본 논문은 넓은 시야각을 갖는 어안렌즈로 촬영 시, 발생하는 방사 왜곡을 보정하는데 있어 왜곡의 중심을 추정하는 방법을 제안한다. FOV 왜곡 보정 모델의 경우 렌즈의 왜곡중심을 별도로 추정하지 않기 때문에 영상의 중심점과 렌즈의 왜곡중심의 오차가 클수록 왜곡보정의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문은 광각 렌즈에서 FOV 모델과 2D 패턴을 이용하여 렌즈의 왜곡중심 추정을 통해 보다 정밀한 왜곡 보정 방법을 제안한다. 이를 위해 FOV 모델로부터 발생하는 왜곡곡선을 직선과 비교하여 곡선과 직선의 차가 가장 적은 위치를 왜곡의 중심으로 설정한다. 이 방법을 통하여 렌즈와 센서 중심점의 오차에 의해 발생하는 왜곡 중심 추정의 정확도를 향상시킬 수 있었고 실험결과를 통하여 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인공위성을 비롯한 우주물체 관측 및 감시를 위한 전자광학 관측 장비인 망원경의 탐지 성능에 대한 분석을 수행한다. M&S(Modeling & Simulation)를 통한 분석을 위해, 위성 궤도 모델, 망원경 모델, 그리고 지구 대기 모델을 구현하고, 위성을 관측하는 탐지 시나리오를 구성한다. 탐지 시나리오를 바탕으로 지향각 명령 오차를 적용하여 망원경 주요 사양인 시야각(Field of View, FOV)에 따른 지향 성능을 분석하고, 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR)를 통해 탐지 여부를 판별하여 검출기 화소수와 시야각(FOV)에 따른 탐지 성능을 분석한다. 본 논문의 M&S 분석 결과는 망원경 시야각(FOV)이 상대적으로 클수록 지향각 명령 오차가 존재하더라도 지향 성능은 좋지만, 대기 환경의 영향으로 화소수가 높고 망원경 시야각(FOV)이 작을수록 탐지 성능이 높아짐을 보여준다. 그래서 시야각(FOV)과 화소수 등의 망원경 주요 사양은 본 논문에서 수행한 M&S 분석 결과 및 종합적인 운용 상황을 고려하여 결정해야 한다.
한 장의 영상에 보다 많은 영상정보를 담기 위해서는 넓은 시야각이 필요하다. 넓은 시야각을 갖는 영상은 보안, 감시, 원격화상회의, 이동로봇 등의 산업분야에서 사용된다. 본 논문에서는 광각의 파노라마 영상을 획득하기 위해 쌍곡면 실린더형 반사체를 이용한 영상획득 방법을 제안한다. 일반적인 응용 예에서 수직화각 보다 수평화각이 중요하므로 수직방향으로는 평면거울과 같고, 수평방향으로 쌍곡선 형태를 갖는 실린더형 반사체를 설계하였다. 광학적 성능 분석을 위해 광선추적법을 통해 본 쌍곡면 실린더형 반사체 영상계의 영상획득 모델을 구하였으며, 쌍곡면 실린더형 반사체를 실제 제작하였고, 영상 실험을 통해 광각 영상획득 성능을 검증하였다. 제안하는 영상 시스템은 기존 방법에 비해 경제적이며, 별도의 영상처리 없이 수평화각 210도에 이르는 광각의 실시간 파노라마 영상을 획득할 수 있었다.
목적: 본 연구는 현재 시판되고 있는 구강스캐너를 사용하여 구강스캐너 정확도 평가를 위해 국제표준이 제안하고 있는 모형의 스캔이미지 획득이 가능한 지 분석하고, 이를 통해 표준모델이 가지고 있는 문제점을 파악하는 데 있다. 연구 재료 및 방법: ISO12836과 ANSI/ADA no.132에서 규정하는 국제표준을 참고하여 3D 프린터기를 이용하여 모델을 제작하였으며, 모델스캐너와 두 가지 구강스캐너를 이용하여 스캔을 하였다. 스캔이미지 획득 정도를 3등급으로 분류하여 스캐너의 성능을 비교하였으며, 모델 표면의 상태에 따른 이미지 획득 능력도 비교하였다. 결과: 모델 스캐너가 모든 모델에서 가장 우수한 이미지를 얻을 수 있었으며 TRIOS3는 둥근 형태의 구조물, CS3500은 각진 형태의 구조물에 대한 이미지 재현이 좋은 결과를 보였다. 표준 모델의 표면상태에 따른 스캔이미지 재현에서는 초경석고 모델이 스캐너 종류와 관계없이 가장 우수하였다. 3D 프린팅 모델의 경우, 표면에 파우더 처리를 한 모델에서 가장 우수한 스캔이미지를 얻을 수 있었다. 결론: ISO12836과 ANSI/ADA 132의 표준모델의 경우, 구강스캐너의 field of view (FOV)를 벗어나는 구조물을 스캔할 때 서로 다른 면인 것을 구분하는 기준점이 존재하지 않게 되면 연속적인 스캔 및 정합과정에서 정확한 이미지를 나타내지 못한다는 것을 알 수 있었다. 그러므로 단순한 패턴의 반복과 대칭구조를 가지지 않는 새로운 표준모델이 필요하다고 여겨진다.
