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부드러운 카메라 움직임을 위한 EM 알고리듬을 이용한 삼차원 보정
서용덕(Yongduek Seo),홍기상(Ki-Sang Hong) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.2
이 논문은 카메라가 연속적으로 움직일 때 그 카메라로부터 얻은 동영상을 분석하여 카메라의 움직임에 대한 정보와 영상내의 구조물의 삼차원 정보를 계산하는 알고리듬에 대한 것이다. 일반적으로 불연속한 위치에서 얻은 영상의 집합으로부터 삼차원정보 및 카메라 정보를 얻는 경우에는 카메라의 움직임에 대한 제약조건이 필요 없지만, 비디오 카메라를 이용하여 동영상을 취득하는 경우에는 항상 카메라의 움직임이 부드러워야 한다는 조건이 따라 붙는다. 따라서, 이 논문에서는 ‘부드러운 움직임을 가지는 카메라’라는 제약조건을 포함하는 카메라 및 삼차원정보의 최적화 과정에 대하여 연구하였다. 목적하는 바를 얻기 위하여 Expectation-Maximization 방법을 사용하여 카메라의 움직임에 대한 모델 파라메터를 동시에 추정하였는데, 이를 위하여 Extended Kalman Filter 와 Extended Kalman Smoother를 적용하였다. 이 연구는 길이가 긴 비디오 영상열의 비젼 해석에 기본이 된다. 실제 영상을 이용하여 실험한 결과를 보였다. This paper deals with the problem of estimating structure and motion from long continuous image sequences, applying the Expectation Maximization algorithm based on extended Kalman smoother to impose the time-continuity of the motion parameters. By repeatedly estimating the state transition matrix of the dynamic equation and the parameters of noise processes in the dynamic and measurement equations, this optimization gives the maximum likelihood estimates of the motion and structure parameters. Practically, this research is essential for dealing with a long video-rate image sequence with partially unknown system equation and noise. The algorithm is implemented and tested for a real image sequence.
회전과 줌을 하는 카메라의 Self - Calibration
서용덕(Yongduek Seo),홍기상(Ki Sang Hong) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬은 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하다. 또, 카메라의 principal point가 시간에 따라 변화하지 않는다고 가정하면 두 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순화 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio가 변화하지 않으면 단지 한개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이타와 실제 영상 데이타를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.
백재진,서용덕,김동하,서원태(Seo Won Tae),강수환,김택상,천봉권 고신대학교(의대) 고신대학교 의과대학 학술지 2023 고신대학교 의과대학 학술지 Vol.38 No.1
Background: Benign bladder tumors are rare disease entities, and insufficient studies have assessed their epidemiological characteristics. The authors investigated the prevalence of benign bladder tumors by retrospectively investigating pathology reports of transurethral resection of bladder tumor (TURBT) procedures over the past 20 years.Methods: We analyzed 1,674 pathology reports of TURBT conducted in 1,160 patients from January 1, 2000, to April 30, 2022. The prevalence of benign tumors and histological classification according to the presence of primary (group 1) and recurrent (group 2) bladder lesions were retrospectively investigated. Results: The mean age of patients was 65.2±11.5 years, and 1,284 cases (79.1%) were in men. Benign bladder tumors comprised 278 cases (248 patients) accounting for about 17.1% of the total TURBT cases (278/1,624). Furthermore, 184 patients (16.0%, 184/1,147) belonged to group 1 and 78 patients (27.4%, 78/285) belonged to group 2. Among all benign lesions that underwent TURBT, cystitis was the most common (41.0%, 114/278), and this rate was higher in group 2 (64/184 [34.8%] vs. 50/94 [53.2%], p<0.001). The prevalence of non-neoplastic lesions was higher in group 1 (44/184 [23.9] vs. 11/94 [11.7%], p<0.001). There was no difference in the prevalence of noninvasive urothelial neoplasms between the two groups (22/184 [12.0%] vs. 8/94 [8.5%], p=0.86).Conclusions: The probability of benign lesions in TURBT was 17.1%, among which cystitis was the most common. When TURBT was performed for recurrent lesions, the frequency of benign tumors was higher than that of primary benign bladder tumors.
박성우,서용덕,홍기상,Park, Seong-Woo,Seo, Yong-Duek,Hong, Ki-Sang 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.7
가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. In this paper, we present an overall algorithm for real-time camera parameter extraction which is one of key elements in implementing virtual studio. The prevailing mechanical methode for tracking cameras have several disadvantage such as the price, calibration with the camera and operability. To overcome these disadvantages we calculate camera parameters directly from the input image using computer-vision technique. When using zoom lenses, it requires real time calculation of lens distortion. But in Tsai algorithm, adopted for camera calibration, it can be calculated through nonlinear optimization in triple parameter space, which usually takes long computation time. We proposed a new method, separating lens distortion parameter from the other two parameters, so that it is reduced to nonlinear optimization in one parameter space, which can be computed fast enough for real time application.