본 논문에서는 1대의 CCD카메라로 주행 중 차선과 선행차량을 인식하고 선행차량까지의 거리를 실시간으로 계측하는 알고리즘을 제시하였다. 도로와 카메라간의 기하구조를 분석하여 사영행렬을 추출하였고, 주행 중 차간 거리를 실시간으로 계측하는데 이용하였다. 또한 차선 인식을 위해서 Hough Transform을 적용하여 처리시간을 단축하였다. 도로상의 장애물은 인식된 주행차선 내로 한정하였고 도로 영상에서 수평에지성분을 구한 후 히스토그램 투영을 적용하여 장애물을 검출하였다. 거리가 점차 멀어질수록 계측오차가 증가함을 볼 수 있었으나 기존의 방법에 비하여 주행 중에 운전자가 장애물을 판단하여 제동을 취할 수 있는 정도의 유효한 오차특성을 보였다.
본 논문은 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는 경우나, 영상 광고 등 많은 영상 관련 분야에 필요한 복원을 위하여 역사영 변환을 보다 더 효율적으로 하기 위한 고차의 비-스플라인을 적용한 방법을 제안한다. 사영은 정확한 정보를 오차가 존재하는 왜곡된 정보공간으로의 변형과정으로서, 정보에서 손실의 존재를 당연시하고 있는 과정이다. 또한, 역사영에서는 관측된 정보가 왜곡된 정보이기 때문에, 관측에 의존하여 사영과정에서 손실된 정보를 추정해 나가는 과정이 매우 어려운 난제로 연구되고 있다. 본 연구에서는 선형적으로 변형된 영상의 복원 방법 개선을 위하여 비-스플라인 내간법을 적용한 방법 중에서, 비-스플라인의 차수를 높인 방법을 사용한 새로운 방법을 제안하여, 역사영의 과정에서 적은 오차를 갖고 원래영상으로 복원하는 방법을 제안하였다. 실험에서는, 제안된 고차의 비-스플라인 내간법을 적용한 결과로서, 원래의 영상에 가까게 복원을 시키는 제안된 역변환 방법의 우수성을 보였다.
몰입도가 높은 가시화 기법 중 하나인 입체 영상은 차세대 미디어의 표준으로 최근 크게 주목 받고 있다. 그러나 일반 2차원 영상과는 달리 입체 영상은 3차원의 기하정보가 존재해야만 영상을 생성하는 것이 가능하다. 따라서 3차원의 기하정보가 존재하지 않는 2차원 영상을 이용한 입체 영상의 저작은 매우 어려운 문제이다. 본 논문은 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 단안 영상으로부터 입체 영상을 생성하기 위한 입체 영상 저작 도구를 제안한다. 이를 위해 입력된 영상에서 사영 기하 정보를 사용하여 깊이 정보를 추론함으로써 3차원 환경을 구성하는 전역 깊이 정보 추출 방법과 영상 내에 존재하는 사물의 정확한 깊이 정보로 수정하기 위한 부분 깊이 정보 수정 방법을 제안한다. 또한, 추출한 깊이 정보로부터 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위한 대화식 입체 영상 미리 보기 기능을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 2차원 영상 저작 도구인 포토샵의 플러그인으로 구현함으로써 범용성을 높였다.
본 논문에서는 다양체 (manifold) 구조와 스칼라 변위함수 (scalar displacement function)에 기반한 새로운 변위곡면 (displaced surface)의 표현 기법을 제안한다. 변위곡면은 제어메쉬 (control mesh)의 각 정점에서 변위된 국소적 패치들 (displaced local patches)을 블렌딩 (blending)함으로써 생성된다. 제안된 변위곡면은 점 군 (point cloud)의 형태로 주어진 기하학적 모델을 근사하기 위해서 사용된다. 점 군의 데이터로터 제어메쉬가 생성되고, 점 군의 점들이 제어메쉬의 국소적 패치들 (local patches)에 사영 (projection)되어 각 패치들로 부터의 스칼라 변위함수가 구해지고, 이러한 변위함수들을 최적화 하여 높은 정밀도를 갖는 최종적인 곡면을 생성된다. 점 군의 형태로 주어진 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해서 제안된 근사기법의 효율성과 정밀도가 입증된다. 본 논문에서 제안된 표현기법은 다 단계 (multi-level) 변위함수를 통해 다중해상도 표현 (multi-resolution representations)과 골격기반 형상변형 (skeleton-driven deformation)등과 같은 다양한 응용들에 효율적으로 사용된다.
Disparity 맵은 스테레오 카메라의 이미지 평면에 동일한 3차원 포인터를 나타내는 픽셀간의 차이를 나타내는 이미지이다. 이는 3차원 정보를 얻기 위하여 생성 한며 생성된 Disparity 맵은 Triangulation을 이용하여 3차원 복원이 가능하다. Disparity 맵은 픽셀의 intensity의 차를 이용하여 구하므로 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분에서 많은 에러가 생기는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 싱글 카메라와 레이저 레인지 파인더의 캘리브레이션을 통해 알아낸 기하학적인 관계를 이용하여 3차원 정보를 카메라의 이미지 평면으로 역 사영 시켜서 Disparity 맵을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존의 스트레오 카메라 기반으로 Disparity 맵을 생성하는 경우에 생기는 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분의 문제를 해결 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 검증 하였다.
