본 논문은 영상과 연관된 3차원 정보로부터 초기 3차원 변환을 유추, 상관윈도우를 변환시켜 정합에 이용하는 새로운 정합기법을 제안한다. 즉, 초기 스테레오 정합 등을 통한 3차원 정보를 추출하고, 인위적인 초기 특징점의 대응을 통해 3차원 변환을 얻으며, 이를 이용해 상관 윈도우의 3차원 변환을 가능하게 한다. 상관 윈도우의 3차원 변환은 기존의 방법이 가지는 영상 흐름의 2차원적인 제한을 이용한 정합방법에 비해 실제 카메라의 변환 유추에 합당하다. 또한 3차원 변환을 통해 정합 대상 점의 탐색범위를 최소화하고 정합의 결과에 신뢰성을 더한다. 실험에서는 다양한 영상의 정합 결과와 기존 방법과의 상관 계수 비교를 통해 본 논문이 제안하는 정합방법의 우월성을 보인다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.3
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pp.249-255
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2011
The free-stereo mosaics image without GPS/INS and ground control data can be generated by using relative orientation parameters on the 3D model coordinate system. Its origin is located in one reference frame image. A 3D coordinate calculated by conjugate points on the free-stereo mosaic images is represented on the 3D model coordinate system. For determining 3D coordinate on the 3D absolute coordinate system utilizing conjugate points on the free-stereo mosaic images, transformation methodology is required for transforming 3D model coordinate into 3D absolute coordinate. Generally, the 3D similarity transformation is used for transforming each other 3D coordinates. Error of 3D model coordinates used in the free-stereo mosaic images is non-linearly increased according to distance from 3D model coordinate and origin point. For this reason, 3D model coordinates used in the free-stereo mosaic images are difficult to transform into 3D absolute coordinates by using linear transformation. Therefore, methodology for transforming nonlinear 3D model coordinate into 3D absolute coordinate is needed. Also methodology for resampling the free-stereo mosaic image to the geo-stereo mosaic image is needed for overlapping digital map on absolute coordinate and stereo mosaic images. In this paper, we propose a 3D non-linear transformation for converting 3D model coordinate in the free-stereo mosaic image to 3D absolute coordinate, and a 2D non-linear transformation based on 3D non-linear transformation converting the free-stereo mosaic image to the geo-stereo mosaic image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.10
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pp.49-54
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2007
As digital contents based on 3D graphics are increased, the requirement for low power 3D graphic hardware for mobile devices is increased. We design a transformation engine for mobile 3D graphic processor. We propose a simplified transformation engine for mobile 3D graphic processor. The area of the transformation engine is reduced by merging a mapping transformation unit into a projective transformation unit and by replacing a clipping unit with a selection unit. It consists of a viewing transformation unit a projective transformation unit a divide by w nit, and a selection unit. It can process 32 bit floating point format of the IEEE-754 standard or a reduced 24 bit floating point format. It has a pipelined architecture so that a vertex is processed every 4 cycles except for the initial latency. The RTL code is verified using an FPGA.
2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.595-597
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2000
3차원 정보의 올바른 정합을 위해서 3차원 정보 자신 뿐만이 아니라 3차원 정보와 연관된 영상 정보를 이용한다. 먼저 영상의 정합을 수행함에 있어 서로 다른 두 영상간에 상관 윈도우를 씌워 상관계수를 계산하여 최적 정합점을 탐색한다. 본 논문에서는 카메라의 서로 다른 관점으로 인한 상관위도우의 뒤틀림을 3차원 초기 변환 행렬을 이용하여 보정하는 방법을 제안하고, 이에 의해 3차원 변환된 상관 윈도우를 정합에 이용함으로서 상관계수의 정확도를 급격히 향상시킨다. 그 결과로 개선된 특징점 정합 결과로부터 영상 전반에 걸친 3차원 특징점 정합을 통해 이와 대응하는 3차원 정보의 정확한 정합 결과를 얻는다.
