본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
파노라마 영상은 카메라와 같은 영상 획득 장비로 얻는 단일 영상과 비교해 사용자 주위의 장면에 대한 보다 넓은 시야를 제공한다. 또한 단일 영상과 비교하여 사용자에게 사실감뿐만 아니라 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 큐브 파노라마 영상은 Top, Bottom, Right, Left로 회전시키면서 확대, 축소가 가능한 상태로 입체적인 접근 방법을 제공하지만, 파노라마 영상의 제작을 위하여 상용 소프트웨어가 필요하며 파노라마 VR의 표현에 있어서 제작 기술의 제한된 상황으로 Top과 Bottom의 표현이 왜곡되어 나타날 수 있다. 본 논문에서는 좌우상하 방향으로 입체적인 접근이 가능하게 하는 큐브 파노라마 가상현실 공간 구성을 위하여 별도의 상용 소프트웨어 없이도 Top과 Bottom의 표현을 자연스럽게 하도록 Apple QuickTimeVR의 새로운 큐브 타입 데이터 형식을 이용하여 큐브 파노라마 가상현실 공간을 구성하고자 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.131-139
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2016
Recognition of human motions has become a main area of computer vision due to its potential human-computer interface (HCI) and surveillance. Among those existing recognition techniques for human motions, head detection and tracking is basis for all human motion recognitions. Various approaches have been tried to detect and trace the position of human head in two-dimensional (2D) images precisely. However, it is still a challenging problem because the human appearance is too changeable by pose, and images are affected by illumination change. To enhance the performance of head detection and tracking, the real-time three-dimensional (3D) data acquisition sensors such as time-of-flight and Kinect depth sensor are recently used. In this paper, we propose an effective feature extraction method, called adaptive local binary pattern (ALBP), for depth image based applications. Contrasting to well-known conventional local binary pattern (LBP), the proposed ALBP cannot only extract shape information without texture in depth images, but also is invariant distance change in range images. We apply the proposed ALBP for head detection and tracking in depth images to show its effectiveness and its usefulness.
본 논문에서는 컴퓨터 집적영상(integral imaging(II))에서 분산 추정을 이용하여 심하게 은폐된 물체의 복원 시 은폐물(occluding object)의 블러링 효과를 제거하는 방법을 제안하였다. 하나의 요소영상(elemental image) 군으로부터 은폐 효과를 제거하여 복원된 영상의 선명도를 향상시키는 정보를 추출하는 방법을 분석하였다. 이를 실행하기 위해 픽업되는 요소영상들이 높은 해상도, 낮은 초점오차(focus error), 큰 깊이감을 가질 필요가 있다. 요소 영상을 픽업할 때 디지털 컴퓨터를 이용한 synthetic aperture integral imaging(SAII)이 채택되었다. 컴퓨터(Computational) II에서는 복원 면의 위치에 따라 복원되는 영상의 촛첨이 맺히는 영역이 달라진다. 심하게 은폐된 물체 영상의 복원은 은폐 물체의 블러링(bluring) 효과가 복원 면에 전체적으로 크게 나타나기 때문에 선명한 복원을 할 수가 없다. 이러한 은폐물의 블러링 효과가 제거된 복원 영상을 얻기 위해 분산 추정이라는 통계적인 방법이 채택되었다.
본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.
Purpose : To evaluate the quantitative accuracy of three-dimensional (3D) images by means of comparing distance measurements on the 3D images with direct measurements of dry human skull according to slice thickness and scanning modes. Materials and Mathods : An observer directly measured the distance of 21 line items between 12 orthodontic landmarks on the skull surface using a digital vernier caliper and each was repeated five times. The dry human skull was scanned with a Helical CT with various slice thickness (3, 5, 7 mm) and acquisition modes (Conventional and Helical). The same observer measured corresponding distance of the same items on reconstructed 3D images with the internal program of V-works 4.0/sup TM/(Cybermed Inc., Seoul, Korea). The quantitative accuracy of distance measurements were statistically evaluated with Wilcoxons' two-sample test. Results: 11 line items in Conventional 3 mm, 8 in Helical 3mm, 11 in Conventional 5mm, 10 in Helical 5mm, 5 in Conventional 7mm and 9 in Helical 7mm showed no statistically significant difference. Average difference between direct measurements and measurements on 3D CT images was within 2mm in 19 line items of Conventional 3mm, 20 of Helical 3mm, 15 of Conventional 5mm, 18 of Helical 5mm, II of Conventional 7mm and 16 of Helical 7mm. Conclusion: Considering image quality and patient's exposure time, scanning protocol of Helical 5mm is recommended for 3D image analysis of the skull in CT.
Electron tomography (ET) is a useful tool to investigate three-dimensional details based on virtual slices of relative thick specimen, and it requires complicated procedures consisted of image acquisition steps and image processing steps with computer program. Although the complicated step, this technique allows us to overcome some limitations of conventional transmission electron microscopy: (1) overlapping of information in the ultrathin section covering from 30 nm to 90 nm when we observe very small structures, (2) fragmentation of the information when we study larger structures over 100 nm. There are remarkable biological findings with ET, especially in the field of neuroscience, although it is not popular yet. Understanding of behavior of synaptic vesicle, active zone, pooling and fusion in the presynaptic terminal have been enhanced thanks to ET. Some sophisticated models of postsynaptic density with ET and immune labeling are introduced recently. In this review, we introduce principles, practical steps of ET and some recent researches in synapse biology.
본 논문은 3차원 모델링을 위한 두 개의 3차원 데이터들을 정합하는데 있어서 효율적인 방법을 제안한다. 3차원 데이터들은 서로 임의의 각도에서 취득한 것으로 취득 장치의 위치 및 2차원 영상정보가 포함 되어있다. 이 정보들을 이용하여 보다 빠르고 정확한 정합을 이루는 방법을 제안한다. 2차원 영상정보를 이용하여 보다 쉽게 대응점들을 찾아내는 것으로 대응하는 4개의 점에 대한 체적을 이용하여 모형의 크기를 일치시킨다. 또한, 이 점들로부터 얻어낸 좌표축의 호모그라피(homography)를 추출해냄으로써 2개의 데이터에 대한 정합과정은 보다 빠르고 정확하게 이루어진다. 제안한 알고리즘의 장점은 2차원 영상정보를 이용하기 때문에 정합하는 데에 있어서 오류가 적고 반복하는 과정이 불필요하다. 또한, 취득된 2차원 영상정보를 정합하고, 이를 3차원 모형에 2차원 영상을 씌움으로써 정합은 완벽하게 이루어진다.
최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.
본 논문에서는 3차원 동영상을 구현하기 위하여 인체에 유해한 방사능 피폭량이 부챗살 형태의 Fan Beam 보다 상대적으로 적은 원추형 Cone Beam CT 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 X-ray가 조사된 각도에서 획득한 데이터를 영상처리부로 전송하고 영상을 구성하는 계산 속도를 빠르게 하기 위하여 초월함수가 보다 적은 3단계 회전 행렬을 이용하여 3차원 영상을 구현하는 회전 기반법을 사용하였다. 본 연구에서는 3차원 영상을 구성하는 시간단축을 통해 초당 3~5장의 영상을 얻음으로써 3차원 동영상을 실시간으로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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