In this paper, a novel line-based simultaneous localization and mapping (SLAM) using a loss function of vanishing point measurements is proposed. In general, the Huber norm is used as a loss function for point and line features in feature-based SLAM. The proposed loss function of vanishing point measurements is based on the unit sphere model. Because the point and line feature measurements define the reprojection error in the image plane as a residual, linear loss functions such as the Huber norm is used. However, the typical loss functions are not suitable for vanishing point measurements with unbounded problems. To tackle this problem, we propose a loss function for vanishing point measurements. The proposed loss function is based on unit sphere model. Finally, we prove the validity of the loss function for vanishing point through experiments on a public dataset.
본 논문에서는 선분분류를 이용하여 실내영상의 소실점을 검출하는 방법을 제안한다. 실내영상을 효율적으로 검출하기 위하여 2 단계로 소실점을 추출한다. 1 단계에서는 이미지가 1 점 투시인지 2 점 투시인지 판별한다. 만일 이미지가 2 점 투시이면, 선분분류를 위하여 검출된 소실점을 지나는 수평선을 구한다. 2 단계에서는 선분분류를 이용하여 2 개의 소실점을 정확히 검출한다. 또 본 논문에서는 인공영상과 이미지 DB를 이용하여 제안한 방법을 평가하였다. 노이즈를 첨가한 인공 영상에 대해서는 노이즈가 60%를 차지할 때까지 검출한 소실점과 실제 소실점과의 차이가 16 픽셀 이하였다. A. Quattoni 와 A. Torralba가 제안한 이미지 DB를 이용한 평가에서는 87% 이상의 이미지에 대하여 소실점을 검출하였다.
We present a robust power transmission lines detection method based on vanishing point estimation. Vanishing point estimation can be helpful to detect power transmission lines because parallel lines converge on the vanishing point in a projected 2D image. However, it is not easy to estimate the vanishing point correctly in an image with complex background. Thus, we first propose a vanishing point estimation method on power transmission lines by using a probabilistic voting procedure based on intersection points of line segments. In images obtained by our system, power transmission lines are located in a fan-shaped area centered on this estimated vanishing point, and therefore we select the line segments that converge to the estimated vanishing point as candidate line segments for power transmission lines only in this fan-shaped area. Finally, we detect the power transmission lines from these candidate line segments. Experimental results show that the proposed method is robust to noise and efficient to detect power transmission lines.
When a camera installed on a vehicle is used, estimation of the camera pose including tilt, roll, and pan angle with respect to the world coordinate system is important to associate camera coordinates with world coordinates. Previous approaches using huge calibration patterns have the disadvantage that the calibration patterns are costly to make and install. And, previous approaches exploiting multiple vanishing points detected in a single image are not suitable for automotive applications as a scene where multiple vanishing points can be captured by a front camera is hard to find in our daily environment. This paper proposes a camera pose estimation method. It collects multiple images of lane markings while changing the horizontal angle with respect to the markings. One vanishing point, the cross point of the left and right lane marking, is detected in each image, and vanishing line is estimated based on the detected vanishing points. Finally, camera pose is estimated from the vanishing line. The proposed method is based on the fact that planar motion does not change the vanishing line of the plane and the normal vector of the plane can be estimated by the vanishing line. Experiments with large and small tilt and roll angle show that the proposed method outputs accurate estimation results respectively. It is verified by checking the lane markings are up right in the bird's eye view image when the pan angle is compensated.
본 논문에서는 기하학적 단서인 소실선과 텍스처를 이용하여 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 소실선은 영상 내 존재하는 평행한 직선들에 의해 생성되는 것으로 영상에서 Gabor Filter를 통해 특정 각도의 경계를 추출하고 이를 허프 변환을 통해 직선을 추출하여 소실선을 검출해낸다. 검출된 소실선에 따라 초기 깊이 지도를 생성하고 텍스처 단서인 슈퍼 픽셀을 이용한 상대적 깊이 지도를 결합하여 최종 깊이 지도를 생성한다. 소실선을 이용한 초기 깊이지도와 슈퍼 픽셀을 이용한 상대적 깊이 지도를 결합함으로써 보다 신뢰성 있는 깊이 지도가 생성되었다.
