스테레오 정합은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상으로부터 객체의 깊이값을 예측한다. 이 방법은 객체가 카메라로 부터 멀리 떨어질수록 두 시점 사이에 큰 변위차를 갖는 양안시차 특성을 이용해 깊이값을 구한다. 일반적으로 스테레오 정합은 촬영한 두 영상의 조명 변화 및 노출 정도가 같다는 조건으로 수행된다. 하지만 실내 또는 실외에서 실제로 영상을 촬영하면 조명 및 햇빛의 위치 그리고 카메라의 특성에 따라 촬영된 스테레오 영상의 밝기가 서로 달라지는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 두 영상의 밝기차를 고려하지 않고 스테레오 정합을 하게 되면 정확한 깊이값을 예측하기 어렵다. 이러한 문제를 개선하기 위해 조명 변화에 강인한 ANCC (Adaptive Normalized Cross Correlation)가 제안되었다. 이 방법은 영상 속 화소들의 색상 모델을 이용해 조명변화의 영향을 받는 요소들을 제거함으로써 다양한 밝기변화 속에서도 안정적으로 스테레오 정합을 수행할 수 있도록 한다. 하지만 ANCC는 수행과정에서 각 화소마다 양방향 필터 (Bilateral Filter)가 적용되는 등 높은 복잡도를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ANCC 보다 복잡도가 낮으면서 밝기변화에도 안정적인 정합 결과를 갖기 위해 Census 변환의 이진 정보를 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다.
SAR 센서는 마이크로파를 이용한 능동센서로 기상조건에 상관없이 영상을 취득할 수 있다는 장점이 있어, 국토관리 및 재해 모니터링 등에 활발히 활용되고 있다. 주기적으로 취득되는 SAR 영상을 효과적으로 활용하기 위해서는 자동화된 영상 정합기법이 필요하지만 영상의 촬영 시간 및 기하에 따라 다른 양상의 기하조건을 가진 취득됨에 따라 충분한 정합 정확도를 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 기울기 속성을 추가한 MI (Mutual Information) 기법과 FMT (Fourier-Mellin Transform)기법, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 임의의 변위와 회전 공차를 적용하고, 해상도를 변화시킨 TerraSAR-X 영상에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 비교 결과, MI 기법의 경우엔 서로 상이한 기하에서 촬영된 영상에 적용하였을 때에도 일정 크기의 영상소가 다수 분포할 경우 0~2 픽셀 수준의 정확도를 지닐 수 있는 반면, FMT 기법의 경우에는 같은 사물에 대해서도 그 영상소 값이 서로 상이하여 정합 오차가 수십에서 수백 픽셀로 나타났다. 또한 SIFT 기법의 경우에도 영상 정합을 위한 공액점의 정확도가 0~17 % 수준으로 매우 낮아 서로 상이한 기하조건으로 취득된 SAR 영상에 적용이 어려울 것으로 나타났다.
영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 하천과 같은 넓은 범위의 유속 및 유량을 간편하게 측정할 수 있다는 장점이 있어 현재 국내외에서 영상유속계의 실용화 연구가 수행되고 있다. 특히 유속 및 유량을 측정하기 위해 카메라 외에 별도의 측정 장비가 필요없기 때문에 드론에 장착하여 표면유속을 측정하는 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 기존 드론 영상을 이용한 표면유속 측정 연구에서는 드론을 측정하고자 하는 하천 영역 위에서 정지하여 영상을 촬영하여 표면유속을 측정하고 있다. 이때 한 화면에 하폭이 다 담기지 않는 넓은 하천의 경우 촬영 위치를 옮겨서 다시 영상을 촬영하거나 하폭이 담길 때까지 비행 고도를 높여 촬영하고 있다. 하지만 촬영 위치를 옮겨 촬영하는 방식의 경우 넓은 하천을 다 담기 위해 여러 번의 촬영을 하고 이를 정합하는 과정이 필요하다는 단점이 있으며 비행 고도를 높여 촬영하는 방식의 경우 촬영 품질 저하로 인해 측정한 유속의 불확도가 크게 산정된다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이동하며 촬영한 연속적인 영상을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 하천을 가로질러 비행하며 촬영한 드론 이동영상을 활용하면 폭이 넓은 하천의 경우도 간편하게 유속 분포를 측정할 수 있다. 이동영상을 이용하여 유속을 측정하기 위해서는 연속된 이동영상 내에서 지표면의 공통된 특징점을 찾아 흔들림 보정 알고리즘을 적용하여 유속을 산정하는 방법과 드론의 이동 속도를 이용하여 영상의 수표면 이동속도와 벡터연산을 적용하는 두가지 방법을 사용할 수 있다. 이 두가지 방법 중 영상 분석에 필요한 전처리 과정이 적고 지표면의 고정점이 필요 없는 드론의 이동속도를 이용한 벡터 연산을 적용하는 방법을 실제 흐름에 적용하였다. 측정한 수표면의 유속을 전자파표면유속계로 측정한 유속과 비교한 결과 평균 5 % 이내의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 향후 다양한 흐름 조건과 드론의 비행속도를 변경하여 측정하는 등의 유속 측정 적용성을 검토하는 연구가 수행된다면 하폭이 넓은 하천 등 다양한 조건에서 드론 영상을 이용한 유속 측정이 가능할 것으로 기대한다.
