본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.
스캐너 대신 카메라를 이용하여 문서의 사본 영상을 촬영하면 촬영 각도에 따라 기하학적 왜곡이 발생하거나 그림자가 생길 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영한 문서 영상으로부터 왜곡을 보정하고 그림자 영향을 제거한 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 제안하였다. 카메라 렌즈의 방사 왜곡으로 인해 휘어진 테두리를 펴거나 촬영 각도에 따라 유입된 문서 외부 영역을 제거하기 위한 기하학적 보정을 위해 2차 미분 필터 기반의 문서 테두리 검출 방안을 마련하였다. 그리고 적응적 이진화 방법으로 그림자를 제거한 흑백 문서 영상을 생성하였다. 제안한 왜곡 보정 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 스마트 폰 카메라로 촬영한 문서 영상들을 대상으로 실험한 결과 우수한 처리 결과를 얻을 수 있었다.
180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.
KOMPSAT-1 위성의 EOC영상은 위성에서 지구를 촬영하는 동안 발생하는 영상 왜곡을 포함하고 있다. 본 연구는 EOC영상의 영상왜곡을 보정하기 위하여 수치지도를 이용하는 정밀기하보정에 대하여 연구한다. 정밀기하보정 과정은 수치지도와 EOC영상의 좌표계를 통합하는 과정을 거쳐 오버레이를 만들어 수치지도의 삼각점을 기준으로 위성영상에서 GCP를 선택하고, 이 GCP를 이용하여 위성 영상을 딜로니 삼각형들의 Mesh형태로 변환하여 모든 딜로니 삼각형을 리샘플링하는 과정을 거쳐 보정된 EOC영상을 얻는다.
본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.
Single Photon Emission CT(SPECT)기술은 산업의 비접촉 계측 시스템 분야에 있어서 단층 영상을 얻는데 이용되고 있다. 재구성된 영상의 화질이 왜곡되는 문제점의 하나는 시준기 특성에 있다. 영상 왜곡은 시준기의 기하학적 구조에 원인이 있다. 본 논문은 시준기의 구조로 인한 영상 왜곡을 제거하는 보정법을 제시하고 기존의 보정법과 비교하였다. 보정법은 투영 데이터를 공간 주파수상에서 위치 의존적 왜곡 함수로 디콘볼루션 하여 영상 왜곡을 제거하였다. 본 논문에서 시준기의 각도, 검출기와 물체 중심의 거리에 대하여 시뮬레이션을 하고, 실험을 통하여 검증하였다. 실제산업에서의 응용을 고려하여 보정법의 유효성 및 한계를 검토하였다.
최근 유비쿼터스 환경에서 프로젝터를 기반으로 사용자가 원하는 위치에 영상을 제공하는 유비쿼터스 디스플레이 연구가 진행 중이다. 프로젝터는 투사방향에 따라 영상의 왜곡이 발생함으로써, 프로젝터 기반의 유비쿼터스 디스플레이는 왜곡된 영상을 보정하는 것이 매우 중요하다. 영상 보정을 위한 기존 연구는 특정마커를 설치하거나 특정 패턴의 영상을 투사하는 등의 선행 작업을 통해 기하보정을 수행한다. 이 방법들은 투사방향이 변화될 때마다 선행 작업을 요구하므로 실시간 기하보정을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문은 특정마커나 카메라와 같은 별도의 장치 없이도 투사되는 방향에 따라 영상의 왜곡 정도를 예측하여 실시간으로 보정된 영상을 제공하는 기하보정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 특정 보정장치를 사용하지 않고 보정함으로써, 약 27fps의 빠른 처리속도를 가진다. 또한 상용 리모컨을 사용하여 프로젝터의 투사방향을 쉽게 제어하는 편리한 인터페이스를 제공한다.
본 논문에서는 광각 카메라로 촬영한 영상에서 생기는 영상의 왜곡 문제를 해결하기 위하여, 카메라 모델의 추정과 검증을 통하여 광각 카메라 영상에서의 방사형 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 먼저, 교정 패턴으로부터 렌즈의 초점 거리와 주점의 위치 등으로 구성된 내부 파라미터와 회전과 위치 정보로 구성된 외부 파라미터를 찾음으로써 카메라의 왜곡 모델을 추정한다. 다음으로, 추정된 카메라 모델로부터 역으로 코너점을 다시 추출하여 검증하고, 마지막으로, 검증된 카메라 모델을 이용하여 영상의 왜곡을 보정한다. 일반 웹 카메라와 광각 카메라로부터 격자 모양의 교정 패턴을 촬영한 영상을 이용하여 방사형 왜곡을 보정하는 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 80% 이상의 개선 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 기하학적으로 왜곡된 입 모양을 보정하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징추출 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징추출 단계에서는 원영상과 목적영상의 입술모델에 따라 각각의 특징과 특징점을 찾고 보정 단계에서는 부분 영상의 사상위치를 결정하고 어파인 변환을 적용하여 입의 왜곡을 보정한다. 여러 형태의 입모양을 실험한 결과, 많은 부분에 존재하는 왜곡이 보정된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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