이차원 평면에 직교다각형이 주어져 있을 때, 직교다각형 위에 45도 각도로 기울어진 면들로 구성된 지형 구조인 지붕(roof)을 정의할 수 있다. 본 논문에서는 직교다각형에 대한 지붕의 다양한 기하학적 성질을 살펴본다. 이것은 인공위성으로부터 얻은 건물의 평면도 이미지로부터 3차원 지붕구조를 획득하여 출력함으로써 사실감있는 영상을 제공하는 데 활용될 수 있다.
본 논문에서는 다중위상래핑과 실수값 함수를 이용하는 효율적인 광 워터마킹을 제안하였다. 원 영상 삽입 과정에서 숨겨야 될 두 원 영상을 제로 패딩 시켜서 입력 평면의 두 개의 사분면에 하나씩 위치시킨 후 푸리에 변환을 수행하고 다중위상래핑을 적용하여 무작위 정 실수 값을 가지는 패턴을 생성시킨 후 하나의 실수부를 취하여 복호화 키를, 두 패턴 모두의 허수부의 합을 취하여 은닉영상을 생성시킨다. 위에서 생성된 은닉영상을 인간 시각으로는 감지 할 수 없도록 감쇄화 시킨 후 커버 영상과 일차 선형 변환 시켜서 배포영상을 제작한다. 복호화 과정에서는 배포영상과 복호화 키가 곱해져서 광학적인 역 푸리에 변환을 수행하고 출력 평면에서 원점에 대하여 대칭인 원영상이 간단히 복원된다. 컴퓨터 모의 실험과 광실험을 통하여 제안된 워터마킹이 광학적인 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문은 초음파를 이용한 단층촬영(ultrasound computed tomography, UCT)을 위해 사용되는 영상 복원 방식에서 실제 사용되는 초음파 트랜스듀서의 조합에 따른 영항을 다루었다. 촬영 대상의 속도 분포를 구하기 위해서 라돈 변환(radon transform)을 사용하였으며, 음향 임피던스의 영상화를 위하여, 시간지연(delay and sum)방식을 사용하였다. 음향 임피던스 영상의 경우 속도 분포 영상에 의해 보정하여 더 정확한 영상을 복원하였다. 매질의 특성에 따른 감쇠, 굴절 및 반사를 고려한 초음파 시뮬레이터로 128개의 환형 트랜스듀서 어레이를 구현하였으며, 5 MHz의 중심주파수로, 5 cm의 인체조직 영상을 구현하였다. 실제 구현을 위한 최적의 트랜스듀서 조합을 찾기 위해, 점 진원(point source), 평면 트랜스듀서(flat transducer), 집속 트랜스듀서(focused transducer)를 이용해서 속도 분포에 대한 영상과 음향 임피던스 영상을 구현하여 비교하였다. 또한 시뮬레이션 상에서는 송신 및 수신 트랜스듀서가 모두 점 트랜스듀서인 경우가 가장 좋은 결과를 보여주었으나, 실제 구현을 고려하면 송신은 평면 트랜스듀서가 수신은 점 트랜스듀서로 하는 조합이 가장 현실적으로 좋은 결과를 보여준다.
3D 카메라 기술 중에서 초점의 흐려짐을 이용한 깊이 추정은 카메라의 초점거리 평면의 물체는 선명한 상이 맺히지만 카메라의 초점거리 평면으로부터 멀어진 물체는 흐린 영상을 만들어낸다는 현상을 이용해 3D 깊이를 추정한다. 본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 흐림 정도를 분석하여 3D 깊이를 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 단일 카메라의 1 개의 영상 또는 단일 카메라의 초점이 서로 다른 2 개의 영상을 사용하여 초점의 흐려짐을 이용한 3D 깊이를 추정하는 방법을 통해 최적화된 피사체 범위를 도출하였다. 1 개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라와 DSLR 카메라 모두 250 mm의 초점거리를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 보였다. 2개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라 영상은 150 mm와 250 mm로 그리고 DSLR 카메라 영상은 200 mm와 300 mm로 초점거리를 설정하였을 때 가장 좋은 3D 깊이 추정 유효 범위를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 평면파 합성 송신집속 방법의 모델을 제시하고 수학적 해석을 통해 그 특성을 분석하였으며 일반적인 구형파 기반의 집속 방법과 비교하였다. 이를 통하여 평면파를 이용한 합성 송신집속 방법은 거리에 따라 주엽의 폭이 변하지 않는 비회절 빔을 발생함을 확인하였다. 또한 그레이팅 로브의 발생을 억제하며 원하는 주엽 폭을 얻기 위한 평면파 합성 방법, 그리고 비회절 특성이 유지되는 영역을 효과적으로 확장시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 제안된 방법과 해석결과들을 컴퓨터 모의실험을 통해 검증하였다.
