본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SIFT와 SURF 방법보다 빠른 FAST(Features from Accelerated Segment Test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(Random Sample Consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻는 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 제안하는 기법에서는 영상을 정합할 때 영상의 입력 순서와 방향에 관계없이 파노라마 영상을 만들 수 있다. 또한 기존의 방법보다 빠른 속도로 영상 정합이 가능하다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
Recently, stitching techniques are used for obtaining wide FOV, e.g., panorama contents, from normal cameras. Despite many proposed algorithms, the no objective quality evaluation method is developed, so the comparison of algorithms are performed only in subjective way. The paper proposes a 'Delaunay-triangulation based objective assessment method' for evaluating the geometric and photometric distortions of stitched or warped images. The reference and target images are segmented by Delaunay-triangulation based on matched points between two images, the average Euclidian distance is used for geometric distortion measure, and the average or histogram of PSNR for photometric measure. We shows preliminary results with several test images and stitching methods for demonstrate the benefits and application.
This paper develops a 360 degree video system using multiple off-the-shelf webcams and a set of embedded boards. Existing 360 degree cameras have shortcomings that they do not support real-time video generation since recorded videos should be copied to computers or smartphones which then provide stitching. Another shortcoming is that wide FoV(Field of View) cameras are not able to provide sufficiently high resolution. Moreover, resulting images are visually distorted bending straight lines. By employing an array of 65 degree FoV webcams, we were able to generate videos on the spot and achieve over 6K resolution with much less distortion. We describe the configuration and algorithms of the proposed system. The performance evaluation results of our early stage prototype system are presented.
It is always a dream to recreate the experience of a particular place, the Panorama Virtual Reality has been interpreted as a kind of technology to create virtual environments and the ability to maneuver angle for and select the path of view in a dynamic scene. In this paper we examined an efficient algorithm for Image registration and stitching of captured imaged from a video stream. Two approaches are studied in this paper. First, dynamic programming is used to spot the ideal key points, match these points to merge adjacent images together, later image blending is use for smooth color transitions. In second approach, FAST and SURF detection are used to find distinct features in the images and a nearest neighbor algorithm is used to match corresponding features, estimate homography with matched key points using RANSAC. The paper also covers the automatically choosing (recognizing, comparing) images to stitching method.
최근 가상 현실(Virtual Reality), 파노라마(Panorama) 영상 등에 관한 관심과 수요가 증가함에 따라 고해상도 영상을 얻기 위한 영상 스티칭(Image Stitching)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 영상 스티칭은 다수의 영상을 하나의 영상으로 합성해 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있는 기술이다. 영상 스티칭에 있어 특징점 추출 및 매칭 과정의 정확도는 스티칭 영상의 품질을 결정짓는 핵심적인 요소이지만, 기존의 특징점 추출 및 매칭 방법은 밝기가 어둡고 선명도가 낮은 영상의 스티칭에서 정확도가 저하될 수 있고 생성된 스티칭 영상의 품질 또한 저하될 수 있다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 앞선 제한적 영상에 대하여 특징점 추출 및 매칭의 정확도를 높여 스티칭 영상의 품질을 높이기 위하여 SuperPoint와 SuperGLUE를 활용한 입력 영상의 밝기 적응형 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
This paper presents an x-ray medical image panorama system which can overcome the smallness of the images that exist on a source computer during remote medical processing. In the system, after the standard medical image format DICOM is converted to the PC standard image format, a MSR algorithm is used to enhance X-ray images of low quality. Then SURF and Multi-band blending are applied to generate a panoramic image. Also, this paper evaluates the proposed SURF based system through the average gray value error and image quality criterion with X-ray image data by comparing with a SIFT based system. The results show that the proposed system is superior to SIFT based system in image quality.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권2호
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pp.43-49
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2019
Nowadays, one-person media broadcasting has become popular, and with the progress of this popularity, multimedia techniques which can support such broadcasting are also becoming more and more advanced. One of the most emerging multimedia technique used in this field is the virtual reality technology which sets the one-person media broadcasting environment as a virtual reality environment. However, as such an environment requires instruments of high cost, it is not easy for normal individuals to constitute such environments. Therefore, in this paper we propose how to construct virtual reality-like panoramas with a multiple of smartphones. For this purpose, we designed a special rig which can hold firmly 8 smartphone cameras which have overlapping view of the environment such that panorama stitching becomes possible. To reduce the computation cost, we precomputed the homography matrices, and used 1-D pointer structures to store the computed coordinate values.
3D 디스플레이의 발전과 보급으로 인해 사용자들이 입체감 있는 3차원 가상현실을 손쉽게 접할 수 있게 됨에 따라 가상현실 콘텐츠에 대한 수요가 증가되고 있다. 본 논문은 영상에서 소실점 위치에 따른 깊이지도 생성 기법을 이용하여 VR 파노라마 시스템을 제안했다. 깊이 지도를 이용한 VR 파노라마는 사용자에게 마치 촬영 장소에 서서 주위를 살펴보는 것과 같은 입체감 있는 효과가 나타난다.
360 VR 기반 파노라마 영상을 제작하는 과정에서 인접한 장면을 촬영한 영상들일 지라도 촬영 각도 및 조명의 위치에 따라 영상들 간에 밝기 변화가 크고 색상값에서도 큰 차이가 발생한다. 이런 영상들을 스티칭하여 360 VR 영상을 만들면, 제작된 파노라마 영상의 품질이 저하되기 때문에 밝기 보상 기법을 전처리 과정으로 사용해야 한다. 기존의 밝기 보상 기법들은 밝기 차이가 적은 경우 또는 적은 장수의 영상들을 스티칭하는 경우에 적용되도록 설계되었기 때문에, 360 VR 서비스용 스티칭 기법에서처럼 스티칭되는 영상의 개수가 많고, 영상들 간의 밝기 차이가 클 경우에는 성능 저하가 발생하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존의 밝기 보상 기법이 급격한 밝기 차이가 발생하는 360 VR 서비스에서도 효과적으로 이용될 수 있도록 추가의 '색상 보정' 및 '밝기 보정' 단계를 전처리 과정으로 사용함으로써, 복잡도 증가는 최소화하면서 360 VR 영상 합성의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다양한 환경에서 촬영된 실험 영상들을 이용해서, 제안하는 기술이 기존 기술들의 성능을 향상시킬 수 있음을 보이고 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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