표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 이를 위해서는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하였다. 좌표 변환에 8-변수 사영변환을 이용할 경우 최소한 4개의 참조점이 필요하다. 그러나 홍수시 참조점 측량은 불가능에 가까우며, 홍수전후의 측량도 매우 번거로운 일이다. 본 연구에서는 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있는 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 여기서 카메라 모형은 실세계 좌표(world coordinates)를 영상좌표(image coordinates)로 변환해 주는 관계를 말한다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이 모형은 표면영상유속계 장비로 스마트폰을 이용할 때 간편하게 적용할 수 있으며, 별도의 경사계만 부착하면 일반적인 CCTV나 캠코더를 이용할 때도 적용할 수 있다. 이 카메라 모형과 종래 사용하던 8-변수 사영변환에 의한 좌표변환관계를 비교한 결과 상호간 오차가 거의 없이 적용할 수 있었다. 또한, 스마트폰 표면영상유속계와 열영상 표면영상유속계에 적용한 결과 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 정확도 또한 거의 차이가 없이 적용할 수 있었다.
본 논문은 고정된 카메라를 수평 이동(panning)시켜 얻어진 영상으로부터 단순화된 변환식을 이용 실린더 파노라마 영상(cylindrical panorama)을 재구성하는 방법을 제안한다. 일반적인 영상간의 사영 변환식(projective transform)은 3차원 공간의 X, Y, Z축에 대한 카메라의 회전 성분을 모두 고려하지만, 실제 파노라마 영상을 구성하기 위해서는 Y축 중심의 카메라 회전만을 고려한다. 이러한 제약은 기존의 8자유도(degree of freedom)를 갖는 사영 변환식을 4자유도를 갖는 사영 변환식으로 단순화시키고, 그 결과 변환식을 유도하기 위해 필요한 대응점의 개수가 절반으로 줄어들어 전체적인 계산량을 크게 감소시킬 수 있다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘과 계산량을 감소시키면서 유사한 성능을 보이고 있고, 단순화된 사영 변환식을 이용한 영상을 구성하는 것을 보여주었다.
본 논문은 영상 모자이킹을 위한 사영 변환 행렬의 정밀도를 개선하는 방법을 제안한다. Shift Theorem을 이용하여 영상간의 전역 이동 성분을 추출하고 구해진 이동 성분을 이용하여 영상간의 일치점을 찾음으로서 기존의 일치점 검출의 문제점을 해결하였다. 일치점 집합을 RANSAC 알고리즘을 적용하여 신뢰도가 높은 일치점을 추출함으로서 잡음의 영향에 강인하도록 하였으며 일치점의 좌표를 정규화 하여 사영변환 행렬의 정밀도를 개선하였다.
본 연구는 사영변환행렬을 적용한 경우 건물벽면 영상 간 코너점의 대응정도를 분석하는 것을 목표로 한다. 부가적으로 코너점을 찾기 위한 적절한 연산자를 실험을 통하여 결정하였다. 건물형상에 대한 모델링은 항공사진, 항공라이다영상, 지상사진, 지상라이다영상 등 다양한 자료를 이용하여 많은 기법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 영상 간 정합을 위하여 필요한 코너점 검출방법으로 Harris 연산자와 FAST 연산자의 성능을 비교하였다. 비교결과 Harris 연산자가 건물벽면에서 코너점 추출에 우수하다는 결론을 내렸다. Harris 연산자로 코너점 검출 후, 사영변환행렬을 통하여 코너점 들의 대응정도를 비교한 결과, 대부분의 경우 최소거리에 실제 대응점들이 위치해 있음을 알 수 있었다. 사영변환행렬의 성능을 기준점 수와 분포를 고려하여 대응정도에 미치는 영향을 분석한 결과 기준점이 많고 골고루 분포한 경우에 더욱 정확한 대응 관계를 제공하는 것으로 나타났다.
본 연구는 Cabri 3D와 GSP를 이용하여 중심사영에 대한 탐구학습에서 나타나는 중학교 수학영재들의 수학적 사고특성과 교사의 역할을 분석하여 수학영재를 위한 교수 학습 자료의 개발에 시사점을 주는데 목적이 있다. 연구결과 중학교 수학영재들은 중심사영에 의한 도형의 변환을 탐구하고 이를 투시도의 작도를 통해 확인하는 과정에서 다양한 수학적 사고특성을 보였고, 교사는 학생들의 탐구문제해결을 위한 사고의 촉진과 새로운 지식의 형성을 도우면서 수업설계자, 학습촉진자, 기술적 보조자, 상담자의 역할을 하는 것으로 나타났다.
표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 실제 적용상 몇 가지 문제가 있다. 하나는 야간과 악천후에는 영상 촬영이 어렵다는 점이고, 다른 하나는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 열영상 카메라를 이용하여 첫 번째 문제를 해결하고, 방향센서(경사계)를 이용하여 두 번째 문제를 해결하여, 언제든지 유속측정이 가능한 실시간 표면영상유속계를 개발하였다. 열영상카메라는 별도의 조명장치없이도 주야간 영상 촬영이 가능하다. 또한 안개의 영향을 받지 않으며, 저유속시 생기는 수면파의 움직임도 잡아낼 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향센서를 이용하여 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있도록 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이렇게 개발한 열영상 표면영상유속계는 실험 수로와 하천 현장에 적용한 결과, 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 매우 높은 정확도로 유속을 측정할 수 있었다.
본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.
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.
본 논문은 한 장의 영상 속에 포함되어 있는 물체들이 외관상의 3차원 운동이 가능하도록 하는 방법을 제시한다. 이전 연구들은 여러 장의 영상으로부터 영상 기반 모델링 기법들을 이용하여 3차원 모델을 생성하거나 소실점을 이용한 카메라 보정을 통하여 장면을 입방체로 모델링하여 3차원 모델을 생성하는 방식으로 접근하였다. 그러나 본 논문에서는 장면의 기하학적 정보나 카메라 보정 없이 장면 속 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 영상을 시점에 관한 사영 평면으로 생각하고 사용자에 의해 입력된 선과 점의 정보를 이용하여 사영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 모델링된 물체는 3차원 운동을 하기 위한 지역 좌표계로서 소실점을 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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