최근 인공위성 영상자료는 주기적인 획득 시기를 가지고 있고 수치 지형도에 비해 쉽게 인지할 수 있기 때문에 지형변화 모니터링 분야에서 활발하게 이용되고 있다 그러나 인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 공간해상도가 다르기 때문에 발생하는 정오차 및 부정오차를 제거하기 위해 정밀정합을 실시하였다. 정밀 정합된 kompsat EOC 및 Landsat TM 영상으로 토지피복 변화를 탐지함으로써 위치정확도가 높은 탐지결과를 얻을 수 있었다. 정확한 위치정보를 가지는 탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본자료로서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 인공지형지물 변화탐지 기본도 를 구축하기 위해 위성의 센서정보를 이용한 센서모델링을 실시하였고 지상기준점과DEM자료를 가지고 정밀편위수정함으로써 다른 센서 및 촬영조건에 따라 발생하는 정오차를 소거하였다. 즉, 정밀편위수정법에 의해 Kompsat EOC 영상의 기복변위량을 감소시킬 수 있었고, 변화탐지를 위해 사용된 영상의 정합성과를 도심지역, 산림지역 및 혼합지역으로 나누어 시험 지역을 선정하여 검토한 결과 모든 지역에서 약 10% 정도의 정합률이 향상됨으로써 영상의 위치정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 기본도를 가지고 이루어지는 변화탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본 자료로서 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
입체사진측량기법을 이용하면 지하공간 개발 시 발파로 발생하는 여굴 및 미굴을 정확하고 신속하게 조사할 수 있다. 입체사진측량 기술을 소형 무인항공기인 드론과 접목할 경우 조사를 더욱 효율적으로 수행할 수 있으나, 기존의 연구들이 지상에 국한되어 있어 지하 환경에서의 적용은 아직 미비한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반 입체사진측량기법을 지하공간으로 확장하기 위해, 지하 갱도의 암반면을 대상으로 드론을 이용한 입체사진측량을 수행하였다. 이를 통해 드론 기반 입체사진측량기법의 정확도를 평가 및 분석하였으며, 그 결과 해당 기법이 지하공간 내에서도 높은 정확도를 갖췄음을 확인할 수 있었다. 더 나아가 정확도 분석 결과를 토대로 드론을 이용한 지하 입체사진측량을 위한 권장 촬영 및 정합 조건을 제시하였다.
본 논문에서는 영상 등록을 위한 유사도 계산에 사용되는 원형 템플릿의 설계 방법을 제안한다. 원형 템플릿은 영상의 이동 및 회전 변환에 불변한 성질을 가지고 있어 기준 영상 및 관측 영상 사이에 이동 및 회전 변환이 존재하더라도 영상 등록 제어점을 정확하게 정합하는 장점이 있다. 기준 영상의 제어점을 중심으로 일정한 거리 이내에 다수의 원주를 구성하고 각 원주 위에 일정한 간격으로 위치하는 화소들로 이루어지는 원형 템플릿을 생성하고 이를 이차원 이산 극좌표 행렬(Discrete Polar Coordinate Matrix, DPCM)으로 구성한다. 관측 영상에서도 동일한 형태의 원형 템플릿을 생성하고 탐색 범위 내의 각 위치에서 관측 영상의 원형 템플릿을 0도에서 360도 범위 내에서 일정 각도 간격으로 회전시키면서 극좌표 행렬을 생성하고 기준 영상의 극좌표 행렬과의 유사도를 Mutual Information을 이용해서 계산한다. 탐색 범위 내의 각 위치와 회전 각도에 대한 Mutual Information이 최대가 되는 화소를 정합쌍으로 결정한다. 제안한 알고리즘은 서로 다른 두 시기에 촬영한 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 영상의 회전 변화 조건하에서 우수한 정합 성능을 보임을 확인하였다.
