반응형 Computer9 Computer architecture(3) - Program language Ⅰ. High-level language / Low-level language ⅰ. High-level language - 장치에 독립적이며, 대표적으로 C, C++. Python 등이 있음 - 예를 들면, intel processor와 Arm processor의 보드에서 C언어를 작성한다고 하여도, 동일하게 아래와 같이 코딩을 할 것입니다. Processor가 다르더라도 User 입장에서는 아무 상관이 없겠죠? 이러한 것을 보고 "독립적"이다 라고 이야기 하는 것 입니다. int main(void) { int a; scanf("%d", &a); printf("%d\n",a); } ⅱ. Low-level language - 장치에 종속적 - Target processor에 따라서, machine lang.. 2022. 10. 23. Computer architecture(2) 이어서 설명하겠습니다. 이번장에서는 이전 장에서의 용어를 공부하신다고 생각하면 마음 편하실 것 같네요 Ⅰ. Clock Cycle Time - Clock Cycle time은 당연히 critical path에 영향을 받는 요소이며, Transition 되기 위해 요구되는 시간을 의미합니다. - 아래의 그림을 보시면 이해가 되실 겁니다. - 앞서 말씀드렸듯이, clock cycle time은 Logic design과 가장 연관되어 있습니다. + 아래와 같이 가정을 해봅시다. > 모든 저장 요소(fiip-flop)는 동일한 clock을 사용 > Eege-triggered 클럭을 사용 > Clock이 충분이 느리면, 어떠한 design이든 항상 동작이 가능 + 위의 조건을 가지는 logic을 그림으로 표현하면 .. 2022. 10. 14. Computer Architecture Ⅰ. Compuer architecture -현대 컴퓨터 구조는 아래의 같은 구조로 되어 있습니다. + Physical design : 말 그대로 물리적인 level을 의미 + Circuit design : 회로 레벨의 design을 의미 + Logic design : 로직 레벨의 design을 의미 + Processor + I/O System : 연산 수행이 가능한 processor와 입출력을 위한 system + ISA(Instruction Set Architecture) : 명령어의 집합을 의미하며, hardware와 software의 사이에 존재 + Application : 우리가 흔히 말하는 '프로그램'이 애플리케이션이라고 할 수 있습니다. > 그중에서도 OS는 메모리, 파일, 스케줄링 등의 일.. 2022. 10. 14. Stereo matching - Global matching 본 장에서 Global matching의 한 종류인 dynamic programming 에 대해서 설정하겠습니다. 우선 알고리즘 설명 전에 기본적인 내용에 대해서 먼저 설명을 하고 넘어가겠습니다. 지역 정합 방법은 local 특성을 반영하지만 전체적인 특성 반영은 할 수 없습니다. 그럼 전체적인 특성이 무엇이 있는지 부터 알아봐야 겠지요? Ⅰ. Uniqueness - 정의하면, 반드시 1:1 매칭이 되어야 한다는 것입니다. + 서로 다른 물체의 점이 하나의 point에 매칭이 될 수 없다는 것을 의미합니다 - 아래의 그림은 uniquness가 위반되는 case를 그린 것입니다. + 좌측 카메라에서의 한점이 우측 카메라서 2point에 매칭점이 생겨서 위반되었다고 하는 것입니다. Ⅱ. Ordering - .. 2022. 10. 3. Stereo matching - local matching Ⅰ. 영역 기반 정합 방법 - 윈도우 간의 상관도(= 정합 비용, 비유사도)를 기반으로 계산하여 시차를 계산하는 방법이며, 다양한 알고리즘이 존재한다. 그 중에서도 SAD(Sum of Absolute difference)는 매우 널리 알려진 알고리즘이다. 그래서 본 장에서는 SAD를 설명하며, 이와 거의 유사한 SSD(Sum of squared difference)도 같이 짧게나마 설명하겠습니다. Ⅱ. SAD(Sum of Absolute Difference) - 좌/우 윈도우 내 존재하는 픽셀들의 값의 차이에 절대값을 취한 후, 합산하여 정합 비용을 계산합니다. - 아래의 그림을 보면 쉽게 이해 가능합니다. + 기준 영상(좌측 영상)의 한 점과 목표 영상(우측 영상)의 시차 탐색 범위(disparity .. 2022. 10. 3. Stereo matching(추가) Ⅰ. 스테레오 정합 - 스테레오 정합은 기준 영상(reference image)에서의 한 점에 대한 동일한 점(= 똑같은 점)을 목표 영상(target image)에서 찾는 과정이라고 말할 수 있습니다. + 쉽게 풀어쓴다면, 최종 목표는 앞서서 스테레오 비전을 설명할 때 나온 '시차(disparity)'를 계산하는 과정이라고 이해하면 됩니다. + '기준 영상은 뭐고? 목표 영상은 뭐냐?' 기준 영상은 좌측 영상이 될 수도 있고, 우측 영상이 될 수도 있습니다. > 목표 영상은 기준 영상의 반대 영상입니다. 아래 그림을 통해 기준 영상을 이해하시면 됩니다. + 먼저 좌측 영상을 기준 영상으로, 좌/우 영상에서 동일하게 나타나는 한 점을 생각해본다면, 아래 그림처럼 좌측 영상에서의 한 점을 기준으로 우측 영.. 2022. 10. 3. Stereo Matching Ⅰ.Stereo matching(스테레오 정합) - 기본적으로 stereo matching 알고리즘은 아래와 같이 동작 + 2장의 좌/우 영상이 있는 상태에서, 오른쪽 이미지에서 상응하는 epipolar line을 찾아야함 + Epipolar line에서의 모든 pixel을 확인하여, 가장 matching 되는 point를 선택 + 가장 matching 되는 point와의 x축 위치 차이, 즉 disparity정보를 얻음 - 이떄 가장 simple하게 만들수 있는 case가 parallel 하게 image가 배치된 case임 + 각 카메라들의 image plane은 서로 평행하고 초점(focal length)도 같고, 카메라 중심 높이도 동일 ※ 두개의 카메라 사이에 "R"(Rotation)이 없다면, .. 2022. 10. 3. Essential matrix & Fundamental matrix Ⅰ. Epipolar line - 뒤에 이어서 Essential matrix 와 Fundamenal matrix을 설명하기에 앞서 해당 내용을 추가합니다. - Epopolar line은 아래와 같은 수식으로 나타낼수 있습니다. - 또, 다르게는 아래와 같이 풀어 쓸 수 있습니다. - 이를 종합하여, 다시 식을 써내려가면, - 위와 같이 수식은 정의될 수 있다. - 이어서 이전 과정에서 배웠던 수식을 가져와보면, 아래와 같이 된다. - 정리하면, k(intrinsic parameter)와 Fundamental matrix를 안다면, pixel 좌표를 이용 - 만약 모른다면, Essential matrix와 camera 좌표계를 이용하면 됨 - 위의 내용을 잘 이해 못해도, 아래의 내용을 계속 보면 이해가 .. 2022. 10. 2. 이전 1 2 다음 반응형
