In this study, we propose a biomimetic optical structure design methodology for investigating micro-optical mechanisms associated with the compound eyes of insects. With these compound eyes, insects can respond fast while maintaining a wide field of view. Also, considerable research attention has been focused on the insect compound eyes to utilize these benefits. However, their nano micro-structures are complex and challenging to demonstrate in real applications. An effectively integrated design methodology is required considering the manufacturing difficulty. We show that photorealistic ray-traced visualization is an effective method for designing the biomimetic of a micro-compound eye of an insect. We analyze the image formation mechanism and create a three-dimensional computer-aided design model. Then, a ray-trace visualization is applied to observe the optical image formation. Finally, the segmented images are stitched together to generate an image with a wide-angle; the image is assessed for quality. The high structural similarity index (SSIM) value (approximately 0.84 to 0.89) of the stitched image proves that the proposed MATLAB-based image stitching algorithm performs effectively and comparably to the commercial software. The results may be employed for the understanding, researching, and design of advanced optical systems based on biological eyes and for other industrial applications.
다면영상을 이용한 실감영상은 스크린이나 다면으로 구성된 디스플레이에서 펼쳐지는 내용이 사실적으로 보여지게 제작되어지고 있다. 이러한 다면영상은 전시를 위한 기획영상에서 주로 사용되었으나 Screen X와 같은 시스템을 통해 영화와 같은 스토리를 전달할 수 있는 포맷으로 재조명 되고 있다. 이번 연구는 3대의 줌렌즈가 장착된 HD급 방송용 디지털 비디오를 이용해 Screen X와 같은 방법으로 인물을 중심으로 한 전경 장면부터 클로즈업 장면까지 촬영한 후 다면 영상 정합보정을 통해 발생되는 문제점을 분석 파악하였다. 촬영 방법과 장비를 보완하면 다면영상이란 포맷이 스토리와 정보 전달이 가능한 매체임을 제시하였고 향후 방송용 줌렌즈를 이용한 촬영보다 표준렌즈 기반의 시네마급 카메라를 이용한 양질의 다면영상 콘텐츠를 제작할 수 있도록 기술적 연구와 보완이 필요하다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 파악하는 연구이다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴 및 눈동자 움직임을 추적하였다. 그러나 이러한 경우, 광각 카메라 내에 포함된 눈동자 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있었다. 그러므로 이 논문에서는 얼굴 영상을 취득하기 위한 광각 카메라 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라, 즉 2개의 카메라를 이용하여 시선 위치추적 시스템을 구현하였다. 또한, 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라에서 추출된 얼굴 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 실험자가 눈동자는 고정으로 하고 얼굴만 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.1cm, 흐리고 얼굴 및 눈동자를 같이 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.57cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다. 처리 속도도 Pentium-IV 1.8 GHz에서 약 30ms 이내의 처리 속도를 나타냈다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2464-2478
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2013
Image stitching techniques produce an image with a wide field-of-view by aligning multiple images with a narrow field-of-view. While conventional algorithms successfully stitch images with a small parallax, structure misalignment may occur when input images contain a large parallax. This paper presents an image stitching algorithm that aligns images with a large parallax by regional linear warping. To this end, input images are first approximated as multiple planar surfaces, and different linear warping is applied to each planar surface. For approximating input images as multiple planar surfaces, the concept of dominant edges is introduced. Dominant edges are defined as conspicuous edges of lines in input images, and extracted dominant edges identify the boundaries of each planar surface. Dominant edge extraction is conducted by detecting distinct changes of local characteristics around strong edge pixels. Experimental results show that the proposed algorithm successfully stitches images with a large parallax without structure misalignment.
현재 사진측량 분야에서 널리 사용되는 표준렌즈의 경우 비교적 좁은 시야각으로 인하여 취득한 영상에 대한 영상정합 기법을 적용하고 있으며 이로 인하여 시간적, 경제적인 비용이 많이 요구되고 있다. 최근 이러한 표준렌즈의 단점을 보완하기 위하여 로보틱스 분야에 널리 사용되고 있는 광각렌즈를 사진측량학에 응용하는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 사진측량에서 사용되는 왜곡보정 방법을 저가형 로봇에서 사용되는 광각어안렌즈에 적용하여 광각렌즈에 적합한 보정모델을 개발하였다. 이를 위하여 광각렌즈영상 보정을 위한 왜곡계수를 산출하였으며, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치를 보정하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 검정하기 위하여 모양과 위치에 대한 검정을 실시하였으며, 그 결과 약 3픽셀의 2D RMSE와 cx = 2, cy = 3의 차이가 나타났다.
