Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.420-421
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2010
본 논문에서는 멀티뷰 환경에서 촬영된 영상을 이용하여 카메라와 가까이 위치한 전경 물체를 중심으로 뷰가 확장된 영상을 생성하는 파노라마 알고리듬을 제안하였다. 먼저 전경 물체는 사용자가 선택한 중심 물체를 기준으로 하여 평행 이동 관계로 전경 파노라마를 생성 한다. 배경은 특징점 기반의 파노라마 기법을 이용하여 초기 결과를 얻고, 멀티뷰 영상의 시차에 기인한 가려진(occluded) 영역을 제한 영역으로 설정한 후 최적화 과정을 이용하여 시각적으로 자연스러운 배경 파노라마를 얻는다. 마지막으로 배경 파노라마와 전경 파노라마와 크기를 동일하게 하고 배경 파노라마와 전경 파노라마를 합성하여 결과 파노라마를 구성한다. 모의 실험결과 제안 알고리듬은 원본 영상의 전경 물체들을 모두 포함하면서도 배경 부분은 시각적으로 자연스러운 파노라마 결과를 도출함을 확인하였다.
본 논문에서는 자동 촬영 파노라마 생성 방법을 제안한다. 기존에는 두 장의 파노라마 멤버들을 수동으로 촬영하여 파노라마 영상을 만드는 반면, 제안한 방법은 이동되는 카메라에서 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영하여 파노라마 영상을 생성한다. 파노라마 멤버들은 카메라로부터 들어오는 영상 스트림에서 추적 영역을 자동으로 추적하여 촬영된다. 촬영된 멤버들은 추적 영역을 포함하는 정합 영역에 대해 불변 특징 방법을 적용한다. 이 방법은 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영할 수 있고 파노라마 생성 속도가 빠른 장점이 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법의 처리 시간이 약 0.89초로 기존의 특징 기반 방법[2]에 비해 처리 속도가 약 2배 빠른 결과를 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.311-314
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2020
본 논문에서는 효율적인 웹 파노라마(panorama) 콘텐츠의 효율적인 생성을 위한 에디터를 설계하고 구현한다. 이 에디터는 360° 카메라로 촬영한 파노라마 사진을 활용하여 제작하는 웹 콘텐츠의 주요소인 파노라마 관리, 핫스폿(hotspot) 지정, 추가 및 수정 관리, 파노라마 방향 보정 등의 기능을 구현 할 수 있게 마련하여 누구나 손쉽게 웹 파노라마 콘텐츠를 제작, 관리 할 수 있게 한다. 또한, 파노라마 에디터에 대한 라이브러리와 자료구조를 마련하여 콘텐츠를 개발하고자 하는 초보자나 전문 지식을 가지고 있는 개발자에게도 생산성 향상을 기대할 수 있을 것이다.
This thesis intends to analyze tooth distortion by mandibular arch form by reproducing existing panorama image and reconstructed panorama image of Cone Beam CT data with the three-dimensional computer program. The diameter of tooth measured in Cone Beam CT's cross-section image and reconstructed panorama was synchronized without any big change from incisors to posteriors. But, panorama showed serious distortion as going to posteriors after showing a little distortion in incisors. The panorama reconstructed for patients' individual arch showed reduced distortion than panoramas used generally. In addition, panorama showed serious distortion from incisors to posteriors and it means that distortion is reduced in reconstructed panorama.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.721-725
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2002
가상현실 기술에는 공간상에 가상현실을 구현하기 위한 파노라마 기술과 사물의 가상현실을 구현하기 위한 오브젝트 기술 두 부분으로 나누어진다. 현재까지의 기술 중 오브젝트 가상현실에 대하여서는 관찰자가 오브젝트론 상, 하, 좌, 우로 회전, 이동시키면서 확대, 축소 가능한 상태로 볼 수 있는 입체적인 접근 방법을 제공하지만, 파노라마 가상현실의 표현에 있어서는 제작 방식의 제한된 상황으로 천장과 바닥의 표현이 왜곡되거나 표현되지 못하는 단점을 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 파노라마의 기본적 개념과 파노라마 가상현실 제작과정을 통하여 상하 표현의 제한되는 단점을 파악하고, 상하의 표현을 근본적으로 가능하게 하는 정육면체 타입의 새로운 데이터 형식을 제안하여 파노라마 가상현실 공간을 구성하도록 한다.
