• 제목/요약/키워드: 360 image

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홍채 인식을 위한 홍채 영역 추출 (The study of iris region extraction for iris recognition)

  • 윤경록;양우석
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.181-183
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    • 2004
  • In this paper, We proposed an algorithm which extraction iris region from 2D image. Our method is composed of three parts : internal boundary defection and external boundary detection. Since eyelid and eyelash cover part of the boundary and the size of iris changes continuously, it is difficult to extract iris region accurately. For the interior and exterior boundary detection, we used partial differentiation of histogram. Performance of the proposed algorithm is tested and evaluated using 360 iris image samples.

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LDPM 영상 평가를 활용한 동영상 스티칭의 시차 왜곡 검출 및 정정 방법 (Parallax Distortion Detection and Correction Method for Video Stitching by using LDPM Image Assessment)

  • 이성배;강전호;김규헌
    • 방송공학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.685-697
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    • 2020
  • 파노라마(Panorama) 및 360도 영상과 같은 몰입형(Immersive) 미디어 영상은 영상 내 공간을 사용자가 직접 방문한 것 같은 현장감을 제공해야하므로 실제 세계의 모습을 사실 그대로 나타낼 수 있어야 한다. 그러나 파노라마 및 360도 영상에서는 촬영 카메라들간의 시차(Parallax)로 인해 사물이 사라지거나 중복해서 나타나는 현상이 나타나며, 이와 같은 시차 왜곡은 사용자의 콘텐츠 몰입을 방해할 수 있다. 이에 따라서, 시차 왜곡을 극복하기 위한 많은 동영상 스티칭 알고리즘이 제안되고 있지만, Object detection 모듈의 낮은 성능과 Seam 생성 방식 등의 제한으로 여전히 시차 왜곡이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 동영상 스티칭 기술의 제한 사항을 분석하고, 해당 동영상 스티칭 기술의 제한을 극복하기 위하여 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 영상 평가를 활용한 동영상 스티칭의 시차 왜곡 검출 및 정정 방법을 제안한다.

키넥트 카메라를 이용한 실시간 가상 시점 영상 생성 기법 (Real-Time Virtual-View Image Synthesis Algorithm Using Kinect Camera)

  • 이규철;유지상
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38C권5호
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    • pp.409-419
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    • 2013
  • 키넥트 카메라는 마이크로소프트사에서 2010년 11월에 출시한 xbox360의 움직임 감지 카메라로 깊이 영상과 색상 영상을 획득할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀(hole) 및 잡음이 생기고 영상으로 재생 시 경계 주변에서 흔들림(flickering) 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 흔들림 현상을 보정하여 화질이 좋은 가상 시점 영상을 실시간으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 결합형 양방향 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 경계 주변의 흔들림 현상은 화소를 탐색하여 처리하는 기법을 적용하여 보정한다. 향상된 깊이 영상과 색상 영상에 3D 워핑(3D warping) 기법을 적용하여 가상 시점 영상을 획득한다. 획득된 영상에서 가려짐 영역(occlusion region)으로 인하여 생기는 홀은 블록기반의 기울기 탐색 기법과 블록의 신뢰도를 이용하여 채우게 된다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 가상 시점 영상을 실시간으로 합성하는 것을 확인하였다.

VR 360 파노라마 영상에서의 왜곡분석 (Distortion in VR 360 degree panoramic image)

  • 강이슬;문원준;서영호;김동욱
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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    • pp.194-196
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    • 2017
  • 최근 들어 VR 관련 기술이 발전하고 대중화가 됨에 따라 VR 하드웨어 기술 이외에도 VR 영상에 대한 개발과 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 VR 영상을 제작하기 위해서는 360 도의 전방위 촬영, 영상의 스티칭 및 프로젝션 그리고 사용자의 시야점획득을 통한 렌더링등과 같은 기술이 필요하다. 그러나 영상들의 스티칭, 프로젝션 등의 여러 단계의 과정을 거치면서 원 영상에 비하여 많은 왜곡이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 제작과정 중 발생하는 기하학적 왜곡에 대해 분석한다.

