최근 들어 이미지 모자익은 가상현실과 웹 브라우저 상에서의 가상환경 구축, 관광, 광고 등, 많은 응용분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익을 위해 해결해야 할 주된 문제는 이미지들 간의 중복되는 영역에서 정확한 대응점을 찾는 것이다. 지금까지 이 대응점을 찾기 위한 노력은 시스템의 많은 계산량과 시간을 투자해야만 했다. 또한 대부분의 모자익이 여러 차례의 촬영에 의한 정지 화상들 간의 모자익에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 프레임들 간의 중복되는 영역에서 일정한 비교 영역을 지정하고 그 비교 영역 안에서 대응점을 찾는 블럭 매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 시간을 줄이는 방법을 구현하였다.
본 논문은 연속된 이미지로부터 고속 영상 모자익을 구성하는 새로운 접근을 기술한다. 제안하는 알고리듬은 전체 영상이 아닌, 종첩영역에서 특징점 및 대응점을 찾아 초기 변한 행렬을 구함으로 좀더 정확한 변환식을 표현하도록 하고 계산량을 감소시킨다. 또한 고속으로 모자익을 수행하도록 하기 위해 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용하였다. 기존의 방법은 모든 영상의 픽셀에 변환식을 곱함으로 인해 많은 계산시간을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용해 영상의 각 버텍스에 변환식을 곱함으로서 계산시간을 단축시켰다. 그 결과, PC에서 카메라로부터 영상을 받아들여 고속으로 모자익을 구성할 수 있다.
초고속 통신망의 기술진화와 방송망의 디지털 가속화에 따른 위성망/케이블망/지상파망을 통한 TV 채널 서비스는 성숙의 단계에 접어들었고, IP(Internet Protocol)망을 이용한 TV 채널 서비스도 가시화되고 있는 실정이다. 그러나, 현재 채널 가이드를 위한 모자익 EPG(Electronic Program Guide) 서비스의 경우, IP망을 이용한 구현이 미미하고, 특히, 개인 맞춤형 모자익 EPG는 전혀 제공되지 않고 있다. 본 논문은 IP망을 통해 IPTV 시청자들에게 고정형과 맞춤형의 모자익 EPG 서비스를 제공하기 위한 시스템의 구축방법을 제시한다. 고정형 A/V(Audio/Video) 모자익 EPG는 H/E(HeadEnd)단에서 정해진 다채널로 구성된 모자익 동영상을 생성하여 IP망의 멀티케스팅을 통해 전송된 후, STB (Set-Top-Box) 단이 수신하여 TV상에 서비스하는 시스템 모델과 구축을 보인다. 또한, 개인의 선호에 따라 모자익 EPG의 채널을 구성하여 볼수 있는 개인 맞춤형 A/V 모자익 EPG 서비스를 위한 모델을 제공한다. 기대효과로서, IP망을 통한 TV 채널 가이드 서비스는 IP 기술을 통한 다채널 수용의 확장성과 실용성을 통해 사용자의 채널 접근을 보다 쉽게 하였으며, 특히 개인 맞춤형 A/V 모자익 EPG 제공을 통해 개인별 선호 채널 모자익 화면을 구성하고, 동시에 성인물의 배제를 쉽도록 하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.457-464
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1999
Hartigan과 Kleiner(1981)는 분할표 자료에서 주변합의 비율에 대한 각 칸의 관측도수의 비율을 사각형의 면적으로 표현한 모자익 그림을 제안하였는데, 본 연구에서는 $2{\times}2$ 분할표에서 관측도수와 기대도수에 대한 두 개의 모자익 그림을 겹쳐서 나타낸 겹쳐진 모자익 그림을 이용한 범주형 자료의 연관성을 측정하고자 한다. 동적 그래픽스기법으로 개선시킨 겹쳐진 모자익 그림을 이용하면 범주형 변수의 연관성을 시각적으로 쉽게 파악할 수 있는데, 이러한 그림은 자료분석이나 통계 패키지에서 제공되고 있지 않다. 겹쳐진 모자익 그림은 변수들의 종속성 여부, 관측도수와 기대도수의 차이등을 제시된 통계량과 함께 시각적으로 파악할 수 있기 때문에 모형 설정시 매우 유용한 정보를 얻을 수 있다.
