지금까지 해외의 여러 달 궤도선에서 달의 영상을 다양한 방법으로 관측한 것에서 알 수 있듯이 영상 관측은 달 탐사에서 중요한 부분이다. 특히 그 중에서 입체 영사기(Stereo Imager)는 달의 3차원적 영상을 관측하여 달 표면의 구조를 파악할 수 있고 분광 카메라(Hyperspectral Camera)는 달 표면을 이루고 있는 물질을 분광 정보를 통해서 알아낼 수 있다. 본 연구에서는 우리나라가 2020년경 독자적인 달 궤도선을 계획하고 있는 것에 발맞추어 이 두 관측 장비를 설계해 보았다. 본 연구에서 설계한 탑재체는 하나의 광학계를 이용해 가시광 영역에서 동시에 입체 영상과 분광 영상을 얻을 수 있는 장치이며, 달 표면에서의 궤도선의 속도와 저장 가능한 정보의 양을 고려하여 100 km의 고도에서 속도를 1.6 km/s로 가정할 때 interline CCD가 17.5 m의 공간 분해능을 갖기 위해 92 frame/s 이상의 frame rate로 관측을 수행할 수 있게 하였다. 특히 분광 카메라는 wedge filter를 사용하여 광학계의 부담을 줄였으며 검출기로는 interline CCD를 사용하여 channel 수를 조절할 수 있도록 하였다. 또한 달 표면을 구성하는 입자의 크기에 대한 정보를 얻을 수 있는 편광판도 설치 하였다. 시험 모델의 문제점을 분석하여 새롭게 개선된 탑재체를 설계하여 개발하였다. 렌즈를 수정해 vignetting과 왜곡 현상을 보정하였고 전체 무게를 1.5 kg으로 줄여서 시험 모델보다 30% 이상 줄일 수 있었다. 파장 분해능은 20nm로 시험모델보다 더 개선된 분해능을 얻을 수 있었다. 출력 효율의 증대를 위해 power board의 수정을 수행하였다.
원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 이루어진다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에 따라 촬영되는데 자료 획득시, 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU2)을 개발하였다. PKNU2호는 연구실 자체 보유한 고해상도 가시대역, 적외선대역 카메라를 이용하여 칼라영상 및 적외 영상을 획득하였다. 환경감시 등의 목적으로 칼라 적외 합성영상을 생성, 분석하였으나 그리 만족스러운 결과를 획득하지 못하였다. 또한 PKNU2호가 대용량 촬영은 가능하였지만 데이터 저장시간이 12초로 횡중복률 60%를 만족시키지 못하였다. 현재 우리는 PKNU2호의 단점을 극복하고자 가시대역과 적외선 대역의 자료를 한번에 획득할 수 있 칼라 적외선 분광카메라, 열적외 카메라, 그리고 영상의 실시간 저장이 가능한 MPEG board를 도입하여 헬리콥터에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU3)을 개발하고 있다. 본 연구에서는 본격적인 촬영에 앞서 가치 있는 영상 획득을 위해 센서의 특성 평가를 실시, 센서의 분광 특성 보정 및 렌즈의 기하학적 왜곡 보정을 작업을 실시하였다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.
기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.
본 연구는 두 개의 어안렌즈로 구성된 이안식 일체형 $360^{\circ}$ 카메라로 촬영한 영상의 효율적인 스티칭 기법에 관한 연구이다. 먼저, 기본적으로 제공되는 번들 프로그램의 스티칭 결과물의 문제점을 찾아보고, 전문 스티칭 프로그램인 Autopano Video Pro와 Autopano Giga를 사용한 스티칭 결과를 비교 분석하여, 보다 효율적이고 완성도 높은 스티칭 기법을 찾아내는 것에 중점을 두고 연구하였다. 그 결과 번들 프로그램의 문제점으로는 수평과 수직의 왜곡, 노출과 컬러의 불일치, 그리고 매끄럽지 못한 스티칭 라인 등이 나타났으며, Autopano Video Pro와 Autopano Giga의 Automatic Horizon과 Verticals Tool로 수평과 수직을, Levels와 Color 및 Edit Color Anchors로 노출과 컬러를, 그리고 Mask 기능으로 스티칭 라인의 문제를 해결할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 향후 이안식 일체형 $360^{\circ}$ 카메라 촬영 영상의 효율적인 스티칭 기법으로 더욱 완성도 높은 $360^{\circ}$ VR 영상 콘텐츠를 제작할 수 있을 것으로 기대한다.
목적: 초점거리의 비가 3:1인 아나모픽 렌즈를 적용하여 탐지거리를 증대시키는 열상 광학계를 설계하였다. 방법: 화각이 $50^{\circ}{\sim}60^{\circ}$, 초점거리는 수평방향 36 mm, 수직방향 12 mm로 구속조건을 정하였다. 구속조건으로 f-number는 4, 화소 크기는 $15{\mu}m{\times}15{\mu}m$, 한계 분해능은 33l p/mm에서 25% 이상으로 제한하였다. 재질은 Si, ZnS, ZnSe를 사용하였으며 파장영역은 4.8 ${\mu}m$, 4.2 ${\mu}m$, 3.7 ${\mu}m$로 설정하였다. 설계한 열상 카메라의 광학적 성능 및 탐지거리와 나르시서스, 비열화를 분석하였다. 결과: 열상 광학계의 초점거리는 Y축 방향이 12 mm, X축 방향이 36 mm를 만족하였으며 f-number는 4를 만족하였다. 전장의 길이는 76 mm로 시스템의 전반적인 부피를 감소시켰다. 구면수차와 비점수차는 ${\pm}$0.10내로 2 pixel 크기보다 작게 나타났다. 왜곡수차는 10%이내로써 열상 카메라로 사용하는데 문제가 없음을 확인하였다. 광학계 MTF 성능은 33l p/mm에서 full field 까지 25%이상으로 구속조건을 만족하였다. 설계된 열상 광학계는 2.9 km까지 탐지할 수 있으며 4면을 제외한 나머지 면들의 나르시서스 값을 줄여 상 번짐이 감소하였다. 민감도 분석을 통해 5번째 렌즈를 보상자로 선택하여 온도 변화에 따른 MTF 해상력을 높였다. 결론: 아나모픽 렌즈를 적용해서 설계한 열상 광학계의 광학적 성능은 구속조건을 만족하였으며 더 긴 탐지거리와 나르시서스의 감소, 온도에 따른 해상력이 증가됨을 확인하였다.
