최근 자연스러운 3차원 영상의 재현을 위하여 깊이영상을 이용한 영상합성 방법이 널리 이용되고 있다. 깊이영상은 시청자의 눈에 보이지는 않지만 합성영상의 화질을 결정하는 중요한 정보이므로 정확한 깊이영상을 획득하는 것이 중요하다. 특히 적외선 센서를 이용한 깊이 카메라(time-of-flight camera)는 보다 정확한 깊이영상을 획득하는데 이용되고 있다. 깊이 카메라는 스테레오 정합(stereo matching)에 비해 정확하고 실시간으로 깊이정보를 추출할 수 있지만, 제공되는 해상도가 너무 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단시점의 깊이영상을 두 시점의 깊이영상으로 확장하고, 이를 이용하여 여러 시점의 중간영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 특히 복잡도를 낮춰 빠른 속도로 다시점 영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 고해상도의 컬러 영상을 획득하기 위하여 두 대의 컬러 카메라를 설치하고 중간에 깊이 카메라를 획득한다. 그리고 깊이 카메라에서 획득한 깊이영상을 3차원 워핑을 이용하여 양쪽의 컬러 카메라의 위치로 시점 이동한다. 깊이영상과 컬러영상간의 객체 불일치 문제는 깊이값의 신뢰 도를 기반으로 한 조인트 양방향 필터(joint bilateral filter)를 이용하여 보정한다. 이러한 과정을 통해 얻은 깊이영상은 다시점 영상 합성 방법을 이용하여 다시점 영상을 획득한다. 이와 같은 과정은 다중 스레드를 이용하여 빠르게 처리할 수 있도록 구현했다. 실험을 통해 두 시점의 컬러영상과 두 시점의 깊이영상이 실시간으로 획득했고, 약 7 fps의 프레임율로 10시점의 중간시점을 동시에 생성했다.
사용의 편리성, 신속성, 간편성 등 다양한 장점을 가진 디지털카메라가 필름카메라를 제치고 전세계적으로 급속하게 확산되고 있다. 디지털카메라는 편리하고 신속하게 이미지를 얻을 수 있다는 큰 장점이 있지만 ‘왜곡된 색상’으로 인하여 필름카메라보다 못하다는 평가를 받기도 한다. 이처럼 세계적으로 디지털 카메라, 캠코더 사용자 모두가 겪는 애로점이 바로‘컬러 밸런스(화이트밸런스)’이다. 본 고에서는‘컬러 & 화이트밸런스’를 요약하여‘밸런스로’표현하고자 한다. 문제는 사용자들이 디지털카메라 사용방법에 대하여 대다수가 잘 모르고 있다는 것이다. 많은 프로들과 유저들이 디지털 카메라로 촬영한 사진은 당연히‘후 보정’을 하는 것이 정상인 것처럼 알고 있으며, 심지어 디지털 카메라는‘후 보정’을 위한 카메라인 것으로 잘못 알고 있는 경우가 그것이다. 그러나 좋은 사진은‘후 보정’을 하지 않고서‘원색’을 그대로 표현 할 수 있는 것이‘작품’으로서의 진정한 가치가 있고, 사진의‘예술’인 것이다.고급기종의 디지털 카메라를 보유한 대부분의 사용자들은 카메라의 복잡한 기능 메뉴에 번거로움을 겪고 있다. 보편적으로 오토, 태양, 구름, 노을, 형광등1.2, 백열등, K, 켈빈도, 프리셋 등의 기능이 있으나 대부분 커스텀에서 기본 세트메뉴인‘오토’등의 모드를 선택하여 촬영을 하고 있고, 핵심 기능인‘프리셋’은 사용방법조차 모르고 있는 유저들이 많다. 또한 커스텀 모드의 기본메뉴를 선택하여 촬영을 했을 때 색상이 왜곡되는 것을 디지털 카메라는 당연히 그런 것으로 알고 있으며, 따라서 후보정은 당연한 것으로 대부분이 인식하고 있다. 그중에서 원색의 중요성을 인식하는 일부 사용자들만‘프리셋’기능에서 그레이 카드 등으로 밸런스를 세팅하여 촬영을 하고 있다.그러나 가장 정확한 것으로 알고 수 십 년간 사용해오던 그레이 카드 등을 이용하여 프리셋 모드에서 밸런스를 세팅하여 촬영을 할 경우에도, 카메라에 기본적으로 내장된‘커스텀 모드’보다는 색상이 다소 좋은 것을 알 수 있으나, 정확한 원색의 이미지를 얻기는 매우 어려워, 디지털 카메라의 한계라고까지 표현을 하고 있다.
