SAR에서 마이크로파의 진행방향으로의 속도성분을 가지고 움직이는 물체는 영상에서 azimuth 방향으로 이동된 위치에 상이 맺힌다는 현상은 이미 잘 알려져 있다. 대부분의 속도측정 알고리즘들은 실제 물체의 위치와 상이 맺힌 위치 사이의 거리를 측정함으로써 속도를 유추하였다. 그러나 움직이는 물체의 실제의 위치를 나타내는 지시자인 도로나 배의 물결모양은 일반적으로 SAR 영상에서의 식별도가 높지 않기 때문에 이러한 방법은 영상취득시의 조건이나 물체의 움직임 정도에 따라 적용이 제한적이다. 이에 본 연구에서는 SAR 원시자료 처리단계의 중간 산물인 range-compressed 영상의 azimuth 차분신호로부터 물체의 속도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 움직이는 물체에 의한 도플러 중심주파수의 변이가 azimuth 차분신호에서의 위상변화를 일으킨다는 점에 기초한다. 일반적으로 SAR에서 감지하는 지표물의 위상은 SAR의 기하에 의하여 발생하는 도플러 변화율에 따라서 선형적으로 변한다. 이 선형변화위상과 몇 가지 상수 값을 갖는 위상들을 제거하고 남은 신호는 물체의 움직임과 직접적인 관련이 있으므로, 이로부터 속도를 구해낼 수 있다. 이 방법을 실제 ENVISAT ASAR영상을 이용하여 배의 속도를 구하는 데에 적용해 보았으며, 그 결과는 목표물의 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 해상에 단독적으로 존재하는 배에 적용하였을 때는 0.1m/s 정도의 차이로 기존의 속도측정 알고리즘의 결과와 잘 일치하였으나, 육지에 인접한 연안의 배는 신호의 교란에 의해서 1m/s 이상의 오차를 보였다.
현재 IR-UWB Radar에 관한 연구가 많이 진행중에 있다. 주로 IR-UWB Radar을 이용하여 인원계수 및 사람과의 거리측정에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 IR-UWB Radar를 활용하여 물체를 구분하고자 한다. 이러한 물체를 구분하기 위해서 본 논문에서는 물체를 일정한 거리에 위치시키고 IR-UWB Radar을 동작시켜 물체에 의해 반사되어 돌아오는 파형의 크기 및 모양을 이용하여 물체를 구분한다. 이러한 파형의 크기 및 모양만을 이용하여 물체를 구분하기 위해 SVM(Support Vector Machine)를 이용하여 파형의 모양 및 크기를 학습시켜 물체를 구분하였다. 본 논문에서는 IR-UWB Radar에 수신되는 파형의 크기 및 모양을 SVM 패턴학습으로 물체 식별이 가능하다는 것을 보였다.
C.T.(computed topography)에서 쓰이는 단순 역투영법(simple back-projection)이라는 기초적인 재구성방법을 이용한 컴퓨터 시각장치를 개발하였다. 운동입체시(motion stereo vision)의 중요한 요소인 시방향의 연속적인 변화에 착목하여, 곡면체의 수평면에 평행한 윤곽선을 구하고, 일정한 높이로 측정된 이들 각각의 윤곽선을 집적시킴에 의해 결과적으로는 3차원 물체를 정량적으로 계측할 수 있다. 또한, 어떠한 곡선이라도 곡선에 의해서 특징지워 질 수 있음에 착안하였다. 본 논문에서는 미분기하학의 곡률론을 도입하여, 이미 측정된 3차원 곡면물체를 표시하였다. 이로써 목하 연구중인 3차원 곡면물체의 인식에 이 곡률론을 이용하려고 한다.
본 논문에서는 물체위로 투사된 line stripe으로부터 물체의 표면 정보를 추출하기 위해 2-D Grip paper를 이용해 캘리브레이션하는 방법이 제안되었다. 카메라의 이미지평면과 카메라의 가시범위에 있는 3차원 실세계간의 Projective Tranformation과정에서는 목표물과 이미지 평면사이의 거리나 각도 등이 정보를 실제로 측정해서 알고 있어야만 카메라와 실세계간의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 그러나 이미 크기나 거리를 알고 있는 Grid paper를 이용하면 카메라의 파라미터들에 대한 추정이나 카메라와 실세계간의 측정을 하지 않고서도 목표물위로 투사된 line stripe에 대한 정보를 얻을 수 있고 이를 이용해 물체의 표면에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이미 지평면에 투영된 격자패턴에서 구한 교차점들의 위치를 이용해 실제 위치를 찾아낸다. 실제로 레이져스캐너를 이용해 물체위로 line stripe을 투사한 후, 위에서 제시한 방법을 통해 3차원 정보를 구하는 실험결과는 양호하였다.
