본 논문 단일영상 내에 존재하는 피사체의 정보를 객관적인 수치로 구현하는 데 목적이 있다. 이러한 연구를 위해서 2차원의 단일영상이 가진 소실점을 기초로 하였으며, 3D 프로그램을 이용하여 단일영상을 3차원으로 재구성하였다. 또한, 3차원 재구성에 필요한 촬영카메라의 축 설정을 위해서 이미지가 가진 렌즈 화각 및 바닥 패턴을 활용하였다. 이렇게 완성된 3차원 영상은 하나의 기준이 되는 특정 피사체의 크기 값을 안다면 바닥패턴에 있는 모든 피사체의 크기 및 거리 측정이 가능하며 이를 통해 CCTV 또는 기타 범죄 사건의 영상에서 범인 및 단서가 되는 피사체의 기초정보를 획득할 수 있다.
보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.
본 연구는 비측량용 카메라와 전방위 회전이 가능한 헤드 장비를 이용하여 자동 영상집성을 수행하기 위한 최적의 촬영각 및 중복도를 결정하는데 초점을 맞추고 있다. 렌즈 종류별 화각, 헤드의 옵션별 이동각을 고려하여 중복도를 계산하고, 촬영 소요시간, 저장용량, 실제 영상집성 성능 등을 감안하여 최적의 촬영중복도와 촬영각을 결정하였다. 실험결과를 통해, 35mm 렌즈를 사용하여 수직방향으로 $36^{\circ}$(33.82% 중복도), 수평방향으로 $24^{\circ}$ 또는 $30^{\circ}$(36.51% 또는 20.63% 중복도) 간격으로 촬영하는 것이 자동 영상집성에 가장 효과적임을 확인할 수 있었다.
실시간 가상이미징 시스템은 스포츠 중계 방송에서 팀의 문양이나 점수, 거리와 같은 정보를 실제 운동장 위에 합성해 줌으로써, 일반적인 자막기의 단점을 보완할 수 있는 새로운 기술로 주목받고 있다. 카메라의 움직임에 그래픽을 정확히 연동시키기 위해서는 카메라의 각 축에 센서를 장착하는 방식과 실제 카메라 영상 자체를 분석하는 방식이 사용된다. KBS 기술연구소에서는 방송용 렌즈 기 줌(zoom), 포커스(focus) 부와 팬(Pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여, 실시간으로 3차원 그래픽의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템 'VIVA'를 개발하였다. 본 논문에서는 VIVA 시스템과 그 구현 기술을 소개하고자 한다. 정확한 카메라 추적을 위하여 주밍(zooming)시 발생하는 카메라 시점(view-point)의 이동을 렌즈의 광학주점 변이 데이터를 이용하여 계산하였으며, 줌 뿐만 아니라 포커스에 따른 화각 변화를 반영하였다. 3차원 그래픽에 기반하여 가상 이미징 시스템을 구현함으로써, 키프레임(keyframe) 애니메이션과 같은 유용한 그래픽 기술이 사용될 수 있도록 하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안게임과 대선 개표 방송에 사용되어, 스포츠 프로그램뿐만 아니라 근거리 촬영이 요구되는 스튜디오 프로그램 제작에도 사용이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
디지털 일안 반사식 카메라 또는 콤팩트 시스템 카메라용의 교환렌즈용 줌 광학계는 화각과 제품 사양에 따라 여러 가지 형태 가 있으므로, 하나의 AF(auto-focus)군으로만 줌 렌즈의 광각단과 망원단 2곳에서 상면이동의 보정(즉, 핀트 조정)이 불가능한 경우가 발생한다. 또한 줌 광학계의 광각단과 망원단 2곳에서의 후초점거리(back focal length, BFL)가 설정된 BFL 설계값과 일치하도록 조정하기 위해서는 적어도 2곳에서 핀트 조정을 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 광학계에 대한 종민감도의 개념을 사용한 핀트 조정의 계산 방법에 대해 제안하고, 이 광학계에 대해 핀트 조정의 조정량 한계를 통계적 분석을 통하여 계산했다.
이미지 스티칭 기술은 일반 카메라로부터 촬영된 영상을 파노라마와 같이 넓은 화각(Field of View)으로 만들어주는 기술이다. 약 20년정도 연구되어 왔으며, 최근에 특히 상용화 시스템들이 소개되고 있다. 그러나, 많은 제안 된 알고리즘에도 불구하고 객관적인 품질 평가 방법이 개발되지 않았으므로 알고리즘의 비교는 거의 주관적인 방식으로 만 수행되었다. 이 논문은 스티칭 또는 뒤틀린 이미지의 기하학적 및 광도 측정 왜곡을 평가하기위한 Delaunay 삼각분할방식을 사용하여 객관적 평가 방법을 제안한다. 기준 이미지와 대상 이미지는 두 이미지 사이의 일치 지점을 기반으로 하는 델라 네이 - 삼각 측량에 의해 세그먼트 화되고, 평균 유클리드 거리가 기하학적 왜곡 측정에 사용되며, 측광 측정을 위한 PSNR의 평균 또는 막대 그래프가 사용됩니다. 우리는 몇 가지 테스트 이미지와 스티칭 방법을 통해 예비 결과를 보여줌으로써 이점과 적용을 입증한다.
시간의 흐름에 따른 계절의 변화, 꽃의 개화 등은 장시간에 걸쳐 이루어지므로 시간을 압축하여 빠르게 볼 수 있도록 미속촬영을 한다. 이러한 미속촬영을 이용하여 장소, 화각, 시간 등 다양한 조건을 동일한 상태에서 정확한 시간 간격을 통해 촬영하는 기법을 인터벌 촬영이라 한다. 미속촬영 기법은 교육, 과학, 다큐, 미디어 매체 등 다양한 분야에서 널리 사용한다. 본 논문에서는 미속촬영 영상을 취득함에 있어 기존과 다르게 꽃과 같은 주 피사체를 제외한 불필요한 배경을 삭제와 조정을 통해 영상처리가 가능하도록 하여 실사촬영 영상을 2D 및 3D상에서 필요한 라이브러리 또는 영상데이터로 폭 넓게 응용이 가능하도록 하여 누구나 쉽고 간편하게 영상제작에 창조성을 부여 할 수 있도록 하는 미속촬영 영상의 배경처리 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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