• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.232-237
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• 2010

본 논문에서는 원근 와핑 보정을 이용한 선광원 레이저 거리 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라와 선광원의 선형성의 왜곡이 있을 경우에도 정확도를 높일 수 있는 장점이 있다. 먼저 보정 패널에 표시된 수직이면서 병렬로 배치된 보정점과 투사된 선광원 레이저의 중심 위치를 검출한다. 얻어진 선광원 레이저의 중심위치는 원근 와핑을 이용하여 가까이 있는 보정점들로부터 실제 좌표를 계산함으로써 보정 데이터를 구하고, 동일한 과정을 보정패널을 이동하면서 반복함으로써 보정 파일을 작성한다. 거리데이터 검출은 입력된 선광원 레이저 영상으로부터 중심위치를 구하고, 보정 파일에서 가장 가까운 보정 데이터를 찾아서 선형 보간으로 검출한다. 실험에서는 제안한 선광원 레이저 거리 검출 방법은 비선형적인 광학계에도 불구하고 130mm 깊이 범위에서 0.08mm 내의 오차로 거리 측정이 가능함을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.901-911
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• 2015

최근 3D 디스플레이 환경들이 확대되면서 컴퓨터와 3D 디스플레이 장치들을 통해 개인의 입체 시력을 검사하려는 다양한 시도들이 제안되었다. 기존의 입체검사도구들에 비해 3D 디스플레이를 이용한 입체 시력 검사는 여러 장점들을 갖고 있지만, 3D TV나 모니터에서는 최소로 조작할 수 있는 양안시차의 한계가 1픽셀이다. 관찰거리가 짧은 pc 환경에서는 1 픽셀의 양안 시차 값은 정상 입체 시력을 구분해 낼 수 있는 기준보다 너무 크다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하고자 가보 자극을 사용하여 1픽셀보다 작은 단위의 양안 시차를 제공할 수 있는 입체 검사 자극을 생성한 후 이 자극이 입체 시력 검사자극으로 적용가능한 지를 탐색적으로 살펴보았다. 넓은 범위의 시차를 1회만 측정하는 기존의 입체 시력 검사 대신에 좁은 범위의 시차 값에 대해 조건 당 10번의 반복 측정을 실시하여 각 개인별 정답률을 구하였다. 가보 영상을 사용한 검사결과의 신뢰도와 타당도를 살펴보기 위해 기존 입체 시력 검사에 사용되는 무선점 입체 자극을 이용한 검사 결과와 가보 영상을 이용한 검사결과를 비교하였고 그 결과 온건한 정도의 상관관계를 보여주었다. 또한 검사 결과가 얼마나 신뢰도운지를 평가하기 위해 약 1개월 후에 동일한 환경에서 가보 영상을 이용하여 입체 시력을 측정한 후, 두 검사 결과를 비교한 결과 높은 검사-재검사 신뢰도를 보였다. 이러한 결과는 가보 자극을 사용하여 입체 검사 도구를 개발하는 경우 충분히 신뢰로운 결과를 산출할 수 있음을 시사하는 것으로, 가보 자극은 충분한 관찰거리가 제공되지 않거나 혹은 매우 정밀한 단위로 입체 시력을 평가할 필요가 있는 상황에서 개인의 입체 시력을 평가하기에 적절한 자극임을 보여준다.

• 한국광학회지
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• 제20권2호
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• pp.94-101
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• 2009

본 논문에서는 집적영상에서 깊이 추출을 할 때 영상 분할 방법을 이용하여 각각의 물체에 대해 삼각형 메쉬(mesh) 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 집적영상에서 렌즈 어레이와 카메라를 이용하여 실제 물체를 픽업하면 요소영상(Elemental image) 집합을 얻을 수 있다. 요소영상 집합은 3차원 물체의 정보를 가지고 있으므로 대응점 분석을 통해 깊이 추출을 할 수 있다. 우선, 각 요소영상 중심점의 대응점 분석을 통해 시차를 구하고 이를 이용하여 깊이를 구한다. 요소영상의 중심점에 해당하는 물체의 X, Y 공간좌표는 각 점들이 사각형 격자 형태를 이룬다. 이 격자 형태의 점들 중에서 가까운 점 3개를 연결하여 삼각형 메쉬를 만들면 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구할 수 있다. 이 때 각 물체에 대해 삼각형 메쉬 모델을 구하기 위해서 요소영상의 중심점들로 구성된 가운데 방향별 영상을 영상 분할하고 각각의 분할된 영역에 대해서만 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다. 영상 분할 방법은 normalized cut 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 실제 물체를 픽업하고 각 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.36-42
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• 2016

최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.