본 연구는 JPEG(Joint Photographic Experts Group)표준 영상압축 방법을 이용한 원격측정 (remote measuring) 시스템을 다룬다. 많은 디지탈 비디오(digital video)이 응용중에서 주요 어려움은 디지탈 영상(digital image)을 직접적으로 표현하기 위해 필요한 방대한 데이터의 처리문제이다. 그리고 디지탈 영상의 직접적인 사용은 고수준 기억용량(high storage)과 전송비용(transmission costs)으로 인하여 응용상 여러가지 제약조건이 수반되었다. 이런 이유로 인하여 여러가지 영상압축 기법이 개발되어왔으며 본 연구는 정지영상(still pictures)에 대하여 JPEG 표준을 사용한 영상압축과 압축된 영상을 사용하여 실제 제조업의 공정검사에 응용하는 것이다. 수행도 평가척도로서 원래영상과 압축된 영상과의 압축비, 원래영상과 압축된 영상과의 픽셀(pixel)의 회색도 값(gray-level value)의 평균과 RMSE(root mean square error), 그리고 원래영상과 압축된 영상을 원거리(또는 근거리)로 전송하여 전송된 압축영상을 푼 후 두 지점간의 거리 측정에 따르는 실제거리와 측정거리에 대한 오차를 이용하였다.
동작인식(gesture recognition) 기술은 입력 영상으로부터 영상에 포함된 사람들의 동작을 인식하는 기술로써 영상감시(visual surveillance), 사람-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 지능로봇(intelligence robot) 등 다양한 적용분야를 가진다. 특히 최근에는 저비용의 거리 센서(range sensor) 및 효율적인 3차원 자세 추정(3D pose estimation)기술의 등장으로 동작인식은 기존의 어려움들을 극복하고 다양한 산업분야에 적용이 가능할 정도로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 그러한 거리영상(range image) 기반의 동작인식 기술에 대한 최신 연구동향을 살펴본다.
본 논문에서는 디지털 영상을 비교하기 위해 평균값과 메디안을 이용한 영상에서의 거리 측정 방법을 제안한다. 그레이 블록 거리(Grey Block Distance: GBD)를 이용하여 완전 영상 해상도를 도입하여 해상도를 다르게 하여 영상을 비교하였다. 이 제안된 방법은 평균값을 이용한 것에 비해 상대적 식별이 더 용이함을 모의 실험을 통해서 확인하였다.
본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.
외곽 검출을 통한 스테레오 비전의 실시간 거리 측정을 제안하였다. 주차 시스템이나 이동 로봇의 경로 설정에 있어 실시간으로 거리 측정이 중요시 되고, 이를 해결하기 위하여 인간의 시각에 가까운 평행 축 상의 두 대의 카메라에서 취득된 영상을 이용한다. 카메라에서 얻은 영상으로부터 외곽을 추출하기 위해 Sobel Mask를 사용하였으며, 좌 우 구분을 위해 색 변환과 영상 정보로부터 거리를 측정하기 위해 영상 등록 과정을 거치고 거리 측정을 하였다. 거리 측정의 결과 2.4%의 오차율을 보였으며 이는 로봇의 이동 간에 적용할 경우 양호한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
우리나라는 산지가 많고 산지하천을 따라 대부분의 도로와 농경지 또는 주거지가 분포하고 있어 집중호우시 산지하천의 피해가 심각한 실정이다. 하천계획에서는 설계홍수량을 산정하여 하천제방 등의 하천설계에 활용하는데 이 홍수량을 산정하기 위해서는 장기간에 걸친 유출자료를 확보하여야 한다. 홍수자료 생산에서는 수위-유량관계곡선 자료가 필요하며 이는 수위와 유속을 동시에 측정하여 취득된다. 경사가 급한 산지하천에서 집중호우시에 유속을 측정을 할 경우 위험에 노출되기 쉽고 시간과 인력이 많이 소요되므로 디지털 영상을 이용한 유속측정방법을 적극 활용하여야 한다. 