본 논문에서는 깊이 영상에서 깊이 카메라의 일시적인 오류로 인해 측정이 되지 않은 깊이 화소의 값을 보정하는 방법을 제안한다. 깊이 영상의 한 블록 내에서 측정이 정상적으로 된 화소의 좌표와 깊이 값을 이용하여, 해당 블록의 깊이 값과 제일 오차가 적은 평면과 곡면을 모델링한다. 그 후 각각의 모델링된 표면을 통해 추정된 깊이 값과 원래 측정된 깊이 값을 비교하여 오차를 계산한다. 그 후 오차가 제일 작게 계산된 표면을 선택한 후, 측정에 실패한 깊이 화소를 선택된 모델링 표면을 통해 깊이 값을 추정함으로써 보정한다. 모의실험 결과 제안된 방법을 통한 보정방법은 $5{\times}5$ 영역의 중간 값을 이용한 보정방법에 비해 보정 성능이 평균 20% 개선되었음을 확인하였다.
In this paper, we propose a method for correction of perspective distortion on a taken image. An image taken by a camera is caused perspective distortion depending on the direction of the camera when objects are projected onto the image. The proposed method in this paper is to obtain the normal vector of the plane through the depth information using a depth camera and calculate the direction of the camera based on this normal vector. Then the method corrects the perspective distortion to the view taken from the front side by performing a rotation transformation on the image according to the direction of the camera. Through the proposed method, it is possible to increase the processing speed than the conventional method such as correction of perspective distortion based on color information.
When the planar area is captured by the depth camera, the shape of the plane in the captured image has perspective projection distortion according to the position of the camera. We can correct the distorted image by the depth information in the plane in the captured area. Previous depth information based perspective distortion correction methods fail to satisfy the real-time property due to a large amount of computation. In this paper, we propose the method of applying the conversion table selectively by measuring the motion of the plane and performing the correction process by parallel processing for correcting perspective projection distortion. By appling the proposed method, the system for correcting perspective projection distortion correct the distorted image, whose resolution is 640x480, as 22.52ms per frame, so the proposed system satisfies the real-time property.
수중에서 촬영된 영상은 상당한 색상의 왜곡을 수반하는 것으로 알려져 있다. 대표적인 원인은 부유물에 의한 후방 산란(backscattering)과 물의 깊이에 비례하는 적색 계열 색상의 감쇄(attenuation)이다. 본 논문에서는 수중에서 촬영한 영상에 대하여 색상의 보정 성능 및 색상 왜곡의 패턴을 분석하고자 한다. 부유물에 의한 후방 산란과 감쇄 현상에 대해서는 다음 연구에서 다룰 예정이다. 본 연구에서는 Jamieson 등이 제안한 DeepSeeColor 모델을 기반으로 하여, 색상 보정 성능의 검증, 물의 깊이 변화에 따른 색상 왜곡의 패턴을 분석한다. 입력 영상은 Jamieson 등의 미국령 버진 군도(US Virgin Islands)에서 촬영한 것을 이용하였고, 1190여 장 중에서 칼라 차트를 포함하는 330장을 대상으로 한다. 입력 영상과 DeepSeeColor 모델에 의한 보정 영상을 이용하여 색상 보정 성능을 각도 오차(Angular Error)로 표현하였다. Jamieson 등은 칼라 차트 중에서 흑백 패치만을 이용하여 각도 오차를 계산하였기 때문에 전반적인 색상 왜곡에 대한 정확한 분석을 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 전체 칼라 차트 패치를 대상으로 하여 색상 보정 오차를 계산하였으므로 적절한 색상 왜곡 정도를 제시할 수 있다. DeepSeeColor 모델의 입력 영상은 1~8까지의 깊이를 가지므로, 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 패턴을 분석할 수 있다. 일반적으로는 깊이가 깊어질수록 적색 계열의 색상 감쇄가 크다. 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 현상은 스케일과 오프셋 이동의 형태로 모델링 하여 깊이 변화에 따른 왜곡을 예측할 수 있도록 하였다. 깊이가 깊어질수록 색상 보정을 위한 스케일은 증가하였고, 오프셋은 감소하였다. 제안한 방법을 통한 색상 보정의 성능은 기존 방법 대비 41.5% 개선되었다.
