In this study, a new algorithm for measuring the velocity and distance from a camera to a moving object by using pseudo-stereo images obtained from a single camera with a stereo adapter is proposed. The proposed system is similar to a parallel visual stereo system using a two-camera system, but because this system can obtain pseudo-stereo images form a single camera, it has advantages not only in the aspect of cost but also in stereo conformity by arrangement and the calibration of the left and right stereo cameras upon image processing.
본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.
3차원 영상 해석 기법에 의해 구해진 DEM(Digital Elevation Map)을 정량적으로 평가하는 것은 영상 해석 기법의 유효성을 검증하기 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 모의 영상 제작에 의한 3차원 재구성 과정의 새로운 정량적 평가 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 미리 확보된 DEM과 정사영상(ortho-image)을 가상의 실제 값(pseudo ground truth)으로 가정한 것에 의한 것이다. 제안된 방법의 과정은 그래픽스에서 사용되는 ray tracing 알고리즘을 구성하여 가상의 실제 값에 적용함으로서 원하는 시점으로부터의 한 쌍의 모의 영상을 제작하는 것으로부터 시작된다. 제작된 모의 영상 쌍으로부터 구해진 DEM을 가상의 실제 값과 비교하면 구해진 DEM의 정량적인 오차 분석이 가능하여, 적용된 3차원 영상 해석 기법의 유효성이 평가될 수 있다. 제안된 평가 방법의 타당성을 검증하기 위해, 정량적 및 정성적인 실험이 수행되었다. 이를 위해 발생되는 모의 영상이 실제 형상을 재현하는 정도를 정량적인 수치로서 구하여 제안된 방법을 타당성을 입증하였다. 또한 정합창의 크기 변화에 따른 DEM의 정확도를 제안된 평가 방법에 의해 실험하였다. 이러한 실험 결과가 예견된 결과와 일치함에 의해 제안된 평가 방법의 타당성을 정성적으로도 명백히 증명하였다.
In this study, to clearly establish the concept of a geometric modeling I apply for the concept of Pushbroom, limited to two-dimensional radiation Locator to provide a three-dimensional information purposes. Respect to the radiation scanner Pushbroom modeling techniques, geometric modeling method was presented introduced to extract three-dimensional information as long as the rotational component of the Gamma-Ray Linear Pushbroom Stereo System, introduced the two-dimensional and three-dimensional spatial information in the matching relation that can be induced. In addition, the pseudo-inverse matrix by using the conventional least-squares method, GCP(Ground Control Point) to demonstrate compliance by calculating the key parameters. Projection transformation matrix is calculated for obtaining three-dimensional information from two-dimensional information can be used as the primary relationship, and through the application of a radiation image matching technology will make it possible to extract three-dimensional information from two-dimensional X-ray imaging.
본 논문은 IKONOS 입체영상과 RPC(Rational Polynomial Coefficients) 모델을 이용하여 3차원 지형자료를 추출할 경우, 추출되는 3차원 지형자료의 정확도를 향상시키기 위하여 RPC모델의 위치정확도를 보정하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여 지상기준점을 활용하여 RPC 모델의 보정을 시도할 경우, 지상기준점의 지역적인 분포 및 사용되는 개수가 보정되는 RPC 모델의 위치정확도 향상에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 실험결과 사용되는 지상기준점의 개수보다는 지상기준점의 분포상태가 보정되는 RPC 모델의 위치정확도에 미치는 영향이 더 크다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 분포상태가 고른 지상기준점을 사용하여 본 연구에서 사용한 알고리즘을 적용할 경우에 안정적으로 위치정확도가 향상된 RPC 모델을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 수행된 연구결과를 토대로 지상기준점의 분포가 좋지 않거나 사용 가능한 지상기준점의 개수가 부족한 경우, 이를 극복하기 위해 의사지상기준점을 활용하는 알고리즘에 관한 연구도 수행하였다. 실험 결과에 따르면 지역적으로 좋지 않은 분포를 보이는 지상기준점들을 활용한 경우에도 의사지상기준점을 활용하면 원래의 RPC 모델보다 위치정확도가 향상된 RPC 모델을 얻을 수 있었다. 그리고 적은 수의 의사지상기준점을 활용할수록 즉, 지상기준점에 대한 가중치를 더 높일수록 정확도가 높은 RPC 모델을 획득할 수 있었다. 마지막으로, 본 연구에서 개발된 알고리즘들을 적용하여 RPC 모델의 위치정확도를 보정하고 이를 이용하여 3차원 지형좌표를 추출하였다. 정확도평가 결과 원래의 RPC 모델을 사용하여 추출된 3차원 지형좌표보다 정확도가 향상된 3차원 지형좌표의 취득이 가능하였다. 이는 본 연구에서 개발한 알고리즘들의 효용성을 입증하는 결과라 사료된다.
본 논문은 최근 관심이 고조되고 있는 디지털 홀로그램의 시야각을 확보하기 위하여 시청자의 시점을 추적하여 그 시점에 해당하는 데이터를 생성하고, 이를 디지털 홀로그램으로 변환하는 방법을 제안한다. 이 방법은 제어하는 시야각의 맨 좌측과 맨 우측 시점에 대한 정보(깊이정보와 컬러 또는 명도정보)가 주어졌다고 가정한다. 이 방법은 주어진 좌, 우측의 깊이영상을 대상으로 스테레오 정합에 의해 단위 깊이 당 의사변위증분을 구하여 사용한다. 이를 이용하여 주어진 좌, 우측시점으로부터 원하는 가상시점의 정보를 생성하고, 그 결과의 두 영상을 결합하여 해당시점의 정보를 획득한다. 이 경우 발생하는 비폐색 영역을 정의하고 이를 채우는 방법을 제안한다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 생성한 중간 시점의 깊이영상과 RGB영상의 평균 화질은 각각 33.83[dB]과 29.5[dB]이었으며, 평균 수행속도는 프레임 당 250[ms]이었다. 또한 이 방법을 이용하여 시청자와 인터랙티브하게 디지털 홀로그램을 서비스하는 시스템의 프로토타입을 제안한다. 이 시스템에는 좌, 우 시점의 영상정보를 획득, 카메라 캘리브래이션과 영상보정, 중간시점 영상생성, 컴퓨터-생성홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 생성 및 홀로그램 영상복원기능을 포함한다. 이 시스템은 LabView(R) 환경에서 구현되며, CGH생성과 홀로그램 영상 복원은 GPGPU로, 나머지는 소프트웨어로 구현한다. 구현결과 평균 수행 속도는 초당 약 5 프레임을 처리할 수 있는 속도이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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