본 논문은 스테레오 영상의 왜곡 현상을 분석하는 수학적인 해석 방법을 제안하였다. 스테레오 카메라의 중심과 투사기의 중심을 연결하는 직선이 스크린이 가지는 평면의 중심을 지나는 법선 벡터가 되고, 스테레오 카메라와 투사기의 두 렌즈의 광축이 스크린의 중심에 놓일 경우에 사진을 찍는 조건, 투영 조건 및 관측 조건에 해당하는 해석해를 유도하였다. 위 세 가지 조건에 따라 영상의 왜곡 정도가 바뀌게 되는데 왜곡을 최소한으로 만들 수 있는 조건식을 유도하였다.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1334-1337
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2009
The human vision system has visual functions for viewing 3D images with a correct depth. These functions are called accommodation, vergence and binocular stereopsis. Most 3D display system utilizes binocular stereopsis. The authors have developed a monocular 3D vision system with accommodation mechanism, which is useful function for perceiving depth.
목적: 양안시차를 이용한 3D 입체영상 시청(관람) 시 성인과 아동의 동공간거리의 차이가 심도지각에 미치는 영향을 분석하였다. 방법: 성인의 동공간거리는 기준 동공간거리로 설정하고, 아동의 동공간거리는 초등학교 저학년을 대상으로 측정한 표본의 분석값으로 설정하였다. 이렇게 설정된 동공간거리 값에 따른 양안시차(binocular disparity)와 교차점의 위치(crossing location) 관계를 분석하였다. 결과: 설정된 동공간거리 값은 아동이 57.3 mm로 성인의 65 mm보다 작았다. 양안시차가 (+)방향으로 증가할 때 교차점의 위치는 스크린 뒤로 멀어지며 가파르게 증가한다. 또한 (-)방향으로 시차량이 증가할 때 교차점의 위치는 스크린 앞으로 멀어지며 완만하게 증가한다. 성인과 아동, 두 집단 간 교차점 위치의 차이(difference of crossing locations)는 양안시차가 (-)방향일 때 보다 (+)방향일 때 크게 나타난다. 즉 동일한 양안시차에 대하여 아동은 성인에 비해 근치감과 원치감이 더 크게 느껴질 것으로 예상할 수 있다. 결론: 동일한 양안시차 조건의 3D 입체영상을 시청(관람) 시 아동이 느끼는 입체감은 성인에 비해 깊이감이 더 크다. 그러므로 3D 입체영상 제작 시 아동의 동공간거리를 고려한 양안시차 설정이 필요하다.
본 논문에서는 스테레오 영상의 소유권 보호를 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법은 스테레오 정합을 통해서 얻어진 변위 맵에서 폐색 영역에 해당하면서 적절한 주파수 계수를 갖는 영역에 워터마크를 삽입한다. 주파수 변환 도구로는 이산 웨이블릿 변환을 사용한다. 제안한 알고리즘은 스테레오 정합, 워터마크 재배열, 워터마크 위치 선정, 그리고 워터마크 삽입 및 추출로 구성된다. 미들버리에서 제공하는 4가지 실험 영상에 대해서 실험을 수행하였다. 4 가지 영상에 대해서 워터마크를 다양한 강인성을 갖도록 삽입하였고, 이들에 대해서 다양한 공격에 대한 워터마크 추출율을 검출하였다. 또한 3D TV에서 다양한 워터마크 삽입 영상을 시각적으로 분석하였다.
In this paper, we propose a new system which captures real depth and color information from natural scene and implemented it. Based on it, we produced stereo and multiview images for 3-dimensional stereoscopic contents and introduced the production of a digital hologram which is considered to the next-generation image. The system consists of both a camera system for capturing images which correspond to RGB and depth images and softwares (SWs) for various image processings which consist of pre-processing such as rectification and calibration, 3D warping, and computer generated hologram (CGH). The camera system use a vertical rig with two paris of depth and RGB camera and a specially manufactured cold mirror which has the different transmittance according to wavelength for obtaining images with the same view point. The wavelength of our mirror is about 850nm. Each algorithm was implemented using C and C++ and the implemented system can be operated in real-time.
Researchers seeking geological and environmental information, depend on remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, adverse weather conditions as well as equipment expense limit the ability to collect data anywhere and anytime. To allow for better flexibility in geological and environmental data collection, we have developed a compact, multi-spectral automatic Aerial Photographic system (PKNU2). This system's Multi-spectral camera can record visible (RGB) and infrared (NIR) band (3032*2008 Pixels) images Visible and infrared band images were obtained from each camera respectively and produced color-infrared composite images to be analyzed for the purpose of the environmental monitoring. However this did not provide quality data. Furthermore, it has the disadvantage of having the stereoscopic overlap area being 60% unsatisfied due to the 12 seconds of storage time of each data The PKNU2 system in contrast, photographed photos of great capacity Thus, with such results, we have been proceeding to develop the advanced PKNU2 (PKNU3) system that consists of a color-infrared spectral camera that can photograph in the visible and near-infrared bands simultaneously using a single sensor, a thermal infrared camera, two 40G computers to store images, and an MPEG board that can compress and transfer data to the computer in real time as well as be able to be mounted onto a helicopter platform.