In this paper, we present an algorithm that quickly and effectively estimates orthogonal vanishing points in equirectangular images of urban environment. Our algorithm is based on the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm and on the characteristics of the line segment in the spherical panorama image of the $360^{\circ}$ longitude and $180^{\circ}$ latitude field of view. These characteristics can be used to reduce the geometric ambiguity in the line segment classification as well as to improve the robustness of vanishing point estimation. The proposed algorithm is validated experimentally on a wide set of images. The results show that our algorithm provides excellent levels of accuracy for the vanishing point estimation as well as line segment classification.
소실점(vanishing point)이란 카메라 렌즈를 통해 3차원 공간을 2차원 영상으로 투영하는 과정에서 평행한 직선들이 수렴하는 점을 의미한다. 소실점 검출은 영상 내의 정보를 이용하여 소실점의 위치를 파악하는 것을 의미하며, 영상 내 지점들의 상대적인 거리를 파악하거나 장면 전체의 3차원 구조를 파악하는데 활용된다. 일반적으로 영상 내 평행한 직선들은 인공 구조물 내에 존재하는 경우가 많으므로 직선 검출 기반 소실점 검출 기법들은 인공 구조물 내의 직선들을 찾아 이들이 수렴하는 점을 소실점으로서 검출하는 것을 목표로 한다. 이 때, 영상 내에서 직선을 검출하기 위하여 먼저 에지 검출(edge detection)을 통해 에지 픽셀을 검출하고 그 결과를 허프 변환(Hough transform)하여 직선들을 찾아낸다. 그러나 각종 텍스쳐 및 노이즈 등 여러 원인들로 인해 위 과정에서 검출된 직선들이 모두 소실점을 지나지는 않는다. 따라서 검출된 직선들로부터 소실점을 정확히 검출하기 위해서는 각 직선에 대하여 소실점을 지날 가능성에 따라 다른 가중치를 부여하는 것이 필요한데 기존의 연구들은 가중치를 동일하게 부여하거나 단순한 수준의 가중치 계산을 적용해 왔다. 본 논문에서는 소실점을 지나는 직선들은 대부분 인공 구조물 내의 직선들임에 착안하여 직선에 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제안하고 이를 이용한 소실점 검출 결과를 몇 가지 기존 방법들과 비교하였다. 그 결과, 기존 방법들에 비하여 소실점 추정 오류가 약 65% 감소하였다.
The loop closure problem is one of the most challenging issues in the vision-based simultaneous localization and mapping community. It requires the robot to recognize a previously visited place from current camera measurements. While the loop closure often relies on visual bag-of-words based on point features in the previous works, however, in this paper we propose a line-based method to solve the loop closure in the corridor environments. We used both the floor line and the anchored vanishing point as the loop closing feature, and a two-step loop closure algorithm was devised to detect a known place and perform the global pose correction. We propose an anchored vanishing point as a novel loop closure feature, as it includes position information and represents the vanishing points in bi-direction. In our system, the accumulated heading error is reduced using an observation of a previously registered anchored vanishing points firstly, and the observation of known floor lines allows for further pose correction. Experimental results show that our method is very efficient in a structured indoor environment as a suitable loop closure solution.
본 논문에서는 입력된 자연영상으로부터 도로 영역을 검출하기 위한 소실점 자동 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 도로 환경에서 안정적으로 소실점을 검출하기 위해 영상의 주방향성을 분석하여 영상 특징성분들이 집중되는 곳을 소실점으로 예측한다. 이를 위해 첫번째 단계에서는, 영상을 일정크기의 서브블록으로 분할하고 분할된 서브블록 내에서 임의의 에지 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 직선 모델을 예측함으로서 각 서브블록의 주방향성을 분석한다. 모든 블록에 대하여 주방향성을 검출한 후, 두 번째 단계에서 임의의 직선 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 교점 모델을 예측함으로서 각 직선들로 인한 교점 모델의 비용값을 측정하고 가장 높은 비용값의 교점 모델에 의한 평균점으로 소실점을 예측한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 소실점 검출 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증한다.
A line parallel to the ground is frequently shown in our daily life, which enables us to guess its direction. Especially, such a guess tends to become clear when a vanishing line of the ground is shown together. In this paper, a vision based pallet measurement method is suggested, which uses a technique for estimating three-dimensional direction of a line parallel to the ground. The technique computes actually a vector heading to intersection of a given imaged line parallel to the ground and the ground vanishing line determined previously on calibrating a measurement camera. Through an experiment of measuring a real commercial pallet with various orientation and distance, we found that the technique could measure the orientation of the pallet correctly and accurately. The technique worked well even though an edge line available on the front plane of a pallet was almost parallel to the ground vanishing line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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