최근 VR(Virtual Reality)와 AR(Augmented Reality)의 발전에 따라 영상 또는 이미지에서 카메라와 물체 사이의 거리를 추정하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라와 물체 사이의 거리 추정 방법 중에서 단일 카메라를 이용하여 촬영한 이미지의 흐림 정도를 분석하여 3D 거리를 추정하는 알고리즘을 연구한다. 특히 고가의 렌즈가 장착된 DSLR 카메라가 아닌 스마트폰 카메라 이미지에서 DFD를 이용한 거리 추정 방법 중 1개의 이미지를 이용한 3D 거리 추정 방법과 초점이 서로 다른 2개의 이미지를 결합하여 3D 거리를 추정하는 방법을 연구하고 최적회된 피사체 범위에 대해 연구하였다. 한 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 카메라의 초점 거리를 200 mm로 설정할 때, 두 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 두 이미지의 초점 거리를 각각 150 mm, 250 mm로 설정했을 때 가장 넓은 거리 추정 범위를 갖는다. 또한, 두 거리 추정 방법 모두 초점 거리가 가까울수록 가까운 물체의 거리 추정에 효율적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 홍채인식 시스템에서 효율적인 영상을 획득을 위한 이미지 기반 자동초점 계산방법을 제안한다. 제안된 방법은 동공 영역을 중심으로 Block단위로 이미지 기반 초점 계수를 조합하여 Out-of-Focusing 현상이나 노이즈의 간섭을 줄여줄 수 있다. 22800장의 홍채 영상을 이용한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 약 95%의 효율성을 가짐을 증명하였다.
이미지 처리 기법을 통해 이미 촬영된 사진의 초점을 다른 곳으로 이동시키는 것은 현재까지 거의 불가능하다. 본 논문은 촬영된 사진 이미지를 사후에 다른 곳으로 초점을 이동시킬 수 있는 기술에 도전하였다. 본 논문은 이 목적을 달성하기 위해 카메라가 사진을 촬영할 당시부터 여러 초점을 가진 사진을 촬영하여 한 장의 JPEG 파일 속에 저장해두었다가, 사용자가 원하는 위치에 초점을 맞춘 사진을 끌어내는 방식을 제안하고 구현하였다. 본 논문은 가까운 곳부터 먼 곳까지 렌즈의 초점 거리를 빠르게 이동시키면서 여러 사진을 촬영하는 기법과 카메라의 뷰파인더에 보이는 객체들을 인식하여 객체별로 초점이 맞추어진 여러 사진을 촬영하는 2가지 기법을 구현하였다. 촬영된 여러 사진들은 한 장의 JPEG에 저장하여 기존의 사진 뷰어들과 호환성을 유지하도록 하였다. 이 때 이 JPEG 파일은 여러 이미지를 저장할 수 있도록 이전의 연구에서 제안한 All-in-JPEG 형식을 활용하였다. 본 논문은 이 기술들을 OnePIC 이름의 안드로이드 앱으로 구현하여 실용성을 검증하였다.
조직 공학에서는 하이드로 젤 내 3차원 세포 배양 과정에서 세포와 세포간의 공생관계를 관찰하게 되는데, 시간이 경과함에 따라 세포들의 증가나 상호작용, 분화, 사멸되는 과정들을 고배율 공초점 현미경을 이용하여 단층 촬영하고, 촬영된 이미지들로부터 세포의 공생 메커니즘이나 변화 과정을 관찰 및 분석하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 하이드로 젤 내 3차원 세포 배양 과정에서 단층 촬영된 세포 이미지로부터 클러스터 경계선 정보를 추출하기 위한 수준별 잡음 제거 방법과 클러스터 경계선 추출 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안된 방법은 하이드로젤로 인한 좁쌀 모양의 잡음에 뛰어난 잡음 제거 성능을 보여 줄 뿐만 아니라 복잡한 클러스터들에 대해서 도 정확한 클러스터 경계선을 추출함을 보여 주었다.
