본 연구는 지형도 영상으로부터 등고선 성분을 추출하는데 있어 대상 영상에 적응하여 결정되는 길이 임계치를 이용한 적응적 길이 임계화 방법에 관한 것이다. 우선, 적응적 길이 임계치는 주요 기호의 인식 후, 뒤따르는 고도치 영역에 대한 투영 히스토그램의 에지 검출을 통해 계산된 두 에지간의 거리로 결정된다. 그런 후, 분기점 탐색과 주변 흑화소 제거에 의한 단선화가 수행되고, 길이 임계화를 통해 등고선 성분을 추출한다. 제안 방법을 실험에 적용한 결과, 최종 추출된 등고선 성분 내에 비등고선 성분이 약 2.41% 포함되었으며, 97.59%는 등고선 성분인 것으로 나타났다.
인간의 신체에 대한 정확한 3차원 표면모델을 추출할 수 있는 기술에 대한 요구와 관심이 최근 멀티미디어 등 다양한 응용 분야에서 증폭되고 있다. 본 논문에서는 인체의 ,3차원 모델을 효율적으로 추출하기 위한, 3차원 스캐너를 소개하였으며, 취득된 3차원 정보로부터 등고선(Wire-frame Contour)을 안정적으로 생성하는 반자동 등고선 생성 방법을 제안하였다. 또한 생성된 등고선으로부터 3차원 표면모델을 추출하기 위한 표면 삼각분할 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통해 개발된 시스템과 제안된 방법이 안정적이고 효과적으로 인체의, 3차원 표면모델을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
수치지형모형(數値地形模型)(Digital Terrain Model)을 제작(製作)하는데 있어서 보다 더 정확(正確)한 지형정보(地形情報)의 획득방법(獲得方法)이 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 본(本) 논문(論文)은 지형정보(地形情報)를 획득(獲得)하는 방법(方法)의 하나인 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 정확성(正確性) 분석(分析)에 그 목적(目的)을 두었다. 특히, 정확성(正確性) 분석(分析)에 있어서는 아래와 같은 사항(事項)에 대(對)해 비교분석(比較分析)하였다. - 도화기(圖化機)에 의해 작도된 종래(從來)의 등고선(等高線)(Conventional Contourlines)과 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)을 이용(利用)하여 작도(作圖)한 수치등고선(數値等高線)(Digital Contourlines)과의 위치오차(位置誤差)에 대(對)한 비교분석(比較分析) - 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 적용(適用)에 따른 보간점(補間點)에 대(對)한 표고오차(標高誤差)의 분석(分析) 위의 수치시험(數値試驗)을 위하여 등고선(等高線)의 자동작도(自動作圖)에 관한 전산(電算)프로그램을 작성(作成)했다. 시험결과(試驗結果)와 시산치(試算値)와 추출조건(抽出條件)은 정확도(正確度)와 밀접(密接)한 관계를 가지며, 특히 시산치(試算値) 1.0 m이고, 표준형(標準形)인 추출조건(抽出條件)에서는 종래(從來)의 등고선(等高線)과 거의 일치(一致)함을 알 수 있었다.
기존의 종이지도를 수치지도 처리과정으로 얻어진 등고선(contour line) 데이터는 원격탐사(Remote Sensing)와 지리정보시스템(GIS)의 응용분야에서 주로 사용되어지는 데이터이다. 이러한 등고선은 해당 지역의 DTM(Digital Terrain Model) 데이터 생성을 위해 보간(interpolation)하여 생성하는 데 연구가 집중되어 왔다. 본 논문에서는 DEM(Digital levation Model)으로부터 얻어진 등고선 데이터를 이용하여 사용자에게 3차원으로 가시화 해 줄 수 있는 기법을 소개한다. 등고선 추출을 위한 방법으로는 기존의 소개되어진 Marching Square 알고리즘을 적용하였고, 지역적인 최고점(local minimum)과 최소점(maximum)을 구하기 위해 등고선을 열린 등고선(open contour)과 닫힌 등고선(closed contour)으로 분류하게 된다. 지역적 최고, 최소점을 찾기 위한 탐색공간을 줄이기 위해 닫힌 등고선만을 닫힌 등고만을 대상으로 등고선 트리를 생성하였으며, 생성된 트리의 리프노드에 대해서 최고, 최소점에 대한 근사(approximation)를 수행하게 된다. 이렇게 구해진 근사된 장점들과 등고선 데이털 입력으로 하여 제한된 딜로니 삼각분할(Constrained Delaunay Triangulation)을 수행함으로써, 3차원 지형을 재구성할 수 있다. 실험에서 간단한 그리드 샘플데이터와 USGS로 획득한 데이터를 이용하여 속도 측정을 하였다. 결과적으로 저장공간 측면에서 적은 량의 데이터를 가지면서 등고선을 표현할 수 있는 3차원 지형을 랜더링할 수가 있음을 알 수 있다.