많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.
본 논문에서는 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.
최근 센서 네트워크 기술의 발달과 카메라 기술의 발달로 이 두 기술을 접목한 비쥬얼 센서 기술을 이용하여 사람이 접근하기 어려운 지역을 효과적으로 관찰 또는 감시하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 비쥬얼 센서를 이용한 응용은 실외 지역을 카메라 센서를 이용하여 촬영하기 때문에 날씨나 시간에 따라 영상의 대비가 좋지 않은 영상이 얻어질 수 있다. 본 논문에서는 동일한 지역을 지속적으로 촬영하는 비쥬얼 센서의 특성을 이용하여 조도 대비 컬러 특성을 모델링하고 이 특성을 이용하여 대비가 개선된 영상을 실시간으로 만들 수 있는 방법을 제시한다. 제시하는 모델은 영상에서 관심영역을 설정하고 관심영역에 대해서 조도 대비 컬러 특성을 측정하여 이를 감마함수 형태로 모델링한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 저대비 영상의 컬러 성분들을 보정하여 영상의 대비를 개선하는 것을 보여준다.
가시광선영역에서 매우 균일한 높은 투과성뿐만 아니라 근적외선영역에서 가파른 홉수성 엣지와 함께 낮은 투과율을 제공하는 산화구리(II)를 함유하는 포스페이트 유리는 컬러 비디오 카메라의 컬러 보정 필터, 발광 컬러 디스플레이용 보호판(sheild), 모노크로메이터의 미광 필터, 플라스틱 복합재 필터의 무기 성분 및 CCD(전하 결합 소자) 및 CMOS(상보성 금속 산화물 반도체) 카메라 및 검출기 분야용 필터 유리로서 사용된다. 용융온도 및 산화구리(II) 첨가량에 따른 투과율을 측정하기 위해 포스페이트 유리 시료를 $1100\sim1500^{\circ}C$ 용융한 후 $400^{\circ}C$에서 2시간 동안 어닐링 공정을 거쳐 제조하였다. 제조된 시료는 두께 0.3mm로 폴리싱하여 자외선-적외선 분광 광도기를 이용하여 광학적 특성을 측정하였다. 본 실험을 통하여 용융온도에 따라 가시광선영역 및 근적외선영역에서의 투과율 거동을 비교한 결과 $1100\sim1200^{\circ}C$에서의 우수한 투과율 특성을 나타냈다. 용융온도가 내려감에 따른 가시광선영역 (400~600nm)에서 높은 투과율 및 근적외선영역 (750~1100nm)에서 낮은 투과율과 가파른 흡수성 엣지를 나타냈다.
피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 컬러 정보와 피부색 모델을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 또한 피부색 검출 성능이 우수한 ST 컬러 공간을 수정하여, 보다 정확한 피부색 영역을 추출할 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 $33{\sim}48%$ 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.
그래픽스 분야에서 다양한 재질을 사실감 있게 표현하려는 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 다양한 재질의 반사특성을 측정하는 방법들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라를 이용하여 영상 기반 양방향 반사 분포함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)를 획득할 수 있는 측정 시스템을 구축하였다, 이를 통한 BRDF 모델은 경험적(empirical)혹은 물리(physical)기반의 모델에 비해 보다 사실성 높은 표현이 가능하다. 영상 기반으로 양방향 반사 분포함수를 생성하는 과정에서 노출시간을 달리한 여러 장의 영상을 가지고 HDR(High Dynamic Range) 영상을 생성하였다. 또한 원색재현을 위해 표준광원을 사용하고 컬러차트와 회귀분석을 통해 컬러 보정을 수행하였다. 본 연구에서는 플라스틱이나 금속재질같이 불투명한 등방성(isotropic) 재질을 사용하였고, 이러한 재질의 BRDF데이터를 통해 산업제품에서 많이 사용되는 재질의 모델을 보다 실감나게 렌더링(rendering)할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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