최근 임플란트를 원하고, 필요로 하는 환자가 증가하면서 술전의 정확한 진단이 보다 중요해졌고 다양한 진단방법이 소개되고 이용되어져 왔다. 그 중 보편적으로 가장 널리 사용되어지는 방법이 방사선 촬영법이고 그 중에서도 파노라마방사선사진이다. 하지만 파노라마방사선사진의 용이함과 간편성에도 불구하고 그 방법 자체가 가지고 있는 한계점 때문에 CT/MPR(Computer Tomography/Multiplanar Reformatting)이 일부 환자에서는 반드시 필요하다는 주장이 대다수이다. 본 연구의 목적은 하악 구치부에 임플란트 시술을 받은 환자를 대상으로 파노라마방사선사진의 확대율을 알아보고 파노라마방사선사진과 CT/MPR에서 치조정-하악관간 거리가 실제 어느 정도 차이를 보이는지, 그리고 CT/MPR에 대한 파노라마방사선사진의 확대율에 환자의 하악골의 경사도와 하악관의 해부학적 위치가 어떤 영향을 미치는지를 알아보는 것이다. 본 연구는 서울대학 치과병원 치주과를 내원하여 하악구치부에 Dental Implant 시술을 받은 15명의 환자, 32개 부위를 대상으로, 임플란트 시술을 위한 술전 파노라마방사선사진과 CT/MPR, 술후의 파노라마방사선사진, CT/MPR상을 자료로, 임플란트가 식립될 위치에서 치조정에서 하악관의 길이, 하악골의 협설폭경, 하악골의 설측면에서 하악관의 수평길이, 임플란트 매식체의 설측에서 하악관까지의 수평거리를 계측하였고 이 해부학적 계측치들이 CT/MPR에 대한 파노라마방사선사진의 확대율과 어떤 상관관계에 있는지 Pearson's correlation coefficient test를 이용해 살펴보았다. 1. CT/MPR에 대한 파노라마방사선사진의 확대율은 CT/MPR상에서 하악골 단면의 협설폭경(Pearson test에서의 상관관계 분석시, 상관계수 r=-0.604), 임플란트 매식체의 설측에서 하악관까지의 수평거리(r=-0.515), 하악골의 설측면에서 하악관까지의 수평거리(r=-0.640)와 뚜렷한 음적 선형관계가 있었다. 2. CT/MPR에 대한 파노라마방사선사진의 확대율은 CT/MPR상에서 하악골의 장축의 각도와는 뚜렷한 양적 선형관계(Pearson test에서의 상관관계 분석시, 상관계수 r=-0.446)가 있었다. 3. 여러 요소중 CT/MPR에 대한 파노라마방사선사진의 확대율과 가장 유의성있는 연관성을 보이는 것은 CT/MPR상에서 하악골의 설측면에서 하악관까지의 수평거리였다(r=-0.640) 4. CT/MPR에 대한 파노라마방사선사진의 확대율은 일반적으로 생각되어지는 파노라마방사선사진의 확대율 125%보다 큰, 약 135%로 나왔다. 이상의 결과로 볼 때, 하악골의 설측면에서 하악관까지의 수평거리가 CT/MPR에 대한 파노라마방사선사진의 확대율에 가장 영향을 미치는 요소로 추정되며 확대율은 125%보다 높은 것으로 나타났다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.6
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pp.1524-1529
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2007
In this paper, automatic shot panorama construction method is presented. For construction of panorama image, conventional panoramic techniques manually took two panorama members, but the proposed method automatically takes panorama members according to moving camera and constructs panorama image. The panorama members are automatically selected and taken by tracking region over image stream form camera. Matching region for panorama including the tracking region in the members is selected and applied by invariant feature panoramic method. Our method can automatically shot panorama members and has merit of high processing speed. In the experiments, it was shown that the algorithm required about 0.89 second in processing time, about two times shorter than existing invariant feature based one(6), for color images of $320{\times}240$ size.
In this paper, we propose a deep learning framework for predicting a depth map of a 360° panorama image. Previous works use synthetic 360° panorama datasets to train networks due to the lack of realistic datasets. However, the synthetic nature of the datasets induces features extracted by the networks to differ from those of real 360° panorama images, which inevitably leads previous methods to fail in depth prediction of real 360° panorama images. To address this gap, we use domain adaptation to learn features shared by real and synthetic panorama images. Experimental results show that our approach can greatly improve the accuracy of depth estimation on real panorama images while achieving the state-of-the-art performance on synthetic images.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.459-461
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2012
일반적으로 같은 장면을 찍은 여러 장의 이미지를 이용하여 파노라마를 생성하려는 경우에도 각 이미지 사이에는 많은 기하학적 제약이 존재하기 때문에 이미지들간의 관계를 단 하나의 호모그래피로 나타낼 수 없다. 하지만 현존하는 대부분의 파노라마 생성 알고리즘은 하나의 호모그래피를 이용하여 파노라마 이미지를 생성하는 방법을 이용하기 때문에 여러 가지 기하학적 제약을 제대로 나타낼 수 없다. 따라서 이러한 알고리즘을 이용한 파노라마의 결과 이미지는 많은 왜곡과 부정합을 포함하게 된다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 여러 개의 호모그래피를 생성하고 합성하여 파노라마 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통하여 기존 파노라마 생성 알고리즘에서 나타난 많은 왜곡과 부정합을 줄일 수 있으며 호모그래피 개수도 자동으로 판별하여 주기 때문에 사용자의 입력을 필요로 하지 않는다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.699-702
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2015
다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 두 영상 사이 또는 하나의 영상과 여러 영상 사이에 대응되는 매칭을 계산하여 파노라마영상을 생성하는 처리 방법을 구현하고 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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