최근 고성능 디지털 카메라의 발전으로 영상을 쉽게 획득하고, 많은 곳에서 활용하고 있다. 그 중에서 영상을 정합하여 사용하는 이미지 스티칭 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 위성이나 정찰기 등의 군사용 목적 및 의료 영상, 지도 등의 컴퓨터 비전 분야 등에서 활용할 수 있다. 본 논문에서는 영상에서 특징점을 추출하고 이를 정합하는 과정에서 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 사용하는 향상된 SURF 알고리즘 기반의 고속 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 여러 장의 영상에서 정합되는 부분을 찾기 위해 각각의 영상에서 특징점을 추출한다. 각각의 영상에서 추출된 특징점들 중 잡음 등과 같은 오류를 제거하여 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 정합하여 연산 처리량을 줄임으로써 이미지 스티칭의 속도를 향상시켰다. 실험 결과 특징점 정합 속도 및 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.
In this paper, we propose an efficient architecture for a real-time image stitching engine for vision SoCs found in motor vehicles. To enlarge the obstacle-detection distance and area for safety, we adopt panoramic images from multiple telegraphic cameras. We propose a stitching method based on a fixed homography that is educed from the initial frame of a video sequence and is used to warp all input images without regeneration. Because the fixed homography is generated only once at the initial state, we can calculate it using SW to reduce HW costs. The proposed warping HW engine is based on a linear transform of the pixel positions of warped images and can reduce the computational complexity by 90% or more as compared to a conventional method. A dual-core SW/HW image stitching engine is applied to stitching input frames in parallel to improve the performance by 70% or more as compared to a single-core engine operation. In addition, a dual-core structure is used to detect a failure in state machines using rock-step logic to satisfy the ISO26262 standard. The dual-core SW/HW image stitching engine is fabricated in SoC with 254,968 gate counts using Global Foundry's 65 nm CMOS process. The single-core engine can make panoramic images from three YCbCr 4:2:0 formatted VGA images at 44 frames per second and frequency of 200 MHz without an LCD display.
Image stitching is a process of combining two or more images with overlapping area to create a panorama of input images, which is considered as an active research area in computer vision, especially in the field of augmented reality with 360 degree images. Image stitching techniques can be categorized into two general approaches: direct and feature based techniques. Direct techniques compare all the pixel intensities of the images with each other, while feature based approaches aim to determine a relationship between the images through distinct features extracted from the images. This paper proposes a novel image stitching method based on feature pixels with approximated clustering filter. When the features are extracted from input images, we calculate a meaning of the minutiae, and apply an effective feature extraction algorithm to improve the processing time. With the evaluation of the results, the proposed method is corresponding accurate and effective, compared to the previous approaches.
최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.
최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
본 연구는 다수의 개인 사용자들이 휴대폰 카메라를 통하여 공연장 등에서 녹화한 다수의 영상을 스티칭하는 방법을 제시한다. 기존 고정형 리그(Rig)를 사용하는 360 카메라 솔루션과 대비하여, 시간 동기화, 반복적 변환행렬계산 및 카메라 센서 불일치 보정과 같은 새로운 문제들을 해결해야한다. 이 논문에서는 오디오를 사용한 시각동기화 방법, 색상 전달 방식에 따른 센서 불일치 제거, 전역 동작 안정화 알고리즘을 사용하여 변환 행렬의 업데이트를 함으로써 이러한 문제를 해결하였다. 또한, 카메라의 움직임이 크지 않은 경우에서, 제안 된 알고리즘은 화면 별 스티칭을 하는 경우 보다, 계산 속도와 화질 면에서도 우수한 성능을 보임을 실험을 통하여 확인하였다.
Tapullima, Jonathan;Park, Gyu Yeong;Yoon, Dong Hwan;Choi, Jin Ho
Composites Research
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제34권1호
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pp.30-34
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2021
This paper present a three-dimensional unit cell finite element analysis to predict the pull-out behavior of a single stitch in a composite laminate. The stitching process used for this study correspond to the I-fiber stitching method that has been studied by the Composite Structures Lab (CSL) as a new through-thickness reinforced method. A total of six cases were analyzed, which were divided in two groups by the stitching yarn used, 6k and 12k. Each group of cases have three different thickness according to the amount of plies; 16 plies, 32 plies and 64 plies. The finite element analysis used the cohesive zone method to characterize the single stitch reinforcement in the interface. Due to the complexity of the load vs displacement curves taken from the experimental results, a bilinear and trilinear bridging laws were implemented in the models. The cohesive parameters used for each case showed a good agreement with the experimental data and can be used for future studies.
복합재 체결부는 뛰어난 물성과 가벼운 구조의 수요로 널리 사용되고 있다. 하지만 두께 방향의 취약한 물성으로 인해 체결부 파손이 쉽게 발생한다. 이를 극복하기 위하여 체결부 끝단의 집중되는 응력을 완화시켜주는 Z-피닝, 스티칭 등 다양한 공법들이 적용되고 있다. Z-피닝 공법은 프리프레그의 두께 방향으로 금속 핀이나 카본 핀을 적용하여 보강하는 공법이고, 스티칭 공법은 프리폼에 상부 및 하부 섬유를 교차시켜 두께방향으로 기계적 강도를 향상시키는 방법이다. I-fiber 스티칭 공법은 Z-pinning 공법과 Stitching 공법을 보완한 유망한 공법이다. 본 논문에서는 I-fiber 스티칭 공법으로 보강된 Single-lap joint 시편을 오토클레이브 진공백 성형법으로 제작하여, 모재의 두께와 스티칭 각도에 따른 인장강도 및 피로강도 특성을 평가하여, I-fiber 보강 복합재 체결부 구조물의 보강효과를 검증하였다. 실험결과, 복합재 체결부의 두께가 얇을수록 I-fiber 보강효과가 더 높게 나타났으며 I-fiber로 보강된 복합재 체결부는 파손강도에서 약 52%, 피로강도에서 약 118% 우수한 특성을 나타냄을 확인하였다.
적층 복합재의 특성상 두께 방향 물성이 취약하여 비틀림, 저속충격, 피로 하중 등 복합 하중을 받게 되면 재료 내부의 미세크랙 진전을 통해 층간분리 현상이 발생하게 된다. 이를 방지하고자 Z-pinning, Stitching 등 다양한 3차원 보강 공법과 구조물의 미세균열을 실시간으로 검출하는 구조 건전성 감시 기법이 꾸준히 연구되고 있다. 본 논문에서는 I-fiber 스티칭 공법으로 보강된 Single-lap joint를 Co-curing 방법으로 제작하였으며, 제작된 시편의 강도 및 파손신호 검출 특성을 평가하였다. 균열과 파손신호 검출을 위하여 전기저항법과 AE법을 사용하였으며, 신호분석을 위한 전용회로를 제작하여 인장시험 중의 파손신호를 분석하였다. 실험결과, I-fiber 스티칭으로 보강된 Single-lap joint 시편은 보강이 없는 Co-cured single-lap joint 시편에 비해 강도가 약 44.6% 향상되었다. 또한, I-fiber로 보강된 Single-lap joint 시편은 강도 향상과 더불어 전기저항법과 AE법에 의한 파손 검출이 모두 가능하므로 파손 모니터링에도 효과적인 구조임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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