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적외선 스테레오 카메라를 이용한 고속 이동객체의 위치에 대한 확률모델

Statistical Model of 3D Positions in Tracking Fast Objects Using IR Stereo Camera

  • 오준호 (한양대학교 컴퓨터.소프트웨어 공학과) ;
  • 이상화 (서울대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 이부환 (국방과학연구소) ;
  • 박종일 (한양대학교 컴퓨터.소프트웨어 공학과)
  • Oh, Jun Ho (Dept. of Computer and Software, Hanyang University) ;
  • Lee, Sang Hwa (Dept. Electronics Engineering and Computer Science, Seoul National University) ;
  • Lee, Boo Hwan (Agency for Defense Development) ;
  • Park, Jong-Il (Dept. of Computer and Software, Hanyang University)
  • 투고 : 2014.07.18
  • 심사 : 2014.12.26
  • 발행 : 2015.01.25

초록

본 논문에서는 비냉각방식 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 고속으로 이동하는 고온의 소형 물체의 3차원 위치를 추정함에 있어서 무작위로 추정되는 그 위치를 확률 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 확률적 위치 모델은 디지털 영상으로 인한 픽셀위치의 오차(pixel position error)와 비냉각식 적외선 카메라에서 영상을 취득하는 순간의 차이에 의한 지터오차(jitter error)로부터 유도되는데, 두 가지 오차를 결합한 통합 오차확률모델을 수학적으로 제시하고 실험을 통하여 그 효용성을 보여준다. 우선 본 논문에서 고안한 적외선 카메라의 지터 측정기를 이용하여 적외선 카메라에서 발생하는 타이밍 지터를 통계적으로 관찰하여 확률모델을 설정한다. 또한 디지털 영상의 스테레오 정합 과정에서 발생하는 픽셀 오차에 의하여 정확도가 떨어지는 측정거리를 확률모델로 정의한다. 실험 측정 결과, 지터는 가우시안 확률분포로 모델링하는 것이 가능하며, 픽셀오차는 균일 확률분포로 모델링된다. 이 두 가지 확률분포를 갖는 오차는 상호 독립으로서 선형 결합되는데, 전체 오차에 대한 확률분포는 지터오차 변수의 확률분포와 픽셀위치오차 변수의 확률분포를 컨볼루션함으로써 유도된다. 실제 고속 이동체에 대하여 정밀한 3차원 궤적측정기와 자체 구현한 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 제안한 확률모델을 3차원 위치추적 실험에 적용한 결과 95% 신뢰도 구간에서 물체의 위치를 추정하는 것을 확인하였다. 즉, 물체의 위치를 정확하게 측정하는 것은 이론적으로는 불가능하며, 확률모델을 통하여 물체의 위치를 표현하는 것이 타당함을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안한 확률모델은 적외선 스테레오 카메라를 이용한 거리측정에서 부정확함을 확률적으로 모델링하여 위치정보에 대한 불확실성을 보정해주며, 특히 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고속 물체의 위치추적 및 거리측정에서 이론적, 실험적 토대를 제공할 것으로 기대된다.

This paper proposes a statistical model of 3-D positions when tracking moving targets using the uncooled infrared (IR) stereo camera system. The proposed model is derived from two errors. One is the position error which is caused by the sampling pixels in the digital image. The other is the timing jitter which results from the irregular capture-timing in the infrared cameras. The capture-timing in the IR camera is measured using the jitter meter designed in this paper, and the observed jitters are statistically modeled as Gaussian distribution. This paper derives an integrated probability distribution by combining jitter error with pixel position error. The combined error is modeled as the convolution of two error distributions. To verify the proposed statistical position error model, this paper has some experiments in tracking moving objects with IR stereo camera. The 3-D positions of object are accurately measured by the trajectory scanner, and 3-D positions are also estimated by stereo matching from IR stereo camera system. According to the experiments, the positions of moving object are estimated within the statistically reliable range which is derived by convolution of two probability models of pixel position error and timing jitter respectively. It is expected that the proposed statistical model can be applied to estimate the uncertain 3-D positions of moving objects in the diverse fields.

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참고문헌

  1. R. C. Warren, "Detection of distant airborne targets in cluttered backgrounds in infrared image sequences," PhD thesis, University of South Australia, 2002.
  2. D. Maltese, "New generation of naval IRST," Proc. of SPIE, volume 7660, pp. 766004-1-76604-12, 2010
  3. F. Zhang, C. Li, and L. Shi, "Detecting and tracking dim moving point target in IR image sequence," Infrared Physics & Technology, volume 46, issue 4, pp. 323-328, April 2005 https://doi.org/10.1016/j.infrared.2004.06.001
  4. Y. Gu, C. Wang, B. Liu and Y. Zhan, "A kernel-Based nonparametric regression method for clutter removal in infrared small-target detection applications," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, volume 7, no.3, pp.469-473, July 2010. https://doi.org/10.1109/LGRS.2009.2039192
  5. R. Saran, A. K. Sarje, "Robust long range target detection algorithm using adaptive selective top-hat transform," Proc. of International Conference on Image Information Processing, pp. 1-5, November 2012.
  6. S. H. Kim, Y. K. Yang, J. H. Lee and Y. C. Park, "Small target detection utilizing robust methods of the human visual system for IRST," Journal of Infrared Millimeter and Terahertz Waves, volume 30 (9), pp. 994-1011, 2009. https://doi.org/10.1007/s10762-009-9518-2
  7. M. A. Javed, G. Xu, J. Yao, L. Ning, S.Y. Shah, "GPU based small target detection using IR images," Proc. of International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technology, pp 92-94, January 2012.
  8. J. A. Ratches, "Review of current aided/automatic target acquisition technology for military target acquisition tasks," Optical Engineering, volume 50, issue 7,pp. 072001-1-072001-8, July 2011. https://doi.org/10.1117/1.3601879
  9. E. R. Parshall, J. M. Mooney, and A. Anselmo, "Infrared stereo imaging for 3D tracking of point targets," Proc. of SPIE, volume 2847, pp. 139-148, 1996.
  10. B. Jutzi, R. Gabler, and K. Jaeger, "Stereo vision for small targets in IR image sequences," Proc. of SPIE, volume 4473, pp. 361-370, 2001.
  11. "The Ultimate Infrared Handbook for R&D Professionals," FLIR [Online]. Available: http://www.flirmedia.com/MMC/THG/Brochures/T559243/T559243_EN.pdf
  12. Z. Zhang, "A flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations," Proc. of International Conference on Computer Vision, pp. 666-673, Corfu, 1999.
  13. S. D. Blostein, and T. S. Huang, "Error analysis in stereo determination of 3-D point positions," IEEE Trans. PAMI, vol. 9, no. 6, pp. 752-765, 1987.
  14. J. H. Oh, J. S. Park, S. H. Lee, B. H. Lee, and J. I Park, "Error Modeling of Depth Measurement Using FIR Stereo Camera Systems," Proc. of International Conference on Digital Information Processing and Communications (ICDIPC'13), pp. 470-475, UAE, January 2013.