본 논문에서는 3차원 형태로 체적 데이터를 효율적으로 랜더링 하기 위해서, 체적 데이터의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 형태로 복원한다. 여기서, 3D Point(Vertext)를 이용하여 체적 데이터를 랜더링하고자 하여 체적소들에 대해 특정한 3D Points 추출하는 PEF 과정과 랜더링 과정을 담당하는 정점 변환 파이프라인 과정을 제안한다. 일반적으로, 고화질의 광선 추적 랜더링 처리의 경우 계샨량이 많아 그 만큼 랜더링 속도가 떨어져 체적에 대한 다른 ?A너링 기법들이 많이 제안되고 있지만, 본 논문은 다른 각도로의 접근하고자 하여, 기존의 광선 추적에 비해 저화질과 매끄럽지 않는 영상을 나타내지만, 추출된 데이터만 고려하기 때문에 계샨량을 많이 줄일 수 있어 처리속도가 개선되어 졌을 볼 수가 있다. 또한, 본 논문에서 기존의 광선 추적 기법에서 표현하는 회전, 절단, 축소/확대의 기능을 그대로 OpenGL을 이용하여 본 논문에서 제안한 처리 단계로 하여 3차원 랜더링 프로그램 제작 하였다.
본 논문에서는 다시점 동영상에서 임의시점영상을 생성하기 위한 기법과 생성된 영상 내에 존재하는 미처리 영역을 보상하기 위한 전처리 및 후처리 기법을 제안한다. 임의시점영상을 생성하기 위한 방법으로는 카메라의 기하학적 특성을 이용하는 방법을 사용한다. 다시점 영상의 깊이정보와 카메라의 파라미터 정보를 이용하여 텍스쳐 영상 내 화소들의 실제 3차원 좌표를 얻어낼 수 있고, 산출된 3차원 좌표를 다른 시점 카메라의 2차원 영상면으로 재 배치함으로써 원하는 시점의 영상을 생성할 수 있다. 하지만 생성된 영상 내에는 다수의 미처리 영역이 존재한다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 중복성, 공간적인 방향성, 획득된 다시점 영상 또는 깊이정보의 오차의 특징을 고려하여 미처리 영역을 보상하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과 30dB 이상의 PSNR과 3.5이상의 DSCQS(double stimulus continuous quality scale method) 점수를 얻음으로써 객관적, 주관적 평가에서 모두 신뢰도가 높은 임의시점 영상을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 입력된 2차원 측면 골프 스윙 비디오 영상으로부터 사람의 개입 없이 스윙을 자동으로 분석하는 방법을 제안하였다. 2차원 환경에서 스윙 자동분석에 필요한 특징들을 정의 및 추출하고, 에지 검출과 직선 추출을 비롯한 다양한 영상처리 기법을 이용하여 자동 스윙 분석 방법을 제시 하였다. 기존 스윙분석 시스템이나 관련 연구들과 비교하여 제안한 방법은 다음과 같은 두 가지 특징을 갖는다. 첫째, 기존의 스윙 자동분석이 상대적으로 복잡하고 고가인 3차원 환경에서만 가능하였지만 제안한 방법은 2차원 환경에 서도 가능하다. 둘째, 기존의 2차원 스윙분석 시스템들은 골프 전문가에 의한 분석이 필요하지만 제안한 방법은 사람의 개입 없이 자동적으로 이루어지므로 사용이 편리하다. 제안한 스윙특징 추출 및 분석 방법을 20장의 스윙영상에 대하여 실험한 결과, 제안한 방법이 스윙 특징 추출 및 분석에 유용함을 확인하였다.
점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.
분리형 필터는 메모리 접근 및 연산량을 O($N^2$)에서 O(N)으로 최적화하는 기법이다. GPGPU를 이용한 필터기반의 영상처리에 분리형 필터를 적용하면 2차원 apron 영역이 2개의 1차원 apron 영역으로 이 되기 때문에 메모리 최적화 측면에서 유리하다. 본 논문은 GPGPU를 이용한 분리형 필터에 슬라이딩 윈도우 형태의 지역 메모리 관리 기법을 적용하여 apron 발생을 최소화하는 구조를 제안하고 실험을 통해 저성능 메모리 환경에서 최대 17.9% 성능향상이 있었으며, 메모리 성능이 50% 낮아지는 경우에도 전체성능 감소도 최대 9%수준으로 안정적임을 확인하였다.
