본 논문에서는 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 단일개체에 대한 움직임 추적결과를 3차원 좌표로 생성, 보정하는 기법을 제안한다. 먼저, 직교로 구성된 두 대의 카메라로부터 실시간으로 영상을 획득한 후, 각 영상에 대하여 차영상 기법과 ART2(Adaptive Resonance Theory 2)를 이용하여 움직이는 개체를 추출한다. 다음으로 추출된 정면, 상면 영상의 좌표를 통해 3차원 좌표로 생성할 수 있으나, 원근감 문제 등으로 좌표가 정밀하지 못하다. 그래서 추출된 두 영상의 좌표를 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 좌표보정을 한 후 3차원 좌표를 생성한다. 제안된 방법을 통해 단일개체의 움직임에 대한 추적 결과가 3차원 좌표로 정밀하게 추출 되는지 실험을 통하여 검증하였다.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다 본 논문에서는 스테레오 보정 카메라를 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 좌표 복원 단계 3차원 좌표 등록 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 좌표 복원 단계에서는 스테레오 영상의 일치점으로부터 삼각측량법에 의해 3차원 좌표를 복원한다. 3차원 좌표 등록 단계에서는 개별적으로 복원된 3차원 좌표의 단일 모델을 생성하기 위한 기준 좌표로의 변환을 추정하여 최종 3차원 모델을 생성한다 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 .B차원 모델을 생성함을 확인하였다.
본 논문에서는 기존에 사용한 물리적 카메라 모델 대신 퍼지 모델을 사용한 새로운 카메라 보정 방식을 제안한다. 카메라 보정은 카메라의 영상 좌표계와 실제 환경이 가지는 좌표계와의 관계를 규정하는 것으로, 퍼지 모델을 이용하는 방법은 기존의 방법에서 이용했던 물리적 변수들을 설정할 수는 없지만 카메라 보정의 목적인 카메라 좌표계와 실제 환경 좌표계와의 관계를 별다른 제약없이 규정할 수 있으므로 매우 간단하고 효율적인 카메라 보정 방법이다. 실제 실험을 통해 얻은 실공간상의 하나의 보정면 좌표에 대해 퍼지 모델링 방법을 이용하여 3차원 실 공간 좌표 및 2차원 영상좌표 예측을 통해 제안한 방법의 유효성을 보인다.
지상사진으로 3차원 대상물에 대한 모든면의 절대좌표를 구하기 위해서는 최소 세쌍 이상의 모델이 필요하게 된다. 본 연구에서는 거울을 영상매개체로 이용하여 한쌍의 입체모델을 촬영하므로서 대상물의 모든면에 대한 3차원 좌표를 분석할 수 있는 기법을 연구하였으며, 거울면의 왜곡을 보정하기 위한 오차보정함수를 도입하여 거울영상기법의 정확성과 효용성을 증진시키는데 목적이 있다. 거울평면 방정식을 이용하여 거울에 투영된 점을 실제대상물상의 동일점으로 변환한 결과 X좌표의 오차가 가장크게 나타났으며, Y, Z좌표에서는 1mm 정도의 절대좌표오차를 나타내었고, 좌우거울의 보정함수를 도입하여 거울에 의한 왜곡을 보정하므로서 근거리 사진측량의 기대정확도에 만족됨을 알 수 있었다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하면서 국토교통부, 서울시, 다음 카카오 등 여러 지자체 및 관련 업계에서 서비스를 구축하여 제공하고 있다. 이러한 지도 기반의 3차원 공간정보서비스에서 위치정확도는 특정 업무의 활용 가능성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 BIM 데이터는 상대좌표값으로 작성되어 절대좌표값을 갖는 GIS 데이터와 연계하는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구는 BIM/GIS 플랫폼 기반 모델링 데이터 구축을 통해 실내외 3차원 공간정보 간의 위치보정 방안을 제시하였다. 이를 위하여 플랫폼 테스트베드 대상을 선정한 후 데이터 구축 프로세스를 총 3단계로 진행하고, 실내공간정보를 다루는 BIM 모델과 실감형 가시화를 위한 정사영상 기반 3차원 텍스처링 모델 간 위치 불일치의 문제점을 파악하여 위치보정 알고리즘을 설계하였다. 단일 건물을 대상으로 상대좌표 기반의 BIM 모델 데이터를 절대좌표 기반의 텍스처링 데이터와 연계하기 위해 절대좌표 변환 알고리즘을 구현하여 건물의 절대위치를 1차 계산하고 BIM/GIS 플랫폼 지도상에서 텍스처링 데이터와 2차 매핑하여 3차원 모델 데이터의 최종 위치를 보정하였다.
