본 논문은 3물체 인식을 위한 깊이정보의 추출을 위해 스테레오 기법의 적용과 기존의 방법론에서 정합횟수에 대한 문제점을 보완하기 위한 물체의 진행 방향 벡터를 이용하는 방법론을 제안한다. 즉, 물체의 진행 방향을 이용하여 진행방향 벡터를 구하고 이를 축으로 회전 이동된 물체를 정합 시킨다. 그리고 Hough변환을 이용하여 얻은 회전 이동에 대응하는 2차원 합성영상을 참조영상으로 설정하고 입력영상과 정합 과정을 수행하였다.
로봇 비전, 3차원 형상 모델링 그리고 모션 제어를 하기 위해 3차원 깊이 추정이 필요하다. 기존에 제안 되었던 깊이 추정 방법은 렌즈와 물체사이의 거리를 변화시켜 가면서 취득된, 일련의 전체영상에 대해서 초점값을 계산하는 방법에 기초하고 있다. 그러나 이러한 방법은 전체 영상에 대해서 초점값 계산을 위한 마스크 연산을 하기에 수행 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 반해서 본 논문에서 제안하는 방법은 물체간의 깊이를 추정하는 시간을 개선하기 위하여 전체 영상을 고려하지 않고, 물체간의 경계면과 경계면 부근의 영상 정보만을 이용하여 깊이를 추정한다. 특히 직선과 원으로 구성된 물체의 경계면을 검출하기 위해서 허프 변환을 이용하였으며, 깊이 추정은 초점 정보를 이용하였다. PCB 영상을 이용하여 실험을 수행한 결과, 이전에 비해서 더욱 효과적인 깊이 추정이 가능함을 알 수 있었다.
3차원 영상의 깊이 정보는 3차원 물체를 2차원 스크린에 투사시킴에 의해 손실될 수 있다. 만약 깊이 정보가 재저장되고 3차원 물체 인식을 우해 사용된다면 더 효율적인 인식시스템을 만들 수 있다. 이 정보는 재 저장하기 위하여 스테레오 알고리즘으로부터 형상을 이용한다. 본 논문에서는 3차원 Hough 변환 영역을 3차원 물체 표현에 채택하여 3차원 물체 인식시스템을 제안한다. 본 시스템은 정합 시간 감소를 위하여 물체의 이동 벡터와 미지의 입력 영상을 8진 트리 구조로 이루어진 기준 영상과 비교하여 정합 단계를 이용한다. 8진 트리 구조 코드는 3차원 물체의 형태 기반에 사용되었다. 모의실험 결과 제안된 3차원 물체 인식 시스템은 만족할 수 있는 성능을 보였다.
This paper suggests a judgement method for an inclined plane before entrance of it and the detection of obstacle position. Main idea is started from the assumption that obstacle is always on the bottom plane, and corner appears at this position. The process to detect the obstacle consists of three steps. First the 3D data using stereo matching is acquired to detect an obstacle. Second a bottom plane is extracted by using limit condition. Last the obstacle position is found by using Harris corner detection. Obstacle position detection on an inclined plane was verified by outdoor and indoor experiment. In error analysis, it is confirmed that an average error of obstacle detection in outdoor was larger than the error in indoor but the error are within about 0.030 m. This method will be applied to unmanned vehicles to navigate under various environment.
소실점(vanishing point)이란 카메라 렌즈를 통해 3차원 공간을 2차원 영상으로 투영하는 과정에서 평행한 직선들이 수렴하는 점을 의미한다. 소실점 검출은 영상 내의 정보를 이용하여 소실점의 위치를 파악하는 것을 의미하며, 영상 내 지점들의 상대적인 거리를 파악하거나 장면 전체의 3차원 구조를 파악하는데 활용된다. 일반적으로 영상 내 평행한 직선들은 인공 구조물 내에 존재하는 경우가 많으므로 직선 검출 기반 소실점 검출 기법들은 인공 구조물 내의 직선들을 찾아 이들이 수렴하는 점을 소실점으로서 검출하는 것을 목표로 한다. 이 때, 영상 내에서 직선을 검출하기 위하여 먼저 에지 검출(edge detection)을 통해 에지 픽셀을 검출하고 그 결과를 허프 변환(Hough transform)하여 직선들을 찾아낸다. 그러나 각종 텍스쳐 및 노이즈 등 여러 원인들로 인해 위 과정에서 검출된 직선들이 모두 소실점을 지나지는 않는다. 따라서 검출된 직선들로부터 소실점을 정확히 검출하기 위해서는 각 직선에 대하여 소실점을 지날 가능성에 따라 다른 가중치를 부여하는 것이 필요한데 기존의 연구들은 가중치를 동일하게 부여하거나 단순한 수준의 가중치 계산을 적용해 왔다. 본 논문에서는 소실점을 지나는 직선들은 대부분 인공 구조물 내의 직선들임에 착안하여 직선에 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제안하고 이를 이용한 소실점 검출 결과를 몇 가지 기존 방법들과 비교하였다. 그 결과, 기존 방법들에 비하여 소실점 추정 오류가 약 65% 감소하였다.
