• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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• pp.51-54
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• 2008

In this paper, we propose a practical method for displaying 2D/True3D mixed contents in real-time. Many companies released their 3D display recently, but the costs of producing True3D contents are still very expensive. Since there are already a lot of 2D contents in the world and it is more effective to mix True3D objects into the 2D contents than making True3D contents directly, people became interested in mixing 2D/True3D contents. Moreover, real-time 2D/True3D mixing is helpful for 3D displays because the scenario of the contents can be easily changed on playback-time by adjusting the 3D effects and the motion of the True3D object interactively. In our system, True3D objects are rendered into multiple view-point images, which are composed with 2D contents by using depth information, and then they are multiplexed with pre-generated view masks. All the processes are performed on a graphics processor. We were still able to play a 2D/True3D mixed contents with Full HD resolution in real-time using a normal graphics processor.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1283-1288
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• 2009

컴퓨터 그래픽 모델로부터 3차원 정보를 쉽게 추출할 수 있기 때문에, 일반적으로 3차원 컴퓨터 그래픽 모델이 디지털 홀로그래피에 사용되고 있다. 본 논문에서는 depth 카메라를 이용하여 실사로부터 3차원 정보 추출하였고 이를 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. Depth 카메라에서 획득된 2차원 실사 영상 및 실물에 대한 깊이 영상은 디지털 홀로그램 생성을 위한 3차원 정보(point cloud) 추출에 사용되었다. 추출된 3차원 정보는 고속 디지털 홀로그램 생성 알고리즘인 코히어런트 홀로그래픽 스테레오그램 방식을 사용하여 홀로그램을 생성하였고, 생성된 디지털 홀로그램은 프라넬(Fresnel) 기반 복원 알고리즘에 의해 복원하였다. 본 방법에 의해 실사에 대한 고속 디지털 홀로그램 생성이 가능함을 제시하였으며, 생성된 디지털 홀로그램으로부터 프라넬 홀로그램의 복원 영상과 같이 선명한 복원 영상을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지D
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• 제35D권3호
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• pp.82-90
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• 1998

A hit-miss transform(HMT) using synthetic structuring elements(SE's) for optical recognition of a moving target is proposed. A moving target which was obtained from a fixed view point has objects. In proposed HMT, SE's are synthesized by using SDF(synthetic discriminant function) algorithm for efficient recognitionof various shapes of true class objects in noisy and cluttered scene. The synthetic hit SE and the synthetic miss SE are composed of SDF of hit SE's and miss SE's for each true class object. Simulation results show the proposed method can be used for the recognition of various shapes of the true class with one one HMT operation.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.47-54
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• 1996

동체의 3차원 순간위치결정을 위해서는 동일시간에 획득한 2개 이상의 영상이 필요하다. 최근 대중화되고 있는 디지털 카메라를 이용할 수도 있겠으나 연속영상은 얻을 수 없으므로 본 연구에서는 이를 위하여 비디오카메라를 이용한 저가의 순간영상획득시스템을 구축하였다. 또한 동일한 시간대의 입체영상을 얻기 위하여 LCD타이머를 동체와 함께 촬영하고 얻어진 연속영상으로부터 비디오 편집기를 이용하여 독립수치영상을 얻었다. 그 결과 동일시간의 수치영상을 $788{\times}550$픽셀의 해상도로 얻을 수 있었고 1/100sec의 시간정확도로 획득한 동체상의 타겟을 검사 한 결과 양호하였다. 추후 3차원 위치정확도를 비교하기 위해 일반 측정용사진기로 B-shutter를 이용하여 동체를 촬영, 양호한 음화를 획득할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.479-493
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• 2016

항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.176-187
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• 1996

본고는 로보트 팔의 선단에 부착된 카메라에 의하여 촬영된 일련의 스테레오 영상을 이용하여 운동물체의 3차원 자세 (위치와 방향)를 정확히 추정하는 방법을 다룬다. 본고는 이미 발표된 바 있는 연구결과를 확장한 것으로서[1], 2차원 영상의 측정잡음 뿐만아니라[1], 또한 로보트 팔의 죠인트 각도의 랜덤잡음이 함께 존재할 경우 world 좌표계 (또는 로보트 기지좌표계)를 기준으로 한 운동물체의 3차원 자세의 추정에 중점을 둔다. 이를 위하여, 다음 사항에 근거하여 선형 Kalman 필터를 유도한다. (1) 2차원 영상의 측정잡음이 3차원 공간으로 전파되는 것을 분석함으로써, 이에 기인한 물체좌표계의 방향오차를 카메라 좌표계를 기준으로 하여 모델링한다; (2) 죠인트 각도 오차에 의한 로보트 선단좌표계의 방향오차를 (1)의 결과와 결합하여 extended Jacobian matrix를 유도한다; 그리고 (3) 본질적으로 비선형인 물체의 회전운동을 quaternion을 도입함으로써 선형화 한다. 운동 파라메터는 추정된 quaternion으로부터 반복 최소자승 방법을 이용하여 계산된다. 모의실험 결과, 추정오차가 상당히 감소되고, 실제의 운동 파라메터가 참 값으로 정확히 수렴함을 알 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제29권1호
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• pp.101-109
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• 2011

본 논문에서는 다중 항공영상을 이용한 영상정합기법과, 그 성능을 향상시키기 위한 시도들에 대해 기술한다. 일반적으로 영상간의 정합은 하나의 기준영상을 기준으로 다른 영상과의 밝기값 상관계수를 이용한 유사도 분석으로 진행된다. 제안된 다중 영상 정합기법 알고리즘은 처리할 지역을 일정크기의 구역으로 나누고 각 구역에서 가장 정사영상에 가까운 영상을 기준으로 하여 Object space상에서 처리할 수 있는 방식이다. 이 방식을 통해 영상의 위치에 상관없이 균등한 품질의 DEM이 생성 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 차폐탐지 및 생성된 차폐지도를 통한 성능 향상 실험을 하였으며 그 결과 더욱 정확한 3차원 정보의 표현이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.429-438
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• 2011

LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제47권3호
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• pp.165-174
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• 2017

Purpose: This study was performed to investigate the influence of object shape and distance from the center of the image on the volumetric accuracy of cone-beam computed tomography (CBCT) scans, according to different parameters of tube voltage and current. Materials and Methods: Four geometric objects(cylinder, cube, pyramid, and hexagon) with predefined dimensions were fabricated. The objects consisted of Teflon-perfluoroalkoxy embedded in a hydrocolloid matrix (Dupli-Coe-Loid TM; GC America Inc., Alsip, IL, USA), encased in an acrylic resin cylinder assembly. An Alphard Vega Dental CT system (Asahi Roentgen Ind. Co., Ltd, Kyoto, Japan) was used to acquire CBCT images. OnDemand 3D (CyberMed Inc., Seoul, Korea) software was used for object segmentation and image analysis. The accuracy was expressed by the volume error (VE). The VE was calculated under 3 different exposure settings. The measured volumes of the objects were compared to the true volumes for statistical analysis. Results: The mean VE ranged from -4.47% to 2.35%. There was no significant relationship between an object's shape and the VE. A significant correlation was found between the distance of the object to the center of the image and the VE. Tube voltage affected the volume measurements and the VE, but tube current did not. Conclusion: The evaluated CBCT device provided satisfactory volume measurements. To assess volume measurements, it might be sufficient to use serial scans with a high resolution, but a low dose. This information may provide useful guidance for assessing volume measurements.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.