본 논문에서는 3D 복원과 카메라 측정과정 없이 정확하게 카메라 자세를 계산하고 가상객체를 비디오에 합성하기 위한 단일 프레임 기반의 고속 계산 기법을 제안한다. 객체의 로컬 좌표와 단일 이미지에서의 대응되는 이미지 좌표로부터 카메라 자세를 계산한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법에 기반한 구조 계산 방법으로 카메라 자세의 고속 추정이 가능하다. 정사영 투영모델에 기반하기 때문에 참조점의 설정에 따라 정확도가 달라진다. 객체에 따라 참조점을 설정하여 정확한 카메라 자세를 계산하는 방법을 제안한다. 카메라 자세 및 물체의 형태는 단일 프레임 기반으로 수행되며 카메라 자세 추정 결과가 즉시 비디오 합성에 사용될 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 유효성 입증을 위해 실사 비디오에 기반한 증강현실시스템을 구현하고 카메라 자세 계산과 비디오 합성의 전체 과정을 단일 프레임에 기반하여 실험을 수행하고 제안 기법의 실용성을 보였다.
지진, 대형화재와 같은 많은 재해의 발생으로 인해 재난 안전 분야에 관심이 증가하고 있으며, 재난재해 시 신속하고 안전한 구조는 생존율에 영향을 준다. 기존 연구에서는 다양한 센서와 멀티카메라를 이용한 위치 추정 연구는 있으나, 가장 많이 설치된 단일카메라 기반의 위치 추정연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서 단일카메라를 활용한 딥러닝 객체탐지와 거리측정 알고리즘을 이용하여 인명구조를 위한 구조대상자 위치추정시스템을 제안한다. 딥러닝을 활용한 객체탐지 기술을 이용하여 단일카메라 영상 내 객체와 해상도에 따른 바운딩 박스의 너비를 활용한 거리 계산식으로 거리를 추정하고, 객체의 위치좌표를 제공하여 신속한 재난 구조에 도움이 되는 시스템을 제안한다.
3D 카메라 기술 중에서 초점의 흐려짐을 이용한 깊이 추정은 카메라의 초점거리 평면의 물체는 선명한 상이 맺히지만 카메라의 초점거리 평면으로부터 멀어진 물체는 흐린 영상을 만들어낸다는 현상을 이용해 3D 깊이를 추정한다. 본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 흐림 정도를 분석하여 3D 깊이를 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 단일 카메라의 1 개의 영상 또는 단일 카메라의 초점이 서로 다른 2 개의 영상을 사용하여 초점의 흐려짐을 이용한 3D 깊이를 추정하는 방법을 통해 최적화된 피사체 범위를 도출하였다. 1 개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라와 DSLR 카메라 모두 250 mm의 초점거리를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 보였다. 2개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라 영상은 150 mm와 250 mm로 그리고 DSLR 카메라 영상은 200 mm와 300 mm로 초점거리를 설정하였을 때 가장 좋은 3D 깊이 추정 유효 범위를 갖는 것으로 나타났다.
최근, 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 위해 카메라의 정확한 포즈를 추정하고자 하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 이러한 연구들은 인간의 움직임을 추적하기 위하여 카메라 영상으로부터 인간의 포즈를 추정하여 주된 인터랙션으로 활용하고자 한다. 그러나 기존의 움직임 추정 방법은 주로 내부(ego) 혹은 외부(exo)의 단일 카메라만을 이용하기 때문에 미세한 움직임을 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 외부 카메라뿐만 아니라 내부 카메라를 혼합하여 사용함으로써 미세한 움직임도 추정할 수 있는 하이브리드 비전 기반 움직임 추정 방법을 제안한다. 실험 결과는 단일 카메라만을 이용한 결과와 비교해 더 정확한 포즈 추정을 보인다.
최근 VR(Virtual Reality)와 AR(Augmented Reality)의 발전에 따라 영상 또는 이미지에서 카메라와 물체 사이의 거리를 추정하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라와 물체 사이의 거리 추정 방법 중에서 단일 카메라를 이용하여 촬영한 이미지의 흐림 정도를 분석하여 3D 거리를 추정하는 알고리즘을 연구한다. 특히 고가의 렌즈가 장착된 DSLR 카메라가 아닌 스마트폰 카메라 이미지에서 DFD를 이용한 거리 추정 방법 중 1개의 이미지를 이용한 3D 거리 추정 방법과 초점이 서로 다른 2개의 이미지를 결합하여 3D 거리를 추정하는 방법을 연구하고 최적회된 피사체 범위에 대해 연구하였다. 한 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 카메라의 초점 거리를 200 mm로 설정할 때, 두 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 두 이미지의 초점 거리를 각각 150 mm, 250 mm로 설정했을 때 가장 넓은 거리 추정 범위를 갖는다. 또한, 두 거리 추정 방법 모두 초점 거리가 가까울수록 가까운 물체의 거리 추정에 효율적인 것으로 나타났다.
