기술이 발전하면서 카메라를 통해 3D 측정을 하는 방법은 계속 발전되어 왔다. 3D 측정을 하는데 있어서 신경 써야 할 요소로는 속도, 정확성, 쉬운 구현 등이 있다. 최근 들어서는 여러 주기의 Fringe pattern을 이용한 측정 방법이 나왔고 많이 쓰이고 있는 추세이다. 이 방법은 일반적으로 프로젝터를 통해 사인파를 뿌려서 얻은 영상으로 높이를 측정하는 방법이다. 이때 사인파를 소프트웨어적으로 생성하여 뿌리는데, 생성된 패턴은 완벽한 사인파일지라도 프로젝터로 뿌릴 때는 감마에 의해서 완벽한 사인파가 될 수가 없다. 이것은 높이 측정에 악영향을 주어, 보다 정확한 높이를 측정할 수 없게 한다. 따라서 본 논문에서는 감마 영향을 받지 않기 위해 사인파의 위상에 대한 보정 방법을 제안한다. 이 방법을 통하여 보다 정확한 높이 측정을 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 레이져 매핑 시스템 구현을 위한 4S-Van 시스템의 설계에 대해 논하였다. 레이져 센서는 대상물의 3차원값을 기존의 사진측량에 비해 정확하고 빠르게 측정가능한 센서이다. 4S-Van 에 장착된 레이져의 광의 발사위치와 방향을 결정하기 위해 약결합 방식의 (D)GPS/INS 통합 알고리즘을 사용하였다. 레이져 매핑을 실현하기 위한 기초적이고 예비적인 실험으로서 현 시스템에 장착된 센서를 고려하여(D)GPS/INS 통합 알고리즘의 성능테스트와 장착된 CCD 카메라의 보정을 위해 근거리사진측량 기법중의 하나인 self-calibration 기법을 통해 외부표정요소와 내부표정요소를 획득하였다. 3대의 레이져 스케너를 동시에 작동시켜 데이터간의 상호보정을 통해 정밀도 향상을 시도하였다. 향후 레이져 데이터와 CCD 영상을 통해 확보된 질감 정보를 이용하여 컴퓨터 공간상에 지형지물에 대해 3차원 시각화 및 도시모델링 구축에 활용할 계획이다.
펄스간 시간측정방법은 이상적인 조건에서는 정확한 반작용휠 속도를 측정할 수 있지만, 실제로는 타코펄스 불균일성 때문에 측정속도 오차가 존재한다. 본 연구에서는 불균일성을 극복하는 방법을 살펴본다. 우선 휠을 특정한 속도로 회전시켜서 타코펄스 불균일성을 측정하는 방법을 소개한다. 이렇게 획득된 불균일성 정보를 이용하여 실시간으로 측정오차를 보정하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 펄스간 시간 측정방법의 카운트와 사전 측정된 불균일 정보로부터 속도 후보군을 계산하고, 이중에서 실제속도와 가장 가까운 값을 선택한다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 방법이 타코펄스 불균일성을 극복하고 정확한 속도를 측정하며 빠른 휠속도 제어도 가능함을 보인다.
본 논문에서는 MPEG-2 비트열로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-2로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다. 객체 추적 단계는 연속된 프레임 에서 객체를 추적하는 단계로 MPEG-2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다. 실험 결과 MPEG-2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속변환이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-1,2로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-4로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다 객체 추적 단계는 연속된 프레임에서 객체를 추적하는 단계로, MPEG-1,2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다 실험 결과 MPEG-1,2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEC-4로의 고속 변환이 가능함을 알 수 있었다.
Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time. Today any data storage system cannot satisfy these conditions, however holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System can be constructed without mechanical actuating part therefore fast data transfer rate and high storage capacity about $1Tb/cm^3$ can be realized. In this paper, to reduce errors of binary data stored in holographic data storage system, a new method for bit error reduction is suggested. We proposal Algorithm use The Extended Kalman filter. The Kalman filter reduce measurement noise. Therefore, By using this error reduction method following results are obtained; the effect of measurement nois of Pixel is decreased and the intensity profile of data page becomes uniform therefore the better data storage system can be constructed.
본 논문은 동영상에서 실시간 얼굴검출을 위하여 Residual Image 검출과 색상정보를 이용한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 동영상에서 빠른 처리 속도와 높은 얼굴 검출율을 나타냈으며 기울어진 얼굴영상에 대한 보정작업을 통하여 검출 에러율을 줄였다. 실시간으로 전송된 동영상에서 검출의 대상이 되는 정지영상을 추출한다. 추출된 영상은 기울어진 얼굴검출을 위한 window회전 알고리즘을 사용하고 이렇게 보정된 영상은 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하여 실시간으로 얼굴이 검출된 영상을 획득하게 된다.
얼라인(Align) 보정은 제품 생산 전/후 빈번하게 사용되는 머신비전 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 생산품에 각인된 마커(Marker) 또는 생산품에 존재하는 유니크한 패턴을 이용하여 생산품의 각도와 위치를 고속으로 판별하고 보정하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 템플릿매칭(Template Matching)의 속도를 개선한 적분 히스토그램(Integral Histogram)의 변형을 이용하여 후보들을 추출하고, 클러스터링을 적용하여 후보들을 축소하는 방법을 적용 후 마커의 각도와 위치를 판별하는 방법을 제안하였다. 실험결과, 클러스터링을 적용하기 전 보다 클러스터링을 적용 후 약 5s 719ms 개선된 것을 알 수 있었고, 각도 판별에서도 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
프로젝터를 사용해서 영상을 프로젝션할 때의 결과는 스크린의 형태나 컬러, 주변 조명 등의 제반 환경에 의해서 달라진다. 원하는 영상을 얻기 위해서는 이러한 환경적인 요소를 고려하여 출력 영상을 화소별로 보정하는 기술이 필요하다. 컬러 보정은 이러한 기술 중 대표적인 것으로 스크린을 카메라로 촬영해서 주변 조명 상태나 스크린의 반사 특성 등에 대한 정보를 화소별로 얻은 뒤, 출력할 대상 영상을 이에 맞게 미리 변형해서 출력하는 기술이다. 이런 연산은 영상의 모든 화소에 대해 각기 다른 연산을 수행해야 되기 때문에 실시간 연산을 위해서는 계산 과정을 간략히 하는 것이 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 컬러 필터를 사용해서 프로젝터-카메라 시스템에서 서로간의 컬러 혼합을 제거함으로써 계산을 간략히 하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 컬러 혼합 요소를 충분히 감소시키면 채널 간 상호 간섭은 무시할 수 있으며, 제시된 방법이 영상 보정 결과의 품질을 유지하면서 계산 속도를 44%가량 증가시킬 수 있음을 보였다. 제시된 방법은 프로젝터를 사용한 대화면, 고화질 영상장치를 위해 중요한 요소 기술이 될 것으로 생각된다.
현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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