본 논문은 Polynomial 변환을 이용하여 2차원 Discrete Cosine Transform (2D-DCT)의 계산을 1차원 DCT로 변환하여 계산하는 알고리즘을 개발한다. 기존의 일반적인 알고리즘인 row-column이 N×M의 2D-DCT에서 3/2NMlog₂(NM)-2NM+N+M의 합과 1/2NMlog₂(NM)의 곱셈이 필요한데 비하여 본 논문에서 제시한 알고리즘은 3/2NMlog₂M +NMlog₂N-M-N/2+2의 합과 1/2NMlog₂M의 곱셈 수를 필요로 한다. 기존의 polynomial 변환에 의한 2D DCT는 Euler 공식을 적용하였기 때문에 복소 연산이 필요하지만 본 논문에서 제시한 polynomial 변환은 DCT의 modular 규칙을 이용하여 2D DCT를 ID DCT의 합으로 직접 변환하므로 복소 연산이 필요하지 않다. 또한 본 논문에서 제시한 알고리즘은 각 차원에서 데이터 크기가 다른 임의 크기의 2차원 데이터 변환에도 적용할 수 있다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.123-129
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2008
본 연구에서는 국내 3차원 공간정보 데이터 표준 포맷인 3DF-GML 데이터 모델의 데이터 구조 분석을 수행하였다. 또한 3DF-GML 데이터 포맷과 기존 공간정보 데이터 포맷과의 전환 가능성을 검토하여 기존에 구축된 공간정보간의 연계 및 전환 가능성을 분석하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 Shape파일, 3DS 데이터와 3DF-GML 데이터 간의 포맷 변환 도구를 개발하였으며, 변환된 3DF-GML 데이터의 유효성 검증을 위한 3DF-GML 가시화 도구를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 3차원 공간정보 데이터 변환 및 가시화 도구는 국내 3차원 표준 포맷인 3DF-GML의 변환 및 가시화 기능을 제공해줌으로써, 다양한 응용 분야에서 3차원 공간정보 데이터 사용의 활성화에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.851-854
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2006
멀티미디어 데이터 중 3차원 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위한 기술로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 워터마킹 기술은 공간영역에 워터마크를 삽입하는 것과 주파수 영역에 워터마크를 삽입하는 기술로 크게 나누어진다. 본 논문에서는 3차원 깊이정보로부터 다각형 모델링을 구현하고 깊이영상의 저작권보호를 위한 방법으로 먼저 3차원으로 획득된 깊이정보로부터 다각형메쉬(polygon mesh)를 구성하고 3차원 메쉬 데이터를 DCT변환을 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 주파수 영역에 적응적으로 워터마크를 삽입하고 검출하였다. 깊이영상의 저작권보호를 위한 비가시적이며 강인한 워터마킹 방법을 구현하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.121-126
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2002
The stereoscopic image is that we can see it closer than a real thing compared to 2D image, and it has influence on human's vision information because it is more natural method to feel connections between the spaces of the image and himself. There are several method convert from 2d image to 3d image. But, in this paper, we are propose the image separate algorithm of continuous input system through a spatial analysis, not be done with 2D still image. Additionally, we will adapt to the moving vector which has been used in MPEG. In this experiment, we obtained the effect of 3D image.
Three-dimensional topological data is essential for 3D modeling and application such as emergency management and 3D network analysis. This paper reviewed current 3D topological data model and developed a method to construct 3D topological node-relation data structure from 2D computer aided design (CAD) data. The method needed two steps with medial axis-transformation and topological node-relation algorithms. Using a medial-axis transformation algorithm, the first step is to extract skeleton from wall data that was drawn polygon or double line in a CAD data. The second step is to build a topological node-relation structure by converting rooms to nodes and the relations between rooms to links. So, links represent adjacency and connectivity between nodes (rooms). As a result, with the conversion method 3D topological data for micro-level sub-unit of each building can be easily constructed from CAD data that are commonly used to design a building as a blueprint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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