본 논문에서는 입력된 차량영상에서 번호판을 추출하여 인식하는 시스템을 제안하였다. 개선된 IAFC 퍼지 신경회로망을 사용하여 자동차 번호판의 후보영역을 추출하고, 형태학적 필터를 사용하여 잡음을 제거하였다. 추출한 자동차 번호판을 정형화하기 위하여 허프 변환과 기하학적 변환을 사용하였다. 투영기법을 사용하여 분리한 숫자를 오류역전파 신경회로망을 사용하여 인식하였다.
본 논문에서는 축구 영상 시퀀스로부터 공과 같은 물체가 축구 경기장내에서 이동한 거리와 속도를 추정하는 알고리듬을 제안하였다. 물체가 이동한 시간과 그 시간 동안의 경기장에서의 물체 위치를 알면 물체의 이동거리와 속도를 구할 수 있다. 본 논문에서는 물체가 이동한 시간이 주어질 때 영상에서의 물체 위치들을 경기장에서의 위치들로 변환하여 그 사이의 거리를 구하고 주어진 시간으로 구산 거리를 나누어 속도를 구하였다. 축구 영상과 경기장간의 대응되는 특징점(경기장 선들의 교차점)이 4개 이상이고, 그 중 세 특징점이 한 직선 위에 존재하지 않는 경우에는 투영 변위 필드 모델에 의해 영상에서의 물체 위치를 경기장에서의 물체 위치로 직접 변환하였다. 또한, 영상에 특징점이 4개 미만 존재하는 경우에는 일단 특징점이 4개 이상인 영상으로 물체 위치를 변환한 후 다시 투영 변위 필드 모델에 의해 경기장에서의 물체 위치로 변환하였다. 특징점이 4개 미만 존재하는 영상과 4개 이상이 영상간의 위치 변환 관계를 구하기 위하여 영상 시퀀스의 모든 영상간에 존재하는 카메라의 패닝, 확대/축소를 구하였다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬을 컴퓨터 그래픽 툴로 합성한 축구 영상에 적용하여 물체의 이동 거리와 속도 추정의 정확도를 정량적으로 분석하고, 방송용 축구 영상에 적용하여 그 유용성을 보였다.
비디오 열의 각 프레임에는 카메라의 움직임에 따라 물체의 평행 이동 및 회전 운동이 반영된다. 이 때 물체의 불필요한 회전 운동은 영상의 품질을 저하시킬 뿐 아니라 시청자 피로도를 증가시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 동영상 촬영 중 카메라의 불필요한 흔들림으로 인한 프레임의 회전을 변형된 모젯변환을 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제시한다. 모젯 변환은 이산 라돈 변환의 한 종류로서, 회전된 프레임의 보정에 적용하기 위해 본 논문에서는 다음과 같이 변형한다. 먼저, 보다 정확한 회전각 추출을 위해 보간을 이용하여 bin 값을 계산한다. 그리고 현재 프레임과 기준 프레임에 대해 움직임 추정을 적용하여 카메라의 평행 이동을 보상한 후, 카메라의 회전에 따른 bin 값의 변화가 없는 영역을 설정하여 모젯 변환을 적용한다. 또한 모젯 변환의 각 투영 방향에 대해 한 개만의 bin을 계산함으로써 계산량을 감소시킨다. 평행이동 및 회전 운동을 갖는 다양한 시험 비디오 열에 대해 적용된 모의 실험을 통해 제안된 방법이 프레임의 회전을 보정하는데 매우 효율적임을 볼 수 있었다.
시술 중 제공되는 2D영상은 실시간으로 환자와 시술도구의 상태정보를 제공해주지만 환부의 입체적ㆍ해부학적 파악이 어렵다. 따라서 긴 촬영시간으로 시술 전 획득되는 3D영상과 시술 중 얻어지는 2D영상간 정합영상은 영상 유도술에 있어서 유용한 정보를 제공한다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하였다. 두 2D영상에서 정차대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 혈관의 분기특성을 고려 한 초기정합을 수행하였다. 크기와 초기 위치를 맞춘 혈관골격을 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 시술 중 제공되는 2D영상에 겹쳐 가시화 하였다. 이로써 시술시간 경감과 시술성공률 향상을 유도할 수 있는 시술경로맵을 제시하고자 하였다.
