• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.215-224
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• 2013

본 논문은 주행중 차량에 장착된 카메라의 자세 변화를 카메라 외부 파라미터의 변화로 간주하고, 이의 추정을 통하여 도로의 요철과 전방 도로의 기울기 변화 등에 강건한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 차선은 실세계 좌표에서 좌우가 평행하고 고정된 폭을 가진다 가정하며, 카메라 움직임을 고려한 연속된 영상들의 병합된 특징맵에서 B-snake를 이용하여 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정이 동시에 수행된다. 실험을 통하여 카메라 외부 파라미터에 영향을 주는 주행 도로 환경의 변화에 강건한 차선 검출 결과를 확인하였으며, 추정된 카메라 외부 파라미터의 정확성은 전방 차량에 대한 레이더 실측 거리와의 비교를 통해 확인했다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권2호
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• pp.11-19
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• 2006

본 논문에서는 사영과 치환불변 점 특징을 기반으로 카메라의 외부인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서의 특징 정보들은 카메라의 뷰 포인트에 따라 변화하기 때문에 대응점 산출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 카메라 위치에 무관한 불변 점 특징을 추출하고 시간 복잡도 감소와 정확한 대응점 산출을 위해 유사도 평가함수와 Graham 탐색 방법을 이용한 새로운 정합방법을 제안한다. 또한 카메라 외부인수 산출단계에서는 LM 알고리즘의 수렴도를 향상시키기 위해 2단계 카메라 동작인수 산출방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 이용하여 기존방법과 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.177-186
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• 2005

본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)과 산 영상을 매핑하여 3차원 정보를 생성하고 이를 이용한 비전기반 카메라 위치인식방법을 제안한다. 일반적으로 인식에 사용된 영상의 특징들은 카메라뷰에 따라 내용이 변해 정보양이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 카메라뷰에 무관한 기하학의 불변특징을 추출하고 제안하는 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 사용한 정확한 대응점을 산출하여 카메라 외부인수를 계산하였다. 또한 그래픽이론과 시각적 단서를 이용한 3차원 정보생성 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 불변 점 특징 추출단계, 3차원 정보 생성단계, 외부인수 산출단계의 3단계로 구성된다. 실험에서는 제안한 방법과 기존방법을 비교, 분석함으로써 제안한 방법의 우월성을 입증하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권10호
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• pp.569-574
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• 2003

Computer vision system is broadly adapted like as autonomous vehicle system, product line inspection, etc., because it has merits which can deal with environment flexibly. However, for applying it for that industry, it has to clear the problem that recognize position parameter of itself. So that computer vision system stands in need of camera calibration to solve that. Camera calibration consists of the intrinsic parameter which describe electrical and optical characteristics and the extrinsic parameter which express the pose and the position of camera. And these parameters have to be reorganized as the environment changes. In traditional methods, however, camera calibration was achieved at off-line condition so that estimation of parameters is in need again. In this paper, we propose a method to the calibration of camera using line correspondence in image sequence varied environment. This method complements the corresponding errors of the point corresponding method statistically by the extraction of line. The line corresponding method is strong by varying environment. Experimental results show that the error of parameter estimated is within 1% and those is effective.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.187-197
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• 2005

본 논문에서는 불변 점 특징에 기반한 카메라 동작인수 측정방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 특징정보는 카메라 뷰포인트에 따라 변하는 단점이 있어 시간이 지나면 정보량이 증가하게 된다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위한 비선형 최소제곱 측정을 이용한 LM 방법은 초기값에 따라 최소점에 근접하는 반복회수가 다르고 지역 최소점에 빠질 경우 수렴시간이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 첫째, 기하학의 불변 벡터를 사용하여 특징 모델을 구성하는 것을 제안하였다. 둘째, 2D 호모그래피와 LM 방법을 이용하여 정확도와 수렴도를 향상시키는 2단계 측정 방법을 제안하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 기존방법과 제안한 방법을 비교 분석하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권4호
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• pp.297-301
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• 2005

In this paper, we propose a method to estimate camera motion parameter based on invariant point features. Typically, feature information of image has drawbacks, it is variable to camera viewpoint, and therefore information quantity increases after time. The LM(Levenberg-Marquardt) method using nonlinear minimum square evaluation for camera extrinsic parameter estimation also has a weak point, which has different iteration number for approaching the minimal point according to the initial values and convergence time increases if the process run into a local minimum. In order to complement these shortfalls, we, first propose constructing feature models using invariant vector of geometry. Secondly, we propose a two-stage calculation method to improve accuracy and convergence by using homography and LM method. In the experiment, we compare and analyze the proposed method with existing method to demonstrate the superiority of the proposed algorithms.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.191-201
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• 2005

본 논문에서는 카메라의 뷰포인트에 무관한 효율적인 불변특징을 기반으로 카메라의 동작인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징정보는 카메라의 뷰포인트에 따라 변하기 때문에 정보양이 증가하여 정확한 특징추출이 어렵다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위해 사용되는 LM(Levenberg-Marquardt)방법은 정확하게 목표 값에 수렴하지만 작은 스텝크기로 최소화를 진행하므로 소요시간이 긴 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 뷰포인트에 무관한 불변특징 추출방법과 이 특징들을 이용하여 2D 호모그래피로 찾은 카메라 동작인수를 LM 방법의 초기값으로 사용, 정확성과 수렴도를 향상시키는 2단계 카메라 동작인수산출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징 추출단계, 정합 단계, 2단계 카메라 동작인수 산출단계로 구성된다. 실험에서는 다양한 실내영상으로 제안한 방법과 기존 방법을 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권4호
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• pp.173-180
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• 2006

A key component of autonomous navigation of intelligent home robot is localization and map building with recognized features from the environment. To validate this, accurate measurement of relative location between robot and features is essential. In this paper, we proposed relative localization algorithm based on 3D reconstruction of scale invariant features of two images which are captured from two parallel cameras. We captured two images from parallel cameras which are attached in front of robot and detect scale invariant features in each image using SIFT(scale invariant feature transform). Then, we performed matching for the two image's feature points and got the relative location using 3D reconstruction for the matched points. Stereo camera needs high precision of two camera's extrinsic and matching pixels in two camera image. Because we used two cameras which are different from stereo camera and scale invariant feature point and it's easy to setup the extrinsic parameter. Furthermore, 3D reconstruction does not need any other sensor. And the results can be simultaneously used by obstacle avoidance, map building and localization. We set 20cm the distance between two camera and capture the 3frames per second. The experimental results show :t6cm maximum error in the range of less than 2m and ${\pm}15cm$ maximum error in the range of between 2m and 4m.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2138-2144
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• 2015

멀티모달 다중 카메라 시스템은 동일 기종이 아닌 적외선 열화상 카메라와 광학 카메라를 이용하여 구성한 스테레오 형태의 시스템이다. 본 논문에서는 열화상 카메라와 광학카메라에서 동시에 인식이 가능한 전용 타겟을 제작하여 스테레오 보정을 진행하였다. 일반적인 스테레오 교정에서는 두 카메라 사이의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 이용하여 교정을 진행 하지만, 본 연구에서는 각각의 영상에서 코너점을 검출하고, 검출된 코너점의 좌표를 이용하여 두 영상 사이의 픽셀 오차율, 영상의 회전정도 및 영상의 크기 차이를 구한다. 이를 이용하여 기하학적 변환중 하나인 어파인 변환을 이용하여 보정을 진행 하였으며, 최종적으로 보정된 영상에 매핑되는 영역을 재구성하여 최종 결과 영상을 구했다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1865-1873
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• 2017

The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.