카메라 간격, 정렬 방법 그리고 검출기의 분해능은 관찰자가 재생된 입체영상의 깊이감을 인지할 시 발생하는 깊이감 왜곡의 주된 요인들이다. 스테레오 카메라를 사용하여 시차영상을 획득할 시 고려해야 할 요소는 물체거리의 변화에 따른 상거리의 변화이다. 상거리의 변화는 시차영상 내 시차량 변화를 야기하며, 재생시 관찰자에게 왜곡된 깊이감을 제공한다. 본 논문은 상거리 변화에 따른 시차영상 내 시차량 변화 및 이로부터 야기되는 깊이감 왜곡을 정량적으로 분석하여, 상거리 변화가 깊이감 왜곡을 발생시키는 또 다른 주된 요인이 될 수 있음을 증명 하는데 연구의 초점을 두었다.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
This thesis shows controlling the mobile robot with distance information gotten with ultrasonic sensors, and analysis of captured image. The ultrasonic sensors supplies more accurate distance data in limited area but shows unstable data unlimited area while image data generally shows stable data, but this requires so much time because of amounts of calculation. So this thesis considers the merits of ultrasonic sensors and image to implement robot system .
본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.
본 논문은 스크린과 레이저 발사장치의 이격거리 변화에도 복수 개의 레이저 영상을 안정적으로 인식할 수 있는 최근접 각도 계산 방법을 제안하였다. 이 방법은 레이저 패턴 각도의 거리를 이용하여 사로를 인식하는 방법으로 레이저의 각도 추출은 레이블링 알고리즘을 이용하여 획득된 영상으로부터 레이저 영상을 검출하고, 허프 변환을 수행하여 직선의 각도를 추출한다. 유사성 척도 중 유클리드 거리를 이용하여 추출한 레이저 영상의 각도와 기준 각도의 거리를 계산하고, 계산된 거리 결과값을 이용하여 사로를 인식한다. 이격 거리를 "200cm~400cm"로 변경하면서 실험한 결과, 모든 이격 거리에서 개별 사로를 100% 인식했다. 실험을 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.
In this paper, 3D range sensor is applied to the sensor-based widerange microphone system for lectures. Since the 2D range sensor measures the shortest distance of the speaker, an error occurs and the performance is degraded. The 3D sensor provides a 160×60 distance image so that the position of the speaker can be obtained with accuracy. We propose a method for obtaining the distance per pixel required to determine the absolute position of the speaker from the distance image. The proposed array microphone system using the 3D sensor shows the improvement of 0.8~1.5dB compared to the previous works using 2D sensor.
윤곽선 이미지 매칭에서 이미지의 노이즈를 제거하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 부분 노이즈를 허용하는 문제를 시계열 도메인에서 다룬다. 이를 위해, 먼저 부분 노이즈 제거 시계열(partial denoising time-series)을 정의하여 이미지 도메인이 아닌 시계열 도메인에서 매칭 문제를 신속하게 해결하는 방법을 제안한다. 다음으로, 두 윤곽선 이미지, 즉 질의 시계열과 데이터 시계열에서 구성된 부분 노이즈 제거 시계열들 간에 가질 수 있는 최소거리인 부분 노이즈 제거 거리(partial denoising distance)를 제시한다. 본 논문에서는 이를 두 윤곽선 이미지 간의 유사성 척도로 사용하여 윤곽선 이미지 매칭을 수행한다. 그러나, 부분 노이즈 제거 거리를 측정하기 위해서는 매우 많은 계산이 빈번하게 발생하므로, 본 논문에서는 부분 노이즈 제거 거리의 하한을 구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭의 질의 방식에 따라 범위 질의 매칭과 k-NN 질의 매칭을 각각 제안한다. 실험 결과, 제안한 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭은 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시킨 것으로 나타났다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.631-634
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2006
Three main important sources for establishing GIS are the orthomap in scale 1:5 000 with Ground Sampling Distance of 0,5m; DEM/DTM data with height error of ${\pm}$1,0m and topographic map in scale 1: 10 000. The new era with Very High Resolution Satellite (VHRS) images as IKONOS, QuickBird, EROS, OrbView and other ones having Ground Sampling Distance (GSD) even lower than 1m has been in potential for producing orthomap in large scale 1:5 000, to update existing maps, to compile general-purpose or thematic maps and for GIS. The accuracy of orthomap generated from VHRS image affects strongly on GIS reliability. Nevertheless, orthomap accuracy taken from VHRS image is at first dependent on chosen sensor geometrical models. This paper presents, at fist, theoretical basic of the Rational Polynomial Coefficient (RPC) model installed in the commercial ImageStation Systems, realized for orthorectifying VHRS images. The RPC model of VHRS image is a replacement camera mode that represents the indirect relation between terrain and its image acquired on the flight orbit. At the end of this paper the practical accuracies of IKONOS and QuickBird image orthorectified by RPC model on Canadian PCI Geomatica System have been presented. They are important indication for practical application of producing digital orthomaps.
윤곽선 이미지 매칭에서 두 이미지 시계열 간 회전 불변 거리는 많은 유클리디안 거리 계산을 필요로 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 삼각 부등식(triangular inequality)을 사용하여 유클리디안 거리 계산을 크게 줄이는 획기적인 해결책을 제시한다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스의 자체 회전 거리의 개념을 제시하고, 이를 삼각 부등식과 함께 사용하면 많은 수의 거리 계산을 줄일 수 있음을 보인다. 다음으로, 자체 회전 거리 하나만으로 모든 가능한 자체 회전 거리를 대신할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 기법에 비해 최대 수 배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.
본 논문에서는 특징 기반 영상모핑(feature-based image morphing)을 위한 GPU (Graphics Processing Unit) 기반의 가속화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 모핑과정에서 픽셀과 제어선 사이의 최단거리를 효율적으로 계산하기 위해 그래픽스 하드웨어의 깊이 버퍼(depth-buffer)를 이용한다. 먼저 원본영상(source image)과 최종영상(destination image)에 사용자입력을 통해 특징을 표현하는 제어선들을 지정하고, 각 제어선의 거리함수(distance function)를 서로 다른 색상을 갖는 두개의 사각형과 원뿔로 렌더링한다. 그래픽스 파이프라인(graphics pipeline)을 통해 각 픽셀에서 가장 가까운 제어선까지의 거리는 깊이 버퍼에 저장되고, 이는 모핑연산을 효율적으로 수행하는데 사용된다. 본 논문에서는 픽셀 단위의 모핑 연산을 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 병렬화함으로써 모핑의 속도를 더욱 향상시키며, 다양한 크기의 입력영상에 대하여 각각 CPU와 GPU를 이용한 영상모핑 실험을 통해 제안된 기법의 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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