분기를 가지는 대상객체에 대한 가상 네비게이션 시 네비게이션 경로를 지정하기 위하여 일반적으로 반복적인 형태학적 연산(Iterative Morphological Operation)중 세선화(thining)연산을 기반으로 한 골격화(skeletonization)기법들이 널리 사용되었다. 이러한 방법은 반복적인 세선화 연산 수행과정을 거쳐야하므로 수행효율성이 떨어지고, 잡음에 의하여 잘못된 경로를 생성하기 쉽다. 본 연구에서 수행효율성을 개선하고, 잡음에 안정적으로 네비게이션 경로를 추적하기 위하여 영역 중심점 선형 보간 기법을 기반으로 한 네비게이션 경로추적 기법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 2 차원 영상 분할 후, 분할 영상에 대한 영역의 수와 영역 중심점을 기반으로 분기위치를 추적하고, 분기영역에서의 영역 중심점 선명 보간을 통하여 자연스러운 네비게이션 경로를 생성한다.
본 논문에서는 사용자의 정면, 측면 영상을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 적합한 텍스쳐 맵을 생성, 이를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 3차원 얼굴 모델은 매핑 할 텍스쳐 영상들을 하나로 통합하여 이를 원통형 좌표계를 통해 텍스쳐링 하는 방법이 이용되고 있다. 이때 정면과 측면의 영상을 3차원 얼굴 모델의 중심축을 기준으로 계산하여 좌표에 맞게 투영시키고 통합 및 보간하여 텍스쳐링 하게 된다. 사용자는 이를 위하여 정면과 측면 영상을 원통형 좌표에 맞게 통합시키는 작업이 필요하다. 본 논문은 사용자에게 수반되는 이러한 작업을 줄이고 발생될 수 있는 텍스쳐의 왜곡을 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 2차원 정면 측면 이미지를 3차원 얼굴모델에 투영시키고 정면과 측면을 구분하여 각 텍스쳐 간 경계 부분을 자연스럽게 처리하기 위해 파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용하여 텍스쳐링 한 뒤 얼굴 모델을 생성하는 방법에 대해서 기술한다.
Interlace된 2차원 필드영상에 대해 병렬로 DWT를 적용하는 압축기법을 제시하였다. 그 결과 영상의 분해 및 압축율의 증가와 화상 재구성의 PSNR을 증가시키며 신호압축 처리 시간을 단축시킨다. PSNR은 2의 멱수 N의 증가에 따라 지수함수로 감소한다. DCT 기반 압축보다 이득이 30%정도 높다. 독립된 병렬처리는 초당 처리능력을 향상시키며 프레임간 압축보다 간단하다. 또한 필드 영상에서 프레임을 근사 시킬 수 있다.
저어콘 음극선발광영상의 입체적 연구를 위해, 단계적 연마를 사용한 연쇄단층촬영과 영상 후처리작업으로 저어콘 내부 누대구조의 3차원 복원을 최초로 시도하였다. 연구에 사용된 시료는 경상분지 북동부 영덕화강암체에서 분리한 고생대말 시기의 저어콘으로 평면 음극선발광영상에서는 전형적인 진동누대구조가 관찰된다. 시료의 연쇄단층촬영을 위해 에폭시마운트 제작 후 $3{\mu}m$과 $1{\mu}m$ 연마액을 이용한 연마와 후방산란전자영상과 음극선발광영상 촬영을 시료가 소진될 때까지 반복하였다. 단계별 두께의 차이는 약 $3{\mu}m$이며, 약 80여개의 저어콘 중 7개를 선정하여 같은 면적 영상파일로 저장한 후 영상편집 소프트웨어인 Image J와 Volume Viewer를 이용하여 3차원 내부구조를 복원하여, 저어콘의 진동누대 및 덧성장구조를 입체적으로 재현하는데 성공하였다. 3차원적 내부구조 영상은 2차원적으로 관찰하는 단면영상의 내부구조와 달리 특정방향에 따른 단면관찰이 가능하고 다양한 변화양상을 재현할 수 있다. 이 방법은 고분해능 이차이온질량분석기 연대결과가 복잡하게 나오는 저어콘이나 미세구조 파악이 필요한 다른 지질시료의 입체적인 성장 및 재결정작용의 내부 구조연구에 응용될 수 있다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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