암반 절취면에 분포하는 면과 선구조를 원격으로 측정하는 단순 장치를 소개한다. 지질구조의 배열은 구조면이나 선분상에 존재하는 3개 이상의 점에 대한 3차원 좌표를 이용하여 계산된다. 좌표들은 두 폐쇄회로 카메라의 영상에서 계산되며, 계산에 활용되는 변수들은 (1) 영상에서의 동일지점에 대한 좌표 (2) 카메라의 초점거리 (3) 두 카메라의 기선거리 이다. 영상측량을 위하여 영상 획득을 위한 장치와 Visual Baisc 언어와 GIS 콤퍼넌트를 이용한 전산 프로그램이 개발되었다. 개발된 방법을 이용한 측정결과 179cm의 거리에서 원격으로 측정된자료가 1cm 이하의 오차를 보이고 있다. 원격측정법을 이용하여 배재대학 교내의 암반 절취면에 분포하는 면구조를 측정한 결과 수작업으로 측정한 면의 배열방향과 허용 오차범위 이내에서 일치하는 결과를 보이고 있다.
The purpose of this study is to provide fundamental information for standardization of 3D body measurement. This research analyzes errors occurring in the process of extracting body size from 3D body scan data. First, as a result of analyzing basic state of the 3D body scanner's calibration, the point number of each section was almost the same, while the right and left as well as the front and back coordinates of the center of gravity are not, showing unstable data. Nevertheless, the latter does not influence on the size of cylinder such as width and circumference. Next, we analyzed point coordinates variations of scan data on a mannequin nude by life casting. The result was great deflection in case of complicated or horizontal sections including the reference point beyond proper distance from centers of four cameras. In case of the mannequin's size, accuracy proves comparatively high in that measurement errors in height, width, depth, and length dimension occurred all within allowable errors, only except chest depth, while there were a lot of measurement errors in a circumference dimension. Secondly, analysis of accuracy of automatic extraction identification program algorithm presented that a semi-automatic measurement program is better than an automatic measurement program. While both of them ate very acute in parts related to crotch, they are not in armpit related parts. Therefore, in extracting of human body size from 3D scan data, what really matters seems to parts related to armpits.
Recently with the development of 3D modeling and digitizing tools, more and more models have been created, which leads to the necessity of the technique of 3D mode retrieval system. In this paper we investigate a new method for 3D model retrieval based on orthogonal projections. We assume that 3D models are composed of trigonal meshes. Algorithms process first by a normalization step in which the 3D models are transformed into the canonical coordinates. Then each model is orthogonally projected onto six surfaces of the projected cube which contains it. A following step is feature extraction of the projected images which is done by Moment Invariants and Polar Radius Fourier Transform. The feature vector of each 3D model is composed of the features extracted from projected images with different weights. Our System validates that this means can distinguish 3D models effectively. Experiments show that our method performs quit well.
In this paper, a new stereo 3D moving-target tracking system using the MSE (mean square error) and BPEJTC (binary phase extraction joint transform correlator) algorithms is proposed. A moving target is extracted from the sequential input stereo image by applying a region-based MSE algorithm following which, the location coordinates of a moving target in each frame are obtained through correlation between the extracted target image and the input stereo image by using the BPEJTC algorithm. Through several experiments performed with 20 frames of the stereo image pair with $640{\times}480$ pixels, we confirmed that the proposed system is capable of tracking a moving target at a relatively low error ratio of 1.29 % on average at real time.
가상스튜디오에서 보다 현실감 있는 영상을 제작하기 위해서는 전경화면의 객체와 컴퓨터그래픽으로 지원하는 가상 배경화면간의 동기화를 정확히 실현하는 것이 중요하다. 본 논문은 TV 카메라(실사 카메라)에 대한 추적 영상좌표를 이용하여 동기화에 필요한 카메라 파라메타의 추출방법을 제안한다. 추적 영상에 대한 역투시 방정식과 실사 카메라에 대한 기존좌표와 추정좌표간의 3-D 변환 식으로부터 카메라 파라메타 추출 식을 유도하고, 유도된 식을 이용하여 추출한 파라메타와 실사 카메라에 적용한 파라메타 간의 일치정도를 비교하여 제안한 방법에 대한 타당성을 보인다.
