3D 영상은 인간이 인지하는 시각적 경험을 바탕으로 입체적인 표현기술에 의해 발전해 왔다. 최근 입체영상구현 기술연구는 현실감 있는 영상을 제작하기 위해서 다양하고 새로운 영상 제작방법들이 시도되고 있다. 그러나 가상카메라가 이동할 때 발생하는 키스톤 왜곡(keystone distortion)에 대한 문제는 많은 연구가 필요한 상태다. 본 연구에서는 가상카메라의 이동에 따라 발생하는 결상차이에 대한 픽셀거리를 분석함으로써 키스톤 왜곡에 대한 현상을 최소화 하고 그래픽스 환경에서 구현 가능한 제작방법을 제시하였다. 그래픽스 입체영상 제작환경에서 각각의 오브젝트를 레이어별로 분류한 후 영상데이타를 추출하여 입체영상으로 제작한 결과 화면결상으로 인한 왜곡된 영상데이터를 보정 할 수 있었다.
Kim, Jin-Ho;Her, Jung-Hwa;Lim, Young-Jin;Kumar, Pankaj;Lee, Seung-Hee;Park, Kyoung-Ho;Lee, Joun-Ho;Kim, Byeong-Koo
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제11권3호
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pp.134-137
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2010
We have proposed a transflective liquid crystal display (LCD) driven by the fringe field using a liquid crystal (LC) with a negative dielectric anisotropy. The device used different twist angles of the liquid crystals (LC) in the transmissive (T) and the reflective (R) regions when voltage is applied. With the optimization of the pixel electrode width and the distance between them, the LC directors in the R- and T-regions can be rotated by about $22.5^{\circ}$ and $45^{\circ}$ on an average, respectively. As a result, a high image quality transflective LCD with a single gap, a single gamma, and a wide viewing angle characteristics in both the R- and T- regions can be realized.
The technique of simultaneous localization and mapping is the most important research topic in mobile robotics. In the process of building a map in its available memory, the robot memorizes environmental information on the plane of grid or topology. Several approaches about this technique have been presented so far, but most of them use mapping technique as either grid-based map or topology-based map. In this paper we propose a frame of solving the SLAM problem of linking map covering, map building, localizing, path finding and obstacle avoiding in an automatic way. Some algorithms integrating grid and topology map are considered and this make the SLAM performance faster and more stable. The proposed scheme uses an occupancy grid map in representing the environment and then formulate topological information in path finding by A${\ast}$ algorithm. The mapping process is shown and the shortest path is decided on grid based map. Then topological information such as direction, distance is calculated on simulator program then transmitted to robot hardware devices. The localization process and the dynamic obstacle avoidance can be accomplished by topological information on grid map. While mapping and moving, pose of the robot is adjusted for correct localization by implementing additional pixel based image layer and tracking some features. A laser range finer and electronic compass systems are implemented on the mobile robot and DC geared motor wheels are individually controlled by the adaptive PD control method. Simulations and experimental results show its performance and efficiency of the proposed scheme are increased.
We analyze the spatially resolved kinematics of gas and stars for a sample of ten hidden type 1 AGNs in order to investigate the nature of their central sources and the scaling relation with host galaxy stellar velocity dispersion. We select our sample from a large number of hidden type 1 AGNs, which are identified based on the presence of a broad (full width at half maximum ≳1000 km s-1) component in the Hα line profile and which are frequently mis-classified as type 2 AGNs because AGN continuum and broad emission lines are weak or obscured in the optical spectral range. We used the Blue Channel Spectrograph at the 6.5-m Multiple Mirror Telescope to obtain long-slit data with a spatial scale of 0.3 arcsec pixel-1. We detected broad Hβ lines for only two targets; however, the presence of strong broad Hα lines indicates that the AGNs we selected are all low-luminosity type 1 AGNs. We measured the velocity, velocity dispersion, and flux of stellar continuum and gas emission lines (i.e., Hβ and [O III]) as a function of distance from the center. The spatially resolved gas kinematics traced by Hβ or [O III] are generally similar to the stellar kinematics except for the inner center, where signatures of gas outflows are detected. We compare the luminosity-weighted effective stellar velocity dispersions with the black hole masses and find that our hidden type 1 AGNs, which have relatively low back hole masses, follow the same scaling relation as reverberation-mapped type 1 AGN and more massive inactive galaxies.
