This paper proposes an efficient method to locate the automated guided vehicle (AGV) into a specific parking position using artificial visual landmark and vision-based algorithm. The landmark has comer features and a HSI color arrangement for robustness against illuminant variation. The landmark is attached to left of a parking spot under a crane. For parking, an AGV detects the landmark with CCD camera fixed to the AGV using Harris comer detector and matching descriptors of the comer features. After detecting the landmark, the AGV tracks the landmark using pyramidal Lucas-Kanade feature tracker and a refinement process. Then, the AGV decreases its speed and aligns its longitudinal position with the center of the landmark. The experiments showed the AGV parked accurately at the parking spot with small standard deviation of error under bright illumination and dark illumination.
임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 광센서를 이용하여 컬러 디스플레이 장치를 사용하는 다양한 주위 조명광을 판별할 수 있는 시스템을 구현하였다. 디스플레이를 사용하는 외부 조명광을 판별하기 위해서 Ye와 Cy 두 출력을 갖는 광센서를 사용하여 조명광 판별 시스템을 구현하였고, 구현한 실제 시스템에 대한 실험 결과 조도가 변하는 다양한 조명광에 대해서 광센서의 출력 전압비(Ye/Cy)로 조명광의 판별이 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 실외 환경에서 모바일 디스플레이에 발생하는 명순응 현상과 섬광(flare)을 고려하여 주변광원에 적응적인 모바일 디스플레이에서의 색 재현을 제안하였다. 실외 환경에서 디스플레이된 영상은 인간 시각의 명순응 현상에 의해서 어둡게 인지되고 섬광으로 인하여 장치의 밝기는 다소 높아지지만 채도가 감소하는 현상이 발생한다 이러한 현상을 해결하기 위하여 입력 영상의 밝기를 향상하고 채도를 보상하여 실외에서 영상을 보더라도 실내에서와 유사한 영상으로 인지되도록 하였다. 첫째, 주변광원의 밝기는 조도센서를 사용하여 측정하고, 디스플레이의 반사율을 측정하여 해당 조도 하에서의 섬광을 계산하게 된다. 영상의 밝기는 주변광원의 밝기에 따라 변화하는 추상체(cone) 응답이 선형적으로 되도록 역변환 하여 향상하였다. 다음은 섬광으로 인하여 발생하는 물리적인 채도 저하 현상은 이것이 발생하기 전과 후의 차를 이용하여 그 크기만큼을 보상해 주었다. 결과적으로 제안한 방법을 적용한 영상을 실외 환경에서 보았을 때 기존의 어둡게 보이고 채도가 낮아지던 현상이 향상됨을 실험을 통하여 알 수 있었다.
본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
일반적으로 표준 시 환경에서의 정확한 색재현을 위해 측색적으로 우수한 성능의 디스플레이 제품들이 개발되고 있다. 그러나 디스플레이를 볼 때 실제 시 환경은 조명과 디스플레이 자체의 광에 영향을 받게 되고, 보여지는 색은 실제 의도된 색과 달리 보이게 된다. 따라서 재현된 색이 표준 시 환경 하에서의 색과 같아 보이는 대응색을 예측하는 것은 매우 중요하다. 인간 시각의 색 순응 특성을 고려하여 대응색을 재현하는 여러 가지 방법들이 제안되었다. 그러나 이 모델들은 다양한 휘도 레벨과 색도 대한 순응 화이트 점 예측에 큰 오차를 보이고 있다. 본 논문에서는 다양한 조명의 색도와 휘도 하에 변하는 시각의 순응하는 화이트 점을 예측하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 조명의 휘도에 따른 두 좌표의 유클리디안 거리의 비로 모델링되며, 순응 화이트 점은 주변 휘도에 대해 S자 형태의 곡선을 따라 변화되는 특성을 갖는다. 제안한 모델은 Hunt의 휘도에 대한 순응 화이트 실험 데이터로부터 최적의 계수를 구하였고, 이는 다양한 시 환경에서 대응색을 찾는 색 순응 모델에 적용될 수 있다. 제안된 눈의 순응 화이트 모델은 디스플레이 장치의 기준 백색을 결정하는 이론적인 기준으로 사용될 수 있다.
Kim, Bog G.;Werner, John S.;Siminovitch, Michael;Papamichael, Kostantinos;Han, Jeongwon;Park, Soobeen
Journal of the Optical Society of Korea
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제18권5호
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pp.507-516
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2014
We present a hybrid method for spectral reflectivity recovery, using 3D extrapolation as a supplemental method for 3D interpolation. The proposed 3D extrapolation is an extended version of 3D interpolation based on the barycentric algorithm. It is faster and more accurate than the conventional spectral-recovery techniques of principal-component analysis and nonnegative matrix transformation. Four different extrapolation techniques (based on nearest neighbors, circumcenters, in-centers, and centroids) are formulated and applied to recover spectral reflectivity. Under the standard conditions of a D65 illuminant and 1964 $10^{\circ}$ observer, all reflectivity data from 1269 Munsell color chips are successfully reconstructed. The superiority of the proposed method is demonstrated using statistical data to compare coefficients of correlation and determination. The proposed hybrid method can be applied for fast and accurate spectral reflectivity recovery in image processing.
본 논문에서는 1차원 색도 좌표를 이용한 색온도 변환 방법을 제안한다. 또한, 제안한 알고리즘에 대한 하드웨어 설계 및 구현을 실현한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여, Robertson 알고리즘에서 제안한 2차원 색도 좌표를 이용한 색온도 측정 결과와 비교를 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 색온도 3000OK에서 25000OK범위에서 FPGA를 사용하여 실시간으로 검증을 하였으며, 사용된 device는 Xilinx Virtex FPGA XCV2000E-6BF560이다.
Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.
본 논문에서는 컬러코드를 이용하여 증강현실 시스템에 사용 가능한 태그를 탐지하는 알고리즘을 설계하고 차단 현상에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 기존의 ARToolkit에서 태그의 일부분이 사용자 또는 다른 물체에 의해 가려지게 될 경우 증강되었던 객체가 순간 사라져 버리는 불안정성 (Instability) 문제를 해결하기 위한 방법에 초점을 맞춘다. 불안정성의 문제는 이미지 안에 태그가 존재하지만 해당하는 객체를 증강시키지 못하는 False Negative 에러와 태그가 존재하지 않는 곳에 잘못된 객체를 증강시키는 False Positive 에러로 분류 될 수 있다. 제안된 탐지 알고리즘으로 특정 컬러 영역을 분리하여 모서리 여부를 판별하고 모서리인 경우 가려진 꼭지점의 위치를 추출하여 태그가 차단에 의하여 가려졌을 때에도 객체를 안정적으로 증강시킬 수 있다. 기존 AR 시스템들의 태그를 가지고 Daylight 65, Illuminant A. CWF, TL84의 4가지의 표준 조명하에 컬러코드 4종류, ARToolkit 태그 4개, ARTag 4개를 이용하여 실험을 진행하여 차단 현상이 발생하면 전혀 객체를 증강시킬 수 없었던 ARToolkit에서도 DayLight65의 경우 50%의 False Negative. False Positive rate을 보여 기존 증강현실 시스템에서 보였던 불안정성 문제를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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