This paper presents a 3D feature extraction method using rough set theory. Using the stereo cameras, we obtain the raw images and then perform several processes including gradient computation and image matching process. Decision rule constructed via rough set theory determines whether a ceratin point in the image is 3D edge or not. We propose a method finding rules for 3D edge extraction using rough set.
Depth error correction effect for maladjusted stereo cameras with calibrated pixel distance parameter is presented. Intra and extra parameters should be obtain to determine the relation between image and world coordination through experiment. One difficulty is in camera alignment for parallel installation: placing two CCD arrays in a plane. If the pixel distance parameter which is one of intra parameter is calibrated with known points, such error can be compensated in some amount. Such error compensation effect with the calibrated pixel distance parameter is demonstrated with various experimental results.
위성항법시스템이 없는 달 표면에서 탐사 로버의 신뢰성 있는 항법성능을 확보하기 위해 관성측정장치나 카메라와 같은 추가적인 센서를 활용한 항법 알고리즘이 필수적이다. 일례로 미국의 화성 탐사 로버에 스테레오 카메라를 이용한 비주얼 오도메트리(VO)가 성공적으로 사용된 바 있다. 본 논문에서는 달 유사환경의 스테레오 흑백 이미지를 입력받아 달 탐사 로버의 6 자유도 움직임을 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 희소 이미지 정렬 기반의 준직접방식 VO를 통해 연속된 이미지간의 상대 움직임을 추정한다. 또한 비선형성에 취약한 직접방식 VO를 보완하고자 최적화 시 로버의 움직임에 따른 가중치를 비용 함수에 고려하였고, 그 가중치는 이전 단계에서 계산된 포즈의 선형 함수로 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로버의 움직임에 따른 가중치를 통해 실제 달 환경의 특성을 반영하는 토론토 대학의 달 유사환경 데이터셋에서 VO 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 광학방식 헤드 트랙커를 위한 맵 생성 알고리즘과 초기자세 추정기법을 제안한다. 제안한 광학방식 헤드 트랙커는 적외선 스테레오 카메라와 특징점으로 사용되는 적외선 다이오드가 부착된 헬멧으로 구성된다. 광학방식 헤드 트랙커의 경우 발광된 특징점의 중심점을 추적하여 조종사 머리의 자세 및 위치를 추정하기 때문에 이를 고려한 특징점의 정확한 위치정보가 요구된다. 제안한 맵 생성 알고리즘은 적외선 다이오드의 방사 형태를 고려하여 정밀한 특징점의 위치 정보가 포함된 맵 데이터와 머리 좌표계를 생성한다. 또한 초기자세 추정 기법은 헬멧에 부착된 특징점의 패턴을 이용하여 카메라와 머리 사이의 초기 자세와 위치를 빠르게 추정하며 이를 바탕으로 동체인 전투기를 기준으로 하는 머리 움직임을 정확하게 추정할 수 있다.
깊이 카메라는 Time-of-Flight (TOF) 기술을 이용하여 장면 내 물체들의 거리 정보를 실시간으로 측정하며, 측정된 값은 깊이 영상으로 출력되어 양안식 혹은 다시점 카메라와 함께 장면의 고화질 깊이 맵을 제작하는 데 사용된다. 그러나 깊이 카메라 자체가 가지는 기술적 한계로 인하여 영상에 잡음과 왜곡이 포함되어 있기 때문에 이를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 요구되며, 처리 된 깊이 카메라 영상은 다양한 방법으로 색상 영상과 융합되어 장면의 깊이 정보를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 다시 점 카메라와 깊이 카메라를 함께 사용하여 고화질의 깊이 정보를 획득할 수 있는 혼합형 카메라 방식의 원리와 깊이 영상 처리 및 깊이 생성을 위한 기술 동향을 설명한다.
본 논문에서는 다시점 비디오의 카메라 특성 불일치에 따른 시점간 비정합 문제를 해결하기 위한 보상 알고리즘을 제시한다. 시점간 비정합은 다시점 영상의 융합을 어렵게 할 뿐 아니라 압출 효율의 저하를 가져온다. 따라서 이를 보상하기 위한 전처리 기술은 다시점 부호화기의 성능 개선에 있어 필수적이다. 우선, 광-전 전달 특성의 불일치에 의한 다시점 카메라 출력신호의 비정합이 이득과 오프셋의 1차원 모형으로 근사화 될 수 있음을 보인다. 그리고 겹침 영역 검출에 기반한 새로운 시점간 비정합 파라미터 추정 및 보상 알고리즘을 제시한다. Rectify 된 다양한 스테레오 영상을 대상으로 한 모의실험을 통해 제안 알고리즘이 기존 방법에 비해 시점간 비정합을 더욱 정확하게 보상함을 보인다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
최근 자연스러운 3차원 영상의 재현을 위하여 깊이영상을 이용한 영상합성 방법이 널리 이용되고 있다. 깊이영상은 시청자의 눈에 보이지는 않지만 합성영상의 화질을 결정하는 중요한 정보이므로 정확한 깊이영상을 획득하는 것이 중요하다. 특히 적외선 센서를 이용한 깊이 카메라(time-of-flight camera)는 보다 정확한 깊이영상을 획득하는데 이용되고 있다. 깊이 카메라는 스테레오 정합(stereo matching)에 비해 정확하고 실시간으로 깊이정보를 추출할 수 있지만, 제공되는 해상도가 너무 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단시점의 깊이영상을 두 시점의 깊이영상으로 확장하고, 이를 이용하여 여러 시점의 중간영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 특히 복잡도를 낮춰 빠른 속도로 다시점 영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 고해상도의 컬러 영상을 획득하기 위하여 두 대의 컬러 카메라를 설치하고 중간에 깊이 카메라를 획득한다. 그리고 깊이 카메라에서 획득한 깊이영상을 3차원 워핑을 이용하여 양쪽의 컬러 카메라의 위치로 시점 이동한다. 깊이영상과 컬러영상간의 객체 불일치 문제는 깊이값의 신뢰 도를 기반으로 한 조인트 양방향 필터(joint bilateral filter)를 이용하여 보정한다. 이러한 과정을 통해 얻은 깊이영상은 다시점 영상 합성 방법을 이용하여 다시점 영상을 획득한다. 이와 같은 과정은 다중 스레드를 이용하여 빠르게 처리할 수 있도록 구현했다. 실험을 통해 두 시점의 컬러영상과 두 시점의 깊이영상이 실시간으로 획득했고, 약 7 fps의 프레임율로 10시점의 중간시점을 동시에 생성했다.
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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