모니터의 한 좌표를 응시하고 있을 때의 눈 영상을 카메라로 획득하고, 눈 영역 영상에 대한 눈동자의 좌표를 계산하여 사용자가 모니터의 어느 부분을 응시한 것인지를 알아내는 것이 본 논문의 주요 목적이다. 카메라로 획득하여 계산된 눈동자의 좌표는 2차원 평면상에서 계산된 것이므로, 응시 각도나 응시 거리등의 3차원 정보가 손실되어 응시점에 대한 보다 정확한 매핑을 하기 위해 눈동자 좌표의 보정이 필요하게 된다. 획득된 눈 영상의눈동자 좌표 이외에 흰자위 비율 및 원형 템플레이트를 사용한 가중치 벡터를 더하여 개략적으로 얻어진 눈동자 좌표에 대한 응시 초점의 오차를 보정한다. 눈 영상에서의 보정된 눈동자 응시 초점 좌표를 모니터 평면 좌표로 매핑하여 모니터에 대한 사용자의 응시점을 찾아낸다. 이때, 계산된 모니터의 응시점이 명령 영역에 해당하면, 해당 명령을 실행시킴으로써 사용자는 모니터 화면을 응시하는 단순 동작만으로 컴퓨터에게 원하는 명령 실행을 요구할 수 있으므로 키보드나 마우스의 입력 장치를 본 시스템으로 대체할 수 있다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.444-453
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1992
이 논문은 스텝게이지와 마이크로 컴퓨터를 이용하여 온라인으로 3차원좌표측정기의 오차를 보정하는 시스템에 관한 것이다. 이때 사용하는 스텝게이지는 미리 교정을 실시하여 그 교정데이타를 컴퓨터상에 저장하고 있다. 측정기의 작업영역안에서 어떠한 방향으로 스텝게이지가 놓여 있어도 초기점을 지정하면 CNC타입의 코드를 자동으로 생성하여 스텝게이지 측정을 실시하며 그 측정결과는 3차원 좌표측정기의 오차를 보정하는데 사용된다. 결과적으로 경제적이고 실용적인 오차보정 시스템을 구현할 수 있다.
본 시스템은 어항 속의 물고기 움직임을 추적하기 위해 직교식 스테레오 비젼 시스템(Othogonal Stereo Vision System)으로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame Grabber를 사용하여 초당 8-Frame의 두 개의 영상(정면영상, 상면영상)을 획득하며, 실시간으로 갱신하는 배경영상과의 차영상을 통하여 이동객체를 추출하고, Labeling을 이용하여 Clustering한 후, Cluster의 중심좌표를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 직선방정식을 이용하여 3차원 좌표보정을 수행하여 이동객체의 좌표를 생성한다.
구조광(structured-light)을 이용한 3차원 복원 기술은 카메라 영상과 프로젝터 영상에서 구조광 코드(code)의 일치점을 탐색하고 그 점의 3차원 좌표를 획득하는 기술이다. 일치점의 3차원 좌표를 계산하기위해서는 카메라와 프로젝터의 보정(calibration)이 선행되어야 한다. 또한 복원된 3차원 형상의 정확도는 카메라와 프로젝터의 보정 결과에 영향을 받는다. 기존의 카메라-프로젝터 보정 기술은 고가의 장치를 사용하거나 복잡한 알고리즘을 사용하여 시간과 비용에 대한 효율성이 낮았다. 본 논문에서는 쉽고도 정밀한 카메라-프로젝터 보정 기술을 제안하고자 한다. 제안하는 기술은 복잡한 장치 또는 알고리즘이 필요치 않고 영상처리 기술로만 구현이 가능하기 때문에 3차원 형상복원의 효율성을 높일 수 있다. 두 종류의 카메라-프로젝터 장치에 대한 보정 실험 결과를 보였으며, 보정된 카메라와 프로젝터의 투영 오차 및 월드 기준점의 3차원 복원 오차를 측정하여 제안하는 알고리즘의 정밀도를 분석하였다.
비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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