Abstract
Recently, various types of three-dimensional cameras have been used to analyze surrounding environments. In this paper, we suggest a mechanism of adaptively switching active and passive cameras of hybrid cameras, which can extract 3D image information more accurately. The suggested method first obtains brightness and texture features representing the environment from input images. It then adaptively selects active and passive cameras by generating rules that reflect the extracted features. In experimental results, we show that a hybrid 3D camera consisting of passive and active cameras is set up and the proposed method can effectively choose appropriate cameras in the hybrid camera and make it possible to extract three dimensional information more accurately.
최근 들어, 주변의 환경 분석을 보다 효과적으로 수행하기 위해서 많은 종류의 3차원 입체 카메라가 보급되고 있다. 본 논문에서는 주위 환경의 복잡도에 따라서 하이브리드 카메라의 수동형과 능동형 카메라를 적응적으로 스위칭함으로써 3차원의 영상정보를 보다 정확하게 추출할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 초기영상을 받아들이고, 이 입력영상으로부터 주변의 환경을 대표할 수 있는 주요 특징인 밝기 특징과 텍스처 특징을 추출한다. 그런 다음, 추출된 밝기와 텍스처 특징값을 가장 잘 수용할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 하이브리드 카메라를 적응적으로 스위칭한다. 실험에서는 수동형과 능동형으로 구성된 하이브리드 입체 카메라를 구성하고, 제안된 적응적인 스위칭 알고리즘을 하이브리드 카메라에 적용하여 성능을 측정하기 위한 실험결과를 기술하며, 제안된 방법이 신뢰성 있게 동작함을 보여준다.
