한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.125-130
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1997
In this paper we present an algorithm to generate new views of a scene, starting with images from weakly calibrated cameras. Errors in 3D scene reconstruction usually gets reflected in the quality of the new scene generated, so we seek a direct method for reprojection. In this paper, we use the knowledge of dense point matches and their affine coordinate values to estimate the corresponding affine coordinate values in the new scene. We borrow ideas from the object recognition literature, and extend them significantly to solve the problem of reprojection. Unlike the epipolar line intersection algorithms for reprojection which requires at least eight matched points across three images, we need only five matched points. The theory of reprojection is used with hardware based rendering to achieve fast rendering. We demonstrate our results of novel view generation from stereopairs for arbitrary locations of the virtual camera.
Recently, an iterative reconstruction-reprojection (IRR) algorithm has been suggested for application to incomplete data computed tomography (CT). In the IRR, the interpolation operation is performed in the image space during reconstruction-reprojection. The errors associated with the interpolation degrade the reconstructed image and may cause divergence unless a large number of rays is used. In this paper, we propose an improved IRR algorithm which eliminates the need for interpolation. The proposed algorithm adopts a new sampling scheme in which samples (projection data) is taken in phase with the samples of the Cartesian grid.
영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.
인공위성을 이용한 가뭄연구에는 전지구적으로 운용되는 GPM (Global Precipitation Measurement) 위성, AQUA/TERRA 위성의 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서 등에서 수집된 관측 자료가 이용된다. 그러나 전지국적으로 관측된 위성 자료는 자료를 생산 제공하는 기관에 따라 자료의 파일포맷 (NetCDF, HDF5, GeoTIFF 등), 자료의 투영법 (projection) 등이 상이하다. 그러므로 가뭄연구에 다중위성자료를 활용하고자 하는 지리정보시스템(Geographic Information System: GIS)에 대한 전문지식이 부족한 연구자는 자료의 표준화 (파일포맷과 투영변환 등) 과정으로 인해 원활한 연구수행이 어렵다. MODIS 위성자료의 경우에는 일반적으로 많이 사용되는 횡단메르카토르 도법 (Transverse Mercator Projection: TM) 대신 시뉴소이드 도법 (sinusoidal projection)을 이용한다. 그래서 미국 지질조사국은 MODIS 자료의 재투영(reprojection)을 위한 전용 소프트웨어인 MRT (MODIS Reprojection Tool)를 배포하고 있다. 본 연구에서는 무료/오픈소스 소프트웨어를 활용하여 시뉴소이드 도법이 적용된 MODIS 자료의 수집, 재투영, 파일포맷 변환 등을 자동으로 처리하는 기법을 개발하여 가뭄활용에 이용하고자 하였으며, MODIS MOD09GA/MOD11A1 자료를 이용하여 효율성을 검증하였다.
A circular image in a space don't appear as an exact circular image and appear as an oval in image buffer because distortion of camera lens, number of horizontal pixel of CCD photographing element and unmber of horizontal pixel of image buffer are not in accordance. By using familiar 3-D coordinate, know as circle's diameter, and cicle's center, you correct a pin-hole camera and get an exact circle with reprojection a circle into image buffer, according to a perspective.
본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.
전산기 단층영상(C.T) 장치에서 발생되는 불완전 투영군으로부터 단층상을 재구성할 수 있게한 하나의 알고리즘이 제안되고 있다. 알고리즘은 실측의 불완전 투영군, 물휴의 윤곽 정보등으로 부터 재구성-투영 과정속에서 회복 수정의 단순 조작에 의해 이루어지고, 그 유효성이 전산기 모의실험을 통해 검증되고 있다.
세계 최초의 정지궤도 해양관측 위성인 천리안 위성의 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)는 2011년 4월부터 원시 자료를 생산하고 있다. 본 연구에서는 GOCI 원시 자료로부터 보다 자연색에 가까운 컬러합성영상 제작을 위한 방법론과 자료처리용 소프트웨어인 GOCI RGB Maker를 개발하였다. GOCI 원시자료는 대기보정과 재투영 기법을 이용하여 최종적으로 컬러합성영상을 제작할 수 있도록 최적화된 알고리듬을 구현하였다. 이 알고리즘이 적용된 소프트웨어는 다양한 하드웨어 환경에서도 선택적으로 관심영역과 출력창의 크기를 입력받아 처리할 수 있도록 제작되어 교육적 효과를 높였다. GOCI RGB Maker는 공개용 소프트웨어로서, GOCI 자료에 대한 이해와 활용을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한, 정지궤도 관측 영상은 관측 영역의 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
중요영상 선택 알고리즘은 다수의 비교정 영상으로부터 3차원 재구성을 위해 필수 영상을 선택하는 과정이다. 또한 3차원 재구성을 위해 영상들 사이의 카메라 자동교정(auto-calibration)이 필수적이다. 본 논문은 재구성 오차를 최대한 줄이는 최적의 영상을 선택하는 중요영상 선택 알고리즘을 제안한다. 선택된 중요영상들 사이의 카메라 투영행렬은 카메라 전자동교정(full-auto-calibration)과정을 통하여 추정한다. 정확하게 추정된 카메라 투영행렬로부터 대수학적 유도를 이용하여 기본행렬(fundamental matrix)을 계산하고, 이로부터 잘못된 대응점들을 제거하여 최종적으로 3차원 데이터를 얻는다. 실험 결과는 제안한 중요영상 선택 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 적은 시간이 소요되며, 재구성된 3차원 데이터의 오차가 가장 작았다. 대수학적 유도로부터 얻어낸 기본행렬은 다른 알고리즘에 비해 매우 짧은 시간이 소요 되며 평균 오차는 비슷한 결과를 갖는다.
An algorithm is suggested that truncted projection among the incomplete projections can be recovered from non-iterative extrapolation matrix by band-limited function. After the image being reconstructed from the recovered signals by non-iterative extrapolation, a known controur information and reprojection algorithm are used. It is shown that the reconstructed image using these algorithms is close to the original image. The effectiveness for these algorithms is proved by computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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