목적:컴퓨터 가이드 임플란트 수술에서 방사선 영상과 디지털 영상과의 정합은 필수적인 과정이다. 본 연구의 목적은 마이크로스크류의 사용이 가이드 수술을 위한 영상정합 과정에서 작업시간과 술자편의성에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 재료 및 방법: 연구모형의 제작을 위해 Kennedy class I 하악 덴티폼에 마이크로스크류 2개를 후구치 삼각 부위에 식립 후 컴퓨터 단층촬영과 디지털 스캔을 통해 방사선 영상과 스캔 영상을 획득하였다. 영상들은 잔존 치아 부위만을 이용하는 방법과 치아와 마이크로스크류를 이용하는 방법을 이용하여 12명의 술자에 의해 중첩되었다. 이 중첩된 영상에 대하여 작업시간, 술자편의성, 만족도의 자료가 수집되고, Mann-Whitney U test을 통해 분석되었다. 결과: 작업시간은 영상정합 조건 사이에 통계학적인 차이가 없었다 (P > .05). 술자편의성과 만족도는 치아와 마이크로스크류를 이용하는 방법에서 잔존 치아 부위만을 이용하는 방법보다 높았다 (P < .001). 결론: 영상정합에서 마이크로스크류의 이용은 작업시간의 단축에는 영향을 미치지 않지만 술자편의성과 만족도는 향상시킨다.
본 연구의 목적은 광자계수검출기 기반 스펙트럼 전산화단층촬영을 이용하여 K-각 영상을 획득하고, 이를 통해 3차원 융합진단영상을 구현하여 임상적 이용 가능성을 평가하고자 하였다. 실험을 통한 K-각 영상획득을 위해 스펙트럼 전산화단층촬영 시스템을 이용하였다. 희석된 iodine과 gadolinium 조영제가 주입된 6개의 튜브를 돼지고기에 삽입하여 팬텀을 제작하였다. 100 kVp 관전압과 $500{\mu}A$ 관전류 조건에서 발생된 X-선을 이용하였으며, iodine과 gadolinium의 K-각 흡수에너지를 고려한 35 및 52 keV에 저 에너지 문턱값을 설정하여 K-각 영상을 획득하였다. 융합진단영상은 일반적인 전산화단층촬영 영상과 스펙트럼 전산화단층촬영을 통해 획득한 iodine 및 gadolinium 영상을 정합하여 획득하였다. 두 가지 조영제 기반 융합진단영상의 CNR은 일반적인 CT보다 평균적으로 6.76-14.9배 높았으며, 3차원 융합진단영상은 각 조영제의 물질 지도 정보를 제공할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 전산화단층영상의 화질을 향상시킬 수 있으며 특정 물질의 추가적인 정보를 제공을 통해 진단의 효율성을 증가시킬 수 있다.
3D 입체영상 콘텐츠 부족현상에 따른 3D 산업시장의 성장정체는 콘텐츠 제작비용 절감을 위한 관련기술 개발의 촉진을 야기하고 있다. 3D 입체영상 제작에서 가장 많은 시간과 노력을 요구하는 부분은 촬영 과정에서 발생된 수직시차의 제거라 할 수 있으며, 이는 시장 경쟁력과 직접적으로 관계되는 사안이라 매우 중요한 작업으로 다루어지고 있다. 비 정렬된 스테레오 영상의 수직시차 보정 즉, 편위수정(Rectification)은 사진측량분야에서 오랫동안 다루어 오던 문제로 컴퓨터 비전방식이 빠른 처리속도와 자동화에 초점이 맞추어져 있다면, 사진측량방식에서는 정확도와 정밀도 확보에 목적을 두고 있다. 허나 입체영화 제작에 있어 사진측량학적 관점으로 문제를 해결하려 한 시도는 그 사례를 찾아보기가 매우 힘들다. 이에 본 논문에서는 사진측량방식의 기술을 도입하여 촬영 당시의 기하학적 관계를 복원하고 이를 통해 수직시차를 제거할 수 있는 정밀 편위수정 알고리즘을 제안하고자한다 알고리즘의 성능평가는 기존 컴퓨터비전 알고리즘 두 가지와 성능비교를 통해 수행되었으며, 에피폴라 제약조건 만족도와 에피폴라 라인의 추정정확도, 그리고 정합점 간의 수직시차 측정을 통한 에피폴라 리샘플링의 정확도 등이 분석되었다. 실험결과, 제안 알고리즘은 정확도 및 정밀도 측면에서 비교 알고리즘들 보다 우수한 성능을 나타내었으며, 정합점 위치오차에 대해서도 강인함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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