본 연구에서는 푸리에 변환법에 의한 위상정보 추출 기술을 개발하고, 주파수 영역에서의 창함수 필터에 따른 위상추출 특성을 분석하였다. 푸리에 변환법은 위상이동법과는 달리 정현파 패턴이 투영된 하나의 영상만을 이용하여 3차원 형상정보를 추출할 수 있는 장점이 있다. 획득된 영상은 오일러 공식으로부터 다음과 같이 표현할 수 있다. (중략)
본 논문에서는 구조물의 안전성을 목적으로 변위를 감시하는 자동화된 시스템을 제안한다. 사진측량 기법은 서로 다른 각도에서 촬영된 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법으로써 구조물의 변형을 분석하기에 매우 정확하면서도 편리하다. 본 논문은 카메라보정, 표정점(coded target)을 이용한 특징점의 획득, 획득된 특징점의 3차원 복원 및 정확도 분석의 과정으로 구성된다. 논문에서 사용되는 다시점 카메라 각각의 카메라는 일정한 거리와 시차로 배치하였다. 카메라 보정은 다시점 카메라로부터 획득된 3장의 영상에서 7개 이상의 대응점들로부터 트라이포컬텐서를 구하고 이로부터 유클리드 카메라를 구하는 자기교정(self-calibration) 방법을 사용하였다. 특히 특징점 획득 과정에서, 정확한 좌표를 구하기 위하여 외곽형상으로부터 중심점의 좌표를 정확하게 계산해내는 서브픽셀 기법을 사용하고 패턴 인식 기법을 이용하여 특징점을 자동으로 검출하였으며, 실세계 좌표상에서의 실측값을 구하기 위하여 스케일 바를 사용한다.
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
본 논문은 인체 스캔 데이터를 예제 데이터베이스로 사용하여 2차원 사진으로부터 3차원 아바타 모델을 생성하는 기술을 제안한다. 직접 기하학적인 변형을 통해 3차원 아바타를 생성하는 기존의 방법들과는 달리, 미리 스캔한 다수의 3차원 인체 형상 모델 데이터베이스를 사용하여 사진에 나타난 실루엣과 가장 일치하도록 기본 모델을 변형 및 계산함으로써 모델을 획득한다. 본 연구는 예제 기반의 모델 변형 방법이 가지는 사실적인 인체 모델 생성의 장점, 2차원 사진을 이용한 방법이 가지는 텍스쳐 매핑 및 실루엣 정보 반영의 장정을 모두 가진다. 변형된 모델은 텍스쳐 매핑을 가한 후 애니메이션을 적용하여 가상환경에 활용할 수 있다.
기존 방사선 검색장치는 2차원 방사선 스캔 영상을 사용하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 컨테이터 X-선 검색 영상에 대한 스테레오 영상처리 기술의 적용 가능성을 분석하였다. 일반적 방사선 검색장치에 라인 센서 하나만을 추가하여 새롭게 고안한 스테레오 영상획득 장치로부터 검사 오브젝트의 좌우 시차 정보를 달리하는 두 장의 이차원 방사선 스캔영상을 획득하였다. 획득 영상에 대해서 매칭 알고리즘을 이용하여 3차원 오브젝트 복원하는 과정을 진행하였다. 오브젝트의 투과밀도 정보인 방사선 영상의 특성상 일반 스테레오 영상처리 알고리즘 적용은 한계가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 먼저 이차원 영상의 에지정보에 기반한 3차원 영상복원을 시도하였다. 또한 새로운 볼륨복원 방식의 3차원 복원 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 오브젝트 검색에서 개선된 형상복원 방법임을 확인하였다. 제안된 기술은 제한된 스캔환경에서 CT나 MRI 적용이 어려운 오브젝트에 대해 응용이 가능할 것이다.
3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.
본 논문은 프린지 패턴 투영법으로 3차원 형상 측정에서의 FTP(Fourier Transform Profilometry)를 이용한 이중 파장법을 제안한다. 프린지 패턴 투영 방법은 프린지 패턴을 측정 대상물체에 투영한 후 변형된 프린지 패턴을 분석하여 측정 대상물체의 높이를 측정한다. PMP(Phase Measuring Profilometry)기반의 프린지 투영 방법은 측정 대상의 반사율과 배경의 영향에 강건하면서 측정 분해능이 높다. 하지만, 2π 모호성으로 측정 범위가 작다는 문제점이 있다. 이를 극복하기 위한 방법 중에 주기가 다른 이중 파장을 사용하는 방법은 측정 분해능을 유지하면서 측정 범위를 높일 수 있지만, 2배의 영상 수 획득으로 측정시간이 두 배 정도 더 소요된다. 본 논문에서 제안하는 FTP를 이용한 이중 파장법은 2π 모호성을 해결하기 위해 한 장만의 영상을 추가적으로 획득하여 FTP를 이용함으로써 기존의 이중 파장법과 동일한 정밀도를 유지하면서 측정에 소요되는 시간을 효과적으로 단축시킨다.
메이크업 시뮬레이션은 입력 장치와 디스플레이를 사용하여 가상의 얼굴에 다양한 화장법을 시험해 볼 수 있는 도구이다. 최근 다양한 환경을 고려한 여러 메이크업 시뮬레이션이 개발되었지만, 대부분의 시스템은 2차원 영상에서 이루어지며 제한된 조건에서의 시뮬레이션 결과만 확인할 수 있다. 본 연구에서는 측정된 피부의 거칠기와 반사도를 적용하고 적용된 반사도를 조절할 수 있는 사실적인 메이크업 시스템을 개발하였다. 개발된 시뮬레이션 방법을 사용시 3차원 스캐너로 획득한 고해상도의 얼굴 데이터 상에서 측정된 반사도를 사용하여 빛을 고려한 메이크업을 시뮬레이션 할 수 있다. 정점 기반 형상표현을 사용하여 3차원 모델의 렌더링 과정을 간단하고 유연하게 표현하였으며, 반사도를 얼굴 부위에 따라 달리 적용하여 보다 사실적인 메이크업 시뮬레이션을 가능하게 하였다. 또한 사용자에게 반사도를 직접 조절 가능하게 함으로서 보다 사실적인 3차원 메이크업을 가능하게 하였다.
최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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