입체는 특수 장비에 의해 디지털 데이터화 되어 3차원 물체의 표면을 메쉬나 다각형 등으로 표현하며 입체의 세부구조인 다각형은 면적, 각 정점의 토폴로지, 변의 길이, 내각과 같은 고유 기하정보 요소를 가진다. 본 연구에서는 3차원 입체를 특징짓는 다각형의 기하학적 정보를 이용하여 3차원 모델을 2차원 평면으로 전개하는 방법을 제안한다. 이와 같은 기술은 옷이나 신발과 같은 2차원 형태의 부품을 결합하여 입체형태의 제품을 만들어 내는 분야에 매우 유용하게 쓰이며 나아가 3차원 모델에 최소의 왜곡을 가지는 텍스쳐를 적용시켜 3차원 모델의 사실성을 높이는데 기여할 수 있다.
본 논문은 2D 가상 착의 시스템의 컬러 영상 분할 및 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 시스템은 컬러 영상 분할에 의해 2D 의류 모델 영상으로부터 분할된 의류 형상 영역에, 명도 차분 맵에 기반하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 색이나 명도에 상관없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴이나 직물 색을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 사실적인 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
화상데이타의 효율적인 검색은 멀티미디어 데이타베이스에서 중요한 연구문제이 다. 본 논문은 국부적인 텍스쳐 패턴과 윤곽점의 기울기 성분으로 질의가 가능한 새 로운 내용기반 화상 검색방법을 제안하였다. 입력된 원화상으로부터 그레이레벨 co -occurence marix를 사용하여 추출한 텍스쳐 패턴과 이진화상으로부터 추출한 윤곽점 간 기울기 성분은 직관적인 유사도를 유지할 수 있는 감소된 차원의 내부적인 특징표 현으로 변환되고, 이러한 특징들은 내용기반 화상검색을 위한 효율적인 인덱스 구조 를 생성하는데 사용된다. 화상검색 실험결과, precision 82%, recall 87% 및 평균순 위 3.3를 보임으로써 내용기반 화상데이타 검색에 이 접근법이 유용함을 보였다.
본 논문은 복부 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서의 자동화된 신장 및 신장암 추출에 관한 연구를 수행하였다. 필름으로 보관된 복부 CT 영상을 디지털화하여 영상분석을 수행하였으며, 명암값에 의한 임계값(Gray-Level Thresholding) 처리 기법을 사용하여 신장만을 분리하였다. 신장암의 샘플영상에 대한 텍스쳐(Texture)분석 결과를 토대로, 대표적인 통계적 모멘트 값인 평균 및 표준 편차값을 동질성 시험 기준으로 삼아 신장암의 SEED를 선택하였다. 선택된 SEED의 중앙 픽셀을 시작점으로 하여, 명암값을 동질성 시험기준으로 사용한 영역확장(Region Growing) 방법을 적용하여 신장암을 추출하였다. GE사의 Hispeed Advantage CT 스캐너를 사용하여 촬영된 9개의 예, 총 113매 영상을 Lumisys LS-40 필름 디지타이저로 디지털화 하여 적용한 결과, 85%의 신장암 추출 민감도를 가진다.
다중영상으로부터 투사 선분을 이용하여 3D 모델을 생성하고 각 면의 텍스쳐를 획득하는 구조 복원 기법을 제안한다 사용자는 매우 단순한 절차를 통해 정확한 3D 모델 데이터를 획득할 수 있다. 모델 파라메터 추정을 위해 내재된 비선형 최적화 방법은 사용자 지정 영상 선분과 모델의 투사 선분의 거리를 최소화하는 방법에 기반하고 있다. 모델링 기법의 기능적 주요 목표는 형상이 포함된 다중 영상으로부터 그 형상의 3차원 구조를 복원하고 각 면의 텍스쳐를 생성하는 것이다. 본 연구에서는 3D 정형체를 사용하여 사용의 편리성을 증대시킬 수 있고 정형체의 파라메터의 오차를 최소화하여 복원된 구조의 정확성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 유한 선분에 기반한 오차 함수를 도입하여 무한 직선에 기반한 방법보다 정확한 모델링이 가능하다. 제안된 방법을 다양한 실제 영상에 적용한 실험 결과를 제시하고 다중 영상기반 모델링 도구의 개발 과정에서의 기술적인 문제점과 해결책을 기술한다.
본 논문에서는 기존의 변이 영상 획득 방법들에 비하여 시간 대비 정확도가 우수한 기법을 제안하고 H/W로 구현한다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능한 화소 대 화소의 움직임 추정 기법을 이용한다. 움직임 추정 기법은 영상 내 텍스쳐의 분포 특성과 무관하게 정합 윈도우의 유사성에만 의존하기 때문에 추출된 변이정보의 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해서 영상의 국부 특성에 따른 가변 크기 윈도우 정합 기법을 도입하고, 영상 내 텍스쳐가 균일한 부분 및 물체의 윤곽선 부분에서도 높은 정확도를 얻는다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능하도록 수행속도에 최적화된 하드웨어로 설계된다. 하드웨어는 Verilog-HDL로 설계하였고, Hynix $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 사용하여 게이트수준으로 합성하였다. 구현한 하드웨어는 최대 120MHz의 클록 주파수에서 초당 15 프레임을 안정적으로 처리할 수 있었다.
현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.
GPU를 이용한 병렬 알고리즘은 어떤 메모리를 사용하는지에 따라 시스템의 전체적인 성능이 달라진다. 본 논문은 GPU 환경에서 실행되는 CUDA 프레임워크에서 병렬처리를 이용하여 문서 분류 시스템의 속도를 향상시키고자 할 때 메모리 로딩 시간이 전체적인 시스템의 성능에 미치는 영항을 연구하였다. 기존의 CPU 환경에서 구현했을 때와 비교하여 어느 정도의 성능 향상이 있었는지 실험하였으며 이전 연구에서 고려하지 않았던 메모리를 읽는데 걸리는 시간을 고려하여 현실적인 실행 시간을 비교하였다. 실험 결과에 의하면 CPU 에서 구현했을 때의 연산 속도보다 GPU의 텍스쳐 메모리를 사용하여 구현하였을 때 문서분류 성능이 향상되는 효과가 있음을 알 수 있었다.
볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상, 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. GPU의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 GPU의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 GPU의 텍스쳐 메모리 크기보다 큰 볼륨 데이터를 여러 개의 GPU 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 렌더링하여 타일형 디스플레이에서 고해상도로 가시화하는 시스템을 디자인하고 구현하고자 하였다.
본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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