본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 2차원 이미지로 부터 3차원 정보를 획득하기 위한 신뢰도 공간(reliability space)에 기반 한 스테레오 정합기법을 제안한다. 일반적으로 기존의 기법들은 정확도가 높은 경우 연산 량이 많아 속도가 느려지는 문제를 안고 있다. 따라서 논문에서는 정확도는 유지하면서 속도를 높이는 기법을 구현하고자 다음과 같은 방법을 제안하였다. 먼저 스테레오 영상에서 모든 화소를 비교하기 위해 변이 공간 영상(disparity space image)을 생성하고 이 값의 분석을 통해 신뢰도 공간을 생성한다. 이어서 변이에 따른 신뢰도 공간의 비교를 통해서 변이 지도를 작성하였다. 또한 보조적으로 컬러 에지를 참조하여 각 영역의 경계를 확실히 분류함을 통해서 국부적으로 발생하는 영역 경계 오류를 일정 부분 개선하였다. 제안된 스테레오 정합 기법은 다양한 실험을 통하여 기존의 기법과 비교함으로써 그 성능을 입증하였다. 그 결과 제안된 기법의 연산 비용이 약 31.6%가량 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 연산 비용 감소에도 불구하고 영상의 품질에 있어서 기존과 대등한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
스테레오 비전을 사용하여 거리정보를 획득하기 위해서는 스테레오 영상 쌍에서 대응점을 찾는 스테레오 매칭이 이루어져야 한다. 기존의 스테레오 비전은 주로 두 대의 카메라를 사용해서 양안시차를 획득하였다. 따라서 기존의 방법들은 베이스라인의 길이에 따른 정확도와 정밀도 사이의 이율배반적 관계를 해소하지 못하였다. 또한 근래에 사용되는 신뢰도 전파 기법의 경우 고정된 가중치 ${\lambda}$에 의하여 스테레오 정합 성능이 크게 좌우되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이율배반적 문제를 해소하기 위해 다중 베이스라인 스테레오 비전에 기반을 둔 개선된 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 국부-명백성 함수로 EMAD(Extended mean of absolute difference)를 계산한다. 그리고 제안된 기법은 가중치 ${\lambda}$를 지역적 질감 정보에 적응적으로 결정한다. 제안된 기법은 기존 기법보다 더 높은 정합 성능을 보여주며 적은 반복을 통해 최적해에 도달하였다. 정합 성능이 PSNR수치상 약 4.85dB만큼 증가하였다.
광학 반사체를 이용하여 카메라 영상을 얻는 방법을 catadioptric 영상법이라고 부른다. Catadioptric 영상법은 360도 모든 방향의 시각정보를 한 장의 영상면에 담기 위한 전방향 영상 획득시스템에 많이 사용된다. 대표적인 전방향 광학 반사체로서 그릇 모양의 3차원 쌍곡면형 거울이 있다. 본 논문에서는 쌍곡면형 반사체를 이용한 catadioptric 전방향 영상 시스템에 간단히 오목 렌즈를 추가함으로써 하나의 카메라로 시점이 다른 전방향 스테레오 영상을 얻는 방법에 관해 연구하였다. 시점이 다른 전방향 스테레오 영상 정합을 통해 대상 물체의 3차원 좌표를 복원할 수 있다. 본 전방향 스테레오 영상 시스템은 한 대의 카메라를 사용하므로 경제적이며, 스테레오 영상간에 카메라 내재 매개변수가 같으므로 정합이 쉽다는 장점이 있다. 본 논문에서는 3차원 좌표값 측정에 필요한 매개변수들을 3 단계 캘리브레이션을 이용하여 추출하였고, 실험을 통해 전방향 3차원 거리측정 성능을 검증하였다. 또한 거리측정 정밀도를 분석하여 본 스테레오 영상 시스템의 신뢰할 만한 측정범위를 제시하였다.
기존 방사선 검색장치는 2차원 방사선 스캔 영상을 사용하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 컨테이터 X-선 검색 영상에 대한 스테레오 영상처리 기술의 적용 가능성을 분석하였다. 일반적 방사선 검색장치에 라인 센서 하나만을 추가하여 새롭게 고안한 스테레오 영상획득 장치로부터 검사 오브젝트의 좌우 시차 정보를 달리하는 두 장의 이차원 방사선 스캔영상을 획득하였다. 획득 영상에 대해서 매칭 알고리즘을 이용하여 3차원 오브젝트 복원하는 과정을 진행하였다. 오브젝트의 투과밀도 정보인 방사선 영상의 특성상 일반 스테레오 영상처리 알고리즘 적용은 한계가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 먼저 이차원 영상의 에지정보에 기반한 3차원 영상복원을 시도하였다. 또한 새로운 볼륨복원 방식의 3차원 복원 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 오브젝트 검색에서 개선된 형상복원 방법임을 확인하였다. 제안된 기술은 제한된 스캔환경에서 CT나 MRI 적용이 어려운 오브젝트에 대해 응용이 가능할 것이다.