기존의 종이지도를 수치지도 처리과정으로 얻어진 등고선(contour line) 데이터는 원격탐사(Remote Sensing)와 지리정보시스템(GIS)의 응용분야에서 주로 사용되어지는 데이터이다. 이러한 등고선은 해당 지역의 DTM(Digital Terrain Model) 데이터 생성을 위해 보간(interpolation)하여 생성하는 데 연구가 집중되어 왔다. 본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 얻어진 등고선 데이터를 이용하여 사용자에게 3 차원으로 가시화 해 줄 수 있는 기법을 소개한다. 등고선 추출을 위한 방법으로는 기존의 소개되어진 Marching Square 알고리즘을 적용하였고, 지역적인 최고점(local minimum)과 최소점(maximum)을 구하기 위해 등고선을 열린 등고선(open contour)과 닫힌 등고선(closed contour)으로 분류하게 된다. 지역적 최고, 최소점을 찾기 위한 탐색공간을 줄이기 위해 닫힌 등고선만을 대상으로 등고선 트리를 생성하였으며, 생성된 트리의 리프노드에 대해서 최고, 최소점에 대한 근사(approximation)를 수행하게 된다. 이렇게 구해진 근사된 정점들과 등고선 데이터를 입력으로 하여 제한된 딜로니 삼각분할(Constrained Delaunay Triangulation)을 수행함으로써, 3 차원 지형을 재구성할 수 있다. 실험에서 USGS 로부터 획득한 지형 데이터를 이용하여 속도 측정을 하였다. 결과적으로 저장공간 측면에서 적은 량의 데이터를 가지면서 등고선을 표현할 수 있는 3 차원 지형을 렌더링 할 수 있음을 알 수 있다.
얼굴 표면에 대한 곡률의 특성은 사람의 특징을 나타내는 중요 요소 중의 하나이며, 깊이 간에 따른 얼굴의 형상 또한 사람마다 다른 모양을 가지고 있으므로 중요한 특징의 하나로 간주 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률을 얼굴의 등고선 값에 따라 추출된 영역에 대하여 퍼지적분을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가지게 된다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 얼굴의 표면 특성 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 각각의 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유 얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 그리고 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역들에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 코끝으로부터 깊이 값 40 (DT 40)인 등고선 영역이 가장 높은 인식률을 나타내었으며, 퍼지적분을 사용한 방법이 다른 알고리즘보다 놀은 인식률을 나타내었으며, 곡률은 주 곡률의 최대 곡률이 98%의 높은 인식률을 나타내었다.
본 논문은 3차원 지형을 현실감 있고 효율적으로 구축하기 위하여, 등고선 데이터로부터 지형의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 지형 데이터를 복원하는 방법을 제안한다. 래스터 기반의 거리변환기법 알고리즘을 사용하여 2차원의 등고선 데이터로부터 3차원 지형을 생성하며, 생성된 3차원 지형정보로부터 지형의 특징점을 추출한다. 복원된 3차원 지형을 격자망 형태로 시각화하는데, 이때 특징점의 높이정보를 이용함으로써 지형을 표시하는데 요구되는 정보의 크기를 감소시킨다. 제안한 방법은 사용자가 상호대화식으로 수행할 수 있는 프로그램으로 윈도우 환경의 PC상에서 구현되었다. 이 프로그램의 실험결과는, 기존의 방법보다 적은 데이터양으로 3차원 지형을 시각화할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 이를 위해 우선 지도를 이진 영상으로 변환한 후 세선화 작업을 거친다. 세선화된 영상으로부터 등고 성분들을 분리시킨 후, 비등고 성분에 대한 특징분석 후 숫자와 기호를 자동으로 분리한다. 마지막으로 복원 알고리즘을 이용하여 손실 부분을 복원한다. 여러 종류의 등고선 지도영상을 대상으로 모의실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 영역을 추출하여 얼굴의 지역적 특징이 잘 반영되는 투영 벡터를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 얼굴의 외곽 형상은 사람에 따라 비슷한 모양을 나타내므로 구분하는데 어려움이 많다. 그러나 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 갖고 있으므로, 코로부터 일정 깊이 값에 대한 영역을 추출하면 사람마다 다른 형상이 추출 될 수 있다. 얼굴 내에서 가장 높은 코를 먼저 추출한 후, 이를 기준으로 깊이 값을 취하면, 코를 포함한 얼굴 내의 등고선 영역을 추출하였다. 이 영역 또한 비슷한 형상을 나타낼 수 있으므로, 논문에서는 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 잘 반영되는 통계적 성질의 투영 벡터 방법을 사용하여 특징 벡터를 추출하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이터 베이스에 대하여 각각 두개의 깊이 데이터에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험 결과 5위 이내의 인식률이 94.3%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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