3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.
본 논문은 한 물체에 대해 스캔 위치 정보가 없는 여러 시점의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상 복원을 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 정합 방법은 스캔 위치 정보와 기하학 정보를 이용하여 레인지 이미지들을 정렬시킨 반면, 본 논문의 정합 방법은 스캔 위치와는 독립적으로 수행되며 기하학 정보와 텍스쳐 정보를 함께 이용하여 정렬시킨다. 그러므로 텍스쳐가 있는 여러 장의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상을 보다 정확하고 효율적으로 복원할 수 있다.
본 논문에서는 스테레오 정합기법을 이용하여 2차원 물체의 형상정보로부터 3차원 형상정보를 자동 추출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 정확한 3차원 형상추출을 위해서 밝기값기반 방법과 특징기반 방법의 장점을 살려 두 방법을 통합 사용하였다. 또한, 오정합을 최소화하고 처리속도를 향상시키기 위해서Coarst-to-fine 방법을 적용하였다. 제안한 방법에 의해 도출된 변이영상(Disparity map)은 3차원 그래픽을 이용하여 모델링에 적용함으로써 3차원 형상정보 추출의 타당성 및 가상공간에서의 적용 가능성을 보였다.
영상정합을 통한 의료영상 분석방법들 중 동일환자에 대한 선형적 다중모달리티 정합이 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다 본 논문에서는 표준 형상을 가지는 정상인 해부학적 뇌영상에 대한 환자 기능적 뇌영상의 정합방법을 제안한다. 먼저 두 영상간 모멘트 정보 매칭 및 초기선형 변환을 수행하고, 3차원 B zier 함수 기반 free-form 변형기법을 이용한 비선형 정합을 수행하여 정합 영상간 형상 차이를 최소화한다 제안방법은 환자 기능영상의 해부학적 분석 뿐 아니라 시술전-시술중 영상정합을 통한 영상유도시술에도 확장 적용될 수 있다.
반사경의 광학면이 넓어질수록 높은 공간 주파수 형상이 광학계의 성능에 큰 영향을 주므로, 대형 반사경 성능 평가에서 이를 측정할 수 있어야 한다. 따라서 높은 주파수의 형상을 샘플링할 수 있는 고해상도 형상 측정 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 반사경의 고해상도 형상 측정을 위한 회전 프리즘 정합 간섭계(rotational prism stitching interferometer, RPSI)라는 새로운 방법을 제안한다. RPSI는 기존에 사용되고 있는 상용 간섭계에 빔 확장 렌즈, 이송 거울, 회전 프리즘 등을 추가하여 구성되었으며, 간섭계를 움직이지 않고 원통 좌표계를 기준으로 전체 구경을 아우르는 부분 구경 형상들을 측정한다. 측정된 부분 구경들은 최소자승법을 이용한 부분 구경 정합법을 이용하여 정합되며, 빔확장 렌즈 배율의 제곱만큼 높은 샘플링 밀도로 전체 구경 형상 정보를 복원 가능하다. 3배율을 가지는 RPSI를 이용하여 직경 40 mm의 구면 반사경 형상을 측정하였고, 간섭계 단독으로 측정한 전체 구경 형상과 비교 검증하였다. 약 1 nm RMS의 근소한 차이로 유사한 형상을 잘 복원할 수 있었으며, 간섭계 단독으로 사용한 형상 측정 결과보다 렌즈의 배율의 제곱배만큼 향상된 샘플링 밀도로 형상 측정이 가능함을 확인하였다.
