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.
본 논문에서는 스테레오 기반 감마선원 탐지장치를 통해 감마선원을 포함하는 공간을 래스터 스캔방식으로 스캔하여 가시광영상과 감마선영상을 획득하고, 스테레오 감마선 탐지장치로부터 선원까지의 거리와 방향에 대한 3차원 정보 획득 및 가시화를 수행하였다. 탐지장치의 구성은 감마선원 탐지를 위한 방사선 검출부, 선원탐지를 위해 래스터스캔방식의 스캔을 위한 팬틸트 그리고 가시광영상을 위한 CCD 카메라로 이루어진다. 선원에 대한 공간분포를 측정하기 위해 스테레오 구조의 장치를 구현하였으며 스테레오 영상획득을 위해 CCD 카메라와 감마선 탐지장치는 각각 2대로 구성하였다. 탐지선원에 대한 분포를 나타내기 위해 감마선 탐지 장치와 가시광 카메라에 대한 보정을 수행하였고, 각각의 카메라에 대한 스테레오 보정을 수행한 후 가시광영상과 감마선영상 중첩을 통해 감마선원에 대한 분포를 나타내었다. 좌, 우 분포영상에 대한 정류화처리 후 스테레오 영상에 대한 가시화결과를 도출하였다.
본 논문에서는 스마트폰 단말기에 장착되어있는 카메라와 플래시를 이용한 photometric stereo 기반의 능동적 3차원 형상 취득 기법을 제안한다. 조명의 위치 변화에 따라 여러 장의 입력 영상을 취득하기 위헤 고정된 위치에서 영상을 취득하는 스마트폰 한 대와 위치를 변화시키며 조명을 투사하는 스마트폰 한 대를 이용하여 시스템을 구성한다. 우선 카메라 렌즈의 왜곡과 카메라 센서의 비선형성 반응함수에 의한 3차원 형상 취득의 오차를 줄이기 위해 카메라 보정을 수행한다. 또한 스마트폰 카메라간의 자세를 추정하기 위해 5-point 알고리즘을 적용한 후 이를 이용하여 광원의 방향 벡터를 추정한다. 그 후 취득된 영상과 추정된 광원의 방향 벡터를 이용하여 photometric stereo기법으로 3차원 형상을 취득한다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 기법을 통하여 스마트폰이 저비용 고품질의 소형화된 3차원 카메라의 역할을 수행할 수 있는 것을 확인할 수 있다.
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.
본 논문에서는 Stereo 4K@60fps 360 VR 실시간 영상 획득 시스템을 영상 스트림 획득과 영상 인코딩(encoding), 영상 스티칭(stitching) 모듈로 나누어 설계하였다. 시스템은 6대의 카메라로부터 HDMI Interface를 통해 획득된 6개의 2K@60fps의 영상 스트림을 스티칭을 통하여 실시간으로 Stereo 4K@60fps 360 VR 영상을 획득한다. 영상 획득 단계에서는 멀티 스레드(Multi-Thread)를 이용하여 각 카메라로부터 실시간으로 영상 스트림을 획득하였다. 영상 인코딩 단계에서는 영상 획득과 영상 스티칭 모듈 간의 전송 리소스를 줄이기 위하여 멀티 스레드를 이용한 Raw Frame 메모리 전송과 병렬 인코딩을 하였다. 영상 스티칭 단계에서는 스티칭 Calibration 전처리작업을 통하여 스티칭 실시간성을 확보하였다.
무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 Stereo vision system에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. Stereo vision system에서는 영상을 통해 특정 물체를 검색하고 검색된 물체 정보를 기반으로 Edge를 추출하고, 추출된 Edge를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 논문에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 Slab와 Coil을 기준으로 두 대의 CCD camera를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 무인크레인의 Hookblock부분이 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 Stereo vision system의 카메라 설치 위치에 따라 직교식과 수평식으로 2가지의 방식을 제안, 실험을 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
실제 환경에서는 움직이지 않는 정적 물체만큼이나 많은 수의 움직이는 동적 물체가 존재한다. 사람은 정적 물체와 동적 물체를 쉽게 구분할 수 있지만, 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 이를 구분하지 못한다. 따라서 차량이나 로봇이 성공적이고 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는 정적 물체와 동적 물체를 정확하게 구분하는 것이 중요하다. 이를 수행하기 위해서 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 카메라, 라이다 등과 같은 다양한 센서 시스템을 활용할 수 있다. 그중에서 스테레오 카메라 영상은 자율 주행을 위해 많이 활용하는 데이터이다. 스테레오 카메라 영상은 물체 분할, 분류, 추적과 같은 물체 인식 분야는 물론 3차원 지도 복원과 같은 네비게이션 분야에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 주행하는 차량과 로봇을 위하여 스테레오 영상을 활용한 정적/동적 물체 구분 방법을 제안하고, 향후 네비게이션 목적으로도 활용할 수 있도록 3차원 지도를 복원하여 이를 적용한 결과 및 성능 확인을 위한 정확도 분석 결과(99.81%)를 제시한다.
This paper proposes an image processing algorithm for detecting obstacles on road-lane using DLI(disparity of lane-related information) that is generated by stereo images acquired from dual cameras mounted on a moving vehicle. The DLI is a disparity that is acquired using single lane information from road lane detection. For the purpose to reduce processing time, we use small blocks obtained by edge-histogram based blocking logic. This algorithm detects moving objects such as preceding vehicles and obstacles. The proposed algorithm has been implemented in a personal computer with the road image data of a typical highway. We successfully performed experiments under a wide variety of road conditions without changing parameter values or adding human intervention. Experimental results also showed that the proposed DLI is quite successful.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.175-182
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2017
In this paper, we present a multi-depth generation method using a time-of-flight (ToF) fusion camera system. Multi-view color cameras in the parallel type and ToF depth sensors are used for 3D scene capturing. Although each ToF depth sensor can measure the depth information of the scene in real-time, it has several problems to overcome. Therefore, after we capture low-resolution depth images by ToF depth sensors, we perform a post-processing to solve the problems. Then, the depth information of the depth sensor is warped to color image positions and used as initial disparity values. In addition, the warped depth data is used to generate a depth-discontinuity map for efficient stereo matching. By applying the stereo matching using belief propagation with the depth-discontinuity map and the initial disparity information, we have obtained more accurate and stable multi-view disparity maps in reduced time.
In this paper, We proposed the stereo image modeling using 2-dimensional images captured by the high resolution cameras to inspect the ball defects of BGA(Ball Grid Array) device. The proposed algorithm consists of the package/ball area extraction part, the FOV(Field of View) calibration part, the top point matching part, and ball height measurement part, In the package/ ball area extraction part, the package and ball areas are separately extracted in a left and right image by the extraction algerian. Through the experiment, we draw out the result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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