단일카메라 기반의 마이크로 스테레오 PTV 측정시스템을 구축하였다. 단일의 카메라에 부착되는 마이크로 대물렌즈 후부에 2 개의 핀을 가진 얇은 원판을 설치하여 한 장의 영상에 스테레오 영상을 얻을 수 있었다. 스테레오 영상간의 동일한 입자영상을 대응시키기 위하여(matching) 반복계산 기반의 PTV 알고리듬을 구축하였다. 계산시간을 줄이기 위하여 에피폴라선을 이용하였으며 스테레오 영상으로부터 얻어진 동일입자들의 3 차원 위치정보(X, Y, Z)의 시간 이동량을 계산함으로써 3 차원 속도벡터를 구하였다. 측정시스템은 광원레이저(Ar-ion, 500mW), 1 대 카메라($1028{\times}1024$ pixel, 500fps), 2 개의 핀홀을 지닌 원판 및 호스트컴퓨터로 구성된다. 가상영상을 이용하여 2 개의 핀홀 간격과 핀홀 직경의 크기변화에 대한 측정알고리듬의 오차와 속도벡터 회복률 특성을 구하였다. 구축된 시스템을 마이크로후향단채널($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times} 3000{\mu}m$) 유동의 측정에 적용하여 얻어진 결과를 수치계산 결과와의 비교로부터 정성적으로 일치한 결과를 얻었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4968-4986
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2017
In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.
목 적: 본 연구에서는 선형가속기 갠트리 헤드에 부착된 무선 CCTV 카메라를 이용한 영상처리를 통하여 환자 고정과 치료에 있어서의 정확성과 재현성 향상 방안을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 선형가속기의 유사-빔 방향상(semi-beams eye view, semi-BEV)을 얻기 위하여 무선 CCTV 모듈을 자체 제작된 아크릴 어플리케이터를 이용하여 갠트리 헤드에 부착하였다. CCTV 카메라의 영상은 2.4 GHz의 고주파를 통해 치료실 벽면의 수신기로 전송된다. 선형가속기 작동 시 발생하는 무선 주파수에 의한 간섭현상(RF interference)과 누설 방사선으로 영상에 잡음이 발생하는데, 구리 호일로 카메라를 차폐하고 미디안 필터링과 같은 영상처리 기법을 이용하여 이러한 잡음을 최소화할 수 있었다. 스테레오 정합 기법과 Gauss-Newton 최적화 방법론을 기반으로 자체 제작된 소프트웨어를 통해, 환자의 고정 상태를 나타내는 3차원적 위치, 이동, 회전 정도를 정량적으로 평가하였다. 시스템의 정확도를 평가하기 위하여 팬톰 실험을 수행하였다. 또, 환자 호흡에 대한 실시간 영상분석을 통해 호흡 동기 시스템(respiratory gating system)을 구현하기 위한 방법론을 개발하였다. 결 과: 구리 호일 차폐와 영상처리를 통해 잡음을 80% 이상 줄일 수 있었다. 3차원 위치정보의 오차는 팬톰 실험을 통해 $1.5{\pm}0.7\;mm$로 나타났고, 이동 및 회전량에 대한 오차는 각각, 1 mm, $1^{\circ}$ 미만으로 나타났다. 환자 호흡에 따른 호흡 동기 시스템을 구현한 결과, 0.2초의 오차 범위 내에서 실시간 모니터링이 가능한 것으로 나타났다. 결 론: 선형가속기에 부착된 CCTV를 이용한 환자 고정 보조기술은 기존의 높은 비용을 필요로 하는 타 IGRT 기법에 비하여 설치와 이용이 간편하다. 시스템이 선형가속기와 근접해 있기 때문에 야기되는 문제점은 본 연구에서 제시된 방법을 통해 해결될 수 있었다. 시스템의 정확도를 평가해 볼 때, 임상적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
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.
자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오 서비스는 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템으로, 여러 시점의 영상들이 필요하다. 본 논문에서는 가상 시점 영상을 고속 생성하기 위해 알고리즘 병렬 구조를 최적화하고, Compute Unified Device Architecture(CUDA)를 이용한 General Propose Graphic Processing Unit(GPGPU) 기반의 중간시점 영상 고속 생성을 위한 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 좌/우 깊이영상을 병렬화시킨 스테레오 정합알고리즘을 이용하여 변위정보를 얻은 후, 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용한다. 계산된 변위증분을 사용하여 해당 각 화소들의 깊이 값을 이용하여 좌/우 영상들을 원하는 위치의 중간시점으로 영상을 이동시킨다. 그 다음, 비폐색영역들을 서로 상호 보완하여 없앤 다음에 남은 홀들은 홀 필링으로 없애 최종 중간시점 영상을 생성한다. 제안한 방법을 구현하여 여러 실험 영상에 적용한 결과, 생성된 중간시점 깊이영상의 화질은 평균 PSNR 30.47dB이었으며, Full HD급 중간시점 영상을 초당 38 프레임 정도 생성하는 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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