재생하고자 하는 3차원 이미지에서 발현되는 빛의 간섭 무늬를 계산하여 얻게 되는 Computer Generated Hologram(CGH)은 본래의 3차원 이미지와 유사관계를 찾기 힘든 형태로 형성되기에 직접적인 초점 위치 혹은 크기 등의 변환이 어려운 것으로 알려져 있다. 본논문은 이러한 문제 중 하나인 다중 평면으로 구성된 3차원 이미지 CGH의 평면별 초점 거리를 변환하는 문제를 해결하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 CGH로부터 재생되는 3차원 이미지를 여러 각도에서 관측한 2차원 이미지의 집합으로 구성된 Light-Field (LF) 이미지로 변환하고, 관측한 각도별로 이동하는 객체의 위치를 객체 탐지 알고리즘인 YOLOv5(You Only Look Once version 5)로 분석한 뒤, 이를 조절함으로써 초점 거리가 변환된 LF 이미지와 이를 역변환한 결과인 CGH를 생성한다. 해당 기술은 CGH의 픽셀 사이즈가 3.6 ㎛, 해상도가 3840⨯2160인 상황에서 10 cm 거리에 재생되는 상에 적용되어 영상 품질의 큰 손실 없이 약 3 cm 정도의 범위에서 초점 거리를 변환시킬 수 있음을 시뮬레이션 분석과 실제 실험 관측을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.
본 논문에서는 단일 이미지의 관심 영역에 기반한 저심도 후처리 방법을 제안한다. 저심도 이미지란 사진에서 초점이 선명하게 포착되는 깊이의 범위가 좁은 이미지를 말한다. 기존의 광학적 특성을 이용한 저심도 이미지를 만드는 과정은 물리적인 구조 설계비용 문제가 존재한다. 또한, 이미지의 후처리 보정을 통한 방법은 이미지상의 사물 깊이 정보를 알기 어렵기 때문에 이미지의 심도를 후처리하기 어려웠다. 이에 따라 본 논문에서는 슈퍼 픽셀 군집화 방법을 통해 관심 영역을 찾고, 이에 기반하여 관심 영역이 부각될 수 있는 저심도 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 슈퍼픽셀 군집화 방법을 통해 관심영역을 설정하여 배경 영역을 분리하고 블러 과정을 수행한다. 관심 영역을 제외한 부분을 확장 한 뒤 배경 블러를 거치기 때문에 후광효과가 현저히 줄어든 저심도 효과가 적용된 이미지를 얻을 수 있었고 MSRA-1000 데이터 셋 이미지에서 우수한 주관적 화질 결과를 보였다.
본 논문에서는 피사체 인식 및 자동 선택이 가능한 모바일 폰 용 자동초점 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 피사체 인식 단계와 목적물 자동 선택 단계로 구성된다. 피사체 인식 단계에서는 화면 전체에 배치된 다중 소형 측거점과 초점값 연산자를 사용하여 복수개의 피사체를 모바일 폰에 내장된 이미지 센서만을 사용하여 인식함으로써 기존의 적외선이나 초음파와 같은 외부 장치를 사용하는 방식과 달리 모바일 폰에서의 피사체 인식을 가능케 하고자 하였다 목적물 자동 선택 단계에서는 퍼지 멤버십 변수와 퍼지 추론을 통해 사용자가 촬영하고자 하는 목적물을 자동 선택하는데 이는 사진 기술이 없는 사용자라도 선명한 화질의 디지털 이미지를 획득할 수 있도록 하기 위함이다. 제안된 알고리즘은 프로그램 언어로 구현되었으며, 초점 거리 제어가 가능한 CCD 카메라와 PC를 사용하여 실시간으로 이미지를 분석, 검증하였다.
본 논문에서는 패션 매칭의 어려움을 해결해주기 위하여 '무신사' 쇼핑몰을 이용하여 크롤링하고 이를 정제한 dataset을 이용하여 패션 스타일의 핵심 요소 중 하나인 신발에 초점을 맞추어, 이미지 기반의 패션 매칭 시스템인 빅데이터 기반 패션 도우미, Shoes Navigator 를 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술을 활용하여 이미지에서 의류 항목을 자동으로 감지하고, 스타일, 색상과 같은 패션 특성을 추출한다. 또한, 사용자의 개인적인 스타일을 고려하여 최적의 매칭을 제안하기 때문에 패션 코디 문제를 용이하게 해결할 수 있다.
Mixing between two or more reagents is one of important processes in biochemical microfluidics. In efficient micromixer design, it is essential to analyze flow pattern and evaluate mixing efficiency with good precision. In this work, mixing efficiency for Y-channel micromixer is measured by fluorescence intensity using LIF(Laser Induced Fluorescence) Confocal Microscope. The Y-channel micromixers are fabricated with polydimethylsiloxane(PDMS) and those are bonded to glass plate through Plasma bonding. Nile Blue A is injected into the micromixer as a fluorescence dye for measuring of fluorescence intensity by He/Ne laser. For visualization of the flow pattern, dynamic image capturing is carried out using CAM scope. For the comparison with computer simulation, modified SIMPLE algorithm for incompressible flow equation is solved for the same geometry as in the experiment. Throughout the experiments and computer simulation, accurate mixing efficiency evaluation process for a PDMS Y-channel micromixer is established.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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