본 연구의 목적은 시각체계가 색채-운동 속성의 결합에 양안시차 정보를 이용하는지를 검증하는 것이었다. Wu, Kanai와 Shimojo (2004)는 주변시야에 제시되는 색채와 운동 속성이 잘못 결합되는 색채-운동 착각 결합 현상을 보고하였는데, 본 연구는 이러한 착각 결합이 양안시차 정보가 가용하지 않은 상황에서 관찰되며 양안시차 정보가 가용한 상황에서는 색채와 운동 속성이 제대로 결합됨을 발견하였다. 이러한 실험결과는 시각체계가 속성들의 결합에 양안시차 정보를 유용하게 사용하며 속성들의 결합이 양안시차 정보가 처리되는 이후의 단계에서 발생함을 시사한다.
3D 산업은 그 실용적인 활용가치로 인해 주목받고 있다. 안정적인 3D 시청환경을 구축하기 위해서는 구현기술의 발전이 중요한 과제이지만, 현재의 기술 수준이 제한적이기 때문에 사용자가 시청환경에 대해 주관적으로 느끼는 부분을 다루는'휴먼팩터 (Human-factor)'를 연구하는 것 또한 중요하다. 그 중 시각피로는 안정적인 3D시청환경 구축과 직결되는 중요한 문제이며, 이러한 시각피로의 주요원인은 수렴-조절 불일치 현상이다. 본 연구는 수렴-조절 불일치에 직접적인 영향을 미치는 것이 화면시차 자체가 아니라 수렴각에 영향을 미치는 응시대상의 화면시차라고 가정하였다. 따라서 응시대상의 화면시차가 3D상황에서 수렴조절 불일치를 유발하는지를 규명하기 위하여 시청자들을 대상으로 응시대상의 화면시차를 조작하면서 그것이 시각피로에 영향을 주는지를 측정하였다. 결과는 예상대로 다른 대상들보다 응시대상의 시차가 시각피로에 주요한 영향력을 준다는 것을 함축하고 있으며, 그 외에 비-응시대상과 관련된 이슈들이 논의되었다. 결론적으로, 응시대상의 시차를 적절하게 통제함으로써 사용자의 시각피로를 최소화 할 수 있으며, 이는 시각 3D 환경을 구축하는 데에 도움이 될 것이다.
목적: 수직주시시차의 유형별 분포를 분석하고 입체시와의 상관관계를 알아보고자 한다. 방법: 입체시 검사표는 부분적으로 random dot을 이용하는 RANDOT(R) stereotest를 사용하였다. 근거리에서 수직주시시차는 환자와의 거리를 25 cm 유지한 상태에서 Wesson fixation disparity card를 이용해, 한쪽 눈에 하나씩 보이는 두 개의 가는 선이 프리즘을 가입하여 한 줄로 일치될 때의 측정결과를 바탕으로 주시시차곡선을 6가지 유형으로 분류하였다. 결과: 43명을 대상으로 근거리 수직주시시차 곡선의 유형은 제 1유형이 55.82%로 가장 많이 분포하였고, 제 2유형이 23.25%로 가장 적게 분포하였으며, 제 3유형이 4.65%, 제 4유형은 4.65%, 제 5유형은 6.98%, 제 6유형은 4.65%로 분포하였다. 두 변수들 사이의 선형적 상관관계의 정도를 보는 상관분석의 결과를 보면 입체시는 수직주시시차를 나타내는 Y-intercept(r = -0.07), 일부융합제거시 사위량(r = -0.03), 완전융합제거시 사위량(r = -0.00)과 상관관계가 없는 것으로 나타났고, 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.05). 수직주시시차 곡선의 기울기와는 r = 0.36으로 양의 상관관계를 가지며 그 관계는 낮은 편으로 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 수직주시시차를 나타내는 Y-intercept는 일부융합 제거시 사위량(r = 0.89)과는 높은 상관관계를 보였으며 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 수직주시시차 곡선의 기울기는 r = -0.33으로 음의 상관관계를 보였고, 그 관계는 낮았으며 통계적으로 유의하게 나타났다(p<0.05). 회귀분석(regresson analysis)결과, 입체시와 수직주시시차의 변화에 따른 관계는 수직주시시차가 1분( ' ) 변하면 입체시는 7.631초( ' ) 만큼 변화하며, 입체시가 1초( ' ) 변하면 수직주시시차는 0.017분( ' ) 만큼 변화하였고 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 결론: 입체시와 수직주시시차는 낮은 상관관계를 보였으며, 수직주시시차 만으로 입체시를 판단하기 힘들며 입체시에 영향을 미치는 인자는 수직주시시차 이외의 다른 요인이 더 클 것으로 사료된다.
