최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
카메라 캘리브레이션은 실제 세상인 3차원의 좌표와 카메라가 만든 영상의 2차원 좌표 사이에서 수학적 관계를 알기 위해서 필요하다. 보통 체커보드의 교점을 이용하여 2차원의 좌표를 정확하게 찾는데 사용하며, 이는 카메라 캘리브레이션 계산으로 응용된다. 따라서 체커보드의 교점을 정확하게 찾아야만 카메라 캘리브레이션이 정상적인 성능을 낼 수 있다. 현존하는 체커보드 검출 방법은 입력 인수를 많이 필요로 하거나 정확도가 낮아 체커보드의 교점을 정확히 입력하지 못하면 좋지 않은 결과가 나타난다. 따라서 체커보드를 자동으로 검출하여 카메라 캘리브레이션 하는 방법은 아직 신뢰도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 보다 안정적인 카메라 캘리브레이션을 위해서 체커 보드의 검출 성능을 높이고자 한다. 주위 픽셀들간의 미분 값을 기준삼아 검출된 교점들을 이용하여 체크 모양의 직선을 추측한다. 이 직선을 이용하면 장애물이 있거나 노이즈가 있어서 검출하기 어려운 교점들이 있는 경우에도 교점 보간 (point interpolation) 방법을 사용하여 나머지 교점들을 찾을 수 있다. 보간 과정을 통해서 검출에 방해가 되는 요소들이 있는 상황에서 체커 보드 교점 검출의 성능을 높이도록 하였다.
본 논문에서는 X-ray 영상에서 척추 영역을 추출 및 분석하여 척추만곡도를 자동으로 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-ray 영상에서 어깨뼈와 골반뼈 등과 같이 필요 없는 영역을 제거한 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 척추 에지를 검출하기 위해 가우시안-라플라시안(Laplacian of Gaussian) 필터를 적용하여 척추 에지를 검출한다. 추출된 척추 영역을 척추의 Apex를 기준으로 Above Apex와 Below Apex 영역으로 구분하고 허프 변환(Hough Transform) 기법을 적용하여 두 영역에 대한 ($r,{\theta}$) 허프 공간을 구한다. ($r,{\theta}$) 허프 공간에서 척추만곡도 측정에 필요한 수평 직선만을 검출하기 위하여 수직 직선을 나타내는 교점들의 영역을 제거하여 척추만곡도 측정에 필요한 영역을 추출한다. 제안된 척추 추출 방법을 다양한 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 전문의가 척추만곡도를 효과적으로 측정하고 분석할 수 있는 척추 영역이 추출된 것을 확인할 수 있었다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 먼저, 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 이후에 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하기 위해서 Sub-Pixel, 허프 변환 등의 여러 가지 방법이 있으며 현재 출시된 AVM 시스템에 직선이나 교점 및 코너 검출을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 검출하는 프로그램을 설계한다. 제안하는 코너 검출 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 모바일 폰 터치스크린에서 허프 변환(hough transform) 방법을 이용한 반자동식 정점(vertex) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 입력 위치를 기준으로 작은 범위의 ROI(region of interest) 영역 내에서 한정된 매개변수 범위를 탐색하는 허프 변환을 수행함으로써 빠른 처리속도를 보인다. 또한 허프 변환을 통해 검출된 후보직선 중에서 사용자 입력 위치와 가까운 두 직선을 선택함으로써 영상의 잡음으로 인해 잘 못 검출된 후보 직선을 제거할 수 있다. 그리고 검출된 두 직선의 교점을 정점으로 검출함으로써 초기 정점 선택을 위한 입력 이외의 추가적인 상호작용 과정 없이 정확한 정점을 검출할 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 센싱 정밀도가 낮은 터치스크린(평균 센싱 오류: 6.3픽셀)에서의 부정확한 입력(5.7 픽셀)에도 1.4픽셀 정도의 정확한 정점 검출 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
단일 영상에서 3차원 정보를 획득하기 위해 가장 많이 사용되는 단서로는 소실점이 있다. 본 논문에서는 소실점을 추정하기 위해서 허프변환을 사용하여, 단일 영상의 소실점 탐색 시 유효 직선간의 기울기 값 비교 및 근접도를 구하여 교점 생성에 필요 없는 정보를 제거함으로서 소실점 추정 정확도를 높인 보다 정확한 소실점 탐색 기법을 제안하였다.
현재 차량의 출입통제 및 주정차 단속 등이 차량 번호판 자동 인식 시스템을 통해 자동화 되고 있다. 본 논문은 촬영 각도에 따라 기울어지거나 왜곡된 번호판에 대해서도 잘 동작하는 번호판 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 번호판의 배경과 문자의 밝기 대비가 커서 그 분포가 이원 양상을 보인다는 점을 이용하여 번호판의 중심부와 대략적인 후보 영역을 추출한다. 이후 허프 변환을 통하여 번호판의 네 모서리에 해당하는 직선을 검출한다. 이들 네 직선의 교점이 번호판의 꼭짓점이 된다. 네 꼭짓점의 좌표를 이용하여 왜곡된 번호판을 실제 번호판의 가로와 세로 비율에 맞는 정규화 된 모양으로 변환한다. 차량의 측면 1m~3m 사이의 다양한 거리에서 촬영한 이미지로 실험한 결과 일반적인 실외 조명 아래에서 차체의 색에 관계없이 번호판 영역 추출에 성공하였다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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