In this paper, we propose a SIFT feature-based dynamic stitching algorithm for image calibration and correction of a 360-degree surround view system. The existing surround view system requires a lot of processing time and money because in the process of image calibration and correction. The traditional marker patterns are placed around the vehicle and correction is performed manually. Therefore, in this study, images captured with four fisheye cameras mounted on the surround view system were distorted and then matched with the same feature points in adjacent images through SIFT-based feature point extraction to enable image stitching without a fixed marker pattern.
Today Hanbok, the symbol of our nation's culture, has been preserved as cultural heritage despite natural and social environmental changes over years. This study is analyzing Hanbok which were taken in the National Skills Competition from 2000 to 2013; it presents our traditional stitching methods and clarifies the pride the Hanbok artisans have as inheriting the traditional heritage. Therefore this paper contributes to continuous and proper development of the culture of Hanbok and being loved by many people. The assignments about Hanbok featured in the National Skills Competition were categorized by national and local competition, time required to produce assignments, required amount of fabric, type of stitching, unlined and lined clothes depending on the type of assignment; according to the classification, methods for sewing were analyzed in detail. First, the national tournament presented 12 kinds of sewing techniques; especially hand-sewn stitching method appeared in common. Second, the unlined and lined clothes depending on the type of assignments had applied different sewing methods; double-stitching, flat fell seam, french seam, roll over sewing, blind stitch, right angle blind stitch, decorative saddle stitching, darning, etc. were used. Sewing methods in the 21st century has not changed over the years; the shape of clothes was changed upon trends. Sewing became easier than before by the invention of sewing machine, we should carry on our traditional sewing techniques. Through this analysis on sewing methods of the National Skills Competition, I hope to support competition participants for studying Hanbok and indicate proper sewing techniques.
파노라마(Panorama) 및 360도 영상과 같은 몰입형(Immersive) 미디어 영상은 영상 내 공간을 사용자가 직접 방문한 것 같은 현장감을 제공해야하므로 실제 세계의 모습을 사실 그대로 나타낼 수 있어야 한다. 그러나 파노라마 및 360도 영상에서는 촬영 카메라들간의 시차(Parallax)로 인해 사물이 사라지거나 중복해서 나타나는 현상이 나타나며, 이와 같은 시차 왜곡은 사용자의 콘텐츠 몰입을 방해할 수 있다. 이에 따라서, 시차 왜곡을 극복하기 위한 많은 동영상 스티칭 알고리즘이 제안되고 있지만, Object detection 모듈의 낮은 성능과 Seam 생성 방식 등의 제한으로 여전히 시차 왜곡이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 동영상 스티칭 기술의 제한 사항을 분석하고, 해당 동영상 스티칭 기술의 제한을 극복하기 위하여 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 영상 평가를 활용한 동영상 스티칭의 시차 왜곡 검출 및 정정 방법을 제안한다.
네트워크 전송 기술의 발달에 따라 IPTV 시장이 급격히 성장하고 있다. 또한 더 좋은 서비스를 사용자에게 제공하는 UHD급 방송 및 UX가 주목 받고 있다. 반면에 기존 UX와 차별화 된 사용자 경험을 극대화 할 수 있는 기술에 대한 연구는 많이 진행되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 한 화면에서 여러 채널 및 비디오 콘텐츠를 동시에 시청할 수 있는 멀티뷰 서비스와 이를 수행하는 저복잡도 구문 수준 영상합성 기술을 제안한다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 Full-HD 해상도를 가진 4개 영상, UHD급 영상을 1초에 80장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용이 가능함을 보여준다.
최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.
최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
이 논문은 ScanSAR 영상화에 대한 새로운 아이디어를 소개한다. 버스트(Burst) 모드로 신호를 획득하는 ScanSAR의 전통적인 영상화는 버스트 간 영상을 연결하는 Azimuth stitching이 필요하여, 이 과정은 방사왜곡 및 위상왜곡을 유발한다. 전통적인 SPECAN 방법 대신 이 논문에서는 시간영역 교차상관을 이용하여 Azimuth stitching 과정 없이 영상화가 가능한 새로운 방법을 소개한다. 이 방법의 핵심 아이디어는 기준함수 밴드폭을 적절히 확장하여 시간영역 교차상관을 수행하면 Azimuth stitching 없이도 영상화가 가능하다는 점이다. 이 방법을 실제 위성 원시신호에 적용하여 영상 전 구간에서 영상품질과 방사왜곡 관점에서 우수한 성능을 검증하였다. 버스트 모드를 기반으로 하는 ScanSAR는 영상품질(3 dB 해상도, peak-to-sidelobe ratio (PSLR), 압축률, Speckle 잡음 등)은 모든 품질지표에서 도플러 주파수 전 영역 신호를 이용하는 Stripmap에 비해 낮을 수밖에 없다. 그러나, 각 활용분야 및 기술에 따라 선정된 특정 영상 품질지표 만을 개선할 수 있는 방법은 다양하다. 따라서 ScanSAR 영상화는 모든 활용분야에 획일적인 방법에 의한 영상화보다는, 각 활용에 따라 요구되는 품질지표 우선순위에 따라 최적화할 수 있는 영상화 방법을 적용하는 차별화 전략이 요구된다.
복합재 체결부는 뛰어난 물성과 가벼운 구조의 수요로 널리 사용되고 있다. 하지만 두께 방향의 취약한 물성으로 인해 체결부 파손이 쉽게 발생한다. 이를 극복하기 위하여 체결부 끝단의 집중되는 응력을 완화시켜주는 Z-피닝, 스티칭 등 다양한 공법들이 적용되고 있다. Z-피닝 공법은 프리프레그의 두께 방향으로 금속 핀이나 카본 핀을 적용하여 보강하는 공법이고, 스티칭 공법은 프리폼에 상부 및 하부 섬유를 교차시켜 두께방향으로 기계적 강도를 향상시키는 방법이다. I-fiber 스티칭 공법은 Z-pinning 공법과 Stitching 공법을 보완한 유망한 공법이다. 본 논문에서는 I-fiber 스티칭 공법으로 보강된 Single-lap joint 시편을 오토클레이브 진공백 성형법으로 제작하여, 모재의 두께와 스티칭 각도에 따른 인장강도 및 피로강도 특성을 평가하여, I-fiber 보강 복합재 체결부 구조물의 보강효과를 검증하였다. 실험결과, 복합재 체결부의 두께가 얇을수록 I-fiber 보강효과가 더 높게 나타났으며 I-fiber로 보강된 복합재 체결부는 파손강도에서 약 52%, 피로강도에서 약 118% 우수한 특성을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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