목적 : 자기공명영상(MRI) 획득시 피험자의 머리 움직임은 영상의 품질에 영향을 줄 수 있다. 영상 왜곡의 발생 원인이 되는 피험자의 움직임을 감지하기 위한 3차원 광학 추적 시스템을 제작하였다. 대상 및 방법 : 시스템은 두 대의 CCD 카메라 및 적외선 조명, 구형 반사 마커, 프레임 그래버(frame grabber)와 데스크탑 컴퓨터로 구성되었다. 두 대의 카메라를 이용하여 마커의 움직임을 관측하는 스테레오 비전 시스템을 제작하고, 카메라의 내부/외부 매개변수를 측정하는 캘리브레이션(calibration)과 측정된 매개변수를 이용하여 3차원 움직임 정보를 계산하는 삼각측량(triangulation)기법을 적용하였다. 캘리브레이션 보드와 피험자용 안경을 제작하여 움직임 추적의 정확도와 실제 MRI 영상 촬영 동안의 움직임 검출의 유효성을 평가하였다. 결과 : 반사 마커가 부착된 안경을 쓴 피험자들이 MRI 영상 촬영 동안 머리를 규칙적으로 움직였을 때, 시스템은 MRI의 고자장 환경 내에서도 영상에 영향을 주지 않고 피험자들의 움직임을 잘 감지했다. 결론 : 제작한 스테레오 비전 시스템은피험자의 머리 움직임을 잘 감지하였고, 실시간 알림 기능을 통해 피험자의 움직임을 중지할 수 있도록 알려줌으로써 MRI 영상에 영향을 주는 것을 최소화할 수 있다.
Major deficiencies of current automation scheme including various robots for bioproduction include the lack of task adaptability and real time processing, low job performance for diverse tasks, and the lack of robustness of take results, high system cost, failure of the credit from the operator, and so on. This paper proposed a scheme that could solve the current limitation of task abilities of conventional computer controlled automatic system. The proposed scheme is the man-machine hybrid automation via tele-operation which can handle various bioproduction processes. And it was classified into two categories. One category was the efficient task sharing between operator and CCM(computer controlled machine). The other was the efficient interface between operator and CCM. To realize the proposed concept, task of the object identification and extraction of 3D coordinate of an object was selected. 3D coordinate information was obtained from camera calibration using camera as a measurement device. Two stereo images were obtained by moving a camera certain distance in horizontal direction normal to focal axis and by acquiring two images at different locations. Transformation matrix for camera calibration was obtained via least square error approach using specified 6 known pairs of data points in 2D image and 3D world space. 3D world coordinate was obtained from two sets of image pixel coordinates of both camera images with calibrated transformation matrix. As an interface system between operator and CCM, a touch pad screen mounted on the monitor and remotely captured imaging system were used. Object indication was done by the operator’s finger touch to the captured image using the touch pad screen. A certain size of local image processing area was specified after the touch was made. And image processing was performed with the specified local area to extract desired features of the object. An MS Windows based interface software was developed using Visual C++6.0. The software was developed with four modules such as remote image acquisiton module, task command module, local image processing module and 3D coordinate extraction module. Proposed scheme shoed the feasibility of real time processing, robust and precise object identification, and adaptability of various job and environments though selected sample tasks.
The Electro-Optical Camera (EOC) is a high spatial resolution, visible imaging sensor which collects visible image data of the earth's sunlit surface and is the primary payload on KOMPSAT-l. The purpose of the EOC payload is to provide high resolution visible imagery data to support cartography of the Korean Peninsula. The EOC is a push broom-scanned sensor which incorporates a single nadir looking telescope. At the nominal altitude of 685Km with the spacecraft in a nadir pointing attitude, the EOC collects data with a ground sample distance of approximately 6.6 meters and a swath width of around 17Km. The EOC is designed to operate with a duty cycle of up to 2 minutes (contiguous) per orbit over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset. The EOC has no pointing mechanism of its own. EOC pointing is accomplished by right and left rolling of the spacecraft, as needed. Under nominal operating conditions, the spacecraft can be rolled to an angle in the range from +/- 15 to 30 degrees to support the collection of stereo data. In this paper, the status of EOC such as temperature, dark calibration, cover operation and thermal control is checked and analyzed by continuously monitored state of health (SOH) data and image data during the mission life of 3 years. The aliveness of EOC and operation continuation beyond mission life is confirmed by the results of the analysis.
최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.
각종 시설물들의 건설로 인해 형성된 사면은 붕괴의 위험성을 앉고 있기 때문에 사면의 현장에 대한 정보를 수집하기 위한 기존의 조사 방법들은 조사기간의 장기화, 계측장비에 대한 비용 및 접근성 등의 문제점이 제기되고 있으며, 이는 자료 수집의 한계점으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 어느 위치에서든지 줌렌즈를 사용하여 영상을 취득할 수 있도록 하기 위하여 줌렌즈를 초점거리별로 검정하여 자유로이 줌을 사용할 수 있도록 하였다. 초점 거리별 검정 데이터 값은 DB(Date Base)화하여 여러 종류의 카메라나 또는 다른 렌즈를 사용하여 측정을 하더라도 자동으로 촬영한 초점거리의 카메라 검정데이터 값과 카메라정보를 불러오도록 Image Loader 시스템을 개발하였다. 또한, 취득한 대상물의 입체영상으로부터 3차원 공간영상정보를 구축함으로써 사면측량 및 조사에 효율적인 기초 자료로 제공하고자 하며, 사람이 접근할 수 없는 위험사면에 대한 정확한 측량방법을 제시하고자 한다.
오늘날의 디지털영상 제작기술의 발전과 더불어 3D 이미징 기술은 첨단 TV와 컴퓨터에 응용되고 있으며 3D 입체 영상 제작 기술에 대한 연구, 개발이 활발히 진행되고 있다. 2009년 개봉한 제임스캐머런(James Cameron)감독의 3D입체영화 '아바타' 흥행 이후 3D 입체영상에 대한 관심이 대두 되고 있는 상황에서 본 연구는 최근 대두되고 있는 입체영상제작에 있어서 후반제작 공정상 색 보정이 입체의 깊이감에 미치는 영향을 실험하였다. 기존 영상제작 후반작업에서의 색 보정과정을 3D입체영상 제작과정에 적용하여, 입체감 변화에 대한 데이터를 측정하고 이를 통하여 3D 입체영상 제작에 있어서 효과적인 영상처리프로세스에 대한 정보를 제공하는 것이 연구의 목적이다. 입체영상에서 색과 명암대비가 입체의 깊이감을 인지하는데 영향을 줄 수 있다는 가정을 전제로 색 보정 실험을 하였다. 입체감, 공간감, 깊이감의 변화에 대한 피 실험자 반응을 종합하여 입체감이 상승하는 결과를 확인 할 수 있었다. 본 실험을 통하여 도출된 결과를 적용하여 15분 분량의 입체홍보영화를 제작 하였으며, 후반제작과 정상에서 색 보정 작업 결과가 입체를 인지하는 깊이감에 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 본 연구의 실험은 평행리그와 직교리그를 통하여 촬영된 좌측영상과 우측영상의 영상이미지를 실험 데이터로 사용하였으며 편집과정에서 컨버전스와 입체감을 수정한 후에 후반제작에서 색 보정 작업을 통하여 명암대비를 높였다. 그 결과 영상의 공간감과 깊이감, 그리고 돌출감이 증가한 영상을 제작 할 수 있었다.
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.
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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