위성 카메라의 두 밴드가 다른 관측 각(Look angle)으로 촬영 시, 두 밴드간의 정합이 요구된다. 밴드 정합(Band registration)은 플랫폼의 다이나믹스(Dynamics)와 시차효과로 인하여 상수매개변수(constant parameter)로 수학적인 모델을 수립하여 정합(registration)을 수행하기 어렵다. 시차효과는 지표면 표고에 의해 야기되는 현상으로 이는 두 밴드간 정합 특성이 지표면의 표고의 함수로 주어진다. 두 밴드간 정합이 성공적으로 이뤄지기 위하여 시차효과를 보상하는 표고시차보상기법이 요구된다. 이러한 표고시차보상은 특히 고해상도 영상정합에서 중요하다. 표고시차보상기법은 하나의 밴드를 다른 관측 각을 가지는 다수의 CCD라인으로 구성한 경우에도 적용이 가능하다. 한 밴드에서 촬영된CCD라인 영상들은 연결된CCD라인마다 다른 관측 각을 가짐으로CCD라인간 표고시차가 발생하여 CCD라인간 지상거리 차가 표고에 따라 증가되는 왜곡 현상이 나타나기 때문이다. 이를 보상하기 위해 기준밴드 또는 기준 CCD라인과 대상밴드 또는 대상 CCD라인간 영상과 지상간의 관계를 다항식을 사용하여 수학적으로 모델 하는RFM을 사용하였다. 실험결과, 표고시차가 존재하는 영상에 대해서도 제안된 기법으로 밴드 정합이 성공적으로 수행되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 시차공간상의 평면검출 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 다양한 표면을 평면으로 근사하고 검출함으로써 시차공간에 나타난 장면을 간소화하고 수식화하여 다루기 쉽도록 한다. 또한 시차공간에서 근사적으로 구한 평면은 3차원 공간상에서 실측 크기로 표현 가능하고 장애물 검출 및 카메라 위치 추정에 활용할 수 있다. 먼저 스테레오 매칭 기술을 이용해 두 개의 영상으로부터 2차원 공간상에 좌표쌍마다 시차값을 가지는 시차공간을 생성한다. x 또는 y축의 전체적인 추이를 반영하도록 돕는 선 단순화 기법을 이용하여 시차값의 접선 기울기를 추정한다. 기울기 쌍의 조합에 따라 10개의 라벨을 시차공간의 좌표쌍에 부여한다. 상하좌우 방향으로 인접하고 동일한 라벨을 가지는 좌표쌍을 연결하여 군집을 생성하고 최소자승법을 이용해 각 군집에 대한 평면식을 추정한다. 시차공간 내에서 평면식을 만족하는 점들이 가장 많은 평면을 검출하고 이를 시차공간을 가장 잘 간소화한 N개의 평면으로 선택한다. 평면검출의 성능을 정량적으로 평가하였고 그 결과는 3차원 원뿔과 원통에서 각각 97.9%, 86.6% 품질을 보였다. 스테레오 비전 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 대표적으로 이용되는 Middlebury와 KITTI 실험데이터로부터 제안된 평면검출 방법은 훌륭하게 평면을 검출하였다.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
본 논문에서는 스테레오 기반 비디오 압축 전송 시스템을 위하여 시차영상을 추정하고 표현하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 기존에는 스테레오 영상 전송을 위하여 시차영상을 화소 단위나 블록단위로 구하는 방법이 사용되었다. 화소 단위 시차추정은 정확도는 높으나 전송시 많은 비트를 발생시키는 반면, 블록단위 시차 추정은 정보량을 줄일 수 있으나 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 경계부분을 두 개의 영역으로 나누고 시차정보를 주변 것으로 대치함으로써 블록단위의 방법과 거의 같은 정보량을 갖으면서 경계부분에서 보다 정확한 시차정보를 표현하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 블록의 형태를 분류하기 위하여 누적 히스토그램을 특징으로 하는 신경망을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 경계블록을 다수 포함한 영상에서는 블록단위의 시차표현 방법보다 효과적임을 실제 영상 분석을 통하여 증명하였다.
본 연구의 목적은 국가연구개발사업을 대상으로 각 연구단계별 연구개발 지출과 논문 성과 간의 시차구조를 분석하는 것이다. 이에 본 연구는 6T(IT, BT, NT, ST, ET, CT) 기술로 범주화 된 104개 기술의 횡단면 자료와 2007년부터 2014년까지의 시계열로 구성된 패널자료를 분석 자료로서 활용하였으며, 일반적인 시차분포모형을 통해 회귀분석을 실시할 경우 다중공선성이 내포된 분석결과가 도출될 가능성이 크기 때문에 다항시차분포모형을 통해 시차효과를 분석하였다. 그 결과 기초연구의 경우 4년 간 비교적 고른 분포를 보이는 것으로 나타났고, 응용연구와 개발연구의 경우 각각 3년, 2년간 투자효과가 유효한 것으로 확인되었다. 이러한 결과로 보건대, 국가연구개발사업의 논문 성과를 진단함에 있어 각 연구개발단계별 시차적 특성을 감안한 분석 및 평가가 신중하게 고려될 필요가 있을 것이다.
본 논문에서는 시차의 신뢰도를 기반으로 플렌옵틱 영상의 초고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 그리고 플렌옵틱 카메라 영상으로부터 생성한 서브어퍼처(sub-aperture) 이미지는 TV_L1알고리즘에 기반한 시차 추정과 초고해상도 영상 복원에 활용된다. 특히 제안된 알고리즘은 시차가 부정확하게 나타날 수 있는 경계 역역에서 향상된 성능을 보인다. 시차 벡터의 신뢰도는 서브어퍼처 이미지의 상하좌우 각 위치별 영역에 따른 분산을 고려하여 판단한다. 신뢰도가 낮은 시차벡터는 초고해상도 영상 복원시 제외된다. 제안된 방법은 바이큐빅 보간 방법과 기존의 시차기반방법 그리고 사전기반 방법과 비교하여 평가되었다. 성능 평가에서 초고해상도 영상복원의 결과는 PSNR, SSIM 관점에서 성능을 비교하여 최상의 성능을 보여준다.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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