점유맵은 3차원 공간상에서 장애물이 놓인 부분과 빈 공간을 구분해서 2차원 평면상에 표현하는 방식으로 자율 내비게이션이나 물체 인식 등을 위해 사용된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 추출된 깊이 정보를 활용하여 3차원 공간의 점유맵을 구축하고 그 정보를 물체 영역 추출에 활용하는 기법을 제안한다. 스테레오 깊이 영상에서 기반 평면을 추출한 다음, 각 정합점들을 기반 평면 중심 좌표계로 투사하여 점유맵을 추출한다. 본 연구에서는 이렇게 추출된 점유맵을 활용하여 실내외의 다양한 환경에서 움직임 물체 영역을 추출하였는데, 실제 실험 영상을 홍해 제안된 방식의 유용성을 확인한다.
본 논문에서는 실내 환경의 3차원 공간에서 벽면을 분리해내기 위해 깊이 카메라로 받아들인 영상을 이용한 방법을 제안한다. 논문의 실험 결과에서 얻을 수 있는 정보를 이용하면 실내 공간을 인식하거나 그에 따른 인접한 물체의 탐색 또는 벽면에 프로젝터를 투사하는 등 3차원 공간 활용에 용이하다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저 3차원 입력 영상에서의 좌표 점들을 이용하여 법선 벡터를 검출하고, 검출 된 법선 벡터를 비슷한 벡터들끼리의 그룹으로 나눈다. 나누어진 그룹들을 RANSAC을 이용하여 평면 단위로 분리한 후, 분리된 평면들은 실내 환경에서 알 수 있는 도메인 지식들에 기반 하여 벽면으로 구분 된다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 실험 환경을 통해 성능을 입증한다.
본 논문에서는 사각형의 형태를 벗어나 임의의 다각형 평면에 원하는 "카메라 입력 영상", "비디오 클립", 혹은 "3차원 그래픽 실시간 렌더링 영상"등을 보다 쉽게 매핑 시킬 수 있는 인터랙티브 프로젝션 매핑 소프트웨어 시스템을 설계 구현하였다. 제안 시스템은 얼굴 인식 기능을 통하여 사용자 혹은 관객이 프로젝션 매핑 작품 앞에 등장하였음을 인식하고, 관객의 모습이 미디어 콘텐츠의 일부로 실시간 포함되어 임의의 평면에 매핑하는 기능을 포함하고 있다. 제안 시스템은 프로젝션 매핑의 초보자가 쉽게 사용할 수 있도록 텍스트 기반의 구성 파일 (Configuration File)에 매핑 평면과 미디어 콘텐츠의 형태 및 내용을 정의해 주도록 하는 구조로 구성하였다. 제안 시스템의 유용성을 확인하기 위하여, 육면체, 원구형, 사각 평면 형태의 실제의 객체에 다양한 형태의 미디어 콘텐츠를 매핑 한 미디어 작품을 제작하였다.
물체의 3차원적인 정보를 복원하는 일은 그 정보의 일련된 이용에 있어서 중요한 문제이다. 이를 위해 여러가지 방법들이 연구되고 있으며, 그 중 shape from focus(SFF) 방법은 영상의 초점이 맞는 렌즈의 위치를 찾아내어 렌즈 공식에 의해 초점이 맞는 부분의 거리 정보를 구할 수 있다. 기존의 이 방법은 초점이 맞았는지의 정도를 계산하기 위한 focus measure 값들을 카메라의 광학축에 수직인 단순한 평면으로 가정하여 그 합이 최대가 되는 위치를 찾아내었다. 이를 개선하기 위해서 focused image surface(FIS) 개념이 연구되었고 그로 인해 더욱 나아진 결과를 얻었다. 물체의 FIS는 카메라 렌즈에 의해 초점이 맞게된 물체의 점들의 집합으로 이루어진 공간상의 면이다. 기하광학에 의해 물체의 모양과 FIS 상이에는 일대일 대응 관계가 있고 FIS의 형태를 구하는것이 결국은 물체의 모양을 복원하는것이다. FIS 개념을 처음 적용할 때는 물체의 모양이 부분적으로 영상 탐지기(image detector)와 같은 평면으로 가정하여 3차원 공간상에서 가능한 모든 방향의 평면에 대한 focus measure를 구하여 그 값이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하였다. 그러나 이러한 방법은 focus measure의 합이 정사각형의 윈도우에서 계산되기 때문에 곡면으로 이루어진 실제 물체에서는 오차르 ㄹ가지게 된다. 본 논문에서는 이와는 달이 평면이 아닌 곡면에 대한 focus measure의 합이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하여 이전의 방법들 보다 정확한 복원이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
목적: 종양 환자의 평가에 있어서 초고에너지 조준기를 장착하여 511 keV에 적용시킨 감마카메라로 FDG 전신 평면 영상(FDG W/B scan)을 얻어 충분한 정보를 얻을 수 있는지 알아보고 동시에 같은 카메라로 동시계수 회로를 이용한 양전자 방출 단층촬영(FDG CoDe PET)을 실시하여 그 결과를 비교하였다. 대상 및 방법: F-18 FDG를 이용하여 초고에너지 조준기와 동시계수 양전자 방출영상에 대해 각각 팬텀 실험을 실시하였고, 악성종양이 의심되거나 진단된 환자 14명을 대상으로 FDG 전신 평면 영상과 양전자 방출 단층 영상을 얻어 방사선학적 검사, 임상적 추적관찰, 조직학적 검사 등과 비교하였다. 결과: 평면 영상에서는 해상력 13.1 mm, 민감도 2638 cpm/MBq/ml, 동시계수 영상에서는 공간 해상력 7.49 mm, 민감도 5351 cpm/MBq/ml로 측정되었다. FDG CoDe PET에서 14명의 환자 중 8명에서 FDG의 섭취가 있었다. 두 방법 모두에서 FDG 섭취가 없었던 병변은 모두 CT에서 1 cm 이하 였으나 한 예에서 2 cm 크기의 전이성 림프절을 찾지 못하였다. FDG 섭취를 보였던 병변은 모두 CT상 1.5cm 이상이거나 여러 개가 모여 있는 병변이었다. FDG W/B scan은 FDG CoDe PET와 거의 비슷한 결과를 보였으나 위음성과 위양성이 1예씩 더 있었다. FDG CoDe PET에서 보였던 다수의 폐 결절과 간 결절들이 FDG W/B scan에서 한 예를 제외하고는 모두 발견되었다. 결론: 감마카메라에 의한 FDG 영상들은 악성 종양의 감별, 병기 결정, 추적검사 등에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 간주되며, SPECT 카메라가 널리 보급되어 있으므로 FDG 전신 평면영상과 동시계수 양전자 방출영상은 서로 보완적으로 쓰이면서 FDG의 지역 분배 공급을 통해 기존의 PET를 대신하여 FDG를 이용한 더 많은 임상적 이용 및 영상진단을 가능하게 할 것이다.
