본 연구에서는 뇌 MR 영상의 3차원 가시화를 위해 여러 단면의 원영상을 사용하지 않고, 적은 수의 횡단면 영상만을 이용하여 보간 영상을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 이 과정에서의 핵심인 영상 보간을 위해 우선 3차원으로 재구성하고자 하는 관심영역을 분할하고, 분할된 관심 영역들의 경계와 MBR(Minimum Bounding Rectangle) 정보를 추출한다. 그리고 보간하고자 하는 층의 영상 크기는 분할된 관심영역의 상ㆍ하층 각각 두 영상들의 MBR 크기 변화율로 결정하고, 이를 기반으로 분할된 관심 영역의 영상내에서 해당 화소를 찾고, 입방 보간법을 통해 검출된 각 화소의 명암 가중치를 부여하여 보간 영상의 화소 명암치를 산출한다. 최종적으로는 원영상에서 분할한 관심영역 및 생성된 관심영역의 보간 영상들에서 특징점 정보와 3차원 복셀을 추출하여 3차원으로 재구성한다.
일반적으로 격행주사(interlace) 된 Side-by-Side (SbS) 영상의 경우 화면 재생 시, 전송받은 영상을 먼저 디인터레이싱(de-interlacing)한 후에 좌우 영상을 분리하여 수평 해상도를 보간하는데, 이때 한번 가공된 디인터레이싱 값을 참조하여 보간 값을 결정하게 되는 관계로 수평 해상도의 정확성이 크게 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 격행주사 방식의 SbS 3D 영상의 수평 해상도 보간 방법을 제안한다. 수평 해상도 보간 시에 격행주사 방식으로 전송받은 라인과 디인터레이싱 기법을 이용해 보간한 라인의 특성에 따라 각 라인에서 활용할 수 있는 전송받은 값을 가지고 각각 다른 보간 방법을 적용함으로써 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 실험 결과는 기존의 보간 기법들보다 주관적, 객관적 화질에서 더욱 우수한 성능을 보여준다.
일반적으로 격행주사(interlace) 된 Side by Side (SbS) 영상의 경우 화면 재생 시, 전송 받은 영상을 먼저 디인터레이싱(de-interlacing) 한 후에 좌우 영상을 분리하여 수평 해상도를 보간 하는데, 이때 한번 가공된 디인터레이싱 값을 참조하여 보간 값을 결정하게 되는 관계로 수평 해상도의 정확성이 크게 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 격행주사 방식의 SbS 3D 영상의 수평 해상도 보간 방법을 제안한다. 수평 해상도 보간 시에 격행주사 방식으로 전송 받은 라인과 디인터레이싱 기법을 이용해 보간한 라인의 특성에 따라 각 라인에서 활용할 수 있는 전송 받은 값을 가지고 각각 다른 보간 방법을 적용함으로써 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 실험 결과는 기존의 보간 기법들보다 주관적, 객관적 화질에서 더욱 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 고화질, 고해상도로 영상을 확대하기 위한 적응적인 매개변수가 적용된 3차 회선 보간법을 제안한다. 제안하는 보간법에서는 영상이 가지는 주파수 특성을 반영한 보간을 수행하기 위해 1단계 보간 과정에서 새롭게 정의한 비용함수를 이용하여 3차 회선 보간법의 매개변수를 적응적으로 구하고, 2단계 보간 과정에서는 1단계에서 구한 적응적인 매개변수를 적용하여 3차 회선 보간법을 수행한다. 영상의 주파수 특성이 고려된 적응적인 매개변수의 사용은 보간 커널의 성능을 향상시켜 동일한 매개변수를 사용하는 이전의 3차 회선 보간법보다 결과 영상의 화질이 우수하다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 이전의 보간법들보다 PSNR이 약 $0.5{\sim}4dB$ 높아 객관적인 성능에서 나은 결과를 나타냈으며, 결과 영상의 확대를 통한 비교에서 영상이 부드럽고 에지가 선명하게 나타남으로 주관적 화질이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 깊이 영상의 해상도와 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적으로 2D-plus-Depth 구조의 3D 콘텐츠에서는 깊이 영상의 품질이 매우 중요하다. 최근 들어 Time-of-Flight (TOF) 방식의 깊이 센서가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있는데 TOF 깊이 센서가 제공하는 깊이 영상은 저해상도이기 때문에 고해상도 3D 콘텐츠를 제작하기 위해서는 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하는 것이 필수적이다. 또한 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 물체 간의 경계를 정교하게 보존하는 것이 중요하다. 최근에는 깊이 영상의 해상도 상향 변환을 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 많이 사용되고 있다. 본 논문은 깊이 영상의 해상도를 높임에 있어서 우선 보간법을 수행하여 영상의 상향 변환 시에 생긴 빈 홀들의 값을 채워준 후 Bilateral Filtering을 수행함으로써 성능을 높인다. 일반적으로 영상을 상향 변환을 할 때 다양한 방법들이 있는데 본 논문에서는 Nearest Neighborhood(NN), Gaussian과 경계 보존 보간법, 경계 보존 보간법과 Fast Curvature Based Interpolation(FCBI)를 결합한 보간법을 사용하였다. 실험 결과 제안 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 또한 경계 보존 보간법과 FCBI를 결합한 보간법을 이용해서 상향 변환을 수행한 결과가 다른 보간법들에 의한 결과보다 우수하다는 점을 알 수 있다.
