최근 출시되는 주차보조시스템에서 후방물체와의 거리정보를 알아내는 방법으로는 초음파 센서나 레이더 등의 추가 센서장비를 활용하는 방법들이 있다. 하지만, 추가적인 장비의 사용은 추가적인 비용과 함께 기존 차량에서의 도입이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 다른 방법으로는 움직임 스테레오 기법이 제안되었다. 하지만, 스테레오 조정(Stereo Rectification) 단계에서 좋은 특징점의 검출과 정확한 매칭결과가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 후방카메라 1대만을 사용하여 취득한 연속영상정보를 바탕으로 평행주차상황에서 영상의 사각화 변환과 라인단위 적분 사영화 및 블록화 기반 유사도 조사를 통하여 연속거리정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 실험에는 Magna Parallel 영상을 사용하였으며, 수행한 실험결과 후방공간에 대한 화면의 라인단위 연속거리의 측정이 가능함을 보였다.
고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징점 자동추출과 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 수동으로 특징점을 구한 SR 결과와 같이 에지 부분이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 도로상에 운행중인 차량에 장착되어진 정방향 카메라로 획득한 스테레오 연속영상으로부터 추적대상 차량을 검출하고 추적중인 차량과의 거리를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 검출은 차선의 인식을 이용하여 도로 영역을 추출하고, 추출된 도로영역에서 차량의 특징 검색을 수행한다. 추적중인 차량과의 거리는 스테레오영상으로부터 TSS(three step search) 코릴로그램 정합 방법을 이용하여 추정된다. 제안된 방법은 컴퓨터 모의실험을 통하여 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 차량을 분리하고 정합하여 추적됨을 보였다.
본 논문에서는 다시점에서의 자세 추정 결과를 정합하여 3D 볼류메트릭 데이터 시퀀스의 3D 자세 추정 결과의 떨림을 줄이는 방법을 제안한다. 볼류메트릭 모델을 중심으로 원을 그리며 일정 각도 간격의 시점에서 본 모델을 평면에 투사한다. 투영하여 얻은 2D 영상에 대해 Openpose를 이용하여 2D 자세 추정을 진행한 뒤, 2D 관절 정보를 정합하여 3D 관절 위치를 국한한다. 각도 간격에 따라 다른 3D 관절의 떨림의 정도를 수치화하여 표로 나타내고, 안정적인 결과를 위한 최소 조건을 확인하였다.
본 연구는 표적이 규칙적으로 움직일 때 생기는 4DCT 영상의 모션 아티팩트(motion artifact) 관련된 원인들인 partial volume effect (PVE), partial projection effect (PPE), 각각의 프레임의 시작점 사이에 불일치(MMimph)의 원인들은 조사 및 분석을 목적으로 했다. 본 기관에서 제작된 흉부팬텀과 아크릴의 두개의 원기둥팬텀(반지름: 2 cm, 길이: 0.5 cm/ 반지름: 2 cm, 길이: 10 cm)이 규칙적인 움직이는 동안 CT을 이용하여 4D 영상을 획득했다. 촬영은 자동시작과 각각의 프레임의 시작점을 일치시키기 위해 매뉴얼로 두 가지 방법으로 시작하였다. 첫번째 실험에서는 CT 캔트리 rotation time은 5초와 8초가 이용되었다. 각 프레임은 다른 위상으로 시작되었다. 두번째 실험에서는 각 프레임에서 같은 위상으로 시작되게 하기 위해 매뉴얼로 시작했다. 세번째 실험에서는 원기둥팬텀을 2초와 6초를 주기로 움직였다. 각각의 4DCT의 영상에서 표적의 부피를 구했다. 영상으로부터 구한 표적의 부피와 표적의 실제 부피와 비교를 통해 관계를 분석했다. 흉부팬텀 실험에서는 CT의 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 PVE와 PPE의 영향이 적어짐에 따라 영상에서 얻은 표적부피는 실제에 근접했다. 각각의 프레임의 시작점이 일치할수록 움직임의 속도와 표적의 부피와 상관관계가 높았다. 원기둥팬텀에서는 흉부팬텀의 경우와 같이 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 영상으로부터 구한 표적부피는 실제 표적부피에 근접했다. 특히 한 slice의 두께가 2.5 mm을 고려 할 때 axial방향의 PVE, PPE, 각각의 프레임의 시작점이 일치가 되는 상태를 시뮬레이션한 길이 10 cm의 원기둥팬텀 실험에서는 영상에서 얻은 표적부피는 표적이 정지되었을 때 영상에서 얻은 부피와 거의 일치했다. 팬텀이 느리게 움직일수록, CT 갠트리의 rotation 시간이 짧을수록 영상에서 얻은 표적부피는 실제 부피에 근접했다. CT 촬영 시 각각의 프레임의 시작점이 같을수록 표적의 속도와 영상에서 의한 표적의 부피는 상관관계가 높게 나타났다. CT 갠트리의 rotation 속도를 팬텀의 움직임보다 빠르게 하고, CT 촬영시 각의 프레임의 시작점을 일치시킬수록 실제의 팬텀부피에 근접하리라고 예상된다.
본 논문에서는 복합 컬러모델과 얼굴특정 정보를 이용하여 실시간으로 얼굴영역을 검출 추적하고 기울어진 얼굴영상을 보정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 컬러모텔을 사용하여 얼굴 후보영역을 검출하였다. 얼굴 후보영역에서 수평 수직 투영기법을 사용하여 얼굴을 검출하고 하우스도르프 정합 방법을 사용하여 얼굴을 추적하였다. 또한 검출된 얼굴영상으로부터 눈 특징자의 기울기 정보를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 주위환경 변화가 있는 실시간 얼굴검출과 추적 및 기울어진 얼굴인식에 강인하였다. 실험에서는 110개의 테스트 얼굴 영상을 사용하여 좋은 성능결과를 얻었다. 실험결과 얼굴검출과 얼굴추적율은 각각 92.27%와 92.70%를 나타내었고 얼굴 정보들로부터 90.0%의 얼굴인식율을 얻었다.
본 논문에서는 디지탈 감산 기법을 이용한 양면 혈관 조영술 영상에서의 대응점 결정을 위하여 조영제 말단 추적 알고리즘을 사용하였고, 이 대응점 정보로부터 혈관의 3차원 영상을 재구성하는 과정을 확립하였으며, 개를 이용한 실험 결과도 포함되어 있다. 저자들에 의해 개발된 본 방법의 정확성을 입증하기 위해 사각에서 잡은 혈관 조영상과 계산을 통해 재구성된 영상을 비교하여 좋은 결과를 얻었다. 본 논문에서는 3가지의 새로운 알고리즘을 개발, 또는 응용하였는바, 첫째는, 순차적인 영상에서 조영제의 말단은 어느 투영면에서도 동일한 형태를 갖게 되므로, 상호 상관 계수의 접합법을 이용하여 조영제 말단을 추적해 가는 알고리즘이고, 둘째는, 기준좌표계에서 시선좌표계로의 전환을 4×4행렬 하나로 표시한 단순화 투시 변환 행렬의 구성이며, 셋째는, 조영제 말단 추적법이 적용될 수 없는 작은 혈관 영상에서의 대응점 확립을 위한 보조알고리즘의 적용이 그것이다. 또한 본 방법은 3차원 공간상에서의 조영제 말단 이동거리에 대한 정보로부터 혈류속도의 측정에도 이용될 수 있다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing기술의 개발로 인하여 지상기준점을 최소로 측량하거나 생략이 가능하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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