이 방법에서 가장 중요한 것은 영상내의 정보를 이용하여 실제 부유물의 이동거리를 산정하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 실내실험을 통해 개수로에서 부자의 실제이동거리를 이론적으로 결정할 수 있는 방법을 도출하였다. 그림 1과 같이 개수로에서 부자의 이동거리를 측정하고 그림 2와 같이 실제이동거리와 이론이동거리의 관계를 나타낸 나타내었다. 이는 본 연구의 부자를 이용할 경우 영상이미지에서 이론적인 부자 이동거리 산정이 가능함하고 개수로에서 표면유속측정에 활용될 수 있을 것이다. 일반적으로 유속과 수면변동이 큰 개수로에서 부자이동거리에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 챔퍼 디스턴스 매칭(chamfer distance matching)를 이용하여 위성 영상 상의 북한군 자주포진지(self-propellent artillery position)를 매칭하는 기법을 제안한다. 먼저 입력되는 위성 영상을 잡음환경에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 이용하여 에지(edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상의 각 픽셀에 대해 가장 가까운 에지까지의 거리를 나타내는 거리 변환(distance transform) 영상을 생성한다. 템플릿 영상은 다양한 자주포진지 영상에서 샘플링된 영상으로 에지를 추출한 후 거리 변환을 거친다. 마지막으로 템플릿 영상을 입력된 거리 변환 영상에 윈도우 슬라이딩(window sliding)하여 최소값의 가지는 위치를 구한다. 제안 기법은 잡음에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 사용하여 기상조건에 의한 입력 영상의 편차에도 효율적인 매칭이 가능하다. 또한 에지 기반의 챔퍼 매칭을 이용하기 때문에 비 균일 조명 환경에서도 강인한 매칭이 이루어진다. 전산 모의 실험에서 제안 알고리즘은 입력 위성 영상 상의 자주포진지를 적은 계산량으도 신뢰있게 매칭함을 보여준다.
본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.
전방위 렌즈의 단점은 균일하지 않은 해상도에 있다. 등거리 전방위 렌즈는 이러한 단점을 해결하기 위한 새로운 대안으로 볼 수 있으며, 등거리 스테레오 전방위 렌즈는 한 개의 카메라를 통해 스테레오 영상을 획득할 수 있다는 점에서 매우 효율적인 시스템이라 말할 수 있다. 그러나 등거리 스테레오 전방위 렌즈는 단일 등거리 전방위 렌즈에 비해 획득 영상의 크기가 상대적으로 작게 되어 해상도가 낮아진다는 단점이 있다. 정확한 거울의 위치, 카메라 축과 거울 중심과의 정확한 정렬등의 문제는 정밀도를 높여 해결할 수 있지만, 영상 획득 시 필수적으로 필요한 렌즈의 초점 거리 변화는 피할 수 없게 된다. 본 논문에서는 먼저 초점 거리 변화가 물체의 거리 측정에 미치는 영향을 고찰한 후 스테레오 영상에서 보이는 물체의 시야 각은 두 영상에서 거의 일정하다는 가정하에 실제 초점 거리를 계산하는 방법을 제시한다.
일반적으로 원거리 피사체를 입체로 촬영할 경우 두 대의 카메라를 교차하기 보다는 평행으로 놓고 좌우 영상을 획득한다. 이를 위해서 특정거리 피사체에 대하여 축간거리와 렌즈의 초점거리를 다양하게 변화시켜가면서 좌우영상들의 깊이총량을 분석하였다. 이들 분석 작업을 통하여 시각적 피로와 시각적 불안정을 주지 않는 축간거리와 렌즈의 초점거리에 대한 데이터를 선택하고, 이들 데이터를 통하여 퍼지제어기를 설계하였다. 피사체에 대한 입체영상을 획득하기 위하여 설계한 퍼지제어기로 축간거리와 렌즈의 최대초점거리를 추론하여 안정된 입체영상임을 확인하였다. 설계된 퍼지제어기는 원거리 피사체의 거리만 입력되면 카메라의 축간거리와 카메라 최대 초점거리 범위가 설정되는 동적 시스템 설계에 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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