본 연구는 항공레이저스캐너의 스캔라인 특성을 활용하여 건물 포인트를 효율적으로 분리하는 것을 목표로 한다. 포인트 간의 고도 유사성 및 인접성을 기준으로 포인트들을 분류하였으며, 분류 대상 클래스의 탐색 범위를 소수의 스캔라인으로 제한함으로써 분류가 진행됨에 따라 분류 속도가 저하되는 현상을 방지하였다 또한 건물의 형태 및 스캔라인의 특성으로 인해 동일 개체가 두 개 이상의 클래스로 분리되는 현상을 감지하고 하나의 클래스로 통합하는 기능도 구현하였다. 결과적으로 개별 건물, 옥탑과 같은 부속 건물, 비건물 포인트를 동시에 분리할 수 있었다.
3차원 영상을 처리하는데 있어 래스터라이제이션은 프레임 버퍼에 저장될 픽셀을 구하는 과정이다. 여러 개의 픽셀로 구성되는 폴리곤을 렌더링하기 위해서 스캔라인 방식 또는 반 평면 함수를 이용한 타일 트래버설 방식 등이 사용되고 있다. 본 논문에서 기반으로 하고 있는 타일 트래버설 방식은 스캔라인 방식에 비해 메모리 효율 및 텍스쳐 캐쉬의 지역성에서 이점을 가지고 있으나 복잡한 탐색 과정 때문에 파이프라인 구조로 구현하기는 어렵다. 본 논문에서 제안하는 구조는 분기 예측 기법을 적용하여 트래버설 과정에서의 분기로 인해 발생되는 파이프라인 지연을 기존의 트래버설 구조에 비해 약 30% 정도 줄임으로써 고성능 3차원 그래픽 가속기에 적합한 스캔 컨버젼 유닛을 제안하였다
단일 카메라로 회전하는 물체의 영상을 획득한 후, 그 영상을 분석하여 3차원으로 복구하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 물체의 회전과 단 하나의 카메라를 이용하는 방법이기에 기존의 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 차이를 둘 수 있다. 회전하는 물체에는 회전축과 동일한 방향의 스캔라인을 형성시키고, 이 스캔라인을 적절한 측면에서 하나의 카메라를 이용해 영상으로 획득하여 스캔라인의 굴곡과 이 스캔라인에 인접한 화소의 컬러 정보를 이용하여 3차원의 물체를 재건한다. 이 방법은 3차원의 정보를 얻음에 있어 물체의 회전에 의존하기에 한 방향에서 얻어진 두 스테레오 영상의 정합과 각 방향에서 얻어진 영상을 정합 시킬 때 발생될 수 있는 스테레오 비전의 오류를 피할 수 있다.
본 논문에서는 OpenVG Specification에서 제안한 파이프라인을 기능별, 혹은 연산별로 그룹화 하여 하드웨어 구현에 적합한 새로운 파이프라인을 제안하였다. 래스터라이저에서는 스캔라인 알고리즘과 엣지 플래그 알고리즘의 장점들을 포함하는 스캔라인 엣지 플래그 알고리즘을 구현하여 적용하였으며, Non-Zero 룰을 만족하기 위해 엣지의 방향에 따라 Winding 횟수를 기록하기 위한 추가 버퍼를 이용하였다. 또한, 래스터라이저는 안티 앨리어싱을 위해 슈퍼 샘플링 과정을 수행한다. 액티브 엣지 생성 시 클리핑을 동시에 수행하여 이후 과정에서의 불필요한 연산을 줄였고, 액티브 엣지들의 정렬을 수행하지 않는 방법을 사용하여 처리 속도를 향상 시켰다. 본 연구에서 설계된 OpenVG Rasterizer는 크로노스 그룹에서 제공하는 샘플 이미지들을 사용하여 검증하였다.
본 연구에서는 ALS의 스캔라인 특성을 이용하여 포인트 클라우드를 효율적으로 분리하는 기법을 제시하였다. 이전 연구에서 제시하였던 방식에서 포인트 분류를 위한 쿼리 영역의 제한 기능을 강화시키고 효율적인 메모리 관리를 위하여 쿼리에 사용되지 않는 포인트를 영구 저장하여 메모리로부터 해제하는 기능을 추가하였다. 결과적으로 대용량의 포인트 데이터를 처리하는 동안 속도 저하 현상이 발생하지 않았으며 높은 정확도로 건물 포인트를 분리할 수 있었다.
일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.
본 연구에서는 영상분할기법을 이용한 스캔라인기법에 기초하여 영역 이미지의 새로운 에지 결합방식을 제시한다. 본 논문에서 제시한 기존 알고리즘은 3차원 영상을 2차원 영상으로 적용하는 과정에서 깊이의 정보, 조명등의 영향으로 심한 잡음이 발생하여 이로 인해 정밀측정에 많은 어려움이 있었다. 기존의 스캔라인기법은 광원에 의해 직선추출의 형상인식에서만 활용하였으나 이를 원호에 적용 정밀측정 하였다. 본 연구로 인한 오프라인(Off-line)의 검사방식을 온라인(On-line) 방식에서도 정밀측정이 가능함을 입증하였다.
본 논문에서는 비전 기반의 1-D 바코드 검출을 위한 스캔 라인 및 범위 결정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 블록 HOG(histogram of gradient)를 바탕으로 DBSCAN 군집화 방법을 적용하여 유효한 바코드 대표점 및 방향을 검출하고 이를 바탕으로 스캔 라인 및 바코드 크로스라인을 결정하는 방법에 관한 연구이다. 본 논문에서는 얻어진 스캔라인을 바탕으로 바코드의 크로스라인 범위를 결정하기 위해 최소 및 최대탐색 기법이 적용되었다. 이것은 바코드의 크기에 무관하게 적용될 수 있다. 제안된 기법은 바코드의 일부 영역만 검출해도 바코드 인식이 가능하며, 또한 바코드 영역 검출 후 코드를 읽기 위해 회전을 필요로 하지 않는다. 또한, 다양한 크기의 바코드 검출이 가능하다. 본 논문의 제안된 기법에 대한 성능을 평가를 위해 다양한 실험결과를 제시하였다.
센서를 사용한 구조물의 진동측정 시 여러 문제로 인해 사용의 제약을 받아왔다. 이를 극복 하고자 최근 카메라를 이용한 진동 측정 기술이 연구되고 있지만 보통 산업용 카메라의 낮은 샘플링 주파수로 인해 구조물의 진동 측정에 한계를 보였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 라인 스캔 카메라의 높은 샘플링 주파수를 이용한 진동 측정 기술을 제안하고 실험을 통하여 성능검증을 수행하였다.
본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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