가상환경을 활용한 시뮬레이션과 같은 교육, 훈련 등이 다양한 분야에 적용되고 있는 만큼 그 활용성은 무궁무진하다. 하지만 가상환경에서 훈련을 함에 있어 깊이지각의 과소추정이 존재하며, 이는 향후 훈련의 타당도에 문제가 될 수 있다. 관련 연구에서는 이를 해결하기 위해 하향식 보정방안을 적용하여 문제를 해결하려 하였으나 그 결과가 학습에 의한 효과인지 실제 지각의 변화인지에 대한 구분이 어렵다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 실험결과를 통하여 공간 구성요수 중 비례가 깊이지각에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였으며, 비례와 깊이지각 단서를 함께 보정하여 실험할 경우 깊이지각 중 크기지각이 매우 정확해진다는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 깊이지각의 정확도를 높이기 위해 공간 구성요소와 깊이지각을 활용한 보정방안을 제시한다.
빔선질보정인수(kQ)의 인자 중에서 이온함 중심전극 물질의 공기 비등가성에 대한 보정인수 Pcel 값은 TG-51이 기준 깊이로 정한 물 깊이 10cm에 기반하지 않고 5cm에 기반한 데이터를 사용하고 있다. 본 연구의 목적은 선량계의 깊이가 5cm 에서 10cm로 변화함에 따라 광자의 에너지스펙트럼의 변화가 예상되며 이로 인한 Pcel 값 (그리고 이에 따른 Pcel 결정식)의 변화 정도를 몬테칼로 전산모사 방법을 통하여 확인하는데 있다. 확인 결과, 선량계의 깊이가 5cm에서 10cm로 변화하더라도 Pcel 값은 0.2% 통계오차 범위 내에서 차이가 없음을 알 수 있었다.
In this paper, we consider the effect of diffraction due to the finite-sized aperture and propose the new correction method of errors in measurements of attenuation coefficient owing to the diffraction effect. In the existing correction method, we obtained the attenuation coefficient after correct the spectrum at each depth. However, this paper obtain the attenuation coefficient using lg-spectral difference approach and then correct errors. As a proposed method is not correction for the spectrum at each depth but the difference spectrum, we reduce the calculation. Also the correction is performed through the total frequency range, the accurate attenuation coefficient in whole bandwidth is produced.
In this paper, we propose the adaptation filtering for correcting the movement path of the recognized object by the depth information. When we recognize the object by the depth information, the path error should be occurred because of the noises in the depth information. The path error is corrected by appling the lowpass filtering, but the lowpass filtering is not efficient when the changes of the object's movement are rapid. In this paper, we apply the adaptation filtering that it gives weights adaptively as the difference between the predicted location and the measured location. To apply the adaptation filtering, we can see that the proposed method can correct accurately the path error of the radical change from simulation results.
This study is to develop the simplified formulae for added mass coefficient of a 2-D floating body with a semi-circle section in a finite water depth. The semi-circle floating body may represent a simplified midship section transformed by Lewis form, which can be used for the ship motion analysis by strip theory. Since the added mass coefficient varies with motion frequencies and sea bottom effect, the correction factor representing the effect of water depth and frequencies is developed for accurate prediction of added mass. Using a two-dimensional numerical wave tank (NWT) technique based on the boundary element method (BEM) including sea bottom boundary the reference values of added mass are calculated to develop the correction factor. For verification and effectiveness of the formulae, the predicted added mass coefficients for various frequencies and water depth ratios are compared with the calculated values from NWT technique.
디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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