본 논문은 MAP (maximum a posterior) 예측기에 기반하여 움직임 보상 예측 오차를 보정해주는 방식의 순차주사화 (de-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 현재 필드와 인접한 필드 간의 적절한 정합 (registration)을 수행 한 후, 계산된 정합 정보에 기반한 MAP 예측기를 통해 현재 필드에 대응하는 순차 주사 (progressive) 프레임을 찾아낸다. 안정적인 결과를 얻기 위하여 잘 알려진 BTV (bilateral total variation) 기반의 평활화 (regularization) 과정이 추가된다. 한편, 잘못된 정합 정보로 인한 소위 깃털 현상 (feathering artifact)을 억제하기 위하여 블록 단위로 깃털 현상 발생 여부를 판단하여 발생되었다고 판단된 블록 영역에 대해서는 앞서 설명한 MAP기반 순차주사화 대신 에지 방향성에 기반한 공간적 순차주사화를 적용한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 종래 기법들에 비하여 평균 약 4dB의 PSNR 성능 개선을 보이고 있으며, 우수한 주관적 화질을 보여주고 있다.
업샘플링 깊이맵은 깊이 카메라로부터 획득된 깊이맵의 공간 해상도를 증가시키는 방법이다. 깊이맵의 성능은 입체영상, 멀티뷰의 3D 입체감과 밀접한 관계가 있다. PSNR 등의 객관적 메트릭으로 깊이맵의 업샘플링 성능을 평가하고, 생성된 입체영상은 주관적 평가를 통해서 입체감 및 시각적 피로도를 조사한다. 후자의 주관적 평가는 인적 물적 자원을 필요로 하는 반면에, 전자의 객관적 메트릭은 수학적 표현으로 정량적 수치값을 알려준다. 따라서 주관적 평가와 높은 상관관계를 가지는 객관적 메트릭이 주관적 평가를 대체할 수 있다면 많이 시간을 필요로 하는 주관적 평가가 불필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 다양한 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한 후에, 이용한 메트릭에 기반한 주관평가와 상관관계가 높은 객관적 메트릭을 제안한다. 업샘플링된 깊이맵의 성능을 측정하기 위해 다양한 참조영상 및 무참조영상 평가 메트릭들을 이용하였다. 주관적 평가는 DSCQS 입체영상 테스트로 수행되었다. 세 종류의 상관관계의 활용 및 분석을 통해서, SSIM과 Edge-PSNR이 주관적 평가를 대체할 수 있는 적합한 객관적 메트릭임을 실험을 통해서 검증하였다.
본 연구는 항공사진으로부터 지도를 제작하는 과정의 중간산출물인 도화원도를 이용하여 3차원 건물모델을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기구축된 도화원도에 포함된 제한적인3차원 정보를 추출하여 지면모델, 지붕면모델과 벽면모델을 생성하는 과정으로 구성된다. 지붕면모델은 지붕면 모서리점들의 평면근사오차를 기준으로 단일평면이나 복합평면으로 생성한다. 단일평면은 강인추정법에 의한 평면근사를 통해, 복합평면은 삼각망에 기반한 분할 및 병합으로 구성된다. 벽면모델은 지붕면모델을 구성하는 모서리를 지면모델에 투영하여 생성한다. 실제 데이터에 적용한 결과 넓은 지역에 다양한 형태의 건물모델이 성공적으로 생성되었다. 제안된 방법은 기구축된 데이터를 이용하기 때문에 시간 및 비용적인 측면에서 효율적인 방법으로 평가된다.
얼굴 추출 과정은 얼굴 인식 과정의 가장 선행되는 과정이라고 할 수 있다. 하지만 얼굴이라는 객체는 매우 고유동적인 성격을 가지고 있어서 접근하는 방법을 어떻게 하느냐에 따라서 그 결과가 매우 달라지는 경우가 많다. 본 논문은 배경 속에 들어가 있는 얼굴이라는 객체를 CbCr 분포 맵에 기반을 둔 색상 정보와 세그멘테이션, 레이블링을 통해 추출, 색상 정보와 에지 정보를 이용하여 눈 영역을 검출하고 개폐 여부를 검증하는 알고리즘을 수행하였다.
