본 논문에서는 중첩되는 영상사이의 평면 투영 변환을 구하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정규상관과 직사각형-사변형 평면 투영 변환에 기반 한다. 블록 정합을 이용하여 전역 이동을 계산하고, 중첩되는 영역의 정규 상관 계수 값을 최대로 하는 4개의 대응점을 찾기 위하여 가우시안 영상 피라미드에서 SA(simulated annealing) 알고리즘을 사용하였다. 이들 대응점에서 직사각형-사변형으로의 사상을 이용하여 평면 투영 변환을 계산하고, 마지막으로 중첩되는 영역의 RGB 컬러 값을 선형 가중치에 의해 혼합하였다. 실험으로 세 장의 영상을 한 장읠 큰 모자익 영상으로 합성하는 결과를 보였다.
영상기반 가상현실 시스템에서 사용되는 가상환경은 영상모자익(image mosaics)을 통해 만들어진 파노라마 영상으로 표현할 수 있다. 이 경우 실린더 파노라마 영상은 생성 시 제약성 때문에 고정 시점에 방향만을 바꿀 수 있는 탐색을 지원하다. Shum은 가상환경 내에서 자유로운 시점이동을 제공하기 위해 카메라를 일정한 간격으로 회전시켜 얻은 영상으로부터 동심원을 이루는 여러 개의 실린더 형태인 광필드(light field)의 4차원 함수를 세 개의 파라미터, 즉 중심으로부터 거리, 높이, 각도의 3차원 함수로 단순화시킨 동심원 모자익(concentric mosaics)을 제안하였다[10]. 그러나, 이 방법은 카메라의 동일한 간격의 수평 회전운동에 의해 영상을 얻어야 하기 때문에 특별한 장치가 필요하고, 중심으로부터의 거리에 따라 카메라를 배치시켜 촬영함으로써 많은 영상을 처리해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Shum의 동심원 모자익 생성시의 단점을 보완하기 위하여 영상 스트립을 실린더 평면에 배치시키는 방법을 이용한 효율적인 동심원 모자익 생성 알고리즘을 제안한다. 이는 영상 촬영 시 자유로운 수평 회전이 가능하여 부가적인 촬영장치가 필요하지 않다. 또한 새로운 시점에 대한 영상을 생성할 때, 보간 영상의 사용을 최소화하여 영상의 질을 향상시켰다.
연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 색종이 리스트를 미리 생성하여 필요할 때마다 불러들여 찢어 붙이는 방법의 색종이 모자이크 렌더링 기법을 소개한다. 색종이 리스트는 색종이 이외에도 잡지와 같은 다양한 종이들을 미리 생성하여 사용할 수 있기 때문에 여러 가지 형태의 모자이크를 표현 할 수 있다는 장점을 가진다. 색종이 모자이크를 생성하기 위해서는 색종이 타일의 선택, 모양 결정, 그리고 배치의 3가지 과정을 거쳐야 한다. 먼저 색종이 타일을 붙일 위치에서 가장 알맞은 타일을 리스트로부터 선택하고, 적절한 모양으로 찢는다. 마지막으로 입력 영상의 특징(경계선 등)이 유지될 수 있도록 타일을 배치하여 최종 결과 영상을 생성한다.
영상 내의 객체를 전체적으로 표현할 수 없거나 부분적으로 보이지 않는 부분을 갖는 일련의 여러 영상, 혹은 동영상을 하나로 정합하여 확장된 영상을 나타내는 시스템을 이미지 모자이크 시스템이라 한다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 효율적인 트리를 기반으로 한 모자이크 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 또한, 정적 이미지 모자이크뿐만 아니라 및 동적 이미지 모자이크를 구축하는 방안에 대해서도 제시한다.