In this paper, we propose the track initiation algorithm based on the weighted score for TWS radar tracking. This algorithm utilizes radar velocity information to calculate the probabilistic track score and applies the Non-Maximum-Suppression(NMS) to confirm the targets to track. This approach is understood as a modification of a conventional track initiation algorithm in a probabilistic manner. Also, we additionally apply the weighted Hough transform to compensate a measurement error, and it helps to improve the track detection probability. We designed the simulator in order to demonstrate the performance of the proposed track initiation algorithm. The simulation result show that the proposed algorithm, which reduces about 40 % of a false track probability, is better than the conventional algorithm.
다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.
차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.
평면으로 이루어진 물체에 비하여 3차원 곡면물체는 물체의 표현에 많은 양의 데이터를 요구하면 일반적으로 물체의 특성을 명확하게 정의하기가 어려워 인식이 어렵다. 본 논문은 3차원화상을 이용하여 인식하고자 하는 물체에 대한 실용적인 표현법을 개발하고 물체를 보는 방향에 무관하게 인식할 수 있는 알고리즘을 고안하여 여러 가지의 다른 곡면물체를 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 수행하고자 하는 작업을 고려하여 설정된 몇 개의 가상점과 물체 표면점들의 상대적인 기하학적 성질을 이용하여 물체를 인식한다. 몇 개의 가상점으로 표현된 물체를 일반화된 Hough변환으로 인식하는 본 알고리즘은 적절한 가상점의 설정으로 다음에 계속되는 작업을 줄일 수가 있으며 일반적인 3차원곡면물체를 비교적 노이즈에 큰 영향없이 인식하게 한다.
Landsat TM 영상을 이용, 명암차가 높은 산악 지역에 적용해왔던 알고리즘을 개선하여 비교적 명암차가 낮고 넓게 분포하는 충적층 지역의 선구조를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 수치지형모델(OEM)에 대하여 Local Enhancement 를 이용해서 평탄한 지역을 선정하여 이로부터 충적층을 추출하였다. Zevenbergen & Thorno's Method를 3×3 moving windowing을 통해서 최대 경사방향과 경사를 구해서 충적층을 지나는 선구조 요소를 추출하고 다시 Hough 변환을 이용해서 1차 선구조를 추출하였다 이를 이용하여 충적층의 직각방향의 지형단면의 경사를 유추해서 spline 보간법을 이용해 단면의 최저점을 구하고 이 구해진 점들을 다시 Hough 변환을 이용해서 최종 선구조를 추출하였다. 본 연구에서 사용한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 사용된 소창문보다 훨씬 큰 충적층이 분포하는 지역의 지형 경사가 수렴하는 부분에 선구조가 뚜렷이 나타남을 볼 수 있다. 최대경사방향과 경사를 구해서 얻어진 1 차선구조와 최종 선구조에서 선구조 방향이 다소 차이를 보인다. 1 차 선구조의 수직방향 지형단면의 자료를 이용함에 있어, 지형 단면의 시작정과 끝지점을 임의적으로 결정하는 것이 아니라, 충적층을 가로질러 최고점까지 또는 다음 충적층이 나을 때까지의 자료를 이용해서 보간법을 사용하였고, 충적층의 넓이에 따라 보간할 자료량의 차이에 의한 오차가 발생할 수 있다. 넓은 충적층에서 선구조가 잘 추출되는 반면에 좁은 충적층이 분포하거나 계곡에 해당하는 지역에l서는 경사수렴부와 일치하지 않는 선구조가 추출되었다. 이는 향후 계속적으로 연구해서 보완되어야 할 것으로 사료된다.페클 잡영 제거 정도에 있어 다른 필터들과 큰 차이가 없지만 경계선보존지수는 다른 필터들에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다.rbon 탐식효율을 조사한 결과 B, D 및 E 분획에서 유의적인 효과를 나타내었다. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basi
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[게시일 2004년 10월 1일]
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