본 논문은 동일한 대상물을 촬영한 영상을 합성하여 파노라마 영상을 생성하는 방법에 대하여 설명한다. 디지털 카메라의 보급으로 파노라마 영상에 대한 관심이 높아지면서 다양한 방법의 파노라마 영상의 제작 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 크기 및 회전 불변 특징점을 활용하여 파노라마 영상을 합성하는 방법에 대해서 제안한다. 먼저, 입력 영상들에 대해서 특징점을 추출하고, RANSAC 알고리즘을 통해 추출된 특징점을 정합한다. 정합점을 이용하여 투영 변환식을 모델링하고, 모델링된 변환식을 통하여 영상을 정렬하여 파노라마 영상을 생성한다. 제안한 알고리즘은 SURF 특징점 추출 알고리즘을 적용하여 영상의 크기 및 회전 등의 기하학적 변형에 강인하며, 처리 속도도 향상하였다. 실험에서는 기존 Harris corner 검출기나 SIFT 알고리즘을 통해 검출한 특징과 제안한 알고리즘에서 사용된 SURF 알고리즘을 비교 분석 하였고, $640{\times}480$ 크기의 영상을 이용하여 제안한 알고리즘을 통해 파노라마 영상을 합성하였다. 그 결과 파노라마 영상의 합성에 소요되는 시간은 평균0.4초로 나타났고, 기존 알고리즘에 비하여 효율적인 것으로 나타났다.
본 논문은 시점을 달리 하는 두 이미지 사이의 다중 호모그래피 관계를 RANSAC을 이용하여 동시에 추정하는 새로운 방안을 제안한다. 이상치가 많이 포함된 데이터에 대해서도 강건한 파라미터 추정이 가능한 RANSAC 알고리즘은 단일 모델에 대해서만 적용되는 제약을 가진다. 따라서, 이미지에 존재하는 여러 평면의 2D 투영 변환 관계들을 추정하기 위해서는 RANSAC 알고리즘을 순차적으로 수행해야 한다. 이 과정에서 데이터에 지속적으로 포함되는 이상치들은 모델 추정을 느리게 한다. 또한, 모델들은 적합치 비율에 의해 순차적으로 추정되기 때문에 알고리즘의 병렬화가 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘의 수행 과정에서 찾아낸 부분적인 모델 관계를 이용하여 반복 시도 횟수를 줄이고 다중 호모그래피들을 동시에 추정할 수 있는 가이드된 순차 RANSAC 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 피부 색소 침착 영역을 검출하고 침착 정도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 훈련 영상(training image)의 통계적 분석을 통해 피부 영역에 대한 GMM-EM 클러스터링 기반 컬러 모델을 구축하고 이를 통해 피부 영역을 추출한 후, 형태학적 처리(morphological processing)를 통해 피부 영역에 존재하는 잡음을 제거한다. 이후 ICA (independent component analysis) 알고리즘을 통해 피부 영역을 헤모글로빈 및 멜라닌 성분으로 분리하고, 각 성분에 대한 투영 변환 블록 계수에 의하여 색소 침착 영역 및 크기를 결정한다. 성능 평가를 위한 모의실험으로부터 제안한 색소 침착 검출 알고리즘은 피부 색소 침착 영역의 크기 및 침착 정도를 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 라인 레이저 기반 3차원 스캐너에서 투영을 이용한 고속 메쉬 생성 방법을 제안한다. 3차원 공간에서의 메쉬를 생성하기 위한 가장 알려진 방법은 3차원의 점을 4차원으로 변환하고 4차원 컨벡스 헐(convex hull)을 구축하는 방법을 활용한다. 이런 방법은 많은 수의 점 데이터를 가지는 3D 스캔 결과에서는 메쉬를 만들 때 시간이 많이 요구된다. 제안하는 방법에서는 라인 레이저 스캐너에서 중간에 얻어지는 (${\theta}$, y, z)축의 점 정보를 투영하여 얻어진 (${\theta}-y$) 2차원 깊이 지도를 메쉬 생성에 활용한다. 제안된 방법은 2D 영역에서 수행되기 때문에 메쉬를 구성하는 시간이 상당히 단축된다. 제안하는 방법을 평가하기 위해서 라인 레이저 기반 스캐너의 중간 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존방법보다 고속 메시 생성에서 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 반투영 거울을 사용하여 원하는 출력물을 허공에 디스플레이 하는 방식의 전시물 안내 시스템을 제안한다. 관람객이 전시물을 관람시 즉각적인 정보 획득이 가능하도록, 전시물에 대한 설명을 전시물 주변에 출력한다. 이를 위해 본 논문에서는 세 가지 문제를 해결한다. 첫째, 실시간 입력 카메라영상을 사용하여 위치 추적을 한다. 이를 통하여 고정된 전시물뿐만 아니라, 유동적인 전시물에도 사용이 가능하다. 둘째, 실시간으로 계산되어진 대상의 위치좌표를 이용하여 결과물을 출력할 때, 자연스러운 이동을 위하여 병렬처리를 통한 추적 알고리즘을 사용한다. 셋째, 공간 증강 현실 시스템제작을 위해 전시 공간 앞면에 반투영 거울을 설치하는데, 설치된 거울의 기울기로 인하여 생기는 왜곡은 반사 변환 행렬을 사용하여 보정한다. 본 논문의 제안 시스템은 전시물에 대하여 관람자의 호기심을 유발하며, 쉽고 즉각적인 설명을 통하여 관람자가 전시물에 대한 정보를 쉽고 빠르게 획득하도록 한다.
카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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