본 논문은 한 물체에 대해 스캔 위치 정보가 없는 여러 시점의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상 복원을 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 정합 방법은 스캔 위치 정보와 기하학 정보를 이용하여 레인지 이미지들을 정렬시킨 반면, 본 논문의 정합 방법은 스캔 위치와는 독립적으로 수행되며 기하학 정보와 텍스쳐 정보를 함께 이용하여 정렬시킨다. 그러므로 텍스쳐가 있는 여러 장의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상을 보다 정확하고 효율적으로 복원할 수 있다.
본 논문에서는 조합된 텍스쳐와 칼라 정보로부터 다변수의 선형 구별 알고리즘을 사용하여 영상분할에 대한 새로운 방법론의 개발을 제시한다. 그 칼라 텍스쳐는 칼라 영상의 공간과 색깔의 밴드로부터 한 화소가 갖는 3X3의 마스크에서 Haralick 과 Pressman의 텍스쳐 특성들을 계산했다. 모두 9X28개의 텍스쳐 특성들 중에서 학습을 기반으로 크게 식별자(classifier)에 영향을 주는 특성들을 도출하였으며 결과적으로 뽑혀진 10개의 특성이 한 영상을 4부분으로 분할하는데 사용되어졌다. 이 방법론의 결과로 얻어진 영상은 고전적인 칼라와 텍스쳐 분할 방법론의 상자식별자(Box Classifier)와 Maximum Likelihood 식별기들과 비교했다. 이것은 Fastred-Lightgreen으로 염색된 전립선암이 조직에서 얻은 영상을 통해 비교를 했을 경우에 잘 나타난다. 학습 데이터를 통해 나타난 이 새로운 방법론은 97.5%의 정확한 식별성으로 또한 검증된 최상의 방법론중의 하나이다. 이 결과들이 더 많은 영상에 사용된다면, 이 방법론은 칼라와 텍스쳐가 분할에 관련됨으로써 보다 정확한 영상을 분할하기 위한 효율적인 도구가 될 것이다.
본 연구의 목적은 오브젝트의 3차원 형상 정보와 사진이 주어졌을 때, 3D-2D 정합을 통하여 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 이러한 실세계 오브젝트의 3D-2D 정합은 3차원 형상에 대응되는 2차원 이미지 정보의 매칭을 통한 텍스쳐 매개변수화 과정으로 정의 할 수 있다. 본 연구에서는 카메라 내부파라미터 검정 과정, 신뢰도가 높은 초기해 설정과정, 비선형 최적화 과정을 통한 효율적인 텍스쳐 매개변수화 기법(texture parameterization)을 제안한다.
물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.
이본 논문에서는 Bayesian 영상 분할법과 SOM(Self Organization feature Map)을 이용한 텍스쳐(Texture) 분할 방법을 제안한다. SOM의 입력으로 다중 스케일에서의 웨이블릿 계수를 사용하고, 훈련된 SOM으로부터 관측 데이터에 대한 우도(尤度, likelihood)와 사후확률을 구하는 방법을 제시한다. 훈련된 SOM들로부터 구한 사후확률과 MAP(Maximum A Posterior) 분류법을 이용하여 텍스쳐 분할을 얻는다. 그리고 문맥 정보를 이용하여 텍스쳐 분할 결과를 개선하였다. 제안 방법은 HMT(Hidden Markov Tree)을 이용한 텍스쳐 분할보다 더 우수한 결과를 보여준다. 또한 SOM과 HMTseg라고 불리는 다중스케일 Bayesian 영상 분할 기법을 이용한 텍스쳐 분할 결과는 HMT와 HMTseg을 이용한 결과보다 더 우수한 성능을 보여준다.