디지털 사이니지와 다면 영상 시스템은 강한 몰입감으로 스토리와 정보를 전달하는 제4의 미디어로 사용되고 있다. 대형 디지털 사이니지에서 상영되는 콘텐츠는 주로 실사 영상보다는 컴퓨터 그래픽을 이용한 영상으로 제작되고 있다. 그 이유 중 하나는 콘텐츠 제작을 위해 촬영된 영상을 사용하려면 제작범위가 극히 제한적이고 고해상도 실사 촬영의 한계로 크고 넓게 구성된 디지털 사이니지 화면에서 고화질 재현에 무리가 많기 때문이다. 반면 영화 상영관 중앙에 있는 스크린과 좌, 우측 벽면을 스크린으로 활용한 Screen X와 Escape는 디지털 시네마용 카메라 3대로 실사 촬영하여 스티칭 작업 후 다면 영상 시스템을 갖춘 극장에서 실감 영상으로 상영되는데 관객들에게 많은 실감 체험을 주고 있다. 이번 연구는 Screen X의 다면 영상 촬영 제작기술과 크로마키 기법을 이용하여 고해상도로 촬영된 영상을 디지털 사이니지에서 화질 열화 없이 상영할 수 있을 것이다.
It is usual to evaluate the performance of the cool roof by measuring in-site rooftop temperature using thermal infra-red camera. The principal advantage of rooftop thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise building as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, area-wide information required for a scattered rooftop target with different colors, utilizing wide view angle and multi-temporal data coverage. This research idea was formulated by incorporating the concept of traditional remote sensing into rooftop temperature monitoring. Correlations between infrared image of super high-rise building and in-situ data were investigated to compare rooftop surface temperature for a total of four different rooftop locations. The results of the correlations analyses indicate that the rooftop surface temperature by the infrared images of super high-rise building alone could be explained yielding $R^2$ values of 0.951. The visible permanent record of the oblique thermal infra-red image was quite useful in better understanding the nature and extent of rooftop color that occurs in sampling points. This thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise made it possible to identify area wide patterns of rooftop temperature change subject to many different colors, which cannot be acquired by traditional in-site field sampling. The infrared image of super high-rise building breaks down the usual concept of field sampling established as a conventional cool roof performance evaluation technique.
This paper proposes illumination-efficient iris image capturing method. face capture method for extraction of iris pattern with one high resolution camera needs a large scale near infrared illumination. we replace high-resolution camera with co-optic-axial combination between wide view camera and narrow view camera. because this method needs small scale illumination that illuminate only narrow camera viewing angle, we can capture iris pattern image with small scale near infrared illumination.
In recent years, there has been increasing use of automatic surveillance and monitoring systems based on vision sensors. Humans are often the most important target in the systems, but processing human images is difficult due to the small sizes and flexible motions. Particularly, occlusion among pedestrians in camera images brings practical problems. In this paper, we propose a novel method to separate image regions of occluded pedestrians. A camera equipped with a wide angle lens is attached to the ceiling of a building corridor for sensing pedestrians with a wide field of view. The output images of the camera are processed for the human detection, tracking, identification, distortion correction, and occlusion handling. We resolve the occlusion problem adaptively depending on the angles and positions of their heads. Experimental results showed that the proposed method is more efficient and accurate compared with existing methods.
현재 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 이러한 단점을 보안하기 위해 고급 자동차에는 후방에 wide-angle 카메라를 장착하고 있다. 기존의 wide-angie 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 여전히 확보되지 않은 사각지대가 존재한다. 하지만 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌. 우측 그리고 후방에 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상물 하나의 통합된 파노라마 영상물 생성하는 방법을 제안하고 몇 가지 경우에 대해 실험한다. 우리는 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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