지형 및 공간에 관한 많은 양의 정보들은 축척 또는 활용목적 등에 따라 분류되어 다양한 형태의 지도로 만들어지고 있다. 그러나 단일 투영법을 근거로 생산되는 지도가 축척 및 활용목적 등의 다양한 요구조건을 만족시키는 데에는 적합하다고 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 중 대 축척인 1/50,000, 1/25,000, 1/5,000, 1/1,000 지도를 제작하는데 활용되고 있는 기존의 TM 투영법에 대해서 다면체 투영법과 비교 분석하여 다면체 투영법의 활용가능성을 확인해 보고자 하였다. 연구의 수행방식은 타원체면에서 자오선 호장, 평행권 호장 그리고 타원체 면적을 계산하고, 이들 값을 TM과 다면체투영법을 활용하여 직교 평면에 투영하고 타원체 및 투영평면에서 투영 왜곡량을 산출하였다. 또한 지도의 축척별 오차의 허용범위를 규정하고, 두 가지의 투영법에 따른 왜곡량을 지도의 축척별 오차의 허용범위를 결정하였다.
일반적으로 실제 사용되는 카메라들은 렌즈 왜곡이 존재하며, 렌즈왜곡의 정도는 카메라의 가격뿐만 아니라 특정 용도에 의해 달라진다. 현재까지의 많은 렌즈 왜곡 보정기법들은 왜곡 변수를 찾기 위해 투영 기하학의 불변량 속성을 기반으로 한 것으로, "물체의 직선은 이미지에서의 직선"이라는 상식에서 출발한다. 하지만, 평행선인 경우 이전의 연구들은 렌즈 왜곡 변수를 결정하는데 제약이 있다. 본 논문에서는 렌즈왜곡 변수를 결정할 때 동시에 평행선 유지를 보증할 수 있는 방법을 제안함으로써, 핀홀 카메라 모델을 이용하여 투영된 이미지와 실제 이미지가 근접한 결과를 얻게 된다. 실제 이미지와 제안된 기법을 사용한 보정이미지를 비교하여 그 효율성을 입증하였다.
본 논문은 스테레오 영상의 왜곡 현상을 분석하는 수학적인 해석 방법을 제안하였다. 스테레오 카메라의 중심과 투사기의 중심을 연결하는 직선이 스크린이 가지는 평면의 중심을 지나는 법선 벡터가 되고, 스테레오 카메라와 투사기의 두 렌즈의 광축이 스크린의 중심에 놓일 경우에 사진을 찍는 조건, 투영 조건 및 관측 조건에 해당하는 해석해를 유도하였다. 위 세 가지 조건에 따라 영상의 왜곡 정도가 바뀌게 되는데 왜곡을 최소한으로 만들 수 있는 조건식을 유도하였다.
최근 프로젝터는 휴대용 프로젝터의 등장으로 원하는 장소에서 영상을 투영할 수 있어 현장에서의 회의에 사용되는 등 그 용도가 확장 되었다. 하지만 이러한 휴대성으로 인하여 백색의 균일한 투영면에 영상을 투영하지 못하는 경우 투영면의 색에 의하여 투영된 영상에서 색 왜곡이 발생한다. 따라서 색을 지닌 투영면에 의해 발생된 색 왜곡을 보정하기 위해 여러 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘은 측정 장치를 사용하여 휴대용 프로젝터에 적용에 있어 제한적이다. 본 논문에서는 카메라를 측정 장치로 사용하여 유색의 투영면과 백색의 투영면에서의 색을 일치시키는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 각 채널당 9단계의 계조를 나타내는 테스트 영상을 백색과 유색의 투영면에 투영한 후 카메라로 획득한다. 다음으로, 두 투영면에서의 각 각의 계조를 나타내는 테스트 영상의 획득한 영상을 통해 디지털 값을 획득한다. 획득한 디지털 값은 같은 패치에 대해 투영면에 따라 다른 값을 가지게 된다. 백색의 투영면에서 테스트 영상의 값을 기준으로 유색의 투영면에서 같은 값을 가지게 하는 테스트 영상을 찾는다. 두 개의 투영면에서 테스트 영상의 값을 일치 시키는 입력 디지털 값씩 차이는 색씩 변화를 나타낸다. 따라서, 두 투영면에서의 테스트 영상의 값을 일치 시키는 두 투영면에서의 입력 디지털 값을 다항 희귀 방정식에 대입하여 색 보정 행렬을 구한다. 실험을 통하여 제안한 방법과 이전 방법을 비교하였고 주관적 평가와 객관적 평가에서 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
방사 왜곡이 홀로그래픽 스테레오그램에 미치는 영향을 알아보기 위해, 가상의 3차원 객체를 렌더링하고, 이 객체로부터 원근 투영 이미지를 획득하였다. 획득된 원근 투영 이미지를 재배열 하여 hogel 이미지를 만들고 복원되는 영상을 확인하기 위해 홀로그래픽 스테레오그램의 수학적 복원 알고리즘을 제안하였다. 광학 엔진에 의해 발생 할 수 있는 방사 왜곡을 포함하는 hogel 이미지를 왜곡 정도를 달리하여 만들고, 수학적 복원 알고리즘을 이용하여 복원 하였고, 복원된 영상을 PSNR을 이용하여 비교 하였다.