이 논문에서는 주간 항법용 별센서의 실제 활용을 목적으로 주간 대기 조건과 주간 별 감지 가능성을 논한다. 주간동안의 대기 자료를 구하기 위해 표준 대기 모델(LOWTRAN 7)을 사용했으며 그 모델로부터 배경하늘에 대한 복사와 대기투과도를 구하였다. 대기 복사량을 감소시키기 위해 광학 필터를 장착한 별센서를 가정했으며 태양 복사 효과를 나타내기 위해 별센서와 태양 사이의 다양한 분리각을 설정하였다. 별센서의 FOV에 대한 고려로서, 하늘 배경 복사의 변화와 감지가능한 별의 개수 밀도를 분석하였다. 또한 요구되는 신호 대 잡음비를 얻기 위한 노출시간과 별센서의 주간 활용 한계로서 작용하는 CCD의 복사에 의한 전자 수를 계산하였다.
현대사회는 광범위한 지역에 산재된 다수의 카메라로부터 사람을 자동적으로 식별하고 추적할 수 있는 감시시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 넓은 시야의 확보가 용이한 고정된 다수의 비겹침 감시카메라와 사람 추적기술을 결합하여, 한 카메라에서 추적된 사람의 정보를 서버를 통해 다른 카메라에 전달하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추적대상을 자동적으로 추적하고 서버에 전달함으로써, 한번 추적된 추적대상의 움직임 경로 및 추적 상태를 끝까지 추적할 수 있다. 본 논문에서는 추적대상을 식별하고 전달하기 위해 사람모델을 이용하였다. 서버를 통해 연결된 각 카메라들의 관계와 카메라 상에서 움직이는 사람의 이동은 FOV 라인에 의해 제약되어 추적대상의 정보전달에 이용되었다. 추적대상은 추적되는 동안 6 단계의 상태정보를 가진다. 제안된 시스템은 다양한 실내 동영상에 대해 실험되었으며, 91.2% 의 평균추적율과 96% 의 평균 상태율을 획득하였다.
본 논문에서는 드론에 의하여 획득된 영상을 분석하여 건축자재의 수량을 측정하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 종류와 영역을 예측하는 RCNN, 실제적인 수량 계산을 위한 사진측량법을 사용한다. 기존 연구에선 학습 데이터의 부족으로, 자재 종류 및 건축자재더미 영역 예측 정확도의 오류 범위가 컸다. 논문에서는 이러한 오류 범위를 줄이고 예측 안정성을 높이기 위해 자료 증가 방법으로 학습 데이터를 증가시킨다. 자료 증가는 학습 모델의 과적합을 막기 위해 회전에 의한 증가 방법만 사용한다. 수량 계산 방법으로는 Yaw, FOV 등의 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 영역을 찾고, 종류를 예측해 줄 RCNN 모델을 사용하고, 이 모든 정보를 종합해 논문에서 제안하는 수식에 적용하여 자재더미의 실제적인 수량을 계산한다. 제안하는 방법의 우수성은 실험을 통하여 확인한다.
180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.
자동차용 영상 사고기록장치(블랙박스)는 도로위의 일반적인 상황만을 촬영하게 된다. 또한, 급격한 조도변화의 상황에서는 주위의 환경을 제대로 인식하기 어렵고 렌즈 자체의 왜곡이 매우 심하기 때문에 사고 발생 시 명확한 증거로 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법으로 정규화된 밝기 정보의 수표현자인 NLD(Normalized Luminance Descriptor)값과 정규화된 명암정보의 수표현자인 NCD(Normalized Contrast Descriptor)값을 정의하여 추출하고 두 값의 관계를 갖는 영상의 수표현자인 NIQ(Normalized Image Quality)값을 사용하여 급격한 조도변화에 대응하였다. 두 번째로, 어안렌즈가 디자인되는 방법을 기본으로 하는 FOV(Field Of View)모델을 이용하여 렌즈의 왜곡을 보정한다. 결과적으로 두 가지 영상왜곡은 각각 감마보정 및 렌즈왜곡보정의 영상처리 기법을 사용하여 병렬로 처리한 후 이를 하나의 영상으로 통합하는 알고리즘을 제안한다.
현대전에서 무인기의 역할은 지속해서 커지고 있으며, 무인기의 자율적 임무 수행 능력이 필요해지고 있다. 따라서, 촬영 영상을 기반으로한 무인기의 자율적인 표적 탐지/식별이 필수적이다. 하지만, 영상인식 인공지능 모델의 표적 인식률은 영상 내 표적의 선명도에 따라 큰 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 요구 공간해상도를 고려한 촬영 장비의 화각 및 무인기의 비행 위치를 결정하는 방법을 다룬다. 먼저, 촬영하고자 하는 좌표에 대한 무인기의 상대 고도, 지면 거리, 그리고 촬영 화각에 따라 촬영 영역의 크기를 계산 방법을 다룬다. 이 방법을 통해, 본 논문에서는 촬영하고자 하는 공간해상도를 만족시킬 수 있는 촬영 영역의 넓이를 먼저 계산하고, 이를 만족할 수 있는 무인기의 상대 고도, 지면 거리, 그리고 촬영 화각을 계산한다. 또한, 촬영하고자 하는 좌표를 중심으로 요구되는 공간해상도를 만족시킬 수 있는 촬영 화각에 따른 무인기의 유효한 위치 범위를 계산하고, 이를 촬영 임무 계획에 활용할 수 있도록 표 형식으로 가공하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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