스테레오 비전은 시차가 있는 양안 영상으로부터 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성하고 시차맵과 카메라 정보로부터 3차원 구조를 복원하는 기법이다. 시차맵 생성은 정합비용을 계산하고, 전체 정합 비용을 최소화하여 시차를 계산하는 단계로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 분할한 후에 분할 영역 정보를 사용하여 객체간 영역을 구분할 수 있도록 한다. 시차맵의 계산 시에 영역의 균일성 정보를 사용하면 잘못된 매치가 발생되지 않도록 억제 할 수 있다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 픽셀들에 대해서도 인접 픽셀의 값을 사용한 보간 기법을 통한 홀 메우기로 시차값을 계산하여 조밀한 시차맵이 형성되도록 한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험결과는 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 응용에 적용될 수 있음을 보여준다.
Stereo vision is useful to obtain three dimensional depth information from two images taken from different view points. In this paper, we reduce searching area for correspondence by using the intra-scanline constraint, and utilize the inter-scanline constraint and the property of disparity continuity among the neighboring pixels for relaxation. Nodes with 3-D stucture are located on the axes of two views, and have matching possibility of correspondent pixels of two images. A matching is accepted if a node at the intersection of the disparity axes has the greatest matching possibility. Otherwise, the matching possibility of the node is updated by relaxation with the cooperation of neighboring nodes. Further relaxation with competition of two views is applied to a matching possibility of randomly selected node. The consensus of two views increases the confidence of matching, and removes a blurring phenomenon on the discontinuity of object. This approach has been tested with various types of image such as random dot stereogram and aerial image, and the experimental results show good matching performance.
In this paper, an effective method for reconstruction of stereoscopic image pair through the regularized adaptive disparity estimation is proposed. Although the conventional adaptive disparity window matching can sharply improve the PSNR of a reconstructed stereo image, but there still exist some problems of overlapping between the matching windows and disallocation of the matching windows, because the size of the matching window tend to changes adaptively in accordance with the magnitude of the feature values. In the proposed method, the problems relating to the conventional adaptive disparity estimation scheme can be solved and the predicted stereo image can be more effectively reconstructed by regularizing the extimated disparity vector with the neighboring disparity vectors. From the experimental results, it is found that the proposed algorithm show improvements the PSNR of the reconstructed right image by about 2.36${\sim}$2.76 dB, on average, compared with that of conventional algorithms.
In the process of creating architectural scenes from photographs using Model-based Stereo 〔1〕, the geometric model is used as prior information to solve correspondence problems and recover the depth or disparity of real scenes. This paper presents an Image Subregioning algorithm that divides left and right images into several rectangular sub-images. The division is done according to the estimated depth of real scenes using a Heuristic Approach. The depth difference between the reality and the model can be partitioned into each depth level. This reduces disparity search range in the Similarity Function. For architectural scenes with complex depth, experiments using the above approach show that accurate disparity maps and better results when rendering scenes can be achieved by the proposed algorithm.
Kim, Se-Hoon;Choi, Seung-Joon;Kim, Sung-Jin;Won, Sang-Chul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1458-1463
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2004
Tracking is one of the most important pre-required task for many application such as human-computer interaction through gesture and face recognition, motion analysis, visual servoing, augment reality, industrial assembly and robot obstacle avoidance. Recently, 3D information of object is required in realtime for many aforementioned applications. 3D tracking is difficult problem to solve because during the image formation process of the camera, explicit 3D information about objects in the scene is lost. Recently, many vision system use stereo camera especially for 3D tracking. The 3D feature based tracking(3DFBT) which is on of the 3D tracking system using stereo vision have many advantage compare to other tracking methods. If we assumed the correspondence problem which is one of the subproblem of 3DFBT is solved, the accuracy of tracking depends on the accuracy of camera calibration. However, The existing calibration method based on accurate camera model so that modelling error and weakness to lens distortion are embedded. Therefore, this thesis proposes 3D feature based tracking method using SVM which is used to solve reconstruction problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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