입체 영상 시스템으로부터 정확하고 자연스러운 깊이를 지각할 수 있도록 하기 위해서는 가능한 한 실제 장면을 바라볼 때와 유사한 영상을 제공해 주어야 한다. 동일한 장면을 바라보는 경우에도 각 개인의 동공간 거리에 따라 주어지는 시차는 달라지게 된다. 본 연구에서는 입체 영상으로부터 삼차원 공간을 지각하는 과정에서 개인차 변인들이 어떠한 영향을 미치는 지를 알아보기 위해서 단 일상으로 지각되는 화면 시차와 양안 시차의 범위, 그리고 응시 대상의 지각된 깊이가 개인의 동공간 거리와 조절성 수렴 정도에 따라 어떻게 변화되는 지를 살펴보았다. 개인의 동공간 거리는 양의 화면 시차와 양안 시차 그리고 응시 대상의 지각된 깊이와 유의미한 상관이 있는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로 동공간 거리가 커질수록 이중상으로 지각되는 화면 시차와 양안 시차의 한계는 작아졌으며, 지각되는 응시대상의 깊이도 줄어드는 것으로 나타났다. 이에 반해 조절성 수렴의 정도와 양의 화면 시차와 양안 시차 그리고 응시 대상의 지각된 깊이들 간에는 유의한 상관관계가 발전되지 않았다. 이러한 결과는 정확한 깊이가 포함된 자연스런 입체 영상을 제공하기 위해서는 각 개인의 동공간 거리가 고려되어야 함을 시사한다.
본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.
이 논문에서는 적응적 패럴랙스 베리어 방식에서, 시청영역을 제어할 수 있도록 사용자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴자세에 강건한 양안거리 측정을 위해, 형태모델과 랜드마크 기반인 CLM으로 자세를 추정한다. 카메라와의 상관관계로, 거리와 수평위치를 거리로 변환한다. 사용자의 눈의 위치에 따라 적응적 패럴랙스 베리어의 화소간격을 조정하고, 베리어를 이동해 시청영역을 조정한다. 이 논문에서는 60cm부터 490cm의 범위에서 사용자를 추적하는 방법을 제안하고, 카메라 영상의 해상도에 따른 에러, 측정 가능 범위, fps를 측정하였다. 그 결과, 사용자를 평균 3.1642cm의 절대오차 범위내로 측정 가능하였으며, 영상의 해상도에 따라 320×240에서 약 278cm, 640×480에서 약 488cm까지, 그리고 1280×960에서 약 493cm까지를 측정할 수 있었다.
The purpose of this study is to create a planting design for progressive realization. For this, visual preferences as measured via questionnaire were evaluated by the Scenic Beauty Estimation(SBE) and paired comparison methods. The results can be summarized as follows. Through photo observation, the average visual blockage ratio was 38% and the range of degree of the visual blockage ratio was $30{\sim}50%$. The sketch simulation and filtered pattern received the highest preference score and fumed out to be the most practical pattern out of all the patterns evaluated. Also, in the sketch simulation, the high preference values were observed for a distance of 9 to 12m from the view point to the blockage tree with a D/H ratio of 2. The preference score significantly decreased with the increase of the visual blockage ratio having a turning point at $30{\sim}35%$ of the visual blockage ratio, even though the distance parameters were more important than the visual blockage ratio in the scores. An outstanding view must be handled properly to be preserved or accentuated. Framed, open, enclosed, screened or filtered pattern views should be completely revealed only from their best vantage point, not given away at first glimpse. It this sense, parallax spatial beauty with trees could be improved through the visual aspects of plan arrangements and seems to be an effective design technique for landscape planning and planting design.
스테레오스코픽 3D 입체영상은 좌/우 영상의 시차(視差)를 이용하여 시청자로 하여금 2D 영상에서 느낄 수 없었던 가상의 입체감을 느낄 수 있도록 한다. 이러한 가상의 입체감은 주로 좌/우 영상의 수평시차를 통해서 구현되며, 수평시차의 많고 적음에 의하여 피사체의 원근(遠近)이 조절된다. 시차가 지나치게 작을 경우 3D 입체영상은 2D와 다를 바 없이 평면으로 보이거나, 피사체의 볼륨감이 사라져서 종이인형들이 단순히 층을 나뉘어서 배열된 것처럼 보이게 된다. 반대로 시차가 지나치게 클 경우 좌/우 영상은 하나로 융합되어 입체감을 형성하지 못하고 이중상으로 관측되게 된다. 이렇듯 3D 입체영상에서 수평시 차의 크기는 핵심적인 기능을 수행하고 있음에도, 프로그램 제작시 적절한 시차를 결정하는 판단기준이 부족하며 최대 시차에 대한 기준도 모호하여, 촬영자나 컴퓨터 그래픽스 작업자의 감(感)에 의하여 입체영상 콘텐츠 제작이 이루어지고 있어, 고품질 3D 영상 제작의 장애요인이 되고 있다. 본 논문에서는 NPP(Native Pixel Parallax) 계산을 바탕으로 입체영상의 시차는 스크린 크기별로 달라질 수 있음을 살펴보고, 좌/우 영상의 시차가 가상깊이로 환산되는 과정을 분석하여, 3D 방송에 적합한 최대 시차를 제안하고자 한다.
Vegetation classes, especially grass and tree classes, are often confused in classification when conventional spectral pattern recognition techniques are used to classify urban areas. This paper reports on a study to improve the classification results by using an automated process of considering height information in separating urban vegetation classes, specifically tree and grass, using three-band, high-spatial resolution, digital aerial imagery. Height information was derived photogrammetrically from stereo pair imagery using cross correlation image matching to estimate differential parallax for vegetation pixels. A threshold value of differential parallax was used to assess whether the original class was correct. The average increase in overall accuracy for three test stereo pairs was $7.8\%$, and detailed examination showed that pixels reclassified as grass improved the overall accuracy more than pixels reclassified as tree. Visual examination and statistical accuracy assessment of four test areas showed improvement in vegetation classification with the increase in accuracy ranging from $3.7\%\;to\;18.1\%$. Vegetation classification can, in fact, be improved by adding height information to the classification procedure.
스마트폰 카메라의 멀티렌즈에서 발생되는 시차현상을 이용하여 실측의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 방법에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위한 실험·계측법도 구상해 보았고 관련 방정식도 개발하였다. 본 연구결과를 스마트폰 카메라의 멀티렌즈에 적용하게 되면 건축이나 토목현장에서 스마트폰만으로 한 번에 전체 피사체의 3차원 공간정보를 손쉽게 획득하거나 골프장에서 핀까지의 거리가 얼마나 남았는지 편리하게 알아낼 수 있을 것이다. 멀티렌즈 스마트폰과 연계된 이 기술의 다양한 응용성을 기대해 본다.
고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.
A volumetric three-dimensional (3D) display system was presented, which utilizes a rotating two-dimensional (2D) display panel of light emitting diodes (LEDs) to generate more than 10 million volume pixels (voxels) within a cylindrical volume of 165 mm in height and 292 mm in diameter. Due to persistence of vision, momentarily addressed voxel information is perceived and fused into a 3D image. Important cues for depth perception, such as binocular parallax, accommodation, convergence and motion parallax are satisfied automatically and naturally, thus it is suitable for individual or group viewing, without the need for any special visual aids.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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