For online high accurate reconstruction of an object from an visual information, a linear reconstruction method for multiple images is popular. Basically this method needs many cameras or many different screen shots from different view points. This method, however, has the benefit of less calculation and is adequate for a real time application by comparing other popular method. In this paper, online reconstruction system using more than three cameras is treated. An evaluation method of cameras' position, and of the number is derived for the linear reconstruction method. To decrease errors that are caused from skew of lens, positional error between corresponding points is taken into consideration on the evaluation. The proposed evaluation method enables estimation of the adequate number of cameras and then of feasible view locations. Additionally, repeating search of epipolar lines enables estimation of the hidden point. Comparing with result of an average error analysis, it was confirmed that the proposed methods works effectively.
This paper presents the evaluation of an angular spectrum-based method used to calculate scattering pattern of a three-dimensional object modelled as a collection composed of vertical sectional two-dimensional images. This is done via comparing a proposed method with two existing methods, i.e., a Fresnel hologram method and a ray-tracing method, in terms of computatioal complexities and reconstructed results. Maathematical derivations for each methods are reviewed and implementing procedures are described in detail, along with the amount of computaions required from the implementation point of view, rather than from the mathematical point of view. We show simulation results in which the Fresnel holoram method dose not exhibit promising results although it requires the least computation. Moreover, it is also shown that the proposed method, even with much less computational requirement than the ray-tracing method, produces good performances asmuch as the ray-tracing method does.
키넥트 카메라는 마이크로소프트사에서 2010년 11월에 출시한 xbox360의 움직임 감지 카메라로 깊이 영상과 색상 영상을 획득할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀(hole) 및 잡음이 생기고 영상으로 재생 시 경계 주변에서 흔들림(flickering) 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 흔들림 현상을 보정하여 화질이 좋은 가상 시점 영상을 실시간으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 결합형 양방향 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 경계 주변의 흔들림 현상은 화소를 탐색하여 처리하는 기법을 적용하여 보정한다. 향상된 깊이 영상과 색상 영상에 3D 워핑(3D warping) 기법을 적용하여 가상 시점 영상을 획득한다. 획득된 영상에서 가려짐 영역(occlusion region)으로 인하여 생기는 홀은 블록기반의 기울기 탐색 기법과 블록의 신뢰도를 이용하여 채우게 된다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 가상 시점 영상을 실시간으로 합성하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 관찰자의 위치가 변하더라도 이를 실시간 추적하여 관찰자의 시점에 정확히 대응하는 입체영상을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉 고성능의 하드웨어 장비가 아닌, 일반적으로 사용되는 개인용 컴퓨터에서도 인간의 두 눈을 찾아내고 관찰자의 움직임을 추적할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안하였으며, 또한 관찰자의 위치에 따라 달라지는 물체의 모습을 표현해 주기 위해 유한한 다수의 입력 영상 정보를 이용하여 입체 영상을 제작하고 관찰자의 위치 이동에 정확히 대응하는 영상을 디스플레이하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 평균 0.39초의 짧은 시간내에 약 97.5%까지 정확히 두 눈의 위치를 찾을 수 있었으며, Fl6 모델을 사용하여 여러 관찰자의 시점에 대응하는 3차원 디스플레이 실험 결과를 보임으로써 본 방법의 우수함을 보였다. 그리고 실제 로봇을 이용하여 좌우 카메라로 얻은 좌우 영상과 인벤터를 통해 버퍼에서 렌더링되는 스테레오 영상과의 유사도를 측정하여, 관찰자의 시점에 대응하여 렌더링되는 3차원 영상이 최적의 시점 대응 영상임을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 합성영상의 화질 개선을 위하여 깊이영상의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 깊이영상을 부호화할 때 객체의 경계부근에서 왜곡이 발생하게 되는데, 이러한 왜곡은 합성영상의 화질을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 경계 주변만을 필터링하기 위해 에지 맵을 추출하고, 이를 이용하여 객체의 경계를 포함하는 매크로블록에만 제안하는 방법을 적용한다. 여기서 경계주변의 참조 화소의 빈도, 유사성, 거리 등 세 가지 요소를 고려하는 윈도우-기반의 경계 선명화 필터를 적용하여 중앙의 대상 화소를 최적의 화소값으로 대체한다. 제안한 방법은 다시점 비디오 부호화의 참조 소프트웨어인 JMVC 8.3에 디블록킹 필터의 후처리로 구현했다. 기존 방법들과 비교하여 평균 0.49 dB의 화질 개선과 16.58%의 비트율 감소가 있었고, 주관적으로도 개선된 부분을 확인하였다.