본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도를 비롯한 픽셀 정보분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터를 구하기 위해 규준화 에코 명도 값 및 다수의 텍스쳐 파라미터 값을 추출하여 선형결합을 통해 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간 지수와 본 연구의 추정 지방간 지표 값과의 선형 상관계수를 구하였다 신장대조 방법으로 추출한 규준화 에코 명도 및 회색도 픽셀분포의 텍스쳐 특성 파라미터를 계산하여 임상결과와 비교한 결과 임상 지방간 지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조사료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간 지수와 임상결과 간의 선형상관계수는 0.84-0.93이다.
본 논문에서는 모바일 3D 그래픽 가속기의 저전력 텍스쳐 캐쉬 구조를 제안하였다. 모바일 3D 그래픽 가속기는 동작모드에서 대규모 메모리 접근이 필요한 텍스쳐 매핑의 메모리 지연시간을 감소하고 대기모드에서 누설 전력소비를 줄이는 것이 매우 중요하다. 제안하는 텍스쳐 캐쉬 구조는 응용 프로그램의 텍스쳐 필터링 알고리즘에 따라서 가변적인 전력 모드 전환 기준으로 동작하여 누설전력을 줄이고 동작시간의 이득을 얻는다. 제안한 구조의 성능 검증을 위하여 트레이스 기반 텍스쳐 캐쉬 시뮬레이션을 수행하여 누설전력과 수행시간을 모두 고려한 성능 척도에서 이전 연구인 MSA 캐쉬보다 최대 7%의 성능 이득을 얻었다.
본 논문에서는 OpenGL Rendering을 이용한 모델기반 3D 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 알고리즘에 대해 중점적으로 연구하였다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 맵(Depth Map)을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리 된 깊이 정보는 OpenGL상에서의 일정 간격의 꼭지점(Vertex) 정보로 샘플링 된다. 샘플링 된 꼭지점 정보는 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑 (texture mapping)을 위한 폴리곤(polygon)을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay Triangulations) 알고리즘이 적용되었다. 이렇게 구성된 폴리곤 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 객체를 만들었다. 제한된 하나의 이미지와 깊이 정보만을 가지고 좀 더 넓은 범위의 시점을 가지는 다시점 객체를 생성하기 위해, 새로운 꼭지점을 생성하여 폴리곤을 확장시켜 기존보다 더 넓은 시점을 확보할 수 있었다. 또한 렌더링된 모델의 경계 영역 부분의 깊이정보 평활화를 통해 시각적인 개선을 이룰 수 있었다.
절차적(procedural) 텍스쳐는 다양한 해상도로 텍스쳐 공간을 표현할 수 있으며, 매우 적은 저장 공간을 사용하는 장점을 가지고 있다. 그러나 절차적 표현을 위한 암시적(implicit) 방법을 이해하기 어렵고 프로그래밍에 익숙하지 않은 일반 사용자가 다루기 힘들다. 본 논문에서는 사용자의 직관적인 디자인작업을 통해 절차적 패턴을 자동으로 생성하는 인터랙티브 시스템이 제안된다. 전체 디자인 과정은 다중레이어(layer)를 기반으로 하며 데이타, 연산 및 출력 노드 등으로 구성된 그래프 구조로 표현된다. 제안된 시스템은 일반 사용자에게 유연한 인터페이스를 제공하여 프로그래밍 작업 없이 절차적 텍스쳐 쉐이더를 자동으로 생성하도록 한다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방법이 다양한 패턴을 효과적으로 제작할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 양방향 가중치를 이용하는 기존의 업샘플링 방법들에서 나타난 색상 텍스쳐 복사(color texture copy) 문제를 방지하기 위해 선택적 양방향 가중치와 라플라시안 함수를 이용한 색상 가중치를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 3차 회선 보간법(bicubic interpolation)을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 색상영상과 깊이영상의 주변 화소값 차이를 이용하여 색상 텍스쳐 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 색상 텍스쳐 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 거리정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 반면에 색상 텍스쳐 영역에 포함되지 않는 화소는 깊이정보 가중치 대신 색상정보 가중치를 구하여 비용계산을 수행한다. 아홉 개의 화소에 대한 비용계산이 끝나면 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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