3차원 영상 모자이크 방법은 도심지의 도로를 따라 움직이는 카메라로부터 취득된 영상을 3차원 다중 투영평면에 투영하여 도심지를 입체적으로 가시화하기 위한 것이다. 카메라가 교차로와 같은 원거리 가시 지점을 통과할 때, 취득된 영상에 대해 3차원 영상 모자이크 방법을 적용 하면, 모자이크 된 영상에서 동일한 대상물의 영상이 반복하여 나타난다. 이 현상을 환영현상(ghost effect)이라고 하는데, 이 환영현상을 줄이기 위해서 원거리 대상물이 있는 곳의 영상 프레임을 찾고, 이 곳에 나타나는 환영현상을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 공간에서 계산된 가상의 초점과 영상 프레임의 초점을 지나는 벡터를 이용하여 영상 프레임들을 3차원 다중평면에 투영 하는 것이다. 이를 위한 가상 초점은 원거리 대상물이 보이기 시작하는 영상 프레임과 원거리 대상물이 사라지기 시작하는 영상 프레임을 이용하여 계산된다. 본 논문에서는 원거리 대상물 지역에 제안한 방법을 적용했을 때, 환영현상이 효과적으로 제거될 수 있음을 실험적으로 보였다
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.
실감형 미디어에서 현실감을 느끼게 하는 가장 중요한 요소는 깊이 정보이다. 따라서 고품질의 실감형 미디어를 제작하기 위해서는 고품질의 깊이 정보를 획득하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 고품질의 깊이 정보를 획득하기 위하여 다중 시점 환경에서 깊이 지도를 개선하기 위하여 깊이 지도를 여러 개의 세그먼트로 분할 및 다중 시점간의 관계를 고려하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 슈퍼픽셀 세그먼테이션 기법을 사용하여 기준 시점의 깊이 지도를 여러 세그먼트로 나누고, 각 세그먼트를 인접 시점으로 투영한다. 이후 투영된 세그먼트의 정보를 이용하여 인접 시점의 깊이 지도를 평면 추정을 이용하여 개선한 후, 기준 시점으로 역투영된다. 여러 개의 인접 시점에 대해 이 과정을 반복하여 개선된 인접 시점들의 값들과 기준 시점의 초기 깊이 지도를 가중치 합으로 갱신하여 깊이 지도를 개선한다. 기존 다중 시점 스테레오 비전 알고리즘에 제안된 알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 결과가 주관적 및 객관적으로 기존 알고리즘을 능가하는 것을 보인다.
본 논문은 시점을 달리 하는 두 이미지 사이의 다중 호모그래피 관계를 RANSAC을 이용하여 동시에 추정하는 새로운 방안을 제안한다. 이상치가 많이 포함된 데이터에 대해서도 강건한 파라미터 추정이 가능한 RANSAC 알고리즘은 단일 모델에 대해서만 적용되는 제약을 가진다. 따라서, 이미지에 존재하는 여러 평면의 2D 투영 변환 관계들을 추정하기 위해서는 RANSAC 알고리즘을 순차적으로 수행해야 한다. 이 과정에서 데이터에 지속적으로 포함되는 이상치들은 모델 추정을 느리게 한다. 또한, 모델들은 적합치 비율에 의해 순차적으로 추정되기 때문에 알고리즘의 병렬화가 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘의 수행 과정에서 찾아낸 부분적인 모델 관계를 이용하여 반복 시도 횟수를 줄이고 다중 호모그래피들을 동시에 추정할 수 있는 가이드된 순차 RANSAC 알고리즘을 제시한다.
화면 내의 평면영역에서 투영변환행렬 대응 매칭법을 제안한다. 본 연구는 RANSAC에 있지만, RANSAC에서 랜덤 샘플링에 균일분포를 이용하는 것아 아니고, 화상의 특징점 위치나 템플리트 매칭의 차이로부터 구한 다중의 비균일 분포를 이용한다. 기존의 매칭법은 정대응이 거의 만족해야 할 조건을 이용하여 올바르다고 추정되는 대응을 샘플링하고, 그 대응을 1대 1로 매칭시켜 RANSAC을 행하였지만, 제안 방법에서는 화상으로부터 구한 다중의 확률 분포에서 단계적으로 샘플링함으로써 확률이 높은 정대응을 다중의 대응 후보 중에서 효율적으로 샘플링할 수 있다. 그 결과 최종적으로 수많은 정대응을 구할 수 있으며, 시뮬레이션과 실제 화상의 실험에 의하여 제안 방법의 유효성을 검증한다.
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지피복(이용)의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 모형은 계절분석(multi-date processing)및 다중 분석(multi-file proces-sing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수(discriminant function)계산법으로 부터 합성 출현시킨 공간적/시간적 토지 이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지피복(이용)변화상의 최다 경향치를 산출 하기 위해 제주도 경관 평면(Iandscape plane)전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확율 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지피복(이용)으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본합성 모형은 이렇게 토지피복 변화상(공간적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지피복 예측을 가능케 하는 것이다.
최근 가상/증강/혼합현실 분야의 이동 플랫폼 시장 수요 커지면서 가상환경을 이용한 다중 체험이 가능한 콘텐츠를 통해 사용자에게 실제 현장과 같은 느낌을 부여하는 체험형 콘텐츠가 주목받고 있다. 본 논문에서는 교육훈련생의 모션 캡쳐를 위한 가상공간 이동플랫폼에서 사용자 위치 추정을 위한 트래커의 추적하는 방법으로, 2차원 영상 평면에 투영된 마커의 좌표를 통한 3차원 교차 공분산의 3D 좌표 추정 방법을 제시한다. 또한, 강체 추적실험을 통해 제안한 알고리즘의 유효성을 검증하여 낮은 해상도의 카메라를 통해서도 3D 좌표 추정이 가능함을 보인다.
레이저 거리센서와 비전 카메라의 정보를 융합하기 위해서는 두 센서 사이의 상대적인 위치관계를 설명하는 외부 파라미터를 정확하게 보정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 레이저 거리센서와 카메라 좌표계 간의 외부 파라미터를 기존에 알려진 방법보다 쉬우면서도 정확하게 획득할 수 있는 새로운 보정 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법의 접근법은 레이저 거리센서로 획득한 3차원 구조물의 모서리 정보를 영상으로 투영하였을 때 반드시 하나의 직선상에 존재해야 한다는 것을 제약조건으로 한다. 이러한 제약조건을 만족하는 3차원 기하모델을 제시하고 이 모델의 에너지 함수를 최소화하기 위한 수치적 해법을 소개한다. 또한 높은 정밀도의 보정을 위하여 레이저 거리정보 및 카메라 영상의 획득 과정에 대해서도 상세히 설명한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 기존의 방법에 비하여 보다 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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