본 논문은 가려진 얼굴 영상을 효과적으로 인식하기 위한 선택적 부공간 투영 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 투영방법은 가려짐이 있는 얼굴의 전체 영상을 기저 영상에 투영하였다. 얼굴의 특징 부분은 가려짐에 의해 왜곡되기 쉽기 때문에 얼굴 인식률의 저하가 크게 발생한다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 먼저 가려짐의 유무를 판단하고 가려짐이 없는 경우는 기존의 부공간 투영 방법으로 전체적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였고, 가려짐이 있는 경우는 가려짐이 존재하는 영역을 배제된 부분적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였다. 가려짐이 있는 얼굴 영상을 제공하는 AR 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 기존의 PCA 및 NMF 보다 좋은 인식률을 보였다.
카타디옵트릭 카메라는 거울을 이용하여 $360^{\circ}$의 3차원 이미지를 한 장에 촬영할 수 있는 이미지 시스템이다. 본 논문에서는 이 시스템을 사용할 때에 발생하는 이미지 왜곡 문제를 해결하는 구형투영 알고리즘을 제안한다. 흔히 사용하는 실린더형 알고리즘의 경우 계산은 비교적 간단하지만, 거울의 바로 아래에 있는 물체의 경우 전체적인 영상을 볼 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서 사용한 카메라는 포물면 거울을 사용한 카타디옵트릭 카메라이며, 쌍곡면거울을 사용한 카메라에 대해서도 이론적으로 공식을 유도하였다.
360 비디오는 VR 미디어의 확산과 함께 몰입형 미디어로 주목 받고 있으며, JVET(Joint Video Experts Team)에서는 post-HEVC 로 진행중인 VVC(Versatile Video Coding) 표준화에 360 비디오 부호화도 함께 포함하고 있다. 현재 JVET 에서는 360 비디오를 부호화 하기 위한 다양한 구(sphere) 영상의 2D 투영기법이 고려되고 있다. 이러한 2D 투영에서는 구 영상의 화소 샘플이 2D 영상에 비 균일하게 매핑되는 변환 왜곡이 발생하며, 이는 360 비디오의 부호화 효율을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 CMP 의 개선된 투영기법인 기존의 EAC(Equi-Angular Cubemap)와 HEC(Hybrid Equiangular Cubemap)를 소개하고, 이를 바탕으로 HEC 의 확장 변환 기법을 제시하여 객관적/주관적 부호화 성능을 확인한다.
몰입감을 주기 위한 초대형 화면을 생성하기 위하여 원통이나 구 모양의 곡면 스크린의 사용이 증가하고 있다. 기존의 방법에서 스크린을 2차 곡면으로 모델링하여 영상이 스크린의 3차원 평면위에 투영되는 대응점을 찾기 위하여 2차 행렬을 이용한다. 기하학적 영상 보정 후에도 스크린의 모양에 약간의 변화나 움직임이 생길 경우에 2차 행렬이 변하게 된다. 본 논문에서는 스크린의 움직임 및 변화가 작은 경우 약간의 움직임에 의해 변형된 2차행렬을 구하기 위해 3차원 정보를 새로이 구하지 않고, 스크린을 부분적인 평면으로 근사하여 영상의 기하학적 왜곡을 보정을 하는 방법을 제안하였다. 실제 프로젝터로 곡면 스크린에 영상을 투영한 후 스크린을 움직였을 때 스크린의 움직임에 대해 제안한 부분적 평면 근사화 방법으로 왜곡을 보정하는 실험을 통해 스크린이 움직이기 전과 동일한 결과를 얻었다.
우리나라 삼각점의 위치표시에 사용되고 있는 가우스상사이중투영에 의한 평면직각좌표의 실상을 새로운 기법으로 정리, 분석하는 한편 그 결과를 토대로 공공측량 등의 정확도 향상과 측량 실무면에서의 편익을 위하여 투영영역내에서의 측지선의 왜곡을 보다 적게하는 새로운 투영법, 평면직각좌표계 및 선증대율의 도입을 시도하였다. 본 연구에서 제시한 새로운 투영법, 평면직각좌표계 및 좌표원점에서의 선증대율은 다음과 같다. 투영 : 가우스 크뤼거 투영 평면직각좌표계 : 8 계 좌표원점에서의 선증대율 : $m_0=0.9999$
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[게시일 2004년 10월 1일]
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