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360° 3D 파노라마 기술을 적용한 VFT 개발 및 효과 (Development and Effects of Virtual Geological Field Trip Program using 360° 3D Panorama Technique)

  • 김희수
    • 대한지구과학교육학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.193-205
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    • 2015
  • In this study, a Virtual geological Field Trip(VFT) learning program using 3D panorama virtual reality techniques was developed to learn about the Gongju city 7 area located in Chungcheongnam-do, Korea. The developed $360^{\circ}$ 3D VFT program can show every face of observational points and interact as zoom-in, zoom-out and image rotation. For the educational effects of the materials, it is provided with a compass, a protractor, enlarged images, pop-up windows, etc.. The program was applied to the class of 35 gifted students in middle school to investigate the effectiveness of the program. The results showed that positive responses of the students were 90% or more. When geological field trip problems like cost, safety, distance occur in geological learning procedure of middle school science, this VFT program can become as a supplementary learning material and a solution.

프레쳇 거리 손실함수를 이용한 RGBD 파노라마 영상 생성 (RGBD Panoramic Image Generation Using Frechet Distance Loss Function)

  • 김수지;박인규
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1229-1231
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    • 2022
  • RGBD 영상은 다양한 3 차원 비전 연구에서 유용하게 사용되며 고품질 RGBD 영상을 취득하기 위한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 영상 생성 연구들은 주로 좁은 FoV(Field of View) 영상을 사용하여서 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 정보를 생성한다. 본 논문에서는 기존의 좁은 FoV 영상으로부터 360 도 전방향 RGBD 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4 장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV 를 추정하고, 360 도 RGBD 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 네트워크이다. 360 도 영상의 특징을 반영하도록 설계하여서 개선된 성능을 보인다.

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Back-Projection을 활용한 홍삼 내부 측정 시스템 (A Red Ginseng Internal Measurement System Using Back-Projection)

  • 박재영;이상준
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권10호
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    • pp.377-382
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    • 2018
  • 본 연구는 홍삼 등급 판정을 위한 내부 상태 및 조직의 치밀도 분석 방법에 관한 것이다. 홍삼 내부 측정을 위해 1990년대 이후부터는 자기공명영상법(MRI), X-ray 판별 등의 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어졌지만, 등급 판정에 가장 중요한 내공(內空), 내백(內白)을 파악하는데 어려움이 있어 정확한 내부 판정이 불가능하였다. 그리하여 본 연구에서는 적외선 조명 환경의 폐쇄형 영상 취득 장치를 제작하고 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있는 내부 측정 시스템을 개발하였다. 제작한 장치는 홍삼 내부 투과율이 높은 950nm 파장대역의 적외선 조명, 적외선 대역 촬영이 가능한 카메라, 카메라에 홍삼의 초점을 자동제어 할 수 있는 Y축 제어 액추에이터 그리고 홍삼을 $1^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 영상을 취득할 수 있는 회전 액추에이터로 구성이 되어있다. 제안하는 알고리즘은 Y축 액추에이터에서 Auto-Focus 알고리즘을 수행하여 홍삼의 크기와 두께 변화에 따라 객체의 선명한 초점을 자동으로 맞춰준다. 그다음 홍삼을 $1^{\circ}$ 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 총 360장의 홍삼 영상을 취득하면 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성하고, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층영상복원(Back-projection) 알고리즘이 수행되어 홍삼 내부 영상을 획득하였다. 알고리즘 수행 결과 홍삼 두께나 모양에 관계없이 내부 단면영상 획득이 가능하였고 영상을 통해 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있었다. 추후 10,000개 이상의 다양한 모양과 크기를 가지는 홍삼에 대하여 내부 영상을 취득하여 등급 판별 기준을 적용한다면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정 방법으로 사용가능 할 것이다.

Isometry가 적용된 SOM을 이용한 영상 신호 압축에 관한 연구 (A study on the Image Signal Compress using SOM with Isometry)

  • 장해주;김상희;박원우
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.358-360
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    • 2004
  • The digital images contain a significant amount of redundancy and require a large amount of data for their storage and transmission. Therefore, the image compression is necessary to treat digital images efficiently. The goal of image compression is to reduce the number of bits required for their representation. The image compression can reduce the size of image data using contractive mapping of original image. Among the compression methods, the mapping is affine transformation to find the block(called range block) which is the most similar to the original image. In this paper, we applied the neural network(SOM) in encoding. In order to improve the performance of image compression, we intend to reduce the similarities and unnecesaries comparing with the originals in the codebook. In standard image coding, the affine transform is performed with eight isometries that used to approximate domain blocks to range blocks.

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