본 논문에서는 2대의 Kinect 카메라를 이용하여 실세계의 3차원 객체에 대한 복원을 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 깊이 가중치가 추가된 계층적 결합형 양방향 필터를 이용하여 Kinect로부터 얻은 원본 깊이 영상을 보정한다. 그리고 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 획득한다. 이를 이용해 3차원 워핑을 수행하여 각 시점의 데이터를 3차원 공간에 점군 모델로 복원하고 표면 모델링 방법을 이용하여 3차원 객체의 매끄러운 표면 모델을 생성한다. 실시간에 가까운 속도를 내기 위해서 계층적 결합형 양방향 필터와 3차원 워핑을 병렬 처리 프레임워크인 CUDA로 구현하여 고속화하였다. 실험을 통해 분리된 각 시점에서의 깊이 정보를 하나의 통합된 3차원 공간에 복원할 수 있었고 초당 5 fps의 속도로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.
많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 다시점 카메라 시스템을 통해 실사기반의 3D 모델을 획득하여 모션센서와 같은 별도의 기기 없이 해당 모델에 대한 고정밀 스켈레톤 추출 기법에 대해서 제시한다. 다시점 카메라 시스템을 이용하여 생성한 3D 모델을 앞, 뒤, 좌, 우 각 위치에서의 사상 매트릭스로 사상 영상을 생성하고 딥러닝 기술을 이용하여 2D 스켈레톤을 추출한다. 그리고 사상 매트릭스의 역변환 과정을 통해 2D 스켈레톤의 삼차원 좌표를 계산하고 추가적인 후처리를 통해 고정밀 스켈레톤을 획득한다.
본 논문에서는 3D 파노라믹 가상 환경 생성을 위한 투영기반 메쉬 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 메쉬 모델 생성 기법은 멀티뷰 카메라를 이용해 다수의 시점에서 얻은 실내 환경의 3D 데이터로부터 메쉬 모델을 생성한다. 먼저 미리 보정된 카메라 파라미터를 이용해 입력된 임의의 3D점 데이터를 여러 개의 하위 점군으로 분할한다. 적응적 샘플링을 통해 각 하위 점군으로부터 중복되는 점 데이터를 없애고 새로운 점군을 생성한다. 각각의 하위 점군을 Delaunay삼각화 방법을 통해 메쉬 모델링하고, 인접한 하위 점군의 메쉬들을 통합하여 하나의 메쉬 모델을 생성한다. 제안된 메쉬 모델링 방법은 점군의 분할을 통해 각 부분의 메쉬 모델을 독립적으로 생성하므로 실내 환경과 같은 넓은 영역의 모델링에 알맞다. 또한, 적응적 샘플링을 통해 3D 데이터가 갖는 깊이 정보의 특징을 보존하면서 메쉬 데이터의 크기를 줄인다. 생성된 가상 환경 모델은 가상/증강현실 응용 어플리케이션 등에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 CCTV방식의 감시시스템과 사랑추적 기술을 결합한 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 CCTV방식의 감시시스템의 제한점이었던 모니터링 감시방식에서 벗어나 여러 대의 카메라들이 서로 다른 지역을 감시함과 동시에 카메라에 나타난 사랑들을 여러 카메라에 걸쳐서 자동적으로 추적할 수 있는 감시시스템이다. 제안된 시스템은 고정된 다수의 비겹침 카메라와 JMF RTP API를 이용하여 서버와 클라이언트간에 미디어스트림의 네트워크 정보전달과 추적 대상의 특징정보를 전달하여 사람들을 추적한다. 계층적 사람모델을 이용하여 카메라 내에 인식된 사람을 추적하고 다른 카메라로 추적된 사람의 특징정보를 전달하여 지속적으로 추적대상을 검출, 인식함으로써, 넓은 지역에 산재된 여러 카메라들을 통해 추적대상을 끝까지 추적한다. 본 논문에서는 제안된 시스템을 이용하여 실내환경의 여는 지역에서 추적대상의 움직임을 다수의 카메라가 인식하고 감시하여 끝까지 추적하였음을 확인하였다.