영상 미디어를 위한 사용자 인터랙션은 다양한 형태로 개발되고 있으며, 특히, 인간의 제스처를 활용한 인터랙션이 활발히 연구되고 있다. 그 중에, 손 제스처 인식의 경우 3D Hand Model을 기반으로 실감 미디어 분야에서 휴먼 인터페이스로 활용되고 있다. 손 제스처 인식을 기반으로 한 인터페이스의 활용은 사용자가 미디어 매체에 보다 쉽고 편리하게 접근할 수 있도록 도와준다. 이러한 손 제스처 인식을 활용한 사용자 인터랙션은 컴퓨터 환경 제약 없이 빠르고 정확한 손 제스처 인식 기술을 적용하여 영상을 감상할 수 있어야 한다. 본 논문은 오픈 소스인 미디어 파이프 프레임워크와 머신러닝의 k-NN(K-Nearest Neighbor)을 활용하여 빠르고 정확한 사용자 손 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 환경 제약을 최소화하기 위하여 인터넷 서비스가 가능한 웹 서비스 환경 및 가상 환경인 도커 컨테이너를 활용하여 사용자 손 제스처 인식 기반의 입체 영상 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
최근 의료 영상 기술의 발전은 진단, 수술계획, 또는 교육에 도움이 되는 수술 시뮬레이션을 만들어 왔다. 개선된 고화질 영상과 3차원 시각화는 의료 영상 가용성을 향상시키고 수술, 교육 분야에서 더 잘 이용할 수 있게 되었다. 실제 인간의 시각은 입체이다. 따라서, 외과의사의 판단을 통해 2차원 영상을 스테레오로 재구성하여 처리하는 것이 함께 필요하다. 이러한 과정을 줄이기 위해, 3차원 (3D) 이미지가 사용되어 왔다. 3D 영상은 복잡한 상황에서 외과 의사가 매우 짧은 시간에 판단할 수 있도록 3D 시각화를 강화하여 제공한다. 3D 화상 데이터 세트에 기초하여, 가상 내시경 수술 계획, 실시간 상호 작용 가상 의료 시뮬레이션이 가능하게 되었다. 본 논문은 새로운 이미징 기술의 최근 응용 프로그램을 설명하고 이의 기본과 특별히 주목할만한 의료 3D 복원 기술에 관한 것이다. 최근 CT, MR 및 기타 영상 양식의 기술발전은 흥미로운 새로운 솔루션과 어깨 영상의 활용 가능성을 넓혀왔다. 특히, 의료 기기에서 파생 된 3차원 (3D) 이미지는 고급 정보를 제공한다. 이 프레젠테이션은 어깨와 팔꿈치의 수술실습에서 원리, 3D 영상기술의 잠재적 응용가능성, 시뮬레이션, 3D프린팅을 설명한다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 명암변화 주목도 지도(intensity gradient saliency map)를 생성한다. 다음으로 좌우 영상 간에 블럭 단위의 움직임을 나타내는 광류(optical flow)를 계산하고 scale-invariant feature transform(SIFT) 기법을 통해 사물의 크기와 회전에 변하지 않는 영상의 특징 점을 구하여 이 특징점 간의 변이를 구한 다음, 이 두 변이 정보들을 결합하여 변이 주목도 지도(disparity saliency map)를 생성 한다. 생성된 변이 주목도 지도는 가려짐 영역 검출을 통해 오류 변이가 제거된다. 세 번째로 영상 워핑시에 직선의 왜곡을 최소화하기 위해 직선 세그먼트를 얻는다. 마지막으로 다시점 영상은 이렇게 추출된 영상 특징들을 제한 조건으로 사용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반 영상 워핑(warping) 기법에 의해 생성된다. 실험 결과를 통해 제안한 기법으로 생성된 다시점 영상의 화질이 기존 DIBR 기법보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 사용자가 특수 안경을 착용하지 않고 3차원 입체영상을 볼 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 한가지이다. 집적 영상 시스템은 3차원 정보를 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지인 기초영상(Elemental Image)의 형태로 저장한다. 그리고 이런 이미지들을 다시 렌즈 어레이를 통해서 보여주어 사용자들로 하여금 3차원 정보를 얻을 수 있도록 한다. 이런 기초영상은 컴퓨터 그래픽을 이용해서 만들어낼 수도 있는데 이런 집적 영상 방식을 CG(Computer Generated) 집적 영상 시스템이라고 한다. 그리고 컴퓨터를 이용해 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑(Image Mapping)이라고 한다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 PRR(Point Retracing Rendering), MVR(Multi-Viewpoint Rendering), PGR(Parallel Group Rendering) 등이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산양이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 생성 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG(Computer Graphics) 응용 분야에서 사용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법에 비해 속도 향상을 이룬 VVR(Viewpoint Vector Rendering)이라는 향상된 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 설명한 후 VVR을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 추후 개선되어야 할 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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