최근 3차원 그래픽스 분야는 기존의 단순 이미지의 처리가 아닌 보다 나은 화질과 보다 많은 기법의 도입이 요구되어 지고 있다. 이에 본 논문에서는 가장 기본적인 실감영상의 표현 기법인 텍스쳐 매핑 기법에 대하여 논하였고, 3차원의 객체 공간에서 2차원의 스크린 공간으로의 변환으로 인해 생길 수 있는 문제점과 렌더링 알고리즘에 대해 분석하였으며, 이에 부합하는 렌더링 시스템을 설계, 분석하였다. 또한 본 시스템은 고성능 3차원 그래픽 처리를 위하여 채택되어지고 있는 프로세서-메모리 집적 방식을 이용, 래스터라이징 유닛과 프레임버퍼를 단일 칩으로 구성하여 렌더링과 텍스쳐 매핑 과정에서 발생할 수 있는 지연현상을 제거하였다.
본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.
효과적인 영상의 압축을 위하여 여러 가지 기법들이 연구되고 있는데, 그 중에 2 차원 필터링은 2 차원 영상 처리를 위해 많이 사용되고 있다. 2 차원 영상 필터링은 수평과 수직 방향으로 각각 1 차원 선형 필터를 수행함으로서 구현할 수 있으며, 필터링 방법에 따라 압축 효율에 많은 영향을 미치게 된다. 일반적으로 순환 콘볼루션을 이용한 필터링 기법은 영상을 감축하는데 가장 많이 사용되고 있는데, 경계 부분에서의 상관성 등이 전혀 고려되지 않기 때문에 필터링 효율이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 루프 콘볼루션을 이용한 필터링 기법을 제안 하였다. 제안된 필터링 기법은 경계 부분의 필터링 시 상관성이 높은 데이터를 이용하기 때문에 필터링의 효율을 높일 수가 있다. 제안된 필터링의 효율을 정확하게 분석하기 위하여 대역분할 부호화에 적용하였고, 자바 기반의 시뮬레이터를 사용하여 성능을 평가하였다.
본 논문은 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG기반의 압축 비디오 stream에서[1, 2], 질의 영상에 대한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 비디오 검색은 높은 차원의 색인 정보를 이용하는데, 높은 차원의 data set을 색인 정보로 하여 효율적인 검색 능력을 보여주는 KD-Trees(K Dimensional-Trees)알고리즘[3]을 비디오 검색기법에 적용하고자 한다. 먼저, key frame에 PCA (Principal Component Analysis) 알고리즘[4]을 이용하여 색인 정보를 추출한 다음, 추출된 색인 정보를 KD-Trees에 적용하여 효율적인 검색을 가능하게 한다. 실험 결과, 기존의 검색 기법보다 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 보였다.
최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법으로 삼풍백화점 붕괴사고와 Quam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별은 매우 중요한 문제이다 기존의 방법은 렌즈와 거울 및 사진기술에 의존하는 수작업으로 2주정도의 시간이 소요되는 반면 본 연구의 결과로 컴퓨터 영상처리 기술과 주변기기의 활용을 이용하여 슈퍼임포즈 영상의 실시간 처리와 보다 다양하고 자세한 영상처리 정보에 의한 상세한 슈퍼임포즈 영상정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 영상시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 다양한 응용 프로그램을 개발하였다. 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하고, 보다 자세한 감정문 형식을 도입하였다. 또한, 본 슈퍼임포즈 영상시스템은 국립과학수사연구소의 슈퍼임포즈 영상자료의 처리기술 및 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 영상의 복원 연구도 가능하리라 사려된다.
원격탐사(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 위성 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터량이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역 수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분 변환법이다. 본 논문에서는 주성분 변환법에 대한 처리과정에 대해 논하였으며, 위성 영상데이터를 주성분 변환한 결과인 주성분 영상데이터를 분석하였다. 분석결과 실험 영상데이터의 경우, 3개의 주성분($PC_1$, $PC_2$, $PC_3$)의 누적 백분율 분산 값이 99.1%로 이는 3개의 주성분이 거의 대부분의 정보를 가지고 있음을 알 수 있었다. 3개의 주성분 영상데이터만을 사용한다면 데이터 저장을 위한 메모리 용량이나 데이터 전송시간 및 처리시간을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 본 논문에서는 주성분 영상데이터를 최대유사분류법과 신경회로망을 이용한 다층 퍼셉트론 분류법으로 분류하고 결과를 평가한 후, 주성분 변환법이 갖는 차원축소 효과를 분석하였다. 분석결과 주성분 3개를 사용한 분류결과와 주성분 6개를 사용한 분류결과간의 분류정답률이 크게 차이가 나지 않았다. 이는 분류에 사용하는 영상데이터 수를 6개 차원에서 3개 차원으로 줄여도 비슷한 분류성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
어플리케이션 구동 시에 화면에 표시되는 데이터는 보안 알고리즘이 적용되지 않은 채로 사용자 및 악의적인 해커들에게 노출된다. 본 논문에서는 악의적인 사용자가 화면을 캡쳐하여 이미지 파일로 저장하거나 디지털카메라로 화면에 노출된 정보의 사진을 찍었을 때 중요 데이터가 유출되지 않도록 화면 출력 이미지를 디지털 영상 처리 기법을 이용하여 변조한다. 사용자가 육안으로 볼 때에는 데이터를 식별할 수 있도록 화면 주사율에 맞추어 변조된 영상에 대한 보완 영상을 번걸아 출력한다.
현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.
키 프레임 추출 기법은 2차원 비오 영상을 3차원으로 재구성하기 위해 꼭 필요한 프레임을 선택하는 방법이다. 본 논문에서는 비디오에서 빠르게 프레임을 검사하며 최적의 키 프레임을 선택하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 재구성을 위한 전처리 과정에 초점을 둔 것으로 프레임 간 대응점 비율 검사를 통해 프레임의 도약 강도를 결정하고 기하 모델 추정이 원활한 프레임을 선택한다. 이로부터 3차원 복원 후처리 과정을 통해 최종적인 3차원 점군(point cloud) 데이터를 획득한다. 실험을 통해 다른 기법과 성능을 비교했을 때, 제안하는 기법이 복원 소요 시간도 적게 들고 보다 밀집된 3차원 데이터를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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