최근 VR/AR, 자율주행차 등 다양한 응용분야가 주목 받으며 Time of Flight (ToF) 카메라와 같은 사물과 카메라 간의 거리를 측정할 수 있는 3D 카메라를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정확한 영상 정보를 획득하기 위해, ToF 카메라 센서에 의해 발생할 수 있는 노이즈를 모델링하는 것은 필수적이다. 본 논문에서 우리는 ToF 카메라 센서에 의해 발생하는 노이즈를 모델링하기 위해 Skellam 분포를 도입한다. 연속하는 거리 영상의 픽셀 차에 대한 분포를 분석함으로써 Skellam 분포 적용의 타당성을 제시한다. ToF 카메라의 노이즈 모델링을 통해 ToF 카메라 센서에 발생하는 노이즈를 제거하고 출력 영상의 품질을 향상시킬 것으로 기대한다.
과학기술위성 3호는 우리 은하계의 근적외선 관측, 우주 배경복사 관측 및 지구 지표면의 적외선 영상 획득을 임무로 하는 우주관측용 적외선카메라와 지구 지표면의 적외선 영상 획득을 임무로 하는 지구관측용 적외선카메라 그리고 한반도 지역의 다중 스펙트럼 영상을 획득함으로써 대기관측 및 환경감시의 임무를 가지는 소형분광영상카메라를 장착한 우주 및 지구과학 연구용 위성이다. 2007년 개발을 시작하여 시험인증모델(EQM, Engineering & Qualification Model) 개발과 열구조모델 (STM, Structure and Thermal Model)을 개발 완료하였고, 2012년 하반기에 발사를 앞두고 2010년 비행모델 유닛들이 납품되기 시작하여 위성체 시스템 레벨에서의 조립 및 시험을 진행하고 있다. 본 논문에서는 조립 및 기능시험 완료후 시스템 레벨에서의 진동 시험, 열진공 시험 및 무게특성 시험등 환경시험의 종류, 목적 그리고 검증 결과를 발표하고자 하며, 아울러 발사장에서 수행된 열구조모델에 대한 환경시험 결과를 발표하고자 한다.
본 논문에서는 다수의 평면을 가지는 모델기반 카메라 추적 시스템이 제안된다. 상품의 정보를 표기하기 위한 2차원 바코드(barcode)로 널리 사용되는 QR(Quick Response) 코드를 인식하여 해당 물체의 3차원 모델을 임포팅한다. 그리고 관련 기하정보를 이용하여 모델의 주요 정점(vertex)을 추출하고 옵티컬 플로우(optical flow)를 이용하여 추적한다. 클리핑 알고리즘으로 다수의 평면을 가지는 물체의 평면 영역을 구별하고 매칭된 특징으로부터 호모그래피를 계산하여 초기 단계의 대략적인 카메라 움직임 파라미터를 추정한다. 이후 카메라의 움직임에 따라 다양한 평면에 존재하는 특징점과 해당 3차원 정보를 선형 방정식으로 구성하고 DLT(Direct Linear Transform) 방법을 적용한다. 최종 단계에서 번들 조정(Bundle Adjustment) 알고리즘을 이용해 카메라의 움직임 파라미터에 포함된 에러를 최소화 한다.
본 논문은 영상내 객체정보의 정확한 복원을 위하여, 연속된 2차원 영상으로부터 특정 객체의 특징점을 추출하고, 특징점의 위치 데이터들로부터 원형의 3차원 모양 및 모션 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시하였다. 2차원 영상의 특징점 검출을 위해서는 물체와 배경이 명확히 구별되는 실험영상 환경에서 색상변환을 통한 자동 추출 방법을 사용하였다. 추출된 2차원 객체의 특징점들로부터 3차원 모앙, 움직임 정보를 복원하기 위하여 스테레오 카메라와 준원근 카메라 모델을 적용하고 SVD(SinEuiar Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 준원근 카메라 모델의 근본적인 문제인 깊이정보의 복원 에러가, 스테리오 영상 분석에 의해 최소화 되었다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 영상의 21개 특징점 위치와 공간상에서의 3개 방향으로의 움직임 각도를 연산에 의해 복원한 후 원형의 데이터와 비교하여 본 알고리즘의 정확성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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