본 논문에서는 2매의 2차원 얼굴영상으로부터 이들의 합성하여 3차원 얼굴의 가상형상을 복원한다. 여기서 2매의 2차원 얼굴영상은 정면과 측면 영상을 사용한다. 임의의 일반 얼굴에 대한 기준모델을 정하고 이 모델에서 얼굴형상의 특징을 표현하는 귀 , 눈 코 및 입 부분에 집중적으로 특징 점을 규정한다. 그 이외에 이마 및 턱부분에도 특징 점을 지정하여 그 위치 좌표를 저장해 둔다. 그 후 정면 영상의 좌 우측에 측면영상을 대칭적으로 접속하고 영상의 기하 변환방법을 적용하여 점차적으로 합성한다. 합성을 효과적으로 처리하기 위해 측면 영상을 정면 영상에 정합될 수 있도록 기하변환을 이용한다. 이 때 나타나는 합성부분에 색상 및 명도의 차를 제거하기 위해 스므딩필터(3$\times$3 화소의 마스크)를 적용하여 자연스런 3차원 가상얼굴을 구현하게 된다. 그 결과 불특정 얼굴형상도 3차원으로 구현할수 있음을 확인하였다.
형상기억합금은 스마트 구조물에서 작동기로 널리 쓰인다. 형상기억합금은 초기변위를 부고 열을 가하게 되면 단위 부피당 큰 회복력과 변위를 발생한다. 형상기억합금의 이론 특성은 인공근육, 작동기, 소음 및 진동감쇠, 형상의 변형 제어 등에 응용될 수 있다. 본 논문에서는 형상기억합금의 3차원 비선형 구성방정식을 이용하여 재료의 거동특성을 해석하고, 형상기억합금이 부착된 스마트구조로 응용될 수 있는 공기 흡입 덕트, 항공기 및 잠수함 동체 등의 구조를 압력이 존재하는 원형 및 복원을 해석하였다. 수치해석결과, 형상기억합금 엑츄에이터가 내압 하에서 작동하자 단면은 변형전의 모습(낮은 응력상태)으로 회복되었다.
본 논문에서는 유체 정역학적 계산, 용적 계산, 비손상 및 손상시 복원성 그리고, 선형 변환을 수행할 수 있는 객체 지향적 선박계산 전산프로그램을 개발하였다. 선박 계산을 위한 선형과 구획 형상을 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline) curve wire-frame model로 표현하고, 선형과 구획 단면 형상을 직접 3차원 평면과의 교차 계산을 통해 유체 정역학적 계산과 용적 계산을 수행하였다. 선박의 3차원 정역학적 평형 상태 방정식을 정식화하고, 순차적으로 선형화하여 힘과 모멘트 평형상태의 자세를 구하였다. 상용 선박 계산 프로그램의 결과와 비교하여, 개발 프로그램을 쉽고, 편리하게 사용할 수 있고, 계산의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
3차원 모델 재구성 방법 중 하나는 평행한 2차원 영상위의 외곽선들을 이용하여 본래의 기하정보를 복원하는 것이다. 표면 재구성 과정은 크게 대응관계 결정, 타일화, 분기처리로 이루어진다. 단순한 외곽선의 쌍인 경우에는 간단한 방법으로 기하정보를 생성할 수 있으나, 하나의 외곽선이 인접 슬라이스의 여러 외곽선으로 분기되는 경우는 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 분기가 있는 복잡한 외곽선의 쌍으로부터 본래의 형상을 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 외곽선의 각 정점에 대응하는 인접 외곽선의 최단거리 정점들을 찾아서 기본영역을 타일화 하고 남은 부분(클레프트)들은 대응하는 잔여 정점들의 중점을 찾아 타일화 한다. 이렇게 함으로써 여러 개로 분기된 외곽선을 본래의 형상으로 재구성 할 수 있으며 이를 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 고속 이동 컨테이너 화물을 효율적으로 검색하기 위한 스테레오 방사선 영상 기반 3차원 형상화 연구에 관하여 기술하였다. 스테레오 방사선 영상은 X-선 발생장치, 선형 방사선 센서 그리고 이동 스테이지로 구성한 일련의 장치로부터 실물을 대상으로 획득하였다. 두 개의 방사선 센서는 검색 대상체의 정류된 X-선 영상을 얻도록 설계 및 제작되었다. 스테레오 X-선 영상을 이용하여 두 영상간의 대응점을 찾는 매칭 알고리즘을 구현하고, 대상체의 실제 3차원 형상을 복원과정을 연구하였다. 대상체는 컨테이너 화물을 모사하기 위해 평형 철재 상자 내부에 넣은 다음 시험하였다. 3가지 대상체에 대해 스캔시험과 3차원 복원과정을 차례로 진행하였으며, 방사선 영상의 정보부족으로 인한 한계를 극복하기 위해 에지정보를 기반으로한 영상복원을 시도하였다. 