본 논문은 카메라를 수평이동시켜 얻어진 영상을 Mellin Transform을 이용하여 파노라마 이미지를 구성하는 방법을 제안한다. 일반적으로 카메라로부터 얻어진 동영상은 각 프레임 사이에 많은 시간적, 공간적 정보가 중복되어 있다. 이러한 중복 정보는 모자이크 방법 중의 하나인 파노라믹 기법을 사용하여 줄일 수 있다. 지금까지의 제안된 이미지의 중복성을 찾는 알고리즘들은 노이즈에 지나치게 민감하거나 중복성을 계산하는 데 있어 시간이 많이 소모되는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 Mellin Transform 을 사용하여 노이즈에 덜 민감하고 빠른 시간에 이미지의 중복 정보를 찾아내는 방법을 제안한다. Mellin Transform을 이용하여 생성된 파노라마 영상은 이미지의 이동정보를 쉽게 구할 있어 동영상에서 움직이는 물체를 추적하거나 추정이 가능하여 물체 tracking 영역에 응용될 수 있을 것으로 보이며 또한 앞으로 현실감 있는 가상현실의 배경 생성에 도움이 될 것으로 생각된다.
본 논문은 360도 전방향을 찍을 수 있는 Omni Directional Lens를 장착한 카메라 로봇에 대해 소개한다. 이는 여러 대의 안드로이드 폰으로 원격에서 접속하여 360도 전방의 파노라마 영상을 받아볼 수 있으며, 마스터 권한을 가진 안드로이드 폰의 경우, 카메라 로봇을 원격으로 제어할 수 있다. 이 로봇은 원격에서 무인 감시 시스템 등 여러 가지 영역에서 활용될 수 있다.
구글 어스, 스트리트 뷰, 다음 로드 뷰 서비스 등의 출현으로 최근 개인 삶과 밀접한 지리공간정보 및 위치기반 영상정보 등의 위치기반 콘텐츠(geoContents)에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존의 도로 시설물 관리, 지도갱신 분야에서 활용되는 모바일매핑시스템으로는 이러한 콘텐츠를 확보하기 위한 비용과 시간 측면에서 이러한 수요를 만족시키기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 3대의 GPS를 이용하여 위치, 자세, 방향 및 시간을 포함하는 위치정보와 6대의 카메라를 이용하여 영상정보를 취득한 후 이들 정보들을 동기화시켜 파노라마영상을 생성할 수 있는 geoData 취득 및 처리시스템을 기술한다. 개발한 시스템을 통한 geoData 취득과 위치, 자세, 방향정보를 포함한 파노라마 영상인 geoContents 저작 방법은 다양한 위치기반 콘텐츠의 구축과 서비스 분야에서 효율적인 수단으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 회전시켜 취득한 비디오 시퀀스로부터 파노라마 영상을 구성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 비디오 시퀀스 중에서 실제로 사용할 프레임을 자동으로 선택하는 단계와 파노라마 영상을 구성하는 모자이킹 단계로 나누어진다. 파노라마 영상을 구성하는데 필요한 프레임은 연속된 프레임 간의 중첩 비율 정보를 이용한 보간 검색을 통해 선택된다 이 방법은 카메라의 속도에 상관없이 적절한 프레임을 고속으로 검색할 수 있다. 모자이킹 단계에서는 4쌍의 특징점을 사용하는 사영 변환식(projective transform)을 이용한다. 기존의 연구에서는 특징점을 화소 기반의 정보만을 이용하여 추출하였지만, 본 논문에서 제안한 방법은 특징점의 위치까지 고려하여 사영 변환식의 정확도를 높였다. 제안한 방법은 다양한 영상 시퀀스에 적용하여 실험하였고, 그 결과 모든 영상에 대해서 좋은 화질의 파노라마 영상을 생성하였다.
본 연구는 1대의 프로젝터를 이용하여 360도 파노라마를 구현할 수 있는 방법을 하드웨어적인 부분과, 투사 될 사전왜곡 이미지 제작 부분에 대해 기술하고 있다. 관람객의 위치에 따라 발생하는 그림자를 최소화하기 위하여 공간의 중앙 천정에 프로젝터와 반사경을 설치하는 방법을 제안하고 있다. 유니티 엔진 가상공간에서 프로젝터 및 반구 반사경의 위치를 전시공간과 동일하게 설정한 후, 프로젝터를 가상 카메라로 간주하고 환경을 렌더링하여 프로젝터를 이용하여 투사할 때 사용할 사전왜곡 이미지를 생성하였다. 스크린에 투사할 이미지를 가상공간의 벽면에 맵핑시켜 놓은 뒤 레이트레이싱 기법을 이용하여 가상 카메라에 가상 촬영 (레이 트레이싱)하는 방식으로 사전 왜곡 이미지를 제작 하였다. 본 기법의 특징은 사전왜곡 이미지 생성에 사용자가 최소한으로 개입한다는 것이다. 사전왜곡 이미지를 가상 카메라와 동일한 위치에 설치된 프로젝터에서 반구형 반사경에 투사하면 반구경 거울에 의해 이미지가 사방으로 반사되어 원통형 또는 사각방 모양의 파노라마 스크린에 360도로 투영된다.
