본 논문은 Time-of-Flight(ToF) 깊이 카메라와 DSLR을 이용한 사진측량 기반의 복합형 카메라시스템 구성방법을 제안한다. ToF 깊이 카메라는 깊이 정보를 실시간으로 출력하는 장점이 있지만 제공되는 명암 영상의 해상도가 낮고 획득한 깊이 정보가 물체의 표면상태에 민감하여 잡음이 발생하는 단점이 있다. 따라서 깊이 카메라를 이용한 입체 모델 생성을 위해선 깊이 정보의 보정과 함께 고해상도 텍스처맵을 제공하는 복합형 카메라의 구성이 필요하다. 이를 위해 본 논문은 상대표정을 수행하여 깊이 카메라와 DSLR의 상대적인 기하관계를 추정하고 공선조건식 기반의 역투영식을 이용하여 텍스처매핑을 수행한다. 성능검증을 위해 기존 기법의 모델 정확도와 텍스처매핑 정확도를 비교 분석한다. 실험결과는 제안 기법의 모델 정확도가 더 높았는데 이는 기존 기법이 깊이 카메라의 잡음이 있는 3차원 정보를 기준점으로 사용하여 절대표정을 수행한 반면에 제안 기법은 오차정보가 없는 두 영상간의 공액점을 이용했기 때문이다.
본 논문에서는 다중카메라를 이용한 3차원 공간 구성에 대한 분석을 위해 실제 카메라의 3차원 위치를 분석하였다. 카메라의 3차원 위치 분석을 위해서 카메라 교정법을 이용하였으며 교정 결과 얻은 카메라의 외부변수를 역좌표변환하여 카메라의 3차원 위치를 얻었다. 다중카메라 교정을 위해서 10대의 카메라를 다섯 쌍의 스테레오 카메라로 묶어 교정을 하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 카메라의 외부변수의 역좌표변환으로 실제 카메레라의 위치를 계산하였고 이것의 정확한 3차원 위치정보를 얻기 위해 초기 교정에서 선택된 12개의 점을 기초로 하여 각 좌표의 8-방향의 좌표 결과를 얻게 된다. 이렇게 해서 얻은 좌표를 이용하여 카메라 교정 과정을 반복하였다. 그 결과 카메라의 정확한 3차원 위치를 얻었으며, 또한 마커 좌표의 변화가 카메라의 위치에 영향 정도를 분석하였다.
영상 관제 시스템을 구성할 때 카메라 감시영역 간의 중첩된 영역이 발생한다. 이러한 중첩된 영역을 설정해놓고 카메라를 서로 연동시킬 수 있다. 본 연구에서는 와이드뷰 카메라와 PTZ 카메라의 연동에 의한 실시간 오브젝트 트래킹 시스템을 구현하였다. 본 연구의 결과는 향후 다수의 카메라의 연동으로 확장될 수 있다.
동영상 검색 및 관리 기술의 필요성 증가에 따라 동영상 검색 기법들이 제안되고 있으며, 특히 내용 기반 검색 기법에 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 요소중의 하나인 카메라 동작 검출을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템은 영상의 평균값을 이용하여 제작된 투영 영상상에서 추출된 edge 의 방향 성분으로 구성된 optical flow 에 따라 적절한 카메라 동작을 검출한다. 효과적인 카메라 동작 요소 검출을 위하여 평균값으로 구성된 투영 영상을 검출하고자 하는 카메라 동작 요소에 따라 달리 제작한다. 투영 영상은 전체적인 영상에 대하여 제작하는 방법과 sub-block 으로 나눈 영상에 따라 각 블록별로 제작하는 방법으로 나누어진다.
최근 비 측정용 디지털 카메라의 화소수가 급증하고, 카메라 단가 또한 저렴해져 문화재 및 시설물의 3차원 공간 측량 등에도 이를 활용할 수 있게 되었다. 그러나 비 측정용 카메라를 측량용으로 활용하기 위해서는, 카메라 자체검정을 통해 내부 표정요소를 정확히 계산해내야 한다. 이를 위해서는 적절한 검정 대상지의 구성 및 촬영계획이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 지상기준점 수, 사진의 수, 기준점의 차원(2차원 및 3차원)등의 조건에 따른 카메라 자체 검정 정확도에 대하여 분석하였다. 실험 결과, 근거리 사진측량을 위한 자체검정 대상지 구축 시 수직사진을 포함하는 3장 이상의 사진으로 안정된 정확도를 얻을 수 있음을 알 수 있었고, 3차원 복원을 목적으로 하는 경우, 평면상의 지상기준점 10점으로도 높은 정회도의 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
보안첨단화의 필요성 증대로 인하여 복합적이고 고기능의 보안 감시 시스템의 수요가 급속도로 확대되면서 보안은 안전하고 행복한 생활을 만드는데 없어서는 안될 중요한 역할을 하게 되었다. 최근, 디지털 영상기술의 급속한 발달과 보급은 이러한 보안 감시 시스템을 가능하도록 하였다. 본 논문은 다수의 카메라로부터 사람들의 움직임을 연속적으로 식별하고 추적할 수 있는 향상된 지능화 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 카메라들 간의 위상이 자동으로 구성되고 객체의 움직임을 기반으로 학습하여 카메라들간의 거리, 객체와 카메라와의 거리, 카메라의 각도를 자동적으로 연산할 수 있도록 하였다. 이러한 자가 구성 단계 이후에 사람의 움직임을 추적하게 된다. 추적에서 사람들을 식별하는 단계가 선행되어야 하며, 이를 위해 머리, 몸, 손, 다리로 분리하여 각각의 정보들을 식별자로 사용하였다. 이러한 외형 식별자와 객체의 출몰간의 시간차를 이용해 다수의 카메라들로부터 객체를 연속적으로 추적하였다.