시험결과는 제안한 기술이 컨테이너 화물 검색에서 보다 효율적인 정보를 제공할 수 있음을 확인시켜 주었다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된8대의 CCD 카메라와 4대의 laser를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다. 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 하드웨어적인 부분과 이를 제어하기 위한 소프트웨어 및 GUI로 전체 시스템을 구성하고, 본 논문에서는 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
In this study a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
본 논문에서는 이미지(image) 합성을 하되 일반적인 환경이 아닌 바다. 호수 등을 포함하고 있는 영상에 다른 하나의 객체를 합성시키기 위한 물결 영상 기반 디지털 이미지 합성 프로세스를 제안한다. 즉 타겟(target) 이미지가 일반적 환경이 아닌 물결을 묘사한 영상인 경우 다른 객체 이미지를 합성시켜 타겟 이미지의 물결에 비춰진 객체의 모습이나 물 안에 있는 객체의 모습을 묘사하며 이를 위한 합성 알고리즘을 제안한다. 물결 부분에 이미지를 합성하기 위해 먼저 Shape-from-shading 기법을 사용하여 2차원 물결영상으로부터 3차원 정보를 추출하여 그 형상을 복원한다. 그리고 추출된 노말 정보를 적용하여 물결에 합성 될 영역을 알맞게 변형시킨다. 마지막으로 합성할 영역을 타겟 이미지의 물결에 옮겨놓는 합성과정을 수행한다.
부식생성물, 이물질 등이 고착된 금속유물의 보존처리는 처리 전·후 형태와 특성, 유물의 중량 및 두께가 변한다. 지금까지 보존처리 전·후 변화에 대한 기록은 주로 육안관찰, 사진촬영 등을 통해 수행되었으나, 이 방법들은 보존처리 변화에 대한 정량적 결과를 파악하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 환두부를 중심으로 이물질 제거, 균열부 메움, 복원 등의 과정을 3차원 스캐닝으로 기록하여 보존처리에 따른 형상 변화를 정량적으로 분석하였다. 3차원 스캐닝 결과를 기반으로 보존처리에 따른 부피 변화를 산출하고 형상 변화에 대한 수치자료를 분석하였다. 이 결과, 전체적으로 이물질 및 부식물은 보존처리 전 부피의 약 52%(18.1cm3)가 줄어들었고, 표면적으로 볼 때 약 98%가 제거된 것으로 확인되었다. 이 연구는 3차원 형상분석 기술이 유물의 보존처리 기록화 및 분석에 유용함을 보여주었다. 따라서 이 방법론은 금속유물뿐만 아니라 다양한 재질의 문화유산에 확대적용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 멀티 레이저 라인 조사 방법을 이용한 능동적 비젼(Active Vision)의 방법으로 비등속 이동물체의 표면을 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안한다. 레이저 라인을 물체에 조사하고 레이저가 조사된 방향과 각도를 달리한 방향에서 이를 관찰하면 레이저 라인이 표면의 굴곡에 따라 휘어지는 현상을 관찰할 수 있다. 이를 삼각기법(triangulation method)을 이용하여 분석하면 물체의 표면 3차원 정보 획득이 가능하다. 기존에 대표적 구조화 조명기법인 단일 라인(single stripe) 기법과 단일 프레임(single frame) 기법의 장단점과 제안하는 멀티 라인 기법의 장점을 설명하고 정밀도를 높이기 위한 레이저 라인의 효율적 배치에 대하여 설명한다. 강인한 레이저 라인의 추출을 위하여, 레이저 라인 피크 검출기법과 색 분석을 통해 얻은 레이저 반응도를 함께 이용하는 방법을 소개하였고, 효과적인 레이저 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 표현하기 위하여 동기화 정보 획득에 영상 간 특징점 매칭을 활용한 영상 정합 기법을 접목하였다. 3차원 표면 모델링 기술을 최종적으로 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안 3D 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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