본 논문은 깊이맵의 정보 분해(information decomposition)와 적응적 경계 평탄 필터링(adaptive edge smooth filtering)을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 깊이맵의 경계 영역에 평탄 필터링을 수행한 후, 깊이맵을 네 가지 종류의 분해 영상, 즉, 규칙 메쉬 영상, 경계 영상, 특징점 영상, 계층의 수 영상으로 변환한다. 그런 다음, 네 가지의 분해 영상에 3차원 메쉬 표현법을 적용하여 3차원 장면을 생성하고, 3차원 공간에서 가상 카메라의 위치를 변경하여 생성한 3차원 장면으로부터 다시점 영상을 추출한다. 실험 결과는 제안한 방법이 rubber-sheet 문제를 최소화하여 다시점 영상을 성공적으로 생성할 수 있었고, 깊이맵의 정보 분해를 통해 실시간으로 3차원 장면을 렌더링할 수 있었음을 보여준다. 또한, 제안한 방법은 기존의 방법과 달리 깊이맵 정보를 보존하기 때문에, 깊이 키잉(depth keying)과 같이 깊이 정보를 이용하는 3차원 응용에 활용할 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.213-218
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2009
This paper describes a classical algorithm carrying out dynamic 3D obstacle recognition for autonomous underwater vehicles (AUVs), Support Vector Machines (SVMs). SVM is an efficient algorithm that was developed for recognizing 3D object in recent years. A recognition system is designed using Support Vector Machines for applying the capabilities on appearance-based 3D obstacle recognition. All of the test data are taken from OpenGL Simulation. The OpenGL which draws dynamic obstacles environment is used to carry out the experiment for the situation of three-dimension. In order to verify the performance of proposed SVMs, it compares with Back-Propagation algorithm through OpenGL simulation in view of the obstacle recognition accuracy and the time efficiency.
본 논문에서는 텍스쳐 추출시 제한된 수의 참여 영상을 이용한 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하는 효과적인 알고리듬을 제안하였다. 기존의 알고리듬이 정규화된 물체 공간에서 X-Y 평면을 삼각패치로 나누고 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 삼각패치의 텍스쳐를 추출하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 달리 텍스쳐 추출시 참여 영상의 수를 제한하여 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하였다. Dragon, santa, city 그리고 kid의 multi-view 영상세트에 대해 실험한 결과 제안된 알고리듬으로 텍스쳐를 추출한후 이로부터 복원된 영상의 신호 대 잡음비(SNR)는 기존의 알고리듬으로 처리된 후 복원된 영상의 신호 대 잡음비보다 평균 0.2dB 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상은 기존의 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상보다 영상의 화질이 개선됨을 관찰할 수 있었다.
Vision-based tracking has been proposed as a means to efficiently track a large number of construction resources operating in a congested site. In order to obtain 3D coordinates of an object, it is necessary to employ stereo-vision theories. Detecting and tracking of multiple objects require an entity matching process that finds corresponding pairs of detected entities across the two camera views. This paper proposes an efficient way of entity matching for tracking of construction workers. The proposed method basically uses epipolar geometry which represents the relationship between the two fixed cameras. Each pixel coordinate in a camera view is projected onto the other camera view as an epipolar line. The proposed method finds the matching pair of a worker entity by comparing the proximity of the all detected entities in the other view to the epipolar line. Experimental results demonstrate its suitability for automated entity matching for 3D vision-based tracking of construction workers.
3차원 물체의 인식과 공간 정보를 추출해 내는 것이 물체인식의 주요 목적이다. 본 논문에서는 평면의 표면을 갖는 기하학적 물체들을 인식하는데 인공신경망이 적용 가능함이 조사되었다. 물체인식을 위한 모델들은 CAD모델들로부터 자동적으로 추출되며, 획득된 물체의 영상과 일치하는 물체의 국면(aspect)과의 매칭은 조건만족 인경신경망을 이용하여 매칭-오차를 최소화시키는 방법을 처리되었다. 인식된 물체의 국면이 어느 방향에서 획득되었는지에 대한 정보(Aspect's view direction)는 검색된 가시 평면들의 분포로부터 추출됨을 ART와 같은 인공신경망을 이용하여 실시간으로 복원할 수 있음을 보였다. 대표적이 측정방향과 이 측정방향으로부터의 편차들을 한 범주에 넣고 학습을 통해 정확한 측정방향 정보들을 구하며, 획득된 3차원 물체의 영상들에 따라 자동적으로 측정방향범주 들이 추가되도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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