최근 unmanned aerial vehicle(UAV)를 이용하여 영상을 취득하고 지도제작 및 3차원 형상을 구축하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정합(image matching) 기술을 이용하여 3차원 형상을 재현하고, 형상 변화가 있을 경우 이를 탐지하여 면적 및 부피를 계산하는 방법론을 제시하는 실험으로 측정 정확도를 평가하였다. 이를 위해 모의 구조물을 구축하여 형상변화 전 후의 UAV 영상을 취득하고, 영상정합 결과물인 포인트 데이터의 비교를 위해 변화 전 데이터는 격자 형태로 변환하여 높이 값을 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 가로 세로 30cm 이상의 형상변화는 매우 높은 정확도로 면적 및 부피를 계산하였으나, 그 이하의 형상변화는 아직 영상정합기술의 한계에 기인하여 적용이 어려운 것으로 검증되었다. 하지만 제안한 방법론은 불법건축물 판별, 구조물의 일정규모 이상 피해의 정량적 분석 및 관리 등에 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 복부 CT 영상에서 다중 확률 아틀라스 기반 형상제한 그래프-컷을 사용한 신실질 자동 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음의 세 단계로 구성된다. 첫째, 신실질의 다양한 형상정보를 이용하기 위해 피질기반 유사정합을 통한 다중 확률 아틀라스를 생성한다. 둘째, 최대사후확률 추정을 통해 그래프-컷의 초기 씨앗을 추출하고, 형상제한 그래프-컷을 통해 신실질을 분할한다. 셋째, 확률 아틀라스의 정합 오차를 줄이고 분할 정확도를 높이기 위해, 정합 및 분할을 반복적으로 수행한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 정성적 평가 및 정량적 평가를 수행하였다. 실험결과 제안방법이 신실질과 유사한 밝기값을 갖는 주변 영역으로의 누출을 방지하여 개선된 분할 정확도를 보여준다.
자동 표정인식 및 합성 기술과 내적상태별 얼굴표정 프로토타입 작성의 기초 작업으로서 특정 내적상태를 표현하는 얼굴표정의 특징적 구조를 분석하였다. 내적상태의 평정 절차를 거쳐 열 다섯 가지의 내적상태로 명명된 배우 여섯 명에 대한 영상자료 90장을 사용하여 각 표정의 특징적 구조를 발견하고자 하였다. 서로 다른 얼굴들의 표준화 작업과 서로 다른 표정들의 직접 비교 작업에 정확성을 기하기 위하여 각 표정 표본들을 한국인 표준형상모형에 정합하였다. 정합 결과로 얻어진 각 얼굴표정의 특징점에 대해 모형이 규정하고 있는 좌표값들만으로는 표정해석이 불가능하며 중립얼굴로부터의 변화값이 표정해석에 유효하다는 결론을 얻었다. 표정의 특징적 구조는 그 표정이 표현하는 내적상태가 무엇인가에 따라 발견되지 않는 경우도 있었으며 내적상태가 기본정서에 가까울수록 비교적 일관된 형태를 갖는 것으로 나타났다. 내적상태별 특징적 표정을 결정할 수 있는 경우에 표정의 구조는 얼굴표정 요소들 중 일부에 의해서 특징지어짐을 확인하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.197-200
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2001
본 논문에서는 가상 캐릭터 제작을 위해 표정변화가 가능한 얼굴의 3D텍스처를 구성하는 방법을 2가지로 제안한다. 하나는 3D 스캐너에서 입력한 얼굴 3D 텍스처에 얼굴의 3D 표준 모델을 정합하여 표정변화가 가능하게 하는 방법이다. 이 경우는 얼굴의 3D 텍스처와 함께 정확한 3D 형상 모델을 얻을수는 있으나, 스캐닝 비용이 고가이고, 장비의 이동이 불편하다. 또 하나의 방법은 전후좌우 4매의 2D영상을 통합하여 얼굴의 3D 텍스처를 구성하는 방법이다. 이 방법은 4매의 2D 영상에 3D 형상모델을 정합한 후, 4개의 모델의 높이, 넓이, 깊이를 통합하여, 대체적인 3D 형상모델을 얻고, 4매의 영상을 통합하여 개인 얼굴의 3D 텍스처를 얻게 된다. 이 경우는 2D 얼굴영상을 이용하기 때문에 저가로 널리 이용할 수 있는 방법이다.
최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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