3D linear and circular interpolations are a basic part for the machining of complex shapes. Until now, because of the absence of appropriate algorithms for the generation of 3D lines and circles, a full accomplishment for available machine tool resolution is difficult. this paper presents new algorithms for 3D linear and circular interpolation in the reference pulse technique. In 3D space, the line or circle is not expressed as an implicit function, it is only defined as the intersection of two surfaces. A 3D line is defined as the intersection of two planes, and a 3D circle is defined as the intersection of a plane and the surface of a sphere. Based on these concepts, interpolation algorithms are designed to follow intersection curves in 3D space, and a real-time 3D linear and circular interpolator was developed in software using a PC. The algorithm implemented in a PC showed promising results in interpolation error and speed performance. It is expected that it can be applied to the next generation computerized numerical control systems for the machining of 3D lines, circles and some other complex shapes.
3축 CNC 공작기계상에서 자유형상의 벽을 가진 자유곡면을 가공할 때 최종 NC (Numerical Control) 코드를 만들기 위한 공구 경로는 효율적으로 결정 되어져야 한다. 단일화된 황삭과 정삭 알고리즘 및 공구경로가 이미 그래픽으로 Part 1에서 시뮬레이션 되었다. 본 연구에서는 Part 1에서 보여진 시뮬레이션 결과를 3축 CNC 공작기계를 이용하여 자유곡면 바닥을 가진 일반적인 파켓 밀링을 위한 직선 보간 및 직선+아크를 혼합한 보간을 위한 NC 공구경로 데이터로 만들어서 3D 격자 항행 알고리즘을 실험하였고 그 효용성을 증명하였다.
영상 보간법은 영상의 크기변환에서 할당되지 못한 화소에 대한 값을 추정하는 기술로써, 보간된 결과 영상에서 나타나는 화질 열화 현상을 최소화하면서도 낮은 계산복잡도를 가지는 것이 필요하다. 본 논문에서는 반복적 오차 제거를 이용한 영상 보간법을 제안한다. 제안하는 방법은 5단계로 구성되며, 각각 손실 정보 계산 단계, 손실 정보 추정 단계 손실 정보 적용 단계 오차 계산 단계 오차 적용 단계이다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 평균 3.3dB이상 PSNR(peak signal to noise rate)이 향상된 것을 알 수 있었고, 주관적인 화질도 개선된 것을 확인하였으며 계산복잡도가 최소 83% 이상 감소한 것을 측정하였다. 제안한 영상 보간 방법은 영상 복원 및 확대를 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.
자연 샘플링 펄스폭 변조 방식을 디지털 영역에서 적용하기 위해서는 왜곡성능이 우수하고 계산 량이 적은 보간 필터가 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 변형된 패로우 구조를 기반으로 한 새로운 형태의 보간 필터를 제안 및 설계한다. 제안된 필터는 아날로그 신호 추정을 위해 단지 4개의 주변 샘플 값만을 필요로 하는 단순화된 구조를 가지므로 기존의 라그랑지 보간 필터와 비슷한 복잡도를 유지하면서 더 우수한 통과 대역 왜곡 특성을 보인다. 설계된 보간 필터를 이용하여 20 kHz 의 가청 주파수 대역에서 10-3 dB 의 최대 왜곡 편차를 달성하여 기존의 라그랑지 보간 방식과 비교하여 1/6 정도 감소된 최대 왜곡 편차 특성을 실현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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