컬러를 이용한 내용기반 영상검색의 대표적 방법에 해당하는 히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하면서 영상 내에서의 물체의 이동, 회전에 대해 대처하는 장점을 가지는 방법이다. 그러나 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 동일 영상에 대해 조명 변화가 있을 때 히스토그램이 영향을 많이 받아 검색이 어렵다는 단점을 지닌 방법이다. 본 논문에서는 조명 변화가 있을 경우에도 검색이 가능한 방법을 제안한 것으로, 영상에 1차원 투영 기법을 적용해 투영 값이 큰 벡터들 간의 상대 거리를 이용하여 검색에 이용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 기존의 방법에 비해 적은 색인 데이터 량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.
목적: 양안시차를 이용한 3D 입체영상 시청(관람) 시 성인과 아동의 동공간거리의 차이가 심도지각에 미치는 영향을 분석하였다. 방법: 성인의 동공간거리는 기준 동공간거리로 설정하고, 아동의 동공간거리는 초등학교 저학년을 대상으로 측정한 표본의 분석값으로 설정하였다. 이렇게 설정된 동공간거리 값에 따른 양안시차(binocular disparity)와 교차점의 위치(crossing location) 관계를 분석하였다. 결과: 설정된 동공간거리 값은 아동이 57.3 mm로 성인의 65 mm보다 작았다. 양안시차가 (+)방향으로 증가할 때 교차점의 위치는 스크린 뒤로 멀어지며 가파르게 증가한다. 또한 (-)방향으로 시차량이 증가할 때 교차점의 위치는 스크린 앞으로 멀어지며 완만하게 증가한다. 성인과 아동, 두 집단 간 교차점 위치의 차이(difference of crossing locations)는 양안시차가 (-)방향일 때 보다 (+)방향일 때 크게 나타난다. 즉 동일한 양안시차에 대하여 아동은 성인에 비해 근치감과 원치감이 더 크게 느껴질 것으로 예상할 수 있다. 결론: 동일한 양안시차 조건의 3D 입체영상을 시청(관람) 시 아동이 느끼는 입체감은 성인에 비해 깊이감이 더 크다. 그러므로 3D 입체영상 제작 시 아동의 동공간거리를 고려한 양안시차 설정이 필요하다.
정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.
본 논문에서는 모바일 디바이스에 기본적으로 제공되는 모노 카메라와 모노 마이크의 멀티 모달 입력을 통하여 사용자와 모바일 디바이스간의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 영상을 이용한 거리 추정은 모노 카메라로 입력되는 영상에서 피부색 영역을 추출하고, 노이즈를 제거한 후에 얼굴 영역 및 눈 영역을 검출하여 사용자의 거리를 추정한다. 음성을 이용한 거리 추정은 모노 마이크로 입력되는 음성으로부터 가장 큰 피크(Peak)를 선정하고, ROI(Region of Interest)를 지정한 후에 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 주파수 축에서의 크기(Magnitude)를 계산한다. 계산된 크기 값과 거리별 크기 값의 모델을 비교하여 거리 별 우도(Likelihood)를 계산하고, 정렬한 후 가중치를 주어 더함으로써 사용자의 거리를 추정한다. 실험결과 영상 및 음성을 멀티 모달 입력으로 이용하여 거리를 추정한 결과 단일 모달로 거리를 추정한 결과 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
3차원 정보 복원이나 형상 복원, 가상 물체 삽입 등의 과정을 수행하기 위해서는 영상 촬영에 사용된 카메라의 위치와 방향, 그리고 초점 거리 등의 변수가 필요하다. 본 논문에서는 이차원 영상간의 대응관계를 이용하여 카메라 내부 변수인 초점 거리를 추정하는 셀프 캘리브레이션(self-calibration) 과정에서 특징점의 위치가 초점 거리 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 캘리브레이션에 사용하는 특징점과 주점과의 거리에 따라 초점 거리 추정 결과에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통하여 검증하고, 이를 바탕으로 오차 민감도를 줄일 수 있는 특징점 선택 방법을 제안한다.
본 논문에서는 입체영상을 분석하여 3차원의 영상 내에 나타나는 문자 영역을 효과적으로 분리하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그런 다음, 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.
변형 삼각간섭계의 공간적인 해상도와 거리계측의 가능성을 이론적으로 유도하였으며 또한, 거리계측의 가능성을 입증하기 위하여 공간적으로 다른 깊이감을 가진 점 광원들에 대한 인코히어런트 홀로그램을 생성하고 이를 수치적으로 복원한 결과를 제시하였다. 그리고 제안된 방법을 이용하여 3차원 영상에 대한 홀로그램을 기록하고 여러 가지 각도에서 영상을 재현함으로써 3차원 영상 디스플레이로서의 가능성도 입증하였다.
최근에 객체의 경계가 분명하게 나타나는 고해상도 위성영상을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 고해상도 영상을 이용해 도시지역을 세분화하여 연구하려고 할 때 분석의 범위는 임의로 결정되는 경우가 많다. 사전정보가 충분하다면 임의로 결정하는 것이 가능하지만 그렇지 않을 경우 영상만을 이용해 연구 지역의 최적 분석범위를 결정하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 영상자료의 베리오그램을 작성하고 이론적 베리오그램의 상관거리를 통해 최적의 분석범위를 결정하고자 하였다. 베리오그램의 상관거리는 객체의 크기와 객체사이의 거리가 반영된 객관적인 수치이므로 사전자료가 없는 경우 효과적으로 기본 분석단위를 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 신호처리를 이용한 평행축 입체 카메라의 주시각 제어 방법을 제시한다. 평행축 입체 카메라는 양안식 입체 카메라 중 가장 간단하게 만들 수 있는 장점이 있는 반면에, 좌, 우 영상센서 사이의 거리가 일정하게 고정되어 있어, 물체의 거리 변화에 따른 입체 영상 시차 조절 기능인 주시각 제어 기능이 없다는 단점이 있다. 영상 센서 (CCD) 와 렌즈를 분리하고 영상 센서가 평행하게 수평으로 움직이며 주시각을 제어하도록 하는 수평 이동축 입체 카메라는 평행축 입체 카메라의 단점을 보완할 수 있지만, 실제 구현에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 주시각 제어를 위한 CCD의 이동은 실제 영상에서 피사체의 이동으로 나타난다는 사실을 이용하여, 평행축 입체 카메라로 얻은 영상에서, CCD의 이동으로 인해 사라지는 부분만큼 제거하고 영상의 수평 수직 방향에서 원래 영상의 크기로 복원하기 위해 보간하는 과정을 통해 주시각 제어를 구현한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 실험 결과는 CCD의 이동량에 따라서 화질의 열화 정도가 다르게 나타남을 보여 주지만, 실제 시스템에서 CCD의 이동량은 크지 알기 때문에 화질 열화를 거의 느끼지 않으면서 주시각이 제어된 입체 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.
시술 중 제공되는 2D영상은 실시간으로 환자와 시술도구의 상태정보를 제공해주지만 환부의 입체적ㆍ해부학적 파악이 어렵다. 따라서 긴 촬영시간으로 시술 전 획득되는 3D영상과 시술 중 얻어지는 2D영상간 정합영상은 영상 유도술에 있어서 유용한 정보를 제공한다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하였다. 두 2D영상에서 정차대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 혈관의 분기특성을 고려 한 초기정합을 수행하였다. 크기와 초기 위치를 맞춘 혈관골격을 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 시술 중 제공되는 2D영상에 겹쳐 가시화 하였다. 이로써 시술시간 경감과 시술성공률 향상을 유도할 수 있는 시술경로맵을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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