깊이 카메라는 Time-of-Flight (TOF) 기술을 이용하여 장면 내 물체들의 거리 정보를 실시간으로 측정하며, 측정된 값은 깊이 영상으로 출력되어 양안식 혹은 다시점 카메라와 함께 장면의 고화질 깊이 맵을 제작하는 데 사용된다. 그러나 깊이 카메라 자체가 가지는 기술적 한계로 인하여 영상에 잡음과 왜곡이 포함되어 있기 때문에 이를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 요구되며, 처리 된 깊이 카메라 영상은 다양한 방법으로 색상 영상과 융합되어 장면의 깊이 정보를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 다시 점 카메라와 깊이 카메라를 함께 사용하여 고화질의 깊이 정보를 획득할 수 있는 혼합형 카메라 방식의 원리와 깊이 영상 처리 및 깊이 생성을 위한 기술 동향을 설명한다.
컴프턴 산란 현상을 이용하여 전자적 집속 방법으로 영상화하는 컴프턴카메라는 고민감도 및 고에너지 해상도의 장점을 이용하여 핵의학 응용분야에 대한 잠재력이 큰 영상 시스템이다. 본 논문에서는 컴프턴카메라를 이용한 다중 추적자 영상의 효용성 평가와 정확한 3차원 단면영상 촬영을 위한 Orlov 조건을 만족하는 회전하는 컴프턴카메라의 구조를 조사하였다. 140/511 keV의 방사선원의 소프트웨어 모형을 구성하고 이에 대한 몬테카를로 전산모사 시뮬레이션을 수행하여 리스트모드 배열된 부분집합 기댓값 최대화 방법으로 재구성된 다중 추적자 영상으로 컴프턴카메라의 효용성을 검증하였다. 산란부와 흡수부를 평행하게 위치시킨 고정된 컴프턴카메라와 촬영대상 주위 $360^{\circ}$를 회전하는 컴프턴카메라를 구성하여 검출된 투사선의 구좌표계 각도에 대한 히스토그램을 비교 평가하였다. 140/511 keV의 동시 계측된 몬테카를로 전산모사 데이터의 다중 추적자 영상이 2차원 및 3차원 재구성 시 잘 구분되는 것을 확인하였으며, 회전된 컴프턴카메라의 경우, 회전각도에 반비례하여 3차원 영상재구성에 필요한 유효 투사선이 증가하였다. 26분의 계산 시간 및 5백만개의 적절한 유효 투사선의 개수를 고려할 때 컴프턴카메라의 회전각은 $30^{\circ}$가 현실적으로 적절할 것이며 증가한 검출 시간은 다중 컴프턴카메라를 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서 고찰한 고민감도 및 고에너지 해상도를 가진 컴프턴 카메라는 다중추적자 영상화를 위해 적합한 시스템이며 생화학 및 생리학적 상태 변화에 대한 임상 정보를 제공하며 각종 질병 진단 및 치료 방법 개발 등에 기여할 수 있는 잠재력이 있는 영상 시스템이다.
여러 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 다시점 카메라 시스템에서 각 시점의 색상이 서로 다르게 촬영되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이런 색상 불일치 문제를 효과적으로 해결하기 위해 개선된 다항식 모델을 제안한다. 특징점 기반 대응점 추출 알고리즘을 이용하여 기준 시점과 다른 시점 간의 색상 대응 관계를 획득하고, 이를 이용하여 상대적인 매핑 곡선을 계산한다. 이때 비선형적인 관계를 반영하기 위해서 5차 다항 모델을 이용한다. 추출된 대응점의 동적 영역이 좁을 경우에 매핑 곡선의 정확도가 떨어지게 되는데, 이를 보완하기 위해서 매핑 곡선의 양 끝 부분을 1차 다항 모델을 이용하여 다시 추정한다. 이렇게 유추된 모델을 이용하여 색상을 보정하면, 추출된 대응점의 동적 영역에 강인하게 색상 불일치 문제를 해결할 수 있다. 제안한 방법은 색상 차트 촬영과 같은 전처리 과정이 필요하지 않기 때문에, 기존에 촬영된 다시점 영상에도 적용할 수 있다는 장점을 갖는다. 다양한 실험을 통해 제안한 알고리즘이 다른 최신의 알고리즘보다 보정 효과가 우수함을 확인했고, 객관적 평가에서도 우수한 성능을 보였다.
