영상등록은 영상모자�掠茱� 중 중요한 기술로 인식되고 있으며, 파노라마 영상생성이나 비디오 모니터링, 영상복원 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 영상등록에서 중요한 처리과정은 많은 시간이 소요되는 특징점 검출과 추적이다. 본 연구에서는 연속된 영상자료에서 특징점을 검출하고 추적하기 위해서 KLT 특징점 추적자를 제안하였으며, 무인헬기에서 촬영된 연속영상프레임의 영상등록에 적용하여 효용성을 입증하였다. 그 결과 KLT추적자에 의한 반복처리는 연속영상의 첫 번째 프레임에서 추출된 특징점을 이용하여 전체 프레임에 걸쳐 성공적으로 추적할 수 있었다. 또한, 회전, 축척, 이동량이 다른 각각의 프레임들간의 특징점 추적은 KLT영상피라미드와 처리조건의 선택에 의해 정확도를 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 계층적 KLT 특징 추적기의 하드웨어 구조를 제안한다. 계층적 KLT 특징 추적기(pyramidal Kanade-Lucas-Tomasi feature tracker)는 주로 MPU를 기반으로 구현되어 왔으나 반복연산 과정이 많아 실시간으로 처리하기 어려우므로, 실시간 수행을 위하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서는 추출되는 특징점의 수를 일정하게 유지하기 위해 입력 영상의 밝기에 적응적으로 임계값을 설정하는 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 계층적 KLT 추적 알고리즘을 메모리의 용량 및 대역폭의 한계를 극복하고, FPGA의 병렬처리 특성에 적합한 구조로 변환한다. 소프트웨어로 실행한 결과와의 비교를 통하여 특징점의 추출 및 추적이 유사한 양상으로 이루어짐을 검증하였고, $720{\times}480$ 영상 입력에 대해 초당 30 프레임의 full frame rate로 추적이 수행됨을 확인하였다.
본 연구는 칼라기반에서 단일 이동객체 추적을 다루고 있다. 우선 매 영상에서 이동객체 영상의 밝기 변화에 따른 추적 약점을 개선하기 위해 기존의 Camshift 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘도 추적중인 물체와 색상이 같은 주변 물체가 존재할 경우 불안정한 추적을 보여주었는데 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 픽셀기반의 특징점 추적을 수행하는 KLT 알고리즘은 칼라기반의 Camshift의 단점을 보완할 수 있다. 실험 결과 제안된 병합 방법은 기존의 추적단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 실험으로 확인하였다.
본 논문은 영상기반항법에서 특징점의 이동변위가 큰 경우에도 추적 성능을 확보할 수 있는 파티클 필터 기반의 특징점 추적 필터를 설계하였다. 기존 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘에서 이동량이 큰 경우의 추적 성능을 향상시키기 위해 특징점의 동역학 모델을 적용하였고, 불규칙적인 영상정보의 특성을 반영하기 위해 파티클 필터를 사용하였다. 저장된 이미지로 KLT 알고리즘과의 특징점 추적 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘은 큰 이동량을 갖는 경우에도 추적 기능을 유지하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 특징기반 물체추적을 위해 많이 사용되고 있는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘을 소개하고, 이 알고리즘을 이용한 특징점(corner) 추출시, 영상에서 잡음의 영향이 KLT 알고리즘의 성능에 어떤 영향을 미치는지 잡음이 포함된 영상과 포함되지 않은 영상을 이용하여 안정된 특징점 추출을 위한 실험을 실시하고 비교 분석하였다.
본 연구의 목적은 KLT추적자를 사용하여 무인헬기에서 취득된 비디오 동영상과 같은 연속된 영상 프레임간의 공액점을 추적하기 위한 추적자의 실행능력을 평가하는데 있다. 연구 대상지역으로서 장수군을 선정하여 무인헬기의 카메라에서 취득된 연속영상을 이용하였으며, KLT 매개변수를 이용한 특징점 추출과 추적을 분석하기 위해서 4가지 경우를 고려한 영상자료�V이 사용되었다. 그 결과 영상간의 이동과 회전이 매우 작은 영상들간의 공액점 추적은 약 90%이상이 성공적으로 추적되었다. 그러나 이동 및 회전량이 큰 영상간의 추적에서는 잘못 추적된 공액점이 포함되고 있어서 이를 보완하기 위한 연구가 추가적으로 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 얼굴 영역을 자동으로 검출하여 실시간으로 얼굴의 특징 짐을 추적하는 방법을 제안한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴 영역을 자동으로 추출하였으며, 회전에 강건한 KLT 알고리즘을 적용하여 얼굴의 특징 점들을 추출하였다. 그리고 실시간으로 얼굴의 특징점을 추적하기 위해 Lucas-Kanade 특징 추적 알고리즘을 사용하였다. 실험결과를 통하여 회전과 움직임에 강건하게 얼굴 영역을 검출하고 추적되는 것을 확인하였다.
컴퓨터 비전 시스템에서 장면간의 객체 추적은 매우 유용한 도구이다. 이러한 추적 문제를 손쉽게 해결하기 위하여, 많이 알려진 Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)는 6 개의 인자를 사용한 시스템을 설계를 하였다. 그러나, 현실적으로 많은 지역 영역(local patch)을 추적하는데 있어서는 4 개의 인자 (수평과 수직방향 이동, 균등 비례적 축소, 회전)으로 충분히 설명이 가능할 수 있다. 본 실험에서는 이 4 개의 인자로 정의되는 시스템을 새롭게 정의하고, 실제적인 KLT 와 비교실험을 하였다. 실험결과 적은 수의 인자로 설명하였음에도 불구하고, KLT 보다 좋은 성능을 나타냈다.
본 연구에서는 카메라 자세 정보가 없는 무인헬기에 탑재된 카메라로부터 취득된 연속영상을 등록하기 위한 개량형 KLT기법을 제시하였으며 그 절차는 다음과 같이 구성된다. 초기 특징점은 연속영상에서 모서리점을 검출하고 동적프로그래밍에 의한 특성곡선매칭에 의해 특징점을 추적하였다. 추적된 특징점 중 오류점은 RANSAC추정법에 의해 제거되며 호모그래피이론에 의해 나머지점은 정확한 정합점으로 분류되었다. 영상등록에 의한 편위보정영상모자이크생성은 쌍일차보간법에 의해 생성하였으며, 결과분석을 통해 제시된 방법이 흔들림이 있는 연속영상을 등록하는데 적합한 방법임을 제시하였다.
이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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