M개의 다중모드 평면 도파로와 N개의 홀로그램 필터를 이용하여 M개의 입력단자와 N개의 출력단자 사이에 광신호 교환을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 열광학 폴리머로 제작된 다중모드 평면 도파로는 광신호 교환을 위한 광신호 경로를 제공하고, 전기적 신호로 출력 스페클 패턴을 변화시킨다. 다중모드 평면 도파로로부터 발생한 스페클 패턴들은 연결 목적지를 결정하는 목적코드로 이용되며, 공간다중화 된 홀로그램 필터에 의해 출력단자로 연결된다. 제안한 시스템에 대해 광신호 교환이 가능함을 실험적으로 보였다.
This paper aims to examine experimentally the difference of subjectively measured degree of depth between two dimensional (2D) and three dimensional (3D) images. For this paper, two experiments were conducted; in the first experiment, the subjects were asked to estimate the distance between two objects presented with different depths, while in the second experiment, the subjects' role was to rank three objects in the order of distance from the screen. In both experiments, the objects were presented either in 2D or 3D images. The results of the experiments show that the use of 3D images can induce more accurate and more stable estimates of distance than the use of 2D images. However, it is also noted that the absolute degree of depth is not the unique criteria utilized by the subjects for the distinction of small differences of depth.
최근 수치영상은 사진측량의 기본원리를 이용하여, 각종 첨단 산업분야에 그 응용이 증대되고 있으며, 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 특히 가장 중요한 국가시설물인 도로 경우에기존도로의 설계자료나 수치지도가 없는 지역인 경우가 많아 그 자료들을 획득하는데 많은 비용이 소모된다. 또한 도로자료 획득시 도로에 교통량의 증가로 종래 측량방법으로는 상당한 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량에 의한 도로선형정보체계 구축방법을 제시 하고자한다. 먼저 수치사진측량에서 취득된 자료들을 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로평면선형정보와 도로종단선형정보를 구축하는 프로그램을 개발하였다. 개발한 도로평면선형정보는 기발표된 연구보다 IP값은 약 X,Y방향으로 약 2m정도 정확도가 향상되었고, 곡선반경(R)은 약 2.5m정도의 정확도향상이 있었다.
본 논문은 스테레오 카메라를 통해 얻은 변이 정보를 이용하여, 3 차원으로 머리의 회전 각도를 추정하는 방법을 제안한다. 머리 회전에 의한 주시 방향은 사람이 관심을 가지는 방향이므로 이동을 추정하는 것에 비해 많은 중요성을 갖는다. 본 논문에서는 얼굴 영역 내의 여러 특징점들 중 3 개의 특징점들을 포함하는 여러 평면(Plane)이 머리가 이동하더라도, 그 평면들 사이의 각은 변하지 않으므로, 회전 각도 추정에 영향을 주지 않는 점을 이용하여 회전 각도를 추정하였다. 또한, 기존 논문이 카메라 보정을 통해 3 차원 위치를 측정하지만, 제안하는 방법은 변이 공간에서 회전 각도를 추정하기 때문에 카메라 보정 과정이 필요하지 않다. 변이 정보를 얻기 위한 스테레오 장비는 평행 카메라 모델로 가정하며, 얼굴 내의 특징점은 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험결과는 기준 영상에 대하여 추정된 3 차원 각도를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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