Pencil-curve machining, which is a single-pass ball-end milling along a concave edge on adie surface, is widely employed in die-surface machining. The cutter-path used for pencil-curve machining, which is the trajectory of the “ball-center point” of a ball-endmill sliding along a concave-edge region on the die surface, is called pencil-curve. Presented in the paper is a pencil-curve tracing algorithm in which “concave-type” sharp edges are computed from a “virtually digitized” model of the tool-envelope surface. The resulting “initial” pencil-cures are then refuted by applying a series of fairing operations. illustrative examples and methods for enhancing accuracy are also presented. The proposed pencil-curve tracing algorithm has been successfully implemented in a commercial CAM system specialized in die-machining and in the CAD/CAM system CATIA.
In this work a dynamic cutting force model in ball end milling of inclined surface is introduced. To represent the complex cutting geometry in ball end milling of inclined surface, workpiece is modeled with Z-map method and cutting edges are divided into finite cutting edge elements. As tool rotates and vibrates, a finite cutting edge element makes two triangular sub-patches. Using the number of nodes in workpiece which are in the interior of sub-patches, instant average uncut chip thickness is derived. Instant dynamic cutting forces are computed with the chip thickness and cutting coefficients. The deformation of cutting tool induced by cutting farces is also computed. With iterative computation of these procedures, a dynamic cutting force model is generated. The model is verified with several experiments.
Monitoring and analyzing people in video images are important and attract attention from many researchers in computer vision field. In this paper, we propose a new technique by which people overlapped one another in an image can be extracted and counted. After extracting moving people from video images as foreground, their heads are searched by Hough Transform inside the foreground. Since heads are comparatively stable in spite of motion in video images, semicircles along the head tops can be important features to be found in an edge map. In our experiment, the technique successfully separated people who existed at the same vertical positions, which was Impossible by existing techniques. Meanwhile, it showed high dependency on edge information and false results were obtained when the rather were rather incomplete.
반점 간섭무늬 위상단면도의 잡음을 제거하기 위해 위상이동 convolution과 2-bit 양자화 스무딩 필터를 조합하였다. 위상이동 convoltion처리로 톱니파 형태를 갖는 반점 간섭무늬 위상단면도에서 2.pi. jump 양단의 edge 성분을 완벽하게 유지하면서 스무딩 처리를 할 수 있었다. 2-bit 양자화 스무딩 필터는 반점 간섭무늬 위상단면도의 스무딩 처리를 하는데 있어서 average, low-pass 필터 및 median 필터 보다 처리속도가 빠르고 S/N비 특성이 우수하였다. 잡음을 제거한 반점 위상단면도를 path dependent unwrapping 알고리즘을 적용하여 위상의 2.pi. 불연속성을 해소하고 펼쳐 보았다.
This paper proposes an algorithm for creating stereoscopic video from a monoscopic video. A viewer uses depth perception clues called a vanishing point which is the farthest from a viewer's viewpoint in order to perceive depth information from objects and surroundings thereof to the viewer. The viewer estimates the vanishing point with geometrical features in monoscopic images, and can perceive the depth information with the relationship between the position of the vanishing point and the viewer's viewpoint. In this paper, we propose a method to estimate a vanishing point with edge direction histogram in a general monoscopic image and to create a depth map depending on the position of the vanishing point. With the conversion method proposed through the experiment results, it is seen that stable stereoscopic conversion of a given monoscopic video is achieved.
The theory of optimal stack filtering has been used in difference of estimates(DoE) approach to the detection of intensity edges in noisy image. In this approach, stack filters are applied to a noisy image to obtain local estimates of the dilated and eroded versions of the noise-free image. Thresholding the difference between these two estimates produces the estimated edge map. In this paper, the DoE approach is modified by imposing a symmetry condition of the data used to train the two stack filers. Under this condition, the stack filters obtained are duals of each other. Only one filter must therefore be trained;the other is simply its dual. They also produce statistially unbiased estimates. This new technique is called the symmetric Difference of Estimates (SDoE) approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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