과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 광각 카메라로 촬영한 영상에서 생기는 영상의 왜곡 문제를 해결하기 위하여, 카메라 모델의 추정과 검증을 통하여 광각 카메라 영상에서의 방사형 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 먼저, 교정 패턴으로부터 렌즈의 초점 거리와 주점의 위치 등으로 구성된 내부 파라미터와 회전과 위치 정보로 구성된 외부 파라미터를 찾음으로써 카메라의 왜곡 모델을 추정한다. 다음으로, 추정된 카메라 모델로부터 역으로 코너점을 다시 추출하여 검증하고, 마지막으로, 검증된 카메라 모델을 이용하여 영상의 왜곡을 보정한다. 일반 웹 카메라와 광각 카메라로부터 격자 모양의 교정 패턴을 촬영한 영상을 이용하여 방사형 왜곡을 보정하는 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 80% 이상의 개선 성능을 보임을 확인하였다.
컴프턴 산란 현상을 이용하여 전자적 집속 방법으로 영상화하는 컴프턴카메라는 고민감도 및 고에너지 해상도의 장점을 이용하여 핵의학 응용분야에 대한 잠재력이 큰 영상 시스템이다. 본 논문에서는 컴프턴카메라를 이용한 다중 추적자 영상의 효용성 평가와 정확한 3차원 단면영상 촬영을 위한 Orlov 조건을 만족하는 회전하는 컴프턴카메라의 구조를 조사하였다. 140/511 keV의 방사선원의 소프트웨어 모형을 구성하고 이에 대한 몬테카를로 전산모사 시뮬레이션을 수행하여 리스트모드 배열된 부분집합 기댓값 최대화 방법으로 재구성된 다중 추적자 영상으로 컴프턴카메라의 효용성을 검증하였다. 산란부와 흡수부를 평행하게 위치시킨 고정된 컴프턴카메라와 촬영대상 주위 $360^{\circ}$를 회전하는 컴프턴카메라를 구성하여 검출된 투사선의 구좌표계 각도에 대한 히스토그램을 비교 평가하였다. 140/511 keV의 동시 계측된 몬테카를로 전산모사 데이터의 다중 추적자 영상이 2차원 및 3차원 재구성 시 잘 구분되는 것을 확인하였으며, 회전된 컴프턴카메라의 경우, 회전각도에 반비례하여 3차원 영상재구성에 필요한 유효 투사선이 증가하였다. 26분의 계산 시간 및 5백만개의 적절한 유효 투사선의 개수를 고려할 때 컴프턴카메라의 회전각은 $30^{\circ}$가 현실적으로 적절할 것이며 증가한 검출 시간은 다중 컴프턴카메라를 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서 고찰한 고민감도 및 고에너지 해상도를 가진 컴프턴 카메라는 다중추적자 영상화를 위해 적합한 시스템이며 생화학 및 생리학적 상태 변화에 대한 임상 정보를 제공하며 각종 질병 진단 및 치료 방법 개발 등에 기여할 수 있는 잠재력이 있는 영상 시스템이다.
자동노출(auto exposure)는 피사체나 광원의 밝기에 변화에 대응하여 카메라로부터 취득된 영상의 노출치를 일정하게 유지시켜주는 기능을 나타내며, 모바일 카메라의 핵심 구성 요소 중의 하나이다. 일반적으로 자동노출 알고리즘은 소프트웨어로 구현되기 때문에, 모바일 카메라 시스템에는 CPU와 소프트웨어를 저장하기 위한 ROM을 내장하는 형태를 가지는데, 이는 유연성을 확보하는 대신 CPU와 메모리라는 비용증가로 이어지게 된다. 본 논문에서는 모바일 카메라를 위하여 임의의 프레임 레이트 가변기능과 아날로그 게인 조정이 가능한 자동 노출 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 하드웨어 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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