본 논문은 물체 검출(Object Detection)과 물체영역분할(Object Segmentation)의 CNN 추론 결과를 MPEG-7 서술자 이진화를 통해 표현함으로써 원본과의 용량을 비교한다. 영상의 사용 목적에 따라 CNN 추론 결과를 압축하여 활용할 시 원본 영상 대비 용량을 측정하여 그 효율성을 판단하는 것이 목표이다. 물체 검출과 물체영역분할에 대한 추론 결과를 MPEG-7 서술자를 이용해 압축하였으며, 비교를 위해 원본 영상, CNN 추론 결과 파일, MPEG-7 서술자, MPEG-7 서술자 이진화 파일의 크기를 측정하였다. 실험 결과, MPEG-7 서술자를 이진화를 통한 표현 방식이 원본 영상 및 추론 결과 파일에 비해 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 보안 시스템에서 사람 인식을 위한 중요한 단서 중의 하나인 사람의 키를 측정하는 알고리즘으로, 이미지 시퀀스에서 사람의 영역을 추출하고 기하학적 정보를 이용해 추출된 사람의 키를 측정하고자 한다. 이를 위해 단일 이동 물체 사람을 대상으로 하여 시퀀스 이미지에서 사람의 움직임 정보를 추출하고, 추출된 영역에서 수직 히스토그램 투영을 하여 사람의 중심선을 찾아 머리와 발의 좌표점을 추출한다. 추출된 좌표점들은 소실점과 소실선의 기하학적 해석과 미리 입력한 다른 물체의 기준높이를 가지고 실세계에서의 사람의 키를 측정하게 된다.
3 차원 형상측정기술(3-D Profile Measurement Method)은 가공품의 치수검사 및 형상측정 등의 공학분야뿐만 아니라 최근에는 의류산업 및 의학산업은 물론 오락산업의 가상현실 구현 등 여러 분야로 점차 사용이 확대되고 있다. 이러한 요구를 만족시킬 수 있는 광학을 바탕으로 한 비접촉 3 차원 형상측정방법(Non-contacting 3-D Profile Measuring Method)은 고속, 고정밀도 측정이 가능하기 때문에 활발히 연구되고 있다. 광학을 이용한 대표적인 3 차원 비접촉 측정방법의 하나인 영사식 무아레는 그림자식 무아레의 단점인 격자의 크기가 측정물체보다 커야 한다는 점과 측정물체와 격자사이의 거리 제한 문제를 해결하였으며, 위상이동법을 사용함으로서, 무아레 무늬 형태의 영향을 받지 않고 측정이 가능해졌다.(중략)
본 논문에서는 초음파를 이용하여 재질의 두께를 실측하고 렌더링하는 방법을 제안한다. 두께는 광학특성과 함께 반사율과 투과율을 결정하는데 중요한 요소로서 물체를 더욱 사실적으로 표현하는데 영향을 준다. 지금까지의 연구는 두께를 추정하여 렌더링에 사용해왔다. 제안된 방법은 육안으로 두께를 측정할 수 없는 물체의 두께를 초음파를 이용하여 측정하여 렌더링하는 처음 시도된 방법이다. 이를 위해 기준시편의 음속을 측정하고, 같은 성질을 갖는 다른 물체들의 두께를 측정한다. 측정된 물체의 특성들은 최종적으로 렌더링되고, 영상 분석 모델을 통해 결과를 확인하며, 이를 통해 렌더링에서 두께의 중요성을 확인할 수 있다.
기술이 발전하면서 카메라를 통해 3D 측정을 하는 방법은 계속 발전되어왔고 최근에는 여러 주기의 fringe pattern을 이용한 측정 방법을 쓰고 있다. 본 논문에서는 여러 주기의 fringe pattern을 이용한 3D 측정 방법에 대한 기존 방법의 문제점을 제시하고, 이에 대한 해결 방안으로 기준면의 절대위상과 물체의 위상차를 이용한 물체의 절대위상을 구하는 방법을 제안한다. 이를 이용하면 새로운 물체에 대해서 매번 여러 주기의 fringe pattern을 조사하지 않고 물체의 절대위상을 얻을 수 있다. 따라서 제안하는 방법을 이용하면, 측정단계에서 취득하는 영상의 개수가 적기 때문에 보다 빠른 속도로 3D 측정을 할 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 유용성을 보였다.
본 논문은 트래픽 정보취득을 위하여 영상의 라인 샘플링을 이용한 고속이동물체 속도 측정 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 트래픽 정보 취득을 위한 속도 측정은 도로에 제 1 샘플라인과 제 2 샘플라인을 설정해 놓고, 물체가 샘플라인을 통과할 때 취득된 영상의 시변환 색조 데이터와 기준영상 색조 데이터 사이에서 차영상 기법으로 자동차를 검출하고, 자동차가 두 샘플라인 사이에 거리를 통과할 때 점유하는 프레임수로 속도를 측정하였다. 제 1 샘플라인과 제 2 샘플라인에서 각각 검출된 자동차의 색조로 동일성 판별을 하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 주행하는 자동차를 대상으로 동일성 판별 및 속도 측정을 한 결과, 동일성 판별은 두 개의 샘플링 라인을 통과하는 자동차의 색조 데이터로 판별됨을 보였고, 자동차의 속도 측정은 X-밴드 속도 측정 시스템과 비교한 결과 3% 이내임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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