Abstract
In this paper, we propose the algorithm for the AR(Augmented Reality) system, which is robust to the brightness change of light. In the proposed method, the histogram specification is achieved using the sample histogram, obtained from the frames in which the target objects could be detected successful. And When the object key-points couldn't be detected by the displacement of camera positions, the positions of non-detected key-points ware estimated using the linear KF(Kalman Filter). When the proposed algorithm is applied in the AR systems, the object key-points can be detected three times as much as the existing others. In addition, to prove the more efficiency of the proposed algorithm, we implemented the AR game, and could know that the performance is the more advanced than the others. The proposed algorithm can be used for the AR environments, which high efficiency is required such as the AR game, or the implementation of AR systems which are robust to the change of lights, etc.
본 논문은 조명 밝기 변화에 강건한 증강현실 시스템을 구현하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 미리 객체를 검출한 프레임으로부터 최적의 표본 밝기를 구해 모델링 한 후, 이를 이용하여 히스토그램 명세화를 수행한다. 또한 카메라 변위에 따라 유실된 객체의 특징 정보는 선형 칼만 필터로 추적하였다. 제안된 방법을 사용하였을 때 기존의 방법보다 약 3배 이상 객체 검출률이 향상되었으며, 객체 검출에 실패한 프레임 또한 선형 칼만 필터를 통해 위치 정보를 매우 정확하게 예측할 수 있었다. 본 알고리즘의 효율성을 증명하기 위해 실제 증강 현실을 이용한 게임 시스템에 적용한 결과 기존의 다른 방법보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다. 본 알고리즘은 게임 환경이나, 조명 변화가 심한 환경에서도 강건한 증강 현실 시스템의 구현에 적용될 것이라 판단된다.
