이동물체의 움직임을 계측하는 방법으로서 눈에 보이는 화상을 그대로 처리하는 수동적 계측방법으로서, 종래의 카메라가 가지는 특성을 뛰어넘어, 동화상 해석에 편리한 특성을 가진 ARS를...
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국문 초록 (Abstract)
이동물체의 움직임을 계측하는 방법으로서 눈에 보이는 화상을 그대로 처리하는 수동적 계측방법으로서, 종래의 카메라가 가지는 특성을 뛰어넘어, 동화상 해석에 편리한 특성을 가진 ARS를...
이동물체의 움직임을 계측하는 방법으로서 눈에 보이는 화상을 그대로 처리하는 수동적 계측방법으로서, 종래의 카메라가 가지는 특성을 뛰어넘어, 동화상 해석에 편리한 특성을 가진 ARS를 이용하여, 종래에는 컴퓨터에서 처리한 화상처리의 일부는 센서의 단계에서 처리를 하여 보다 정확하게, 빠르게, 간단하게 이동물체의 위치를 추적할 수 있는 방법을 제안한다.
인간의 망막과 같이 시선의 중심부에는 세포의 밀도가 높고, 주변부 에는 밀도가 낮은 특성을 가진 인공망막형센서인 ARS를 이용하여 센서로부터 입력되어진 화상은 극좌표 공간(γ-θdomain)으로 매치 되어지므로, 보통의 카메라는 3차원 (X, Y, Z)공간의 화상 데이터가 (X, Y)평면에 나타나는 것에 대해, 망막 센서(ARS)의 경우, FOE에 대해 극좌표(polar domain)평면에 변환되어 X-Z공간 조표를 γ-θ평면에 Mapping 하는게 가능하다. 이러한 방법은 종래의 비디오 카메라를 이용하여 이와 같은 방법을 simulation 하여 처리하는 방법보다 비디오 카메라의 화소의 밀도가 센서의 전면에 동일함으로, 극좌표 변환을 FOE를 중심으로 처리하면, 중심부의 화소 밀도가 낮게 되어, 얻어진 화상 Data는 주변부 보다 희미하게 (흐리게) 되어, ARS와 비교하면, 원거리에 있는 물체는 근거리에 있는 물체보다 분해능이 떨어지게 계측된다. 더욱이, ARS를 사용할 경우, 극좌표의 γ축에 고분해능의 Linear CCD를 사용하므로 Depth의 분해능을 더욱 높일 수 있다.
본 방법으로, 이동물체의 위치계측의 물체의 표면 상태에 의존하지 않고, 안정히 계측하게되어, 실제 Z축으로 100M, X축으로 10M정도에 인간의 움직임을 계측하여 최고 1%의 정밀도로 계측됨을 확인하였다.
A Framework of Feature-based Modeling for Concurrent Product Shape Design