적응방식이나 실시간 처리에 적합한 온라인 ARMA 계수추정을 위하여 공분산형 ARMA 고속 transversal 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 ARMA 모델의 경우 상관함수 행렬의 이동불변 특성이 각 블록 별로 만족함을 이용하여 ELS(Extended Least Squares)를 공분산형의 경우에 대해 고속 시갱신 알고리즘으로 구현한 것으로서, 알고리즘의 유도에는 사영연산자를 이용한 기하학적 접근방식을 사용하였다. 제안된 알고리즘은 13N+37 MADPR의 연산량을 필요로 하며, AR부분과 MA부분의 차수를 달리할 수 있다.
본 논문에서는 3차원 재구성에 있어서 필수 불가결한 기술인 카메라 교정 방법에 있어서 특정 교정 물체나 또는 영상에서의 제약 조건 등을 요구하지 않고 영상 내에 산재되어 있는 기하학 정보를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 추출하고 영상간의 카메라 움직임을 계산하여 3차원 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 공간에서의 직교하는 평행선들의 집합이 만들어 낸 자 축 방향으로의 3개의 소실 점을 이용하면 그 투영 영상에 대한 카메라 내부 파라미터를 얻을 수 있게 된다. 또 한 영상간의 대응점 관계를 이용하면 두 영상 사이의 상대적인 카메라의 회진 및 이동 성분을 얻어 낼 수 있다. 따라서 카메라의 내부, 외부 성분을 추출함으로써 사영 행렬을 계산하고 역 투영 방법에 의해서 3차원 재구성을 구현하게 된다.
소실점은 실 공간의 평행한 직선들이 영상에서 만나는 점으로서 카메라 파라미터 추정. 영상을 사용한 3차원 구조복원 등에서 널리 사용되는 영상 상에 존재하는 3차원 기하에 대한 암묵적인 특징 정보이다. 본 논문에서는 영상으로부터 안정적으로 소실점을 검출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 먼저 단위구 상에서 셀 기반의 소실 공간을 EM 알고리즘의 초기 소실점으로 사용함한 신뢰성 있는 소실점 추출 방법을 제안한다. 또한 단일 영상에서 제거되지 않는 이상치에 대해 다중 영상에서 H응 직선이 가자는 사영불변치인 planar collineation과 harmonic range를 이용하여 보다 정확한 소실점을 구하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 안정적이고 신뢰할만한 소실점 검출이 가능하였다.
이 논문은 한 대의 카메라에서 얻은 일련의 영상을 해석하여 단순한 2차원의 영상을 3차원물체로 복원하는 방법에 대해 설명을 한다. 이러한 3차원 복원 방법은 카메라 내부 변수가 동일하다는 가정을 이용하여 별도의 캘리브레이션 작업 없이 한 대의 카메라로부터 얻은 여러 장의 영상을 이용한다. 이 논문에서 제안한 방법은 내부 변수 중 카메라 행렬의 단순화와 사영 기하를 이용한 것이다 이 방법은 실제 비디오 프레임에 가상의 그래픽 모델을 더하는 AR (Augmented reality) 분야에 특히 유용하다 이 논문에서의 실험은 실제 여러 비디오 스트림 데이터를 바탕으로 수행되었고, 하나의 카메라를 사용한 동영상에서 3차원 구조로 복원하는 실험 결과는 시스템의 유용성을 보여준다.
이 연구는 수학교육자의 시각에서 도로 노면에 표시된 기호와 문자에 대해 분석한 결과이다. 연구의 목적은 운전자의 시각에서 가독성이 높은 도로 노면표시 방법을 제안하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 사영기하학과 함수의 관점에서 도로 노면표시가 실제로 인식되는 모양을 분석하고, 압축비의 개념을 도입하여 바람직한 도로 표시의 대안을 제시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 압축비를 구하는 공식을 수립하였다. 노면표시에 대한 두 관찰각을 x, y라 하면 압축비 S는 ${\sin}y/{\cos}\(\frac{x-y}{2}\)$이 된다. 둘째, 압축비 및 실제로 운전자가 지각하는 노면표시에 대한 정보로부터 수학적 분석을 통해 노면표시에 대한 대안을 두 가지로 제시하였다. 하나는 압축비의 관점에서 노면표시를 개선하는 방법이고, 다른 하나는 가로 방향의 폭을 고정한 상태에서 세로 방향의 폭의 조절을 통해 개선하는 방법이다. 본 연구를 바탕으로 점선에 따른 속도 감각 인식에 대한 수학적 분석 연구가 진행될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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