광학식 3차원 형상측정 기술은 산업현장과 의료분야에서 광범위하게 사용되어지고 있으며, 이에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 비접촉식 3차원 형상측정 방법인 위상측정법(Phase Measuring Profilometry; PMP)을 실험적으로 구현하였으며 위상추출 알고리즘으로는 위상이동방법(Phase shifting method)과 푸리에 변환법(Fourier Transform)을 사용하여 그 결과를 비교 및 고찰하였다. (중략)
정확하고 경제성 있는 지형정보의 구축은 각종건설공사를 비롯한 국토종합개발에 기본 요건으로서 그 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 충남 북 인원의 11개 삼각점에 대한 GPS 관측을 수행하여 산출된 WGS84 좌표를 Bessel 타원체 상의 좌표로 변환하고 TM 및 UTM 투영 도법을 적용, GPS에 의한 3차원 지형정보의 획득은 물론 지도제작을 위한 기본자료로 산출하고자 한다.
이 논문은 사람과 컴퓨터간의 편리한 인터페이스를 제공하기 위 사람의 머리 동작을 자동적으로 인식하는 것을 목적으로 8 가지의 기본적인 대리 동작들을 확률적 문법 추론을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 시스템의 입력 데이터로 쓰여지는 머리의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy 평면에 투영하고, 이들을 다시 4 방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 이에 대해 확률적 문법 추론법을 적용한 결과 대리 동작인식에 대해 효과적으로 이용될 수 있음을 실험결과를 통해 확인하였다.
본 논문에서는 POSC 기반의 3D 메쉬 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 3D 메쉬를 두 가지의 제약 조건 집합으로 수렴 조건을 만족할 때까지 반복 투영한다. 이들 집합은 워터마크를 삽입하기 위한 강인성 집합 및 비가시성 집합으로 구성된다. 원 모델없이 워터마크를 추출하기 위하여 제안한 방법에서는 워터마크가 삽입되는 위치 정보 및 결정치를 이용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 메쉬 간단화, 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가 등의 공격에 우수한 강인성을 가짐을 확인하였다.
어안 렌즈 카메라로 촬영한 어안 영상은 일반 카메라 영상보다 화각이 크다. 반면 영상에서 피사체의 왜곡이 커서 사용자의 인지가 어려우므로 원근 영상으로 변환이 필요하다. 기존의 Ishii 방법[1]은 등거리 투영을 사용하므로 피사체가 변환 영상에서 크기와 기하학적 왜곡이 생기는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 스케일링 함수를 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 실험에서, 제안한 방법은 스케일링 함수를 적용함으로써 크기 왜곡과 기하학적 왜곡이 감소되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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