In the steel industry, the detection of tiny defects including its 3D characteristics on steel surfaces is very important from the point of view of quality control. A multi-spectral photometric stereo method is an attractive scheme because the shape of the defect can be obtained based on the images which are acquired at the same time by using a multi-channel camera. Moreover, the calculation time required for this scheme can be greatly reduced for real-time application with the aid of a GPU (Graphic Processing Unit). Although a more reliable shape reconstruction of defects can be possible when the numbers of available images are increased, it is not an easy task to construct a camera system which has more than 3 channels in the visible light range. In this paper, a new 6-channel camera system, which can distinguish the vertical/horizontal linearly polarized lights of RGB light sources, was developed by adopting two 3-CCD cameras and two polarized lenses based on the fact that the polarized light is preserved on the steel surface. The photometric stereo scheme with 6 images was accelerated by using a GPU, and the performance of the proposed system was validated through experiments.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권1호
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pp.16-22
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2018
This paper presents a solution for personal profiling system based on user-oriented tracking. Here, we introduce a new way to identify and track humans by using two types of cameras: dome and face camera. Dome camera has a wide view angle so that it is suitable for tracking human movement in large area. However, it is difficult to identify a person only by using dome camera because it only sees the target from above. Thus, face camera is employed to obtain facial information for identifying a person. In addition, we also propose a new mechanism to locate human on targeted location by using grid-cell system. These result in a system which has the capability of maintaining human identity and tracking human activity (movement) effectively.
본 논문에서는 구조물의 안전성을 목적으로 변위를 감시하는 자동화된 시스템을 제안한다. 사진측량 기법은 서로 다른 각도에서 촬영된 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법으로써 구조물의 변형을 분석하기에 매우 정확하면서도 편리하다. 본 논문은 카메라보정, 표정점(coded target)을 이용한 특징점의 획득, 획득된 특징점의 3차원 복원 및 정확도 분석의 과정으로 구성된다. 논문에서 사용되는 다시점 카메라 각각의 카메라는 일정한 거리와 시차로 배치하였다. 카메라 보정은 다시점 카메라로부터 획득된 3장의 영상에서 7개 이상의 대응점들로부터 트라이포컬텐서를 구하고 이로부터 유클리드 카메라를 구하는 자기교정(self-calibration) 방법을 사용하였다. 특히 특징점 획득 과정에서, 정확한 좌표를 구하기 위하여 외곽형상으로부터 중심점의 좌표를 정확하게 계산해내는 서브픽셀 기법을 사용하고 패턴 인식 기법을 이용하여 특징점을 자동으로 검출하였으며, 실세계 좌표상에서의 실측값을 구하기 위하여 스케일 바를 사용한다.
전처리는 영상의 질을 개선하거나 영상을 특정한 응용 목적에 알맞도록 변환시키는 등의 영상 처리를 의미한다. Depth 카메라로부터 획득한 화소단위의 8비트 깊이 정보 (depth map) 에는 depth 카메라의 특성상 잡음으로 생각할 수 있는 많은 성분들이 포함되어 있고, RGB 정보에서의 윤곽선에 비해 물체의 특성이나 조명 조건에 의해서 왜곡되어 나타난다. 일반적으로 잡음 제 거 필터가 사용되지만, 이는 깊이 정보 내의 잡음만을 줄이는 역할을 하기 때문에 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선 처리는 하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 깊이 정보의 잡음을 줄이는 동시에 RGB 정보의 윤곽선을 이용하여 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선을 개선하는 알고리즘을 제안함으로써 다시점 입체 영상 생성 시 오차를 줄이고자 한다.
The experimental model of the 8-view stereoscopic display system using the photopolymer-based VHOE is proposed. At first, the VHOE is implemented by angle-multiplexed recording of 8-view's diffraction gratings using the optimized exposure-time scheduling scheme in the photopolymer (HRF-150-100) and then. the VHOE-based 8-view stereoscopic display system is implemented by sequentially synchronizing the incident angles of the reference beam of the VHOE with the 8-view stereo images on the LCD pannel. Accordingly, from some experimental results using 8-view images generated by the toed-in stereo camera system, it is found that 8-view stereo images can be diffracted to eight different directions time-sequentially and there is some disparity between the stereo images.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 레이어별 객체를 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭기법을 적용하는 색상 불일치 보상기법을 제안한다. 다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 잘못된 보정으로 인하여 발생한다. 이러한 색상 불일치는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 히스토그램 매칭을 이용한 전처리기법이 제안되었다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점영상의 히스토그램과 매칭이 되고, 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 일반적으로 영상은 상호 독립적인 색상 분포와 히스토그램 분포을 가지는 여러 개의 객체로 구성된다. 특히 다시점 영상은 시점에 따른 프레임마다 객체의 구성과 위치 및 그 깊이가 각각 다르다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체별로 히스토그램 매칭기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상기법이 기존의 영상 단위의 조명 보상기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
완전한 자율 주행에 이르기 위해서는 주변 환경을 인지하는 인지 능력이 사람보다 뛰어나야 한다. 자율 주행에서 주로 사용되는 $60^{\circ}$ 협각, $120^{\circ}$ 광각 카메라는 시야각에 따른 각각의 단점이 존재한다. 본 논문의 목적은 광각, 협각 카메라가 가진 각각의 단점을 극복하기 위하여, 다중화각 차량 전방 카메라 시스템을 이용하여 더 넓은 영역의 전방을 대상으로 더 정확히 객체를 인식할 수 있는 심층신경망 알고리즘을 개발하는 것이다. 광각, 협각 카메라로 취득된 데이터의 종횡비를 분석해 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘을 수정하였고, 취득된 데이터를 학습하여 단안 카메라만을 사용할 때 보다 높은 성능을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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