In this paper, a 3D coordinates acquisition method for a mechanical assembly is developed by using multiview X-ray images. The multi-view X-ray images of an object are obtained by a rotary table. From the rotation transformation, it is possible to obtain the 3D coordinates of corresponding edge points on multi-view X-ray images by triangulation. The edge detection algorithm in this paper is based on the attenuation characteristic of the X-ray. The 3D coordinates of the object points are represented on a graphic display, which is used for the inspection of a mechanical assembly.
Multi-view 영상 DB의 surround view 입체 화상을 재현하기 위해서는 영상 정보를 효과적으로 합성, 보간하는 방법이 필연적으로 요구된다. 다시점 입체 영상의 표시 기능을 구현하기 위해서 이론적으로는 충분한 개수의 카메라를 상하 좌우로 배치하여 영상을 획득하고 보는 이의 위치에 가장 적합한 영상을 선택하여 표현하면 된다. 이 경우 많은 수의 카메라로부터 입력되는 방대한 영상 데이터의 저장, 처리, 전송, 설치 문제 등 현실적으로 많은 제약점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 블록 매칭과 같은 3D 구조 추정에 기초하여 블록 단위의 깊이 정보와 텍스쳐 정보의 추출, 다시점 영상 set의 가장 왼쪽 영상으로부터 시작하여 차례로 한 줄씩 쌓아서 얻어진 EPI(Epipolar Plane Image)에 기초한 유사 영상 값의 자취선 탐색 방법에 의한 시차와 텍스쳐 정보 추출로 전체 다안화상을 다해상도로 표현하여 전송하는 방식을 제안한다. 다해상도의 영상 표현과 점진적 전송 방법을 통해 다시점 영상 검색 시스템의 성능향상을 위한 네트워크 모델링을 제안하고자 한다.
멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.
최근 도시의 3차원 공간정보에 대한 필요성이 증가함에 따라 연직사진과 경사사진을 동시에 촬영하는 항공용 다각카메라에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 지형공간정보는 주로 연직사진에 의존하지만 다각 카메라는 연직사진 뿐 아니라 사방에서 촬영된 경사사진도 함께 이용하므로 사용자가 대상물을 쉽게 판독할 수 있게 한다. 본 연구에서는 카메라시스템, GPS/INS, 촬영안내시스템, 제어시스템으로 구성된 다각사진촬영시스템 프로토타입을 개발하고, 실제 항공촬영에 통해 장비개발 시 고려해야 할 카메라 설치 각도, 동시촬영, 촬영시간지연, 저장 등에 대해 실험하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2464-2479
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2014
Multi-view video coding is an international encoding standard that attains good performance by fully utilizing temporal and inter-view correlations. However, it suffers from high computational complexity. This paper presents a fast encoder design to reduce the level of complexity. First, when the temporal correlation of a group of pictures is sufficiently strong, macroblock-based inter-view prediction is not employed for the non-anchor pictures of B-views. Second, when the disparity between two adjacent views is above some threshold, frame-based inter-view prediction is disabled. Third, inter-view prediction is not performed on boundary macroblocks in the auxiliary views, because the references for these blocks may not exist in neighboring views. Fourth, finer partitions of inter-view prediction are cancelled for macroblocks in static image areas. Finally, when estimating the disparity of a macroblock, the search range is adjusted according to the mode size distribution of the neighboring view. Compared with reference software, these techniques produce an average time reduction of 83.65%, while the bit-rate increase and peak signal-to-noise ratio loss are less than 0.54% and 0.05dB, respectively.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들과 차폐영역에 대한 정보들을 활용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반의 영상워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 영상 특징 지도(image saliency map), 직선 성분(line segments) 그리고 변이 특징 지도(disparity saliency map)를 추출하고, 추출된 특징들에 대하여 품질을 향상시키는 과정을 거친다. 이 과정은 두 가지 단계로 나뉘는데, 먼저 차폐영역에 대한 정보를 활용하여 객체의 경계 부근에서 추출된 변이 특징 지도의 신뢰도를 향상시킨다. 다음으로 스테레오 영상에서의 시간적 일관성(temporal consistency)에 대한 정보를 활용하여 추출된 영상 특징들의 시간적 일관성을 높인다. 이렇게 품질이 향상된 특징 성분들을 활용하여 그리드 메쉬 기반의 영상 워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성한 다시점 영상의 주관적 화질 측면에서 기존의 다시점 영상 생성 기법들보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose an efficient multi-view images coding algorithm to find the optimal depth and texture from the set of multi-view images. The proposed algorithm consists of two consecutive steps, i) the depth estraction step, and ii) the texture extraction step, comparedwith the traditional algorithem which finds the depth and texture concurrently. The X-Y plane of the normalized object space is divided into traingular paatches and the Z value of the node is determined in the first step and then the texture of the each patch is extracted in the second step. In the depth extraction step, the depth of the node is determined by applying the block based disparity compensation method to the windowed area centered at the node. In the second step, the texture of the traingular patches is extracted from the multi-view images by applying the affine transformation based disparity compensation method to the traingular pateches with the depth extracted from the first step. Experimental results show that the SNR(Singnal-to- Noise Ratio) of images enconded by our algorithm is better than that of images encoded by the traditional algorithm by the amount about 4dB for for the test sets of multi-view images called dragon, kid, city and santa.
비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.
네트워크 전송 기술의 발달에 따라 IPTV 시장이 급격히 성장하고 있다. 또한 더 좋은 서비스를 사용자에게 제공하는 UHD급 방송 및 UX가 주목 받고 있다. 반면에 기존 UX와 차별화 된 사용자 경험을 극대화 할 수 있는 기술에 대한 연구는 많이 진행되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 한 화면에서 여러 채널 및 비디오 콘텐츠를 동시에 시청할 수 있는 멀티뷰 서비스와 이를 수행하는 저복잡도 구문 수준 영상합성 기술을 제안한다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 Full-HD 해상도를 가진 4개 영상, UHD급 영상을 1초에 80장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용이 가능함을 보여준다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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