Generalized Panoramic Scene Reconstruction from Video Sequences Based on Outlier Rejection

아웃라이어 배제에 기초한 일반화된 파노라마 영상 재구성

In this paper, we propose a new practical motion model that can exploit the general properties of camera motion in constructing a panorama. accounting for panning. tilting, and evert the change in focal length of the camera. We also present an efficient algorithm to handle moving objects or noose in the scene based on outliers rejection. Spatial and temporal statistical properties of motion field are exploited to detect the outliers. The proposed algorithm removes moving objects or noise from the panoramic Image so that mode clear and complete view of the background Image can be obtained. This method does not require assumptions or a priors knowledge of the scene. The entire process is fully automatic as this method does not require any manual correction in the process of constructing a Panorama. The proposed algorithm is tested on the broadcasting images of soccer games. Oun simulation result shows that this method is superior to conventional image mosaicing algorithms.

본 논문에서는 동영상 정보를 파노라마로 합성하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 제안한 카메라 모델은 일반화된 파노라마 영상의 특성을 반영하며, 기존의 방법과는 달리 영상의 확대 및 축소를 고려하여 보다 개선된 파노라마 합성 영상을 제공한다. 또 한 통계적 특성을 이용하여 움직이는 물체 또는 기타 여러 잘음(nolle)의 영향을 배제하는 전역 움직임 추정 기법을 사용하여 기존 방법의 문제점을 보완한다. 이를 통해 파노라마 영상으로부터 움직이는 물체 또는 잡음을 제거하여 더 깨끗하고 완벽한 배경 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 전역 움직임 및 전체 파노라마 합성 과정에서 수동 작업을 배제하여 파노라마 합성 과정을 일반화시켰다고 할 수 있다. 성능 평가를 위해 실제 방송에서 사용되는 축구 경기 영상에 제안한 알고리즘을 적용하고 기존의 알고리즘과 비교를 통해 그 우수성을 검증한다.