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.
The ordinary stereo image of an object consists of data of left and right views. Therefore, the left and right image pairs have to be transmitted simultaneously in order to display 3-dimentional video at the remote site. However, due to the twice data in comparing with a monoscopic image of the same object, it needs to be compressed for fast transmission and resource saving. Hence, it needs an effective coding algorithm for compressing stereo image. It was found previously that compressing left and right frames independently will achieve the compression ratio lower than compressing by utilizing the spatial redundancy between both frames. Therefore, in this paper, we study the stereo image compression technique based on the multiresolution wavelet transform using varied disparity-block size for estimation and compensation. The size of disparity-block in the stereo pair subbands are scaling on a coarse-to-fine wavelet coefficients strategy. Finally, the reference left image and residual right image after disparity estimation and compensation are coded by using SPIHT coding. The considered method demonstrates good performance in both PSNR measures and visual quality for stereo image.
3차원 모델링을 위한 방법 중 서로 다른 위치에서 획득한 두 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 스테레오 영상 기법은 매우 유용한 방법이다. 일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델을 생성하기 위해서는 좌측 영상과 우측 영상의 일치하는 화소를 찾는 정합 과정에 의한 변위 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변위 추정 문제를 해결하기 위해 기존 방법들의 장단점을 고려하여 변위의 정확성과 시간상의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행을 위하여 먼저 스테레오 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고 특징점 정합을 통하여 영상에서 기준이 될만한 기준점을 설정한다. 이 기준점은 95% 이상의 매칭 확률을 가지고 있는 점으로 이러한 기준점에 기초하여 영역 기반 방법의 조밀한 변위 추정을 위한 가변 블록 탐색창의 크기 결정과 오정합을 막기 위한 ordering constraint가 적용된다. 이렇게 하여 빠른 수행 시간안에 변위를 추정할 수 있었고, 영역 기반 방법의 문제점이었던 일정 크기의 윈도우를 일률적으로 적용하기 때문에 나타나는 폐색 영역의 문제나 반복 패턴으로 인한 오차를 해결할 수 있었다.
Stereo matching is an important technique in the are of computer vision. There are already many theorems to find disparity map using stereo images. Usually, disparity is searched by using block matching. However block matching result in blocking effects caused by using fixed size window for computing pixel correlations. This paper suggests an efficient method to remove the blocking effect in stereo matching procedures.
In this paper, we proposed muli-dimensional feature vector matching method combined with disparity smoothness constraint. The smoothness constraint was calculated using the difference between disparity of center pixel and those of 4-neighbor pixels. By applying proposed algorithm to IKONOS satellite stereo imagery, we obtained robust stereo matching result in urban areas.
카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상(stereo image)을 이용하여 스네이크 기반 객체 추출 방법들이 강력한 외부 에너지(external energy)를 생성할 수 있도록 새로운 스테레오 일치화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 첫 번째 단계로 한 쌍의 스테레오 영상에서 다중 레벨 에지 지도를 만들고 상관관계를 파악하여 에지 기반의 변위 지도(disparity map)를 만든다. 이때 비슷한 세기를 가진 에지를 정합(matching)에 이용한다. 이 후 영상 내에서 추출하고자 하는 객체의 에지 지도를 얻기 위하여 다음의 과정을 거친다. 왼쪽 영상에서의 관심 영역의 에지 패턴을 얻고 다시 오른쪽에서도 똑같이 패턴을 얻어낸 후 두 패턴을 정합하여 객체의 변위(disparity)를 얻어낸다. 이렇게 얻어진 에지 지도를 이용하여 스네이크에서 사용될 외부 에너지를 만든다. 제안하는 방법을 이용하여 두 종류의 스네이크 모델에서 테스트를 한 결과 기존의 방법에 비해 더 나은 결과를 얻게 되었다.
본 논문은 시청안전성을 위한 콘텐츠 제작 가이드라인을 최종 목표로 하여, 콘텐츠의 내용이나 정황과 함께 시청자의 불편감을 유발하는 변위(disparity)의 다양한 요인들을 찾아내는 것을 목적으로 한다. 그 방법으로 네 가지의 스테레오스코픽 콘텐츠를 피험자들이 시청하게 하고 시청자로 하여금 불편감을 느끼는 기간 동안 키를 누르게 하여 실험적인 데이터를 획득한다. 콘텐츠에 대해서는 초점과 그 주위(관심영역, region of interest), 그리고 화면전체에 대하여 변위의 크기와 변화 정도에 대한 데이터를 도출한다. 각 콘텐츠에 대하여 준비한 두 종류의 데이터를 갖고 실제로 콘텐츠를 시청하면서 피험자들이 불편감을 느낀 부분을 분석하여 그 요인들을 찾는다. 모든 콘텐츠에 대한 요인들을 종합적으로 분석하여 요인별 강도를 도출한다. 분석결과는 강도가 큰 요인별부터 실제 콘텐츠의 내용과 더불어 설명한다. 그 결과는 이미 짐작할 수 있는 요인들뿐만 아니라 알려져 있지 않은 요인들까지 실증적으로 보인다.
본 논문에서는 화상회의 시스템 등 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상과 카메라 보정을 거친 영상을 이용하여 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법과 동적계획법(dynamic programing method) 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적 시차 움직임 벡터에 기반한 스테레오 물체추적 및 3차원 디스플레이 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 시스템에서는 스테레오 입력영상 시퀸스로부터 적응적으로 추출된 시차 벡터로부터 프레임간 적응적 시차 움직임 벡터를 구한 다음 이를 이용하여 각 프레임에서 표적물체가 존재하는 영역 및 위치좌표를 효과적으로 검출하였다. 또한, 이를 프레임간 표적의 이동거리 좌표를 구하여 최종적으로 팬/틸트를 제어해 줌으로써 표적 물체를 추적하였다. 256$\times$256 픽셀 크기의 스테레오 영상 20 프레임을 사용한 물체추적 실험 결과, 표적 물체의 실제위치와 실험을 통해 얻은 이동위치 간의 평균 에러율이 약 3.05$\%$로 낮게 나타남으로써 본 논문에서 새로이 제안한 적응적 시차 움직임 벡터 기반의 스테레오 물체추적 시스템의 실질적친 응용 가능성과 영상복원 기법을 사용하여 이동 물체의 3차원적 입체 디스플레이 또한 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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