광학식 동작 포착(optical motion capture)시스템에서 신뢰할만한 3차원 좌표의 획득과 마커의 궤적 추적은 매우 중요한 문제이다. 3차원 좌표를 획득하기 이해서는 다중의 카메라로부터 2차원의 데이터 간의 대응관계를 구해야 한다. 본 논문에서는 각 카메라에서의 3차원 마커들 간의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 릴렉세이션 알고리즘을 사용하여 고스트가 제거된 신뢰성있는 클릭을 추출한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 3차원의 좌표를 생성할 수 있다. 또한 추출된 3차원 마커의 궤적의 추적을 위해 칼만 필터를 사용한 마커의 예측과 데이터 연계 문제의 해결을 위한 전략을 제안하고. 사라진 마커의 궤적을 유지시키기 위해 다이나믹 모델을 사용한 추적 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 두 대의 카메라로부터 입력받은 인간의 신체와 같은 관절체의 움직임을 Color Marker의 색상 특성을 이용하여 3차원 공간 정보를 인식하는 방법에 관해 기술한다. 이 방법은 인체에 물리적인 장치를 하지 않고 단순히 영상정보만을 이용하여 3차원 정보를 구하였다. 보다 정확한 인체의 특징점을 구하기 위해 환 논문에서는 신체의 관절각에 칼라 마커를 부착하고 칼라 마커틀을 세그먼트하여 관절각의 2차원 정보를 구한 다음 스테레오 기하(Stereo Geometry)를 이용하여 3차원 정보를 계산하고 가상 공간상에서 인간의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제스쳐 인식과 3차원 Virtual Reality 인터페이스 시스템 구성 등에 사용될 수 있다.
비전을 이용한 사용자의 위치 및 방향 측정 시스템은 대부분 마커를 부착하고 그 마커들의 위치를 측정한 후, 이 마커들의 3차원 위치 정보와 이미지 상에서의 2차원 위치를 기초로 카메라(또는 사용자)의 위치 및 방향을 계산한다. 여기서 사용되는 마커들은 대부분 알고리즘 상으로 컴퓨터가 찾기 쉽도록 고안하는 경우가 많다. 그러나 환경이 확장되는 경우에 있어서는 그에 상응하는 마커를 부착하는 것이 실제적으로 어려운 경우가 많다. 이와 같은 경우에, 효과적으로 검색이 가능하다면, 마커가 아닌 환경에 이미 존재하는 물체를 이용할 수 있다. 이러한 물체들을 위치 및 방향 계산에 사용하기 위해서는 이 물체들의 3차원 위치를 미리 계산해야 한다. 본 논문에서는 확장 환경에서 카메라(또는 사용자)의 위치 및 방향의 계산이나 수정에 사용되는 물체들의 3차원 위치를 계산하는 방법을 제안하고 설명한다.
증강현실 서비스 중 가장 많이 사용 되는 서비스는 마커기반 증강현실 서비스이다. 그러나 마커 이미지가 가림 또는 훼손 때문에 마커 이미지를 인식될 수 없는 환경에서는 증강현실 서비스를 제공해줄 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반 증강현실에서 마커 이미지를 인식할 수 없는 상황에서도 사용자의 자세를 추정함으로써 보다 안정적으로 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커기반 증강현실 제공시 장애가 발생할 경우, 3개의 비콘과 사용자간의 통신을 통해 측정된 3차원 좌표 값을 이용하여 사용자의 자세를 추정하고 증강현실 서비스를 제공함으로써 사용자가 지속적으로 증강현실 서비스를 제공 받을 수 있도록 한다. 제안된 마커 인식과 비콘 통신을 활용한 마커기반 증강현실 기법의 시나리오에 대해 설명하고 제안된 방법을 가림 및 훼손 정도에 따라 실험한 결과를 제시한다.
다양한 사용자들이 증강 현실을 쉽게 제작하기 위하여 3차원 물체의 추적 및 인식이 가능하도록 하기 위한 물체 등록과정이 직관적이고 간단하여야 한다. 물체 등록에 활용될 수 있는 다양한 3차원 재구성 방법이 개발되었지만, 아직은 실험적인 단계에 있다. 본 논문은 증강 현실 저작 시 다양한 사용자들에게 다양한 환경에서 직관적으로 활용될 수 있도록 하기 위한 3차원 재구성 방법으로써 마커를 활용하는 마커 기반 탠저블 인터페이스를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 인터페이스를 이용하여 사용자가 물체의 표면을 직접 접촉함으로써 물체 여러 표면의 3차원 기하학 정보를 획득한다. 이 인터페이스를 이용하여 단순히 그래픽적인 모델링을 위한 3차원 재구성을 하는 것이 아니라 물체의 특징점 정보를 제공함으로써 증강현실에 활용할 수 있도록 한다. 최종적으로 제안하는 방법을 통하여 증강 현실 응용을 보임으로써 제안하는 방법의 효용성을 확인한다.
본 논문에서는 다수의 적외선 카메라의 2D 패시브마커 영상을 이용한 3차원 리지드 바디(Rigid Body) 자세추정 방법을 제안한다. 1차로 개별 카메라의 내부 변수를 구하기 위해 체스보드를 이용한 칼리브레이션 과정을 수행하고, 2차 보정 과정에서 3개의 적외선 마커가 있는 삼각형 구조물을 모든 카메라가 관찰 가능하도록 움직인 후 프레임별 누적된 데이터를 계산하여 카메라 간의 상대적인 위치정보의 보정 및 업데이트를 진행한다. 이 후 각 카메라의 좌표계를 3D월드 좌표계로 변환하는 과정을 통해 3개 마커의 3차원 좌표를 복원하여 각 마커간 거리를 계산하여 실제 거리와의 차이를 비교한 결과 1mm 내외의 오차를 측정하였다.