카메라 센서의 한계로 인하여 촬영 장면에 따라 한 번의 촬영으로 모든 영역의 밝기가 적절하게 촬영되지 않는 경우가 존재한다. 이러한 센서의 한계는 하이 다이나믹 레인지 이미징 기술을 통해서 극복이 가능하다. 한 장면을 다양한 노출 설정으로 여러 번 촬영하는 브라케팅은 움직이는 피사체를 찍기에 적절하지 않으며 촬영 시간이 길다는 단점이 있다. 본 연구는 한 번의 촬영으로 서로 다른 노출의 이미지를 얻을 수 있는 소형 라이트필드 카메라를 제안한다. 라이트필드 카메라는 대표적으로 두 가지 형태가 있는데, 첫 번째는 여러 대의 카메라를 어레이로 배치한 라이트필드 카메라 시스템이며, 두 번째는 대물렌즈 뒤에 마이크로 렌즈 어레이를 배치한 카메라이다. 본 연구에서 제작된 초박형 라이트필드 카메라는 센서 위에 마이크로 렌즈어레이가 부착되어있는 형태의 카메라로 각 렌즈 조리개 크기를 다르게 설계하여 한 번의 촬영으로 다른 노출의 촬영 결과를 얻을 수 있게 설계되었다. 촬영된 단일 영상들을 전처리 하여 이미지 품질을 높인 이후, HDR 알고리즘을 통해 각 단일 이미지들보다 다이나믹 레인지가 넓은 이미지를 획득하도록 구현하였다. 또한 노출 시간을 기준으로 설계된 식을 수정하여 조리개값에 따라 다른 가중치를 둘 수 있도록 바꾸었고, 이를 통해 단 한 번의 촬영을 통한 HDR 이미징을 구현하였다.
스테레오 카메라 시스템은 물리적으로 고정된 기선길이를 가지고 있어 축척이 일정하나 스테레오 영상에서 매번 특징점 매칭을 통해서 상호표정요소를 결정할 경우 축척이 고정 되어 있지 않아 실제 3차원 좌표를 측정하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수정된 공선조건식을 이용하여 좌우측 카메라의 내부적인 특성 및 카메라간의 관계를 동시에 결정하는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 수행하고 이를 단일 카메라 캘리브레이션과 비교하는 것을 목적으로 하였다. 실험을 통해 근거리에 촬영한 영상에서 결정한 3차원 거리를 비교하였을 경우 단일 캘리브레이션의 결과에서는 ${\pm}0.014m$의 평균제곱근오차가 발생한 반면 스테레오 카메라의 경우에는 오차가 거의 발생하지 않았기 때문에 스테레오 카메라 캘리브레이션의 3차원 거리의 정확도가 우수하게 나타났다. 에피폴라 영상의 종시차에 대한 비교에서는 스테레오 카메라를 이용한 경우가 단일 카메라의 경우 보다 평균제곱근오차가 최대 0.3 픽셀 정도의 차이를 보였으나 그 영향은 크지 않은 것으로 나타났다.
한양대학교에서는 핵물질 탐지를 위해 고에너지 감마선원 영상화에 적합한 이중산란형 컴프턴 카메라의 원형을 개발하였다. 이중산란형 컴프턴 카메라는 높은 영상해상도를 제공하지만, 기존의 단일산란형 컴프턴 카메라보다 상대적으로 영상감도가 낮다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 개발된 이중산란형 컴프턴 카메라에 단일산란형 컴프턴 카메라의 기능을 추가함으로써 하나의 시스템에서 두 가지 모드로 작동하는 이중모드 컴프턴 카메라(고민감도(단일산란형)모드와 고해상도(이중산란형)모드)에 대한 개념설계와 이에 대한 최적화 설계를 수행하였다. 최적화된 시스템에서 고민감도 모드는 고해상도 모드에 비해 전 에너지 영역에서 약 100배 정도 높은 고유영상감도를 제공하는 것으로 평가되었으며, 고해상도 모드에서 영상해상도는 기존의 이중산란형 컴프턴 카메라와 거의 같은 결과를 보여 고해상도 영상을 제공하는 것으로 나타났다.
비디오 해석 및 추적기술은 특정한 시스템에서만 적용되는 것이 아니다. 이것은 비디오 내에서 의미 있는 정보를 능동적으로 감시 대상을 정의, 해석, 모델화, 추정 및 추적 할 수 있는 기반 기술을 의미하다. 일반적으로 감시시스템에서 감시 대상은 사람이나 차량이며, 상황에 따라 출입통제 구역으로 설정하기도 한다. 이는 연속된 영상에서 객체의 형태, 모양, 행동 분석, 움직임, 색상정보를 가지고 데이터 정의, 검출, 모델화를 통하여 인식, 식별 그리고 추적한다. 본 논문에서는 비디오 영상분석을 통해 단일카메라기반의 감시시스템과 PTZ 카메라기반 감시시스템 제안한다. 이때 단일 카메라기반의 감시는 배경생성방법을 이용하여 연속된 영상내의 객체를 지속적으로 관리가 가능하도록 설계하였고, PTZ 카메라기반의 감시는 카메라의 이동에 따른 배경안정화 방법과 카메라의 절대좌표를 활용하여 카메라 이동을 제어함과 동시에 오검출 문제를 해결하였다. 실험 및 결과분석으로는 시나리오 환경에서 배경생성방법을 이용한 검출의 정확성과 PTZ카메라 위치 변화에도 강인한 검출 결과를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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