영상 기반 렌더링에서 평면에 투영된 사영 영상만을 가지고 3 차원 영상을 재구성 하는 여러 가지 모델링 기법들이 연구되어 왔다. 4D Plenoptic Function 을 사용하는 Light Field Rendering 이나 Lumigraph 방법은 여러 개의 영상으로 새로운 시점의 영상을 생성하는 기법이다. 이러한 방법은 사용자가 가상 세계에서의 항해를 가능하게 하고 2 차원의 정보만으로 3 차원 환경을 구성 할 수 있다. Concentric Mosaic, Plenoptic Stitching, Sea of Image 등은 Light Field 를 이용하여 사용자가 여러 가지 환경에서 항해할 수 있게 하는 기법이다. 특히 Takahashi 는 도시의 거리와 같은 대규모 환경에서의 항해에 관한 연구를 발표하였다. 단일 경로를 따라 파노라마 영상을 획득한 다음 Light Field 방법을 사용해서 새로운 시점의 영상을 생성한다. 하지만 대규모 환경에서 사용자가 이동할 수 있는 경로의 범위는 매우 넓고 경로를 따라 조밀하게 파노라마 영상을 획득해야 하기 때문에 데이터의 양이 많아지고 영상획득의 어려움이 있다. 이러한 단점으로 인하여 참조 영상의 네트워크 전송 시에 네트워크의 부하가 증가될 수 있다. 본 논문에서는 Takahashi 의 방법을 기본으로 파노라마 영상 모핑 방법을 이용하여 임의 시점 (Arbitrary View)의 영상을 렌더링 하는 방법을 제안한다. 파노라마 영상의 획득 간격을 비교적 크게 하면서 파노라마 영상 모핑 기법을 이용하여 중간 영상을 생성한 후 Takahashi 의 방법을 사용하여 임의 영상을 생성하는 방법이다. 적은 수의 파노라마 영상으로 비교적 좋은 임의 시점의 영상을 재구성 할 수 있었다.
본 논문에서는 SPOT 위성 영상을 사용하여 얻어진 수치 표고 모형을 결합하는 기법을 제안한다. 추출된 수치 표고 모형의 결과를 사용하여 위도와 경도로 이루어지는 격자를 생성한다. 생성된 격자 위치에서의 고도 값은 이미 획득된 수치 표고 모형으로부터 세 개의 가장 근접한 화소의 고도 값을 이용하는 삼각형 영상 워핑 방법을 사용하여 보간한다. 각 격자의 최종 고도 값은 최대 가능성 규칙의 융합 방법을 이용하여 결정한다 본 논문에 사용된 영상은 두 쌍의 스테레오 SPOT 위성영상을 사용하였으며 실험결과 수치 표고 모형의 고도 값을 성공적으로 융합할 수 있었다.
도시화에 따른 녹지의 감소로 서식처 피괴, 대기오염, 열섬효과 등 많은 환경문제들이 발생하고 있다. 최근에는 자연경관에 대한 관심이 높아지면서 겨울철에도 서식하는 상록수의 적정 관리가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반 식생지수를 이용하여 상록수 분포면적을 분석하였다. 먼저 고정익 UAV에 RGB와 NIR+RG 카메라를 탑재하였으며 Pix4D SW 기반 GCP점을 활용하여 영상접합을 수행하였다. 그리고 취득한 정사영상으로부터 밴드계산 기능을 통해 NDVI와 SAVI 식생지수를 계산하였다. 식생지수 구간별 상록수 분포의 정확도를 평가하기 위해 검정점을 이용하였으며, 분석 결과 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.822와 0.816로 가장 높게 나타났다. GIS 공간분석을 통해 계산한 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서의 상록수 분포면적은 각각 $11,824m^2$와 $15,648m^2$로 계산되었으며 이는 전체면적 대비 4.8%와 6.3%에 해당되는 비율이다. 이와 같이 도심지 환경, 대기오염, 기후변화, 열섬효과 등과 관련하여 식생을 분석하는 업무에서 UAV가 최신의 고해상도 정보를 제공해 줄 수 있으리라 판단된다.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 블록정합 수행 시 좌우 곡률만을 고려한 기존의 실린더형 원형모델 방법은 좌우 영상에 대하여 정확한 정렬을 수행하지만 상하 영상에 대해서는 사람의 두상모양이나 턱 구조의 특징을 반영하지 않았기 때문에 정렬오류가 발생한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 타원체형 얼굴 모델의 상하 좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기를 사용하는 블록정합 알고리즘으로서 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있다. 그리고 정렬된 영상으로부터 얼굴 텍스쳐 영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용한다. 이때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하여 영상을 스티칭하고 부분적으로 나타나는 고스트 효과를 제거함으로써 더 실감 있는 텍스쳐를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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