본 논문에서는 얼굴의 기하학적 특징정보를 기반으로 하여 얼굴의 특징자인 눈썹, 눈, 입, 턱선의 분류 및 해석 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 얼굴 특징정보의 분류와 해석을 하기위한 전처리 과정으로 얼굴 특징자들의 눈, 코, 입, 눈썹, 턱선을 추출하기위해 얼굴 특징자 추출 알고리즘을 적용하여 얼굴 특징자들을 추출하게 된다. 추출한 얼굴 특징자들의 형태 정보와 모양정보 및 특징자들 간의 거리비율을 검출하여 이를 평가함수화 하고, 3가지의 눈 타입, 9가지의 입 타입, 12가지의 눈썹 타입 그리고 4가지의 턱선 타입의 분류를 하게 된다. 이렇게 분류된 얼굴 특징자들을 이용하여 얼굴을 해석하게 된다. 얼굴해석 알고리즘은 각각의 특징자들에 대한 고유의 특징자들의 내부구간의 화소분포 정보와 기울기 정보를 가지고 있다. 따라서 특징자들 간의 정보를 이용하여 얼굴을 해석할 수 있었다.
수중 환경에서 물과 부유물에 의한 빛의 감쇄와 산란은 수중 영상의 색상을 열화시키고 가시성을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 수중 산란광은 피사체와의 거리의 함수로 표현되므로 깊이 정보는 빛의 전달률을 계산하기 위한 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 깊이 영상을 이용하여 전달률을 측정하고 이를 기반으로 영상의 각 화소에 존재하는 산란에 의한 열화값을 제거함으로써 수중 스테레오 영상의 가시성을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제거해야 하는 열화값이 영상의 화소값 보다 크지 않도록 보정하여 가사성 개선 시 나타날 수 있는 부분적인 영상 왜곡을 방지한다. 또한 수중 스테레오 영상의 심각한 문제점 중의 하나인 색상 불균형을 효과적으로 보정하여 가시성 개선 후 좌, 우 영상의 동일성을 유지한다. 실험 결과는 다양한 환경의 수중 영상에 대하여 제안하는 가시성 개선 후 색대비가 영상에 따라 5%에서 14%이상 향상되었음을 보여준다.
피부색 정보는 비전 기반 시스템에서 인체 인식에 널리 쓰이는 중요한 정보이다. 그러나 기존의 픽셀 단위의 피부색 분할 방법은 피부색 영역 내부와 외부에 발생하는 오분할로 인해 여러 가지 피부색 관련 시스템의 인식률을 저해시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 양자화 영역 정보로부터 프레임 간에 근접한 유사 피부색의 영역별 분할을 통한 피부색 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피부색 영역분할을 위해 JSEG 알고리즘을 통해 영상의 칼라를 양자화하여 영역을 분할한다. 분할된 영역으로부터 근접한 유사 피부 영역의 후보를 결정하고, 각 영역의 히스토그램 비교를 통해 피부색 영역을 결정한다. 이렇게 결정된 영역으로부터 피부색 표본을 추출하여 다음 프레임을 위한 피부색 모델을 갱신한다. 성능 평가를 위해 ECHO 데이타베이스와 조명이 변화하는 환경에서 실제 촬영한 영상을 이용하여 기존 연구의 분류 방법 비교 실험을 실시하였고, 기존보다 향상된 영역 분할 및 조명 적응 성능을 보였다.
윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 하향식 기계 학습 및 반복적 오차 역투영음 이용하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 얼굴 영상을 독립된 형태 기저와 질감 기저의 선형 중첩으로 표현하고, 주어진 저해상도 얼굴 영상을 형태 기저와 질감 기저의 선형 중첩으 로 최대한 근사하게 표현할 수 있는 계수를 추정한다. 이 추정된 계수를 고해상도 얼굴 영상의 형태 기저 와 질감 기저의 선형 중첩 계수로 사용함으로써 고해상도 얼굴 영상을 복원한다. 또한, 복원된 고해상도 얼굴 영상의 정확도를 개선하기 위하여 학습 기반 오차 역투영 과정을 반복적으로 적용한다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 흉부 CT 영상에서 폐 흉벽에 결절 및 폐혈관이 붙어 있는 경우에도 폐 정보의 손실 없이 폐와 기관지를 분리할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 마스크 영상의 활용은 폐 및 기관지 분할에서 시간 단축 및 성능을 향상 시킬 수 있었다. 또한 폐 흉벽과 밝기값이 같은 결절을 찾아 제거 하는 방법은 좌 우측폐의 외곽 영상을 2진 영상으로 변환하고, 형태학적 정보를 활용함으로써 가능 하였다. 마지막으로 제거된 부분의 외곽선 연결은 거리가 고려된 최적 화소 추가와 3차 Spline 보간법을 적용하였다. Matlab 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 기존 문제점이 보완됨을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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