본 논문은 안과진료에 사용되는 3차원 망막영상 측정장비에 관한 것으로, 광학설계 프로그램(CODE-V)을 이용하여 망막영상에 대한 최적 설계를 검토하였다. 영상을 평면화 및 3차원화하여 보다 실제에 근접하게 하는 연구는 지속적으로 진행되고 있으며, 이러한 결과가 실제 적용되어 유용하게 사용되고 있다. 현재 안과에서 안구의 망막을 측정하는 대표적인 영상장비로 SLO가 있으며, 2차원의 망막영상이 모니터를 통해 보여지고, 환자의 망막영상을 보다 정밀하게 진단하고 있다. (중략)
본 논문에서는 결합 변환 상관 평면에 이동 변위에 따른 위상 성분의 영향을 또 다른 암호화 매개변수로 이용하여 무작위 위상 영상과 매개 변수 값을 암호화요소로 사용하는 광 암호화방법을 제안하였다. 암호화과정 시 사용자만이 알고 있는 이동 변위 수치를 원 영상에 더하여 위상 변조한 후, 위상 변조한 무작위 위상과 공간 영역에서 곱한다. 곱해진 영상을 푸리에 변환을 하여 최종 암호화 영상을 생성하며, 이 때 키 영상은 무작위 위상 영상을 푸리에 변환하여 얻는다. 생성된 암호화 영상은 원 영상을 재생 시키 영상과 이동 변위 수치 정보가 동시에 필요로 하며, 키 영상은 복소함수로 세기 검출기로 쉽게 복제가 힘들뿐만 아니라 설사 키 영상이 복제하거나 도난 또는 분실된 경우에도 불법 사용자는 이동 변위 정보를 획득해야만 원 영상 정보를 재생할 수 있으므로, 좀 더 높은 암호화 수준으로 원 영상 정보를 보호할 수 있다. 복호화 과정은 결합 변환 상관 평면에 암호화 영상과 키 영상을 암호화 시 사용한 이동 변위 값에 따라 위치시켜 간단히 구현할 수 있으며, 간섭계 구조나 4-f 상관기 구조를 이용하지 않으므로 광축 정렬이나 외부 환경 변화에 영향을 받지 않고 원 영상을 재생할 수 있다.
본 논문에서는 구면 영상에서 영역 분할 정보를 사용하여 바닥 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 평면 영상에서의 Watershed 영역 분할 방법을 수정하여 구면 영상의 영역 분할에 적용할 수 있도록 하였다. 영역들을 분할한 뒤 가정된 바닥 영역 픽셀의 색상과 질감을 그 외의 영역들과 비교하여 바닥 영역을 검출한다. 구면 파노라마 영상에서는 구면 왜곡으로 인하여 평면에서의 바닥 검출 방법을 그대로 적용할 수 없다. 구면 왜곡을 고려한 바닥 영역 검출을 위하여 바닥 영역의 외곽선을 검출하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서 지상물이 없는 경우와 있는 경우의 모두에서 적절하게 바닥 영역을 검출할 수 있는 결과를 보였다.
본 연구에서는 기존의 SLAM에서는 불가능한 진폭과 위상 정보를 동시에 검출할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 설계 제작하여 SLAM을 구성하고 진폭과 위상영상을 복원하여 기존의 SALM 영상과 비교분석하였다. 실험을 위하여 동작주파수가 10MHz인 쿼드러춰 검출기를 제작하여 SLAM시스템을 구성하고 시편으로는 다른 패턴을 갖는 두 개의 층으로 이루어진 평면구조물을 알루미늄으로 가공하여 실험하였다. 실험결과 다층구조물에 대한 진폭과 위상 영상을 복원할 수 있었고 기존의 SLAM 영상과 비교하여 양호한 분해능과 콘트라스트를 나타냈으며 특히 기존의 방법으로는 얻을 수 없었던 위상영상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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