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.
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.
영상기반 가상현실 시스템에서 사용되는 가상환경은 영상모자익(image mosaics)을 통해 만들어진 파노라마 영상으로 표현할 수 있다. 이 경우 실린더 파노라마 영상은 생성 시 제약성 때문에 고정 시점에 방향만을 바꿀 수 있는 탐색을 지원하다. Shum은 가상환경 내에서 자유로운 시점이동을 제공하기 위해 카메라를 일정한 간격으로 회전시켜 얻은 영상으로부터 동심원을 이루는 여러 개의 실린더 형태인 광필드(light field)의 4차원 함수를 세 개의 파라미터, 즉 중심으로부터 거리, 높이, 각도의 3차원 함수로 단순화시킨 동심원 모자익(concentric mosaics)을 제안하였다[10]. 그러나, 이 방법은 카메라의 동일한 간격의 수평 회전운동에 의해 영상을 얻어야 하기 때문에 특별한 장치가 필요하고, 중심으로부터의 거리에 따라 카메라를 배치시켜 촬영함으로써 많은 영상을 처리해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Shum의 동심원 모자익 생성시의 단점을 보완하기 위하여 영상 스트립을 실린더 평면에 배치시키는 방법을 이용한 효율적인 동심원 모자익 생성 알고리즘을 제안한다. 이는 영상 촬영 시 자유로운 수평 회전이 가능하여 부가적인 촬영장치가 필요하지 않다. 또한 새로운 시점에 대한 영상을 생성할 때, 보간 영상의 사용을 최소화하여 영상의 질을 향상시켰다.
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.
도로 동영상의 차량 추적 시스템은 영상 내 추적 구간을 확장하는 일이 중요하다. 본 논문에서는 추적 구간을 넓히기 위하여 모자익 기법을 제안하였다. 동영상 모자익의 가장 어려운 문제는 프레임마다 동일한 대응점을 알아내는 데 있다. 본 논문에서는 미리 예측된 영역에서의 컬러 상관관계를 이용하여 흔들린 대응점을 탐지하고 또한 가려진 부분이나 돌발 상황에 대해서는 투영 변환만으로도 최적 근사 대응점을 찾아낼 수 있는 탐색 방법을 제안하여 실제 도로 동영상에서 실험 하였다.
본 논문에서는 일반 PC에서 방사형으로 배치된 카메라를 통해 획득되는 비디오 영상을 하나의 대형 고해상도 영상으로 만드는 실시간 영상모자익 기법에 관해 기술한다. 제안된 방법은 먼저 위상 상관 알고리즘을 사용하여 인접하는 두 영상간의 수평 및 수직 이동거리를 산출한 다음, Levenberg-Marquardt 방법을 사용하여 카메라 사이의 정확한 변환 행렬을 계산한다. 마지막으로 DirectX의 텍스처 매핑 함수에 변환행렬을 적용하여 입력영상들을 하나의 대형 영상으로 합성한다. 이 방법은 특징은 일반 개인용 컴퓨터에서 널리 사용되고 있는 그래픽 API DirectX를 영상 합성과정에 이용하기 때문에 특별한 장치와 기계어 수준의 프로그래밍 없이도 실시간 영상 모자익을 구현할 수 있다는 것이다.
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.
해저면의 정보를 얻기 위하여 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용하여 해저면의 모자이 영상을 생성하였다. 경사거리 보정에 필요한 Tow-Fish의 수증고도 산출을 위해 short time energy 함수를 각 ping의 음압 레벨에 적용하였으며, 수주(water column) 영역이 제거된 모자익 영상을 생성할 수 있었다. 모자익 영상 생성시 각 화소의 음압 대표값으로 최대값, 최근값 및 평균값을 사용하였으며, 평균값 사용시 일정 방향으로 발사된 음파의 음악값만을 대상으로 평균값을 구하여 해저면의 3차원 정보를 보존하였다. 모자익 영상 생성 방법으로 Im/pixel 이상의 저해상도로 전테 탐사 영역에 대한 조자익 영상을 생성한 후 관심 대상 영역을 선택하여 0.1m/pixel의 공간 해상도를 가진 고화질의 모자익 영상을 생성하였으며, 해저면의 암석, 연흔, 개펄, 인공 어초 등의 해저 물체를 확인할 수 있었다.
본 논문의 목적은 사이드 스캔 소나 자료를 이용하여 해저면의 지질을 분류하는 알고리 즘을 제안하는 것이다. 사이드 스캔 소나 시스템에서 획득된 수치 자료에 대하여 탐사선의 항해 자료를 근거로 모자이킹을 수행하고 2차원 영상 자료를 생성하여, 평활화(Smoothing)와 같은 영 상 처리기법을 적용하여 보간을 수행하였다. 그리고, 모자익 영상의 텍스쳐 특성을 이용하여 영상 분할(Segmentation)을 실시하였다. 토우-휘시(Tow-fish)의 좌우현 센서의 특성 차이로 발생하는 좌우현음압의 차이와 센서에서 먼 곳에서 온 신호일 수록 음압이 작기 때문에 음압 자료의 보정 이 필수적이다. 본 논문에서는 토우-휘시 고도별 평균을 이용한 보정치로 음압 자료를 보정하였 고, 보정된 음압 자료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료를 보정하였고, 보정된 음압 자 료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료로 모자익한 결과를 비교하여 음압 보정된 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. 영상의 분할 방법은 그레이 레벨 동시발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용한 텍스쳐 특성을 기초로 그레이 레벨 최대 발생 특징식을 제안하 고, 그 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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