사진측량에서 단사진의 후방교회법은 이미 알고 있는 카메라의 내부표정요소, 지상좌표, 사진좌표를 이용하여 촬영당시 카메라의 위치와 자세에 해당하는 외부표정요소를 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 코사인 법칙과 선형식기반의 3차원 좌표변환식을 이용하여 카메라의 외부표정요소를 결정할 수 있는 단사진의 공간후방교회법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 렌즈왜곡이 보정된 정규좌표를 코사인 법칙을 이용하여 지상좌표와 이에 대응되는 정규좌표간의 축척을 계산하였다. 그리고 나서 축척을 고려한 정규좌표와 지상좌표를 이용하는 선형방정식 기반의 3차원 좌표변환식을 적용하여 외부표정요소를 결정하였다. 제안한 알고리즘은 비선형방정식으로 편미분이 필요하나 지상좌표의 조합 중 가장 긴 거리를 구하여 각 지상좌표에 나누는 방법을 이용하여 초기값에 민감하지 않은 장점이 있었다. 또한, 세 점을 이용하여도 외부표정요소를 결정할 수 있기 때문에 기준점의 기하학적 배치에 안정적인 장점이 있었다.
기존의 Stereoscopy영상의 생성 방법은 2개의 촬영용 렌즈를 일정한 간격으로 띄워놓고 같은 피사체를 촬영하여 좌우 시점의 영상을 생성하는 방법을 이용하게 된다. 하지만 Stereoscopy 카메라를 이용한 3차원 TV 수신의 경우에 좌시점과 우시점에 대한 2개의 영상을 모두 동시에 전송해야 하기 때문에 대역폭의 부담이 크다. 이에 보다 효율적인 여러 방법들에 대한 논의가 이루어지고 있다. 그중 DIBR(Depth Image Based Rendering)은 한장의 영상과 이에 대한 Depth정보를 이용하여 좌시점과 우시점의 영상을 생성하기 때문에 전송 대역폭을 줄일 수 있으며, 이러한 점으로 인하여 기존의 Static Scene에서 DIBR Image 생성에 대한 다양한 Algorithm이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 반전된 Depth 영상을 이용하여 자연스럽게 Hole을 채움과 동시에 주변 배경의 왜곡 또한 최소화하는 Gaussian Hole-Filling 방법을 제안하려 한다. 또한 각 Algorithm들의 성능을 비교, 계산하여 각 Algorithm들의 효용성을 분석하였다.
마이크로렌즈 어레이 기반의 카메라로 촬영된 라이트필드 영상은 낮은 공간해상도 및 각해상도로 인하여 실제 사용하기에는 많은 제약이 따른다. 고해상도의 공간해상도 영상은 최근 많이 연구되고 있는 단일 영상 초해상도 기법으로 쉽게 얻을 수 있으나 고해상도의 각해상도 영상은 영상사이에 내재된 시점차 정보를 이용하는 과정에서 왜곡이 발생하여 좋은 품질의 각해상도 영상을 얻기 힘든 문제가 있다. 본 논문에서는 영상 사이에 내재된 시점차 정보를 효과적으로 추출하기 위해서 팽창 합성곱 신경망을 이용하여 초기 특징맵을 추출하고 잔차 신경망으로 새로운 시점 영상을 생성하는 라이트 필드 각 초해상도 영상 기법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 각 초해상도 네트워크와 비교하여 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
대형 멀티터치스크린의 구현은 기존의 저항막, 정전용량, 초음파 방식으로는 기술 제약 및 비용 등의 문제로 구현에 어려움이 있어 주로 적외선을 이용하는 방식을 많이 사용한다. 적외선을 사용한 멀티터치스크린은 대형스크린을 구현하기 용이하지만 멀티터치에 기술적인 제한을 갖고 있는 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위해 적외선 카메라를 이용한 FTIR(Frustrated Total Internal Reflection), DI(Diffuse Illumination)방식들이 Microsoft의 차세대 유저인터페이스인 Surface를 통해 제안되었다. FTIR이나 DI 방식은 대형스크린의 구현이 쉽고 멀티터치의 개수에 제한을 받지 않는다. 하지만 FTIR은 터치 포인트의 검출은 쉬운 반면에 스크린의 크기와 재질, 적외선 LED 배열을 위한 모듈, 많은 소비전력 등의 단점을 가지고 있고 DI 방식은 구조상의 문제로 터치 검출이 어려운 반면 FTIR이 가지고 있는 단점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 DI 방식의 터치 포인트 검출시의 문제점을 해결하기 위해 손가락 외곽선을 이용한 영상처리 알고리즘, 광학 렌즈 왜곡 현상을 효과적으로 보정하기 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 또한 멀티터치의 터치 정확도를 높이기 위한 Calibration 알고리즘과 정확한 제스처 및 정확한 이동을 위한 Tracking 기법을 고안하였다. 연구 결과 DI 방식을 위해 본 논문에서 제안한 영상처리 알고리즘들은 간단하면서 쉽게 대형 멀티터치스크린 구현을 위한 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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