본 논문에서는 영상처리기(image processor)가 내장되어 있지 않은 영상획득기(frame grabber) CCD 카메라만을 가지고 2차원 및 3차원 운동 측정과 분석을 위한 실시간 마커 인식 알고리즘을 개발하였다. 검색 범위의 축소를 통해 마커 출현 예상 위치를 추정하는 추적 알고리즘을 제시하며, 예상 범위 내에서 실제 마커를 탐색하는 알고리즘으로서 전화면 검색기법, 회오리 검색 기법, 사방팔방 기법을 제시하며, 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시한 알고리즘들은 실시간 마커 인식을 위해 검색 대상의 범위를 축소하는데 그 목적을 두었다. 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘은 기존의 외곽선 축출 방법보다 빠른 중점 축출 알고리즘이다.
본 논문은 모바일 기반 양안식 HMD 기기를 사용하는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 단안영상으로부터 삼차원 입체영상을 생성하는 효과적인 기법을 제안한다. 모바일 기기의 단안카메라로는 좌안과 우안에 대해 정확한 양안시차를 제공하는 양안영상을 생성할 수 없기 때문에, 기존의 양안식 증강현실 시스템에서는 좌안과 우안에 동일한 실세계 영상을 제공하여 입체감과 몰입감이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 대부분의 사용자들이 마커를 주시한다는 가정 하에, 기존 방법에 비해 높은 입체감과 시각적 편안함을 제공하는 단안카메라 기반 3차원 입체영상 생성기법을 제안한다. 마커와 카메라의 3차원 자세정보를 통해 단안영상을 3차원 공간상에 나타내고, 사용자의 좌안과 우안에 해당하는 가상의 두 카메라를 통해 단안영상의 마커영역과 마커 위에 증강될 가상물체에 대해서 시차를 계산한다. 마커 이외의 영역은 블러 효과를 적용하여 선명도를 낮추고 양안식 HMD를 통해 입체 콘텐츠를 감상할 때 발생하는 시각적인 피로를 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 생성된 3차원 입체영상이 기존 방법에 비해 높은 입체감을 제공하는지 여부를 세 가지의 사용자 실험을 통해 평가하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존방법에 비해 높은 입체감을 제공하고 시각적인 피로가 크지 않는다는 것, 사람의 시차와 동일한 스테레오 카메라를 통해 촬영된 영상과 유사한 현실감을 사용자에게 제공한다는 것, 그리고 영상블러를 통해 사용자의 시각적인 피로도가 감소되었다는 사실을 확인하였다.
본 논문에서는 마비/편마비 환자의 손 재활운동을 위한 증강현실 인터랙션을 통한 재활운동시스템을 제안한다. 주로 기계적 장치에 의존하고 있는 기존의 마비환자 재활운동시스템에서 가정에서 손쉽게 재활훈련을 수행할 수 있도록 시스템을 구성하기위하여 컴퓨터 비전 기법을 이용하여 재활훈련에 필요한 장비를 최소화하고 좀 더 간편하게 설치하여 사용할 수 있도록 하는데 초점을 맞추었다. 본 논문에서 제안된 방법은 손끝의 움직임과 상태를 손끝마커의 위치와 접촉여부를 검사함으로써 인터랙션 상태를 점검한다. 한대의 카메라로부터 입력되는 손끝 마커의 2차원 위치는 3차원 객체와의 인터랙션을 위하여 ARToolKit 마커를 기반으로 보정된 3차원 카메라 공간상의 좌표로 변환되어 사용된다. 3차원 좌표계로 변환과정을 거친 손끝 마커의 3차원 위치는 3차원 객체와의 인터랙션에 반영함으로써 증강현실 기반의 인터랙션을 구현하였다. 본 논문에서 제시한 인터랙션 기법의 구현내용을 실험결과에서 나타내었고, 증강현실 기반 테이블탑 환경에서 마비환자의 재활운동에 활용될 수 있음을 나타내었다.
MRI, CT, MRI, PET, SPECT, fMRI 등과 같은 단층의료영상은 병원에서 환자의 진단 및 치료 임상적 연구에서 폭넓게 사용되고 있다. 동일한 대상에 대하여 서로 다른 정보를 얻거나 비교를 하기 위하여 서로 다른 영상양식으로 촬영하거나 시간적 간격을 두고 단층영상을 획득하는 경우가 많다. 3차원 영상정합은 비교하고자 하는 두 영상을 하나의 3차원 좌표 공간으로 지도화하는 것이며, 크게 마커기반 정합과 특징기반 정합으로 분류된다. 뇌 영상의 3차원 정합은 뇌 수술부위 선정, 뇌 기능 연구, 뇌 지도화 연구 등에서 시각적 분석과 정량적 분석에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문에서는 뇌의 단층영상에 대하여 흔히 사용되고 있는 3차원 정합인 마커기반 정합법과 특징기반 정합법에 대하여 소개하고 이에 대한 비교 고찰을 행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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