Indoor real-time positioning for multiple targets is required to realize human-robot symbiosis. This study firstly presents positioning accuracy on an autonomous mobile robot controlled by 3-D coordinates that is obtained by a real-time indoor positioning system with spread spectrum (SS) ultrasonic signals communicated by code-division multiple access. Although many positioning systems have been investigated, the positioning system with the SS ultrasonic signals can measure identified multiple 3-D positions in every 70 ms with noise tolerance and error within 100 mm. This system is also robust to occlusion and environmental changes. However, thus far, the positioning errors in an autonomous mobile robot, controlled by these systems using the SS ultrasonic signals, have not been evaluated as an experimental study. Therefore, a positioning experiment for trajectory control is conducted using an autonomous mobile robot and our positioning system. The effectiveness of this positioning method for robot self-localization is shown, from this experiment, because the average control error between the target position and the robot's position at 29 mm is obtained.
디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 불법 복제를 방지하기 위해 디지털 데이터에 사람이 감지할 수 없는 정보를 은닉한다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델(mesh model)에 대한 적응형 워터마킹 방법을 제안한다 본 논문에서 제안한 방법에서는 서로 이웃하는 꼭지점 좌표들 사이의 공간적 상관성에 따라 워터마크를 삽입하며, 이는 사람의 눈에 잘 감지되지 않는 지역에 워터마크를 강하게 삽입하고 그렇지 않은 지역에는 약하게 삽입하는 적응형 워터마킹 기술이다., 우선, 3차원 메쉬 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립(triangle strip)을 생성하고, 모든 꼭지점 좌표를 구 좌표계(spherical coordinate system)로 변환시킨다. 그리고, 3차원 모델의 지역적 외관을 결정하는 꼭지점 좌표 값들의 변화량을 계산한 후, 워터마크 신호를 계산한 변화량의 크기에 따라 유연하게 꼭지점 좌표 값에 삽입시킨다. 본 논문에서 제안한 워터마크 방법이 워터마크 신호의 비지각성(imperceptibility)을 크게 개선시킬 수 있음을 실험을 통해 검증했으며, 제안한 방법의 강인성 (robustness)에 대한 BER (bit error rate) 결과를 제시하였다.
엑스선 영상은 의료분야에서 많이 활용되고 있으며 특히 인간의 골격형성 과정에서 발생할 수 있는 척추만곡의 변형을 파악하는 데 아주 효율적이다. 본 연구에서는 엑스선 영상의 사진기 검정과 엑스선 영상을 이용한 대상물의 3차원 좌표 결정에 중점을 두었다. 엑스선 사진기를 이용한 대상물의 좌표결정 과정은 엑스선 사진기 검정을 위해서 방사선이 투과되지 않게 제작된 쇠볼이 배치된 1차 검정대상물을 이용하여 엑스선 영상의 내부표정요소와 외부표정요소를 결정하고 이로 부터 엑스선에 교차하게 아크릴로 제작된 두 면을 가지고 있는 엑스선 검정장의 3차원 좌표를 결정하는 2단계 과정을 거쳤다. 사진측량기법에 의해 결정된 엑스선 검정장의 3차원 좌표값은 정밀하게 관측된 CMM과의 비교를 통하여 그 정확도를 평가하였으며 엑스선의 진행방향(X축)에 대한 오차가 Y축과 Z축에 비해 상대적으로 높게 나타났으나 Y축과 Z축에 대한 위치오차는 수 mm의 정확도를 나타내었다. 본 연구를 통해서 사진측량기법은 환자의 3차원 위치결정이나 의료용 교정기기를 제작하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 구조화된 격자 패턴 발생기를 이용하여 카메라 시야로부터 가려진 인체의 완전한 3차원 정보를 정합하기 위하여 턴테이블 위에 놓인 인체를 4방향에서 영상을 획득한 후 각 영상을 정합하는 새로운 알고리즘을 소개한다. 다각형 망으로 표시된 정합될 두 영상은 3차원 좌표 값의 급격한 변화가 없고 주사 방향이 한 방향이기 때문에 좌표축에 따라 가중치가 다른 최소 거리 기반 가중치 이분 분할 매칭 법을 사용하여 정합한다. 완전한 3차원 체형 정보를 획득하기 위하여, 획득한 영상이 4개이기 때문에 이런 과정들을 3번 반복한다. 제안된 방법은 기존의 분지 한정법, 동적 계획법, 헝가리언 법에 비해 매칭 정확도는 조금 낮지만 탐색 시간을 200 - 300% 줄일 수 있는 장점이 있다.
This paper presents 3D line segment extraction method, which can be used in generating 3D rooftop model. The core of our method is that 3D line segment is extracted by using line fitting of elevation data on 2D line coordinates of ortho-image. In order to use elevations in line fitting, the elevations should be reliable. To measure the reliability of elevation, in this paper, we employ the concept of self-consistency. We test the effectiveness of the proposed method with a quantitative accuracy analysis using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that the proposed method shows average 30 line errors of .16 - .30 meters, which are about $10\%$ of the conventional area-based method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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