를 이용하여 특징점의 정합을 수행하는 방법에 비해 높은 정합률을 나타냈으며, 추출된 정합쌍을 자동 영상 기하보정에 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.
본 논문에서는 카메라의 정확한 정보(카메라 자세, 위치, 초점거리, 시야각)를 알고 있다 는 가정하에 스테레오 항공영사에서 평면지붕 인공지물의 고도정보를 추출하기 위한 알고리즘이 제안하였다. 이 알고리즘은 위성영사에 대해서도 적용이 가능하다. 특징기반 정합을 수행하는데 있어, 일반적인 건물을 묘사하기 위해 적합한 직선을 특징으로 선택하였다. 이 논문은 세단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 에지 추적 기법을 이용한 다각형 인공지물의 경계 추출 알고 리듬을 통하여 영상상에서 인공 지물의 경계를 추출한다. 두 번째 단계에서는 카메라 정보를 이 용하여 인공지물의 구성하고 있는 직선성분들을 정립한다. 마지막 단계로 정합된 선분쌍을 이용 하여 실제높이를 계산하고 높이 정보를 추출한다. 실험에 사용된 영상은 실제로 취득한 영상이 아닌 합성영상을 사용하였다. 실험 결과 본 논문에 서 제안한 인공지물 경계 추출, 고도 정보 추출은 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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