본 프로젝트는 Unity3D Tool 기반의 가상 체험용 VR 프로젝트를 설계하고 개발하였다. 프로젝트의 핵심 기능 및 환경은 게임 제작용 툴인 Unity를 사용하여 웹과 모바일 앱에서 다양하게 접근할 수 있도록 제작하였다. 웹에서는 키보드와 마우스로 제어하고 모바일 앱에서는 자체 컨트롤러 기능을 활용하여 이동 및 제어 처리하였다. 그리고 VR 장치를 활용한 앱 컨트롤러는 시선으로 제어 할 수 있도록 하였다. 프로젝트 활용환경의 공통적인 기능으로는 화면 중앙에 위치한 이동 포인터를 액션 이미지에 일정 시간 올려놓으면 이벤트가 발생하는 레이케스트 기능을 사용하였다. 건물 내부를 표현한 파노라마 이미지는 해당하는 각 장소마다 360' 카메라를 사용하여 촬영하여 기능을 구현하였다. 본 프로젝트는 다양한 네트워크 및 컴퓨팅 환경에서 활용할 수 있는 가상 체험 프로젝트이다. 가상 체험을 통해 가상공간에서 거리, 공간, 시간에 구애받지 않고 학교 소개 및 홍보를 위한 마케팅 효과를 가질 것이다.
핀홀 카메라 모델을 가정하는 기존 영상처리 기술의 평면 대 평면 간 기하 변환은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상과 평면 영상의 특징점정합 쌍이 주어졌을 때 두 영상에 포함된 평면 기하 변환 관계를 추정하는 방법을 제안한다. 정합된 특징점들로부터 평면 패턴의 위도 변화, 경도 변화, 회전 변화, 크기 변화 인자를 모두 구하여 기하 변환을 추정하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 평면 영상을 구면 파노라마 영상에 투영하게 될 경우 두 번의 비선형 좌표계 변환이 포함되어 기하 변환식이 복잡하다. 제안하는 방법은 좌표 변환뿐만 아니라 변환에 내재된 각 인자들을 모두 알아낼 수 있는 것이 장점이다. 실험 결과 제안하는 방법은 약 1%의 오차 수준에서 기하 변환을 추정하였고 위도 및 회전 등 주요 변형 요인에 영향을 거의 받지 않았다.
최근 들어, 위치 기반의 서비스 분야는 다양한 사업 영역으로 확대되면서 많은 수익원을 창출하고 있다. 특히, 지도 서비스는 대중 교통, 길 찾기 등과 연동하여 다양한 정보를 제공하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지도 서비스의 핵심기술 중 하나로 사용되고 있는 스트리트뷰, 로드뷰의 파노라마 사진 지원 서비스를 스마트폰에서 지원할 수 있는 시스템을 설계하기 위한 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 스마트폰의 센서들을 활용하여 사용자들이 쉽게 파노라마 사진을 제작할 수 있도록 사진 촬영 가이드를 제공하고 여러 장의 사진에서 불필요한 부분을 제거하여 사진 연결 부분의 자연스러움 등을 처리하는 알고리즘을 적용하여 한 장의 사진으로 제공할 수 있는 기술을 설계하고자 한다. 최종적으로, 6개월 동안 스마트폰 파노라마 사진과 연동할 수 있는 시스템을 구성하고 스마트폰 파노라마 사진 어플을 운영할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.
최근 VR (Virtual Reality) 기술이 주목받기 시작하면서 생동감 넘치는 VR 컨텐츠를 볼 수 있는 360° 파노라마 영상이 많은 관심을 받고 있다. 이미지 스티칭 기술은 360° 파노라마 영상을 제작하는데 주요한 기술로서 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적인 스티칭 알고리즘은 특징점 기반 이미지 스티칭을 기반으로 한다. 하지만 기존의 특징점 기반 이미지 스티칭 방법들은 특징점에 크게 영향을 받는다는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 딥러닝 기반의 이미지 스티칭 기술들이 연구되고 있지만 이미지 간의 겹치는 영역이 거의 없거나 큰 시차가 존재할 때 여전히 많은 문제점이 존재한다. 또한 실제 환경에서는 라벨링 된 정답 파노라마 영상을 얻을 수 없으므로 완전한 지도학습에 한계가 존재한다. 따라서 자율주행분야에 많이 이용되는 칼라(Carla) 시뮬레이터를 통해 카메라 센터가 다른 3개의 fisheye 이미지와 그에 대응되는 정답 영상을 제작하였다. 우리는 제작한 fisheye 영상으로360° 파노라마 영상을 만드는 이미지 스티칭 모델을 제안한다. 최종 실험 결과로는 실제 환경과 비슷하게 구성한 가상의 데이터 세트로 다양한 환경과 큰 시차에도 강인한 스티칭 결과를 검증한다.
과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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