기존 방송 콘텐츠 대비 더욱 생생한 현장감을 주는 초고해상도 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 기존의 방송 서비스에서 초고해상도 콘텐츠를 제공하기 위해서는 영상 획득 장치의 화각 및 개별 해상도 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러대의 입력 장치를 통한 영상합성 방법인 스티칭에 대한 연구가 다수 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 스티칭 연구에서의 단점 중 하나인 수평방향으로 촬영된 영상들 정합과정에서 이동하는 물체의 시불변성 훼손을 극복하기 위해, 최소 오류 경계를 활용한 동적 물체 기반 동영상 정합 방안을 제안한다.
본 논문은 영상에서 특정 원통형 약통을 식별할 수 있는 모델 이미지 생성 방식을 제시하고 데이터 수집에 대한 기술을 연구한다. 기존 연구들은 객체 인식과 특정 객체 식별이 분리되어 있어 이미지 스티칭(image stitching) 자동화에 적용하기 어려웠으며, 좌표 기반 이미지 추출 방식이 이미지 스티칭 과정에서 객체 영역 외의 정보도 모델 이미지에 포함시키는 문제를 갖고 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 최근에 출시된 YOLOv8(You Only Look Once)의 세그멘테이션(segmentation)기법을 수직축 회전하는 약통 영상에 적용하고 특징점 매칭 알고리즘인 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)를 활용하여 모델 이미지 생성을 자동화하였다. 연구 결과, 세그멘테이션 기법을 적용할 경우 특정 약통 식별시 인식률이 향상되었으며 특징점 매칭 알고리즘으로 생성된 모델 이미지는 특정 악통을 정확하게 식별해 낼 수 있었다.
최근 가상현실(VR, Virtual Reality) 등 가장 많은 분야에서 가장 활발히 응용되고 있는 영상매체 중 하나가 전방위 영상 또는 파노라마 영상이다. 이 영상은 다양한 방법으로 획득된 영상들을 스티칭하여 생성하는데, 그 과정에서 스티칭에 필요한 특징점들을 추출하는데 가장 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 현재 가장 널리 사용되고 있는 SIFT 특징점을 추출하는 연산시간을 감소하는 것에 목적을 두고 SIFT 특징점들을 추출에 관여하는 파라미터들을 분석한다. 본 논문에서 고려하는 파라미터는 가우시안 필터링에 사용되는 가우시안 커널의 초기 표준편차, 국소극점을 추출하기 위한 가우시안 차영상군의 수, 그리고 옥타브 수의 세 가지이다. SIFT 알고리즘으로는 이 알고리즘을 제안한 Lowe 방식과 컨볼루션 캐스캐이드(convolution cascade) 방식인 Hess 방식을 고려한다. 먼저 각 파라미터 값이 연산시간에 미치는 영향을 분석하고, 실제 스티칭 실험을 수행하여 각 파라미터가 스티칭 성능에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로 두 분석결과를 토대로 성능저하 없이 연산시간을 최소로 하는 파라미터 값들을 추출한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5419-5435
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2017
The construction of panoramic images on smartphones and low-powered devices is a challenging task. In this paper, we propose a new approach for smoothly stitching images on mobile phones in the presence of moving objects in the scene. Our main contributions include handling moving object problems, reducing processing time, and generating rectangular panoramic images. First, unique and robust feature points are extracted using fast ORB method and a feature matching technique is applied to match the extracted feature points. After obtaining good matched feature points, we employ the non-deterministic RANSAC algorithm to discard wrong matches, and the hommography transformation matrix parameters are estimated with the algorithm. Afterward, we determine precise overlap regions of neighboring images and calculate their absolute differences. Then, thresholding operation and noise removal filtering are applied to create a mask of possible moving object regions. Sequentially, an optimal seam is estimated using dynamic programming algorithm, and a combination of linear blending with the mask information is applied to avoid seam transition and ghosting artifacts. Finally, image-cropping operation is utilized to obtain a rectangular boundary image from the stitched image. Experiments demonstrate that our method is able to produce panoramic images quickly despite the existence of moving objects.
This paper describes in detail the processing path leading to successful phase images stitching in digital holographic microscope for the extension of the field of view. It applies FIJI Grid/Collection Stitching Plugin, which is a general tool for images stitching, non-specific for phase images. The FIJI plugin is extensively supported by aberration and phase offset correction. Comparative analysis of different aberration correction methods and data processing strategies is presented, together with the critical analysis of their applicability. The proposed processing path provides good background for statistical phase analysis of cell cultures and digital phase pathology.
