본 논문에서는 라돈 변환(Radon transform)을 변형한 R-변환(R-transform)을 이용하여 객체의 크기 변환과 회전에 불변하는 보행 인식 방법을 제안한다. R-변환은 라돈 변환의 결과를 제곱한 후 투영선에 대해 적분한 것으로서, 평행이동에 불변하고 크기 변환은 변환계수의 진폭과 비례하고, 회전의 경우는 변환계수가 평행으로 이동하는 성질을 갖기 때문에 임의의 위치에서 교정되지 않은 카메라를 이용해서 객체 정보를 추출하는 데 효과적이다. 추출된 정보는 상관도(Correlation)를 이용하여 신원을 파악한다. 제안된 방법은 기하학적 변환에 강인하기 때문에 보행인식 단계에서 기하학적인 정렬 과정이 필요 없고, 객체와 카메라의 거리에 무관하게 인식이 가능하며, 카메라의 비정상적인 회전이 발생한 경우에도 강인한 인식이 가능하다.
본 연구에서는 STOP 위성의 CCT(Computer Compatible Tape) 데이타를 이용하여 수치표고모델을 생성하는 기술을 개발하므로써, 광역에 대한 수치표고모델을 경제적이고 효율적으로 작성하는 방안을 제시하였다. 경사관측된 한 쌍의 SPOT 수치데이타를 이용하여 표고를 추출하기 위해서는 먼저 관측당시의 위성의 외부표정요소(위성의 위치 및 자세)를 결정하여야 하며, 이것을 위하여 번들조정법을 적용하였다. SPOT 데이타는 항공사진과는 달리 다중 중심투영이므로 외부표정요소에 대하여 라인의 함수형태로 모델링을 하였다. 입체 수치데이타에서 동일점을 찾기 위하여 표준상관계수매칭 기법을 적용하였으며, SPOT 위성데이타에 적합한 기준영역의 크기(매칭사이즈)를 결정하기 위한 실험 결과 13$\times$13의 크기가 적절하였다. 동일점을 자동매칭 기법으로 찾은 후, 외부표정요소를 이용한 공간교차(space intersection) 이론으로 각 점마다의 지상좌표를 결정하였다. 이와 함께 이상표고들을 소거하는 알고리즘을 개발 적용한 결과 상당히 효과적이었으며 수치표고모델의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
본 논문에서는 스테레오 정합을 위한 수렴반복 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘은 가상 스튜디오를 위한 가상환경 구축하는 데 적용되었다. 스테레오 정합을 위하여 2차원 에러함수를 정의하여 사용하였으며 3차원 정보를 얻을 수 있는 변위정보는 정의된 에러함수의 값이 반복 수렴에 의해 최소화될 때 얻어진다. 스테레오비전에서의 투영에러와 폐색문제에 대처하기 위하여 변화하는 크기의 위도우를 사용한다. 2쌍의 스테레오 이미지로부터 얻은 심도정보는 Z-Mixing방법에 의해 가상환경을 구축하는 데 이용하였다. 본 논문에서 제안한 스테레오 알고리즘의 실험 결과는 가상 스튜디오 구축에 잘 적용될 수 있음을 알수 있다.
본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.
본 논문에서는 카메라를 이용한 웨이퍼 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 챔버 외부의 조명 반사와 카메라로 인한 영상의 원근 왜곡을 제거하기 위하여 투영 변환을 적용하여 실제 웨이퍼와 같이 정원의 형태로 복원한다. 다음, 에지 검출 알고리즘을 이용하여 웨이퍼의 외부 경계를 추출한 후, 일반화 대칭 변환을 적용하여 원을 검출함으로서 웨이퍼의 위치를 검사한다. 일반화 대칭 변환은 영상에서 화소쌍들 사이의 대칭값을 거리 가중치 함수, 위상 가중치 함수, 화소들의 기울기 크기와 로그 맵핑이 결합되어 영상에서 관심 영역을 추출한다. 제안하는 방법을 적용하여 웨이퍼가 올바른 위치에 장착되었는가를 검사하여 클리닝 시스템 장비와 웨이퍼의 파손을 미연에 방지한다.
전처리된 필기체 숫자 패턴을 3차원 공간에 투영시키고 2차원 평면에 추가되는 z축은 숫자 획의 궤적을 따라가는 순서 인덱스를 나타낸다. 추출된 특징점들간의 거리를 구하고 이 거리 데이터를 정규화 시켜 크기 변화에 적응하고, 정규화된 특정간 거리정보의 통계적 히스토그램을 구하여 인식처리의 입력으로 하였다. 실험에서 200개의 필기체 숫자 패턴 중 100개를 사용하여 특징맵 평균치를 구하여 기준값 특징맵을 구성하였고, 나머지 100개는 인식 실험의 입력패턴으로 사용하였다. 실험결과 임계치 0.20에서 93.5% 인식률, 임계치 0.25에서 97.5%의 인식률을 보였다.
엑스선을 이용하면 다양한 종류의 시료에 대한 투영 영상을 얻을 수 있다. 시료가 저밀도 및 고밀도의 복합 물질로 구성되어 있는 경우는 단일 관전압 엑스선을 이용해서 두 물질을 모두 대조도가 높도록 영상화하기 어렵다. 저관전압과 고관전압을 이용하여 영상을 획득하고 영상처리하면 밀도의 차이가 큰 물질을 영상화하기에 용이하다. 크기가 작은 전자부품을 저관전압과 고관전압에서 영상을 획득하여 visual C++을 이용하여 픽셀-픽셀 영상 합성을 통하여 전자부품의 합성수지부분과 금속부분을 동시에 영상화하여 전자부품의 검사 및 관찰의 가능성을 검증하였다.
본 논문은 3차원 발 자세를 추정하기 위한 효과적 형상 기술자를 제안하였다. 처리 시간을 단축시키기 위하여 특수 제작된 3차원 발 모형을 2차원 투영하여 발 형상 데이터베이스를 구축하고, 3차원 자세 요약정보를 메타 정보로 추가한 2.5차원 영상 데이터베이스를 구성하였다. 그리고 특징 공간 크기가 작고 다른 형상 기술자에 비하여 자세 추정 성능이 뛰어난 수정된 Centroid Contour Distance를 제안하였다. 제안된 기술자의 성능을 분석하기 위하여, 검색 정확도와 시공간 복잡도를 계산하고 기존의 방식들과 비교하였다. 실험 결과를 통하여 제안된 기술자는 특징 추출 시간과 자세 추정 정확도면에서 기존의 방식들보다 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 PCA(principal component analysis)기반의 특징을 이용한 효율적인 얼굴검색 방법을 제안한다. coarse-to-fine 전략을 사용하여 저차원 고유얼굴 공간에서 검색 결과들을 1차 정렬한 후 상위 후보들을 확장된 차원의 고유얼굴 공간에서 재정렬하는 방식으로 검색 순위를 재조정한다. 질의 영상과 클래스간의 유사도의 측정을 위해 PD(projection distance), MQDF(modified quadratic distance function), MED(minimum Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과 $32{\times}32$ 크기의 질의 영상에 PD를 활용하여 점진적으로 검색 결과를 조정하는 제안하는 방법이 얼굴검색에 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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