최근 들어 개인용 컴퓨터 성능의 향상과 인터넷 기술의 발전에 따라서 이미지 모자익은 가상 환경 구축, 관광, 광고, 의료 영상 등, 많은 응용 분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익의 주된 문제점은 이미지들 간의 정확한 대응점을 찾는 것이다. 그러나 기존의 대부분의 모자익 기법들은 정확한 대응점을 찾기 위해서 복잡한 계산과 많은 처리 시간을 요구했으며 모자익 이미지 생성을 위해 사물이나 배경 주위를 360$^{\circ}$ 회전하면서 여려 차례 반복 촬영을 해야 하는 어려움을 가지고 있었다. 본 논문에서는 일반 비디오 카메라를 이용하여 단 한번의 촬영에 의해 생성된 연속 프레임을 사용하였고 프레임간의 모자익에 있어서 방향성을 고려한 새로운 방법의 3단계 블록매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 처리 속도를 단축하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 블록매칭 방법인 전역 탐색이나 K단계 탐색에 비하여 보다 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문은 파노라마 모자익의 접합 질을 판단하기 위해 접합 신뢰도라는 수량적 기준을 제시한다. 또한, 파노라마의 자동 생성과 따른 시각화를 위해 필요한 초점거리 측정에 접합 신뢰도가 유용함을 보인다. 이미지로부터 초점거리를 복원하는 기존 방법은 일반적인 파노라마 모자익에서 나타나는 잘못 접합된 부분을 초점거리 계산에 포함하기 때문에 부정확하다는 단점이 있다. 제안 방법은 높은 접합 신뢰도를 가진 일정 개수의 이미지를 선별할 수 있기 때문에 초점거리를 따르고 정확하게 자동 측정한다. 접합의 신뢰도를 계산하기 위해, 제안 방법은 카메라 회전 움직임 제약조건의 만족 여부를 판단할 수 있는 특징점을 정의하고, 이 특징점의 이상적인 위치와 실제 위치의 차이를 계산한다. 본 논문에서 제시한 제약조건은 카메라의 자유 회전 움직임에서 항상 만족하고, 이는 수학적으로 증명된다. 마지막으로, 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법보다 초점거리의 편차가 작다는 것을 보이고, 파노라마 모자익의 접합 질을 높인다는 것을 보인다.
모자익병징을 나타내는 이병시금치를 채집하여 순무모자익 바이러스를 분류 동정하였다. 분리된 순무모자익바이러스를 지표식물에 접종한 결과 담배(B.Y)와 명아주에는 국부병반이 형성되었고 쑥갓, 시금치, 무우에는 모자익 병징이 나타났다. 이병시금치 잎을 착즙하여 순무모자익바이러스의 항혈청과의 혈청반응 시험 결과 양성 반응이 나타났다. 이병엽을 Dip법으로 시료를 제작하여 전자현미경에서 검경한 결과 대부분이 750nm의 사상 입자가 관찰되었다. 시금치에서 순무모자익바이러스의 발생분포는 수원, 안양, 대구, 진주 등 거의 전국적으로 발생하였다
본 논문은 적외선 파장대의 벽화 밑그림영상과 가시광선 파장대의 패턴영상을 이용한 다중영상 정합 기법과 적응적 중첩영역 병합 기법을 이용하여 고해상도 적외선 벽화 밑그림 영상을 생성하기위한 영상 모자익 기법을 제안한다. 기존의 영상 모자익 기법은 특징이 없는 대상에 대해서 정합을 적용하기가 힘들었다 그리고 중첩영역의 크기에 따라 정합과 병합의 오차가 상반되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 첫 번째로, 영상에서 주목할 만한 특징이 없는 경우에도 프론젝터를 사용하여 패턴영상을 획득하고 의사 칼라 영상을 획득하여 정합을 가능하게 하였다. 두 번째, 인접한 영상간의 최소 병합 오차를 가지는 중첩영역을 찾아서 그 영역에 대해서만 병합을 수행함으로서 흐림현상을 해결하였다. 결과적으로 제안한 방법이 기존의 모자익 방법보다 더 효과적이고 효율적인 것을 확인하였고, 또한 적외선 벽화 밑그림 영상의 모자익에 더 적당한 것을 확인하였다. 실험 결과는 이 알고리듬의 강건함과 정확성을 보여준다.
현재 국내의 수중 및 해양 시설물 관리는 아날로그 필름에 의한 육안분석에 의존하고 있다. 본 연구에서는 이러한 방법을 개선하기 위하여 보다 정량적인 수중시설물의 공간적인 상태를 분석하고자 하였다. 본 연구는 수중영상 왜곡보정과 모자익 제작의 두 단계로 나누어 진행하였다. 수중영상 왜곡보정 단계에서는 수중 타겟을 제작하고 타겟 격자점으로부터 왜곡계수를 산출한 후, 수중영상으로 포착한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 그리고 모자익 제작 단계에서는 먼저, 수중에 송유관 형태의 파이프를 설치한 후 영상을 획득하였으며, 왜곡보정을 실시한 후 보정된 파이프 영상을 좌표 변환 후, 산출된 특이점을 바탕으로 모자익 영상을 제작하고 필터링을 통해 외곽선 추출하고 파이프와 수중바닥과의 거리를 계산하였다. 그 결과, 실제 파이프와 수중지반과의 거리가 6cm일 때 평균 RMSE 0.3cm로 나타났다.
본 논문에서는 중첩되는 영상사이의 평면 투영 변환을 구하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정규상관과 직사각형-사변형 평면 투영 변환에 기반 한다. 블록 정합을 이용하여 전역 이동을 계산하고, 중첩되는 영역의 정규 상관 계수 값을 최대로 하는 4개의 대응점을 찾기 위하여 가우시안 영상 피라미드에서 SA(simulated annealing) 알고리즘을 사용하였다. 이들 대응점에서 직사각형-사변형으로의 사상을 이용하여 평면 투영 변환을 계산하고, 마지막으로 중첩되는 영역의 RGB 컬러 값을 선형 가중치에 의해 혼합하였다. 실험으로 세 장의 영상을 한 장읠 큰 모자익 영상으로 합성하는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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