파노라마 가상현실이란 특정 장소의 경험을 재현하는 방식으로, 현실 세계의 장소에 직접 가보지 않고 가상현실 속의 사물이나 정보를 보다 쉽고 빠르게 탐색하고 습득 할 수 있다. 본 논문에서는, 우리는 이상적인 키 포인트를 탐지하는 동적 프로그래밍을 사용하여 함께 이 지점과 인접한 이미지를 병합하고, 부드러운 색상 전환을 위해 이미지를 혼합하는데 사용된다. FAST와 SURF 탐지는 이미지의 확실한 특징을 찾는데 사용되고, 가장 가까운 이웃 알고리즘은 해당되는 특징을 일치시키는데 사용되며, RANSAC을 사용하여 일치하는 키 포인트를 homography로 판단한다. 이러한 방법으로 이미지를 자동 선택하여 스티칭하는 방법을 사용한다.
기존의 파노라마 영상 스티칭 기술의 문제점은 계산량이 매우 많아 필요한 이미지 처리가 실시간에 이루어 질 수 없다는 점이다. 비디오 감시와 같은 응용분야에서 실시간 성능은 현재의 상황을 보아야 하므로 매우 중요한 문제이다. 그러나 기존의 방법으로 일련의 이미지들을 파노라마 영상으로 스티칭하기 위해서 이미지들 사이의 변환계수만을 계산하는데 많은 시간이 소요된다. Apple QuickTime VR을 포함한 대부분의 파노라마 가상현실 관련 기술들은 표현에 있어서 제작 기술의 제한된 상황으로 Top과 Bottom의 표현이 왜곡되는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 스티칭을 고속화시키고, 좌우는 물론 상하전후의 관측 범위를 가지며 Top과 Bottom에 대한 왜곡현상을 줄이는 큐브 파노라마 영상을 지원하는 파노라마 영상의 제작기술을 제안한다.
파노라마(Panorama) 및 360도 영상과 같은 몰입형(Immersive) 미디어 영상은 영상 내 공간을 사용자가 직접 방문한 것 같은 현장감을 제공해야하므로 실제 세계의 모습을 사실 그대로 나타낼 수 있어야 한다. 그러나 파노라마 및 360도 영상에서는 촬영 카메라들간의 시차(Parallax)로 인해 사물이 사라지거나 중복해서 나타나는 현상이 나타나며, 이와 같은 시차 왜곡은 사용자의 콘텐츠 몰입을 방해할 수 있다. 이에 따라서, 시차 왜곡을 극복하기 위한 많은 동영상 스티칭 알고리즘이 제안되고 있지만, Object detection 모듈의 낮은 성능과 Seam 생성 방식 등의 제한으로 여전히 시차 왜곡이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 동영상 스티칭 기술의 제한 사항을 분석하고, 해당 동영상 스티칭 기술의 제한을 극복하기 위하여 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 영상 평가를 활용한 동영상 스티칭의 시차 왜곡 검출 및 정정 방법을 제안한다.
본 논문에서는 웹캠 카메라 어레이(camera array)로 얻은 여러 장의 이미지를 빠른 속도로 봉합(stitching)하여 고해상도 이미지를 얻기 위해 그래픽스 하드웨어를 이용하는 병렬 알고리즘을 제시한다. 고정된 레이아웃의 카메라 어레이를 이용하여 평면 혹은 원경을 촬영하는 경우, 기존에 널리 쓰이던 평면 사영 이미지 봉합(planar projective image stitching)과 선형 혼합(linear blending)을 통해 만족스런 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 연산을 그래픽스 하드웨어에서 병렬처리 함으로써 추후 실시간 고해상도 동영상 스트리밍 이미지 병합에 활용할 수 있을 정도로 빠른 속도로 처리하는 방법을 제시한다.
본 연구는 다수의 개인 사용자들이 휴대폰 카메라를 통하여 공연장 등에서 녹화한 다수의 영상을 스티칭하는 방법을 제시한다. 기존 고정형 리그(Rig)를 사용하는 360 카메라 솔루션과 대비하여, 시간 동기화, 반복적 변환행렬계산 및 카메라 센서 불일치 보정과 같은 새로운 문제들을 해결해야한다. 이 논문에서는 오디오를 사용한 시각동기화 방법, 색상 전달 방식에 따른 센서 불일치 제거, 전역 동작 안정화 알고리즘을 사용하여 변환 행렬의 업데이트를 함으로써 이러한 문제를 해결하였다. 또한, 카메라의 움직임이 크지 않은 경우에서, 제안 된 알고리즘은 화면 별 스티칭을 하는 경우 보다, 계산 속도와 화질 면에서도 우수한 성능을 보임을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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