표면영상유속계를 이용한 유속 측정 시 하천의 넓은 영역을 경사지게 촬영하기 때문에 필연적으로 영상 왜곡이 발생하게 된다. 이와 같이 경사영상을 정사영상으로 변환하는 방법으로 수표면과 동일한 평면상의 참조점 좌표를 이용하는 2차원 투영 좌표 변환법을 사용할 경우 홍수 시 수위가 변할 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수위가 변하더라도 참조점을 재설정할 필요가 없는 경사영상 왜곡 보정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 높은 위치에 설정한 참조점의 좌표와 카메라의 좌표, 그리고 카메라의 수표면 사이의 연직거리 간의 기하학적인 관계를 이용해 수위 변화에도 대응할 수 있는 경사영상 보정 기법이다. 본 연구에서 개발한 영상 왜곡 보정 방법의 검증을 위해 실규모 하천 실험을 수행하였으며, 참조점 변환식에 대한 검증과 표면유속 측정 결과에 대한 검증을 수행하였다. 검증 결과 개발 기술의 경사영상 보정 정확도는 97% 이상을 나타냈고, 유속 검증 결과 개발 기술을 적용하여 산정한 유속을 비교한 결과 약 4% 이내의 차이를 보이는 것으로 나타나 높은 정확도 확보가 가능한 것으로 나타났다. 따라서 개발 기술을 영상 기반의 고정형 자동유량계측 시스템에 적용한다면 수위가 급변하는 홍수 시 유량측정의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
전산화된 지적도를 그대로 사용하여 필지경계점 위치, 필지면적, 필지경계선의 길이를 계산하고, 법적으로 유효한 도면으로 사용하기 위해서는 왜곡을 보정하여야 한다. 왜곡보정방법으로서 4 도곽점을 이용한 2차원부등각변환법, 지적도를 9개의 영역으로 분할하는 방법, 세부측량원도를 이용하는 방법, 도곽선을 직선화하면서 보정하는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 이 네가지 보정방법을 지적도에 적용하여 필지경계점의 위치 보정을 하고, 그 보정의 정확도를 비교 분석하였다. 불규칙적으로 일어난변형을 완전하게 보정할 수는 없으나, 4 도곽점을 이용하여 2차원투영변환으로 보정한 후 도곽선 직선화에 의한 보정을 추가하는 것이 왜곡을 최소화할 수 있는 방안으로 판단되었다.
실제영상으로 가상환경을 구축해서 사용자가 가상환경을 돌아다님으로써 보다 큰 몰입감과 현실감을 제공하는 영상기반 가상현실 기술은 최근 들어 웹 기반 가상현실시스템을 구축하기 위해서 많이 사용된다. 이 기술은 가상환경 구축에 있어 항해를 쉽게 하기 위한 한 방법으로 넓은 시각 영역(field of view)을 얻을 수 있는 wide-angle 렌즈를 흔히 사용한다. 어안렌즈(fish-eye lens)는 전형적인 넓은 시각 영역을 가진 렌즈로서, 매우 큰 radial distortion 을 가진다. 왜곡을 없앤 영상을 얻기 위해 본 논문에서는 구면기하(spherical geometry) 및 사영기하(projective geometry)를 사용하여 어안영상을 보정하는 non-metric기법을 제안한다. 제안한 이 방법은, 기존의 방법들 보다는 쉽고 빠른 속도로 왜곡을 보정할 수 있으므로 어안영상의 왜곡을 보정하는 하드웨어를 효율적으로 구현할 수 있다. 그리고 spheroid 를 이용해 좀 더 왜곡을 정확히 보정방법과 별도의 서보 모터 없이 pan/title 를 가능케 하는 시점이동에 따른 왜곡 보정 방법을 제시한다.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
Previous area-based stereo matching algorithms find the disparity by first computing the sum of squared differences (SSD) between corresponding points using a rectangular window, and then searching the position of the minimum SSD within the disparity range. These algorithms generate relatively many matching errors around depth discontinuities, since the SSD function may fail to search for the minimum because of varying disparity profiles in such areas. In this paper, in order to improve the matching accuracy around the depth discontinuities, a new correlation function based on robust estimation technique is proposed for stereo matching. In addition, while previous stereo algorithms utilize a single rectangular window for computing the correlation function, the proposed matching algorithm utilizes 4-directional line masks additionally to reduce the matching errors further. It has been turned out that the proposed algorithm reduces matching errors around depth discontinuities significantly. Experimental results are presented in this paper, comparing the performance of the proposed technique with those of previous algorithms using both synthetic and real images.
본 논문에서는 차량 출입통제, 주정차 단속, 과속 차량 단속 등 다양한 분야에서 사용가능한 신형 차량번호판 검출 방법을 제안한다. 먼저 가우시안 차이를 이용한 필터링을 사용하여 번호판의 연속적인 주요 숫자가 잘 나타나도록 이진화를 수행한다. 이후 번호판의 형태학적 특징을 이용한 반복 레이블링 기법을 이용하여 번호판 영역을 결정한다. 마지막으로 투영 변환을 통한 번호판의 정형화 과정을 거쳐 카메라나 차량의 위치에 따라 발생하는 기울어짐과 같은 왜곡을 보정한다.
본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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