핀홀 감마카메라의 민감도를 향상시키기 위하여 픽셀화된 CsI(Tl) 섬광체와 위치민감형 광증배관을 이용하여 부호화 구경 감마카메라를 개발하였다. Rounded-hole로 이루어진 $13{\times}11$ 픽셀구조의 개조된 uniformly reductant array (URA) 가 계측기의 공간해상도를 고려하여 부호화된 마스크로 선택되었다. 부호화된 구경 카메라와 핀홀 카메라의 성능을 비교하기 위하여 Tc-99m 소스의 여러 가지 형태를 이용하여 테스트 하였으며, 신호 대 잡음비 또는 민감도의 향상에 대한 카메라의 성능을 분석하였다. 그 결과 공간해 상도에 있어서 약간의 저하가 있었으나 영상의 질은 매우 향상되었다. 비록 카메라의 개발과 테스트가 저에너지 영역에서 이루어졌지만, 부호화 구경 카메라의 구상은 방사성 물질 감시 그리고 다른 응용들에 있어서도 효과적으로 사용되어질 수 있을 것이다.
본 논문에서는 다중 깊이 및 RGB 카메라의 캘리브레이션 최적화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 카메라의 자세 및 위치를 추정하는 것은 꼭 필요한 과정 중 하나이다. 기존의 방법들은 핀홀 카메라 모델을 이용하여 카메라 파라미터를 계산하기 때문에 오차가 존재한다. 따라서 이 문제점을 개선하기 위해 깊이 카메라에서 얻은 물체의 실제 거리와 함수 최적화 방식을 이용하여 카메라 외부 파라미터의 최적화를 진행한다. 이 알고리즘을 이용하여 카메라 간의 정합을 진행하면 보다 더 좋은 품질의 3D 모델을 얻을 수 있다.
이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.
핀홀 카메라는 그 특성상 전체 공간 중에서 일부분만을 촬영할 수 있으므로 전체 공간을 염두에 두는 3D 재구성에서는 구면 영상에 비해 많은 데이터를 확보해야 한다. 본 논문에서는 다수의 구면 영상에 촬영된 물체의 실제 3차원 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 두 카메라의 배치 간격이 가까운 스테레오 비전과는 달리 제안하는 방법에서는 여러 대의 카메라를 넓은 간격으로 배치하여 장애물에 대한 폐색을 극복하도록 한다. 구면 카메라의 화각은 공간 전체를 담을 수 있기 때문에 촬영 간격과 카메라의 회전각이 크더라도 전 영역에 대한 일치 관계를 계산할 수 있다. 실험 결과 구면 영상에 나타난 물체의 실제 위치에 근접한 결과를 얻을 수 있었다.
단일카메라 기반의 마이크로 스테레오 PTV 측정시스템을 구축하였다. 단일의 카메라에 부착되는 마이크로 대물렌즈 후부에 2 개의 핀을 가진 얇은 원판을 설치하여 한 장의 영상에 스테레오 영상을 얻을 수 있었다. 스테레오 영상간의 동일한 입자영상을 대응시키기 위하여(matching) 반복계산 기반의 PTV 알고리듬을 구축하였다. 계산시간을 줄이기 위하여 에피폴라선을 이용하였으며 스테레오 영상으로부터 얻어진 동일입자들의 3 차원 위치정보(X, Y, Z)의 시간 이동량을 계산함으로써 3 차원 속도벡터를 구하였다. 측정시스템은 광원레이저(Ar-ion, 500mW), 1 대 카메라($1028{\times}1024$ pixel, 500fps), 2 개의 핀홀을 지닌 원판 및 호스트컴퓨터로 구성된다. 가상영상을 이용하여 2 개의 핀홀 간격과 핀홀 직경의 크기변화에 대한 측정알고리듬의 오차와 속도벡터 회복률 특성을 구하였다. 구축된 시스템을 마이크로후향단채널($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times} 3000{\mu}m$) 유동의 측정에 적용하여 얻어진 결과를 수치계산 결과와의 비교로부터 정성적으로 일치한 결과를 얻었다.
활선차량의 붐 끝단에 탑재되어 있는 로봇의 기준좌표계는 활선차량의 접근 위치와 붐의 확장 길이 및 각도에 따라 달라지므로 작업대상물과 로봇 사이의 상대 위치를 찾아내어 설정된 작업 경로를 보정하여야만 한다. 본 논문에서는 작업대상물인 애자 영상으로부터 카메라를 보정하는 기법을 제시하여 활선작업 차량의 붐 끝단에 장착된 로봇의 위치 및 자세를 측정할 수 있도록 하였다. 이를 위하여 핀홀 카메라 모델을 적용하였으며 원기둥 형태의 애자 영상으로부터 카메라 내부 파라미터 및 외부 파라미터를 추출하였다. 제시된 기법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.
시각적 환경 인식을 위하여 PTAM 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근 모든 방향의 시야각을 제공하는 구면 비디오를 위한 연구로 확장되고 있다. 기존의 구면 SLAM 방법은 Unified Sphere Model을 사용하며 앞면 시야각만 제공할 수 있는 한계가 있다. 본 논문에서는 구면 비디오를 위한 PTAM의 구현을 위한 카메라 모델을 제시한다. 제안된 카메라 모델은 핀홀 투영 카메라에 기반한 듀얼 영상 평면을 사용한다. 제안 방법은 앞면 시야각에 제약되지 않으며 전체 시야각을 지원한다. 또한 구면 바디오의 PTAM 적용 과정에서 평면 연산식을 직접 적용할 수 있는 장점이 있다.
줌렌즈 카메라 보정은 매우 중요하고 적어도 두 가지 면에서 어려운 문제이다. 첫 번째는 실시간의 변화에 따라 카메라 내부 파라미터의 보정이고 두번째는 단일 렌즈 시스템의 핀홀모델은 줌렌즈시스템이 바로 적용하기가 어렵다. 그래서 이 논문에서는 이러한 문제의 일부분을 렌즈의 굴절현상, 초점 거리의 보정과 모델링, 확대에 관한 중요한 원리들뿐만 아니라 실제적으로 유용한 부분들을 기술하였다. 컴퓨터에 의해 제어되는 줌, 초점, 그리고 구경들의 실험결과가 제시되어있다.
최근 드론의 활용 분야가 다양해짐에 따라 측량뿐만 아니라 수색 및 구조 작업에서도 활발하게 사용되고 있다. 이러한 활용분야에서는 목표물의 위치나 UAV의 위치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 드론에서 촬영한 이미지를 이용한 목표물 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 드론이 촬영한 이미지를 찾고자 하는 이미지와 비교하여 목표물의 위치를 찾아 해당 목표물의 위경도 정보를 계산한다. 목표물의 정확한 위경도 정보는 핀홀 카메라의 특성을 이용하여 이미지 영상의 거리에 상응하는 실제 거리를 계산하여 위경도를 계산한다. 실제 실험을 통해 제안하는 방법을 이용하여 목표물의 위경도 위치를 정확하게 파악할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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