• 제목/요약/키워드: 깊이정보 매칭

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라이다 깊이 맵과 이미지를 사용한 자기 조직화 지도 기반의 고밀도 깊이 맵 생성 방법 (Dense-Depth Map Estimation with LiDAR Depth Map and Optical Images based on Self-Organizing Map)

  • 최한솔;이종석;심동규
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.283-295
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    • 2021
  • 본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.

점진적 영상 검색을 위한 다시점 입체 영상의 합성과 보간 기법 (Multi-view Stereoscopic Image and Synthesis and Interpolation Methods for Progressive Image Retrieval)

  • 최미란;박대철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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    • pp.135-138
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    • 1997
  • Multi-view 영상 DB의 surround view 입체 화상을 재현하기 위해서는 영상 정보를 효과적으로 합성, 보간하는 방법이 필연적으로 요구된다. 다시점 입체 영상의 표시 기능을 구현하기 위해서 이론적으로는 충분한 개수의 카메라를 상하 좌우로 배치하여 영상을 획득하고 보는 이의 위치에 가장 적합한 영상을 선택하여 표현하면 된다. 이 경우 많은 수의 카메라로부터 입력되는 방대한 영상 데이터의 저장, 처리, 전송, 설치 문제 등 현실적으로 많은 제약점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 블록 매칭과 같은 3D 구조 추정에 기초하여 블록 단위의 깊이 정보와 텍스쳐 정보의 추출, 다시점 영상 set의 가장 왼쪽 영상으로부터 시작하여 차례로 한 줄씩 쌓아서 얻어진 EPI(Epipolar Plane Image)에 기초한 유사 영상 값의 자취선 탐색 방법에 의한 시차와 텍스쳐 정보 추출로 전체 다안화상을 다해상도로 표현하여 전송하는 방식을 제안한다. 다해상도의 영상 표현과 점진적 전송 방법을 통해 다시점 영상 검색 시스템의 성능향상을 위한 네트워크 모델링을 제안하고자 한다.

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모바일 디바이스를 이용한 3차원 특징점 추출 기법 (3D feature point extraction technique using a mobile device)

  • 김진겸;서영호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.256-257
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    • 2022
  • 본 논문에서는 단일 모바일 디바이스의 움직임을 통해 3차원 특징점을 추출하는 방법에 대해 소개한다. 단안 카메라를 이용해 카메라 움직임에 따라 2D 영상을 획득하고 Baseline을 추정한다. 특징점 기반의 스테레오 매칭을 진행한다. 특징점과 디스크립터를 획득하고 특징점을 매칭한다. 매칭된 특징점을 이용해 디스패리티를 계산하고 깊이값을 생성한다. 3차원 특징점은 카메라 움직임에 따라 업데이트 된다. 마지막으로 장면 전환 검출을 이용하여 장면 전환시 특징점을 리셋한다. 위 과정을 통해 특징점 데이터베이스에 평균 73.5%의 저장공간 추가 확보를 할 수 있다. TUM Dataset의 Depth Ground truth 값과 RGB 영상으로 제안한 알고리즘을 적용하여 3차원 특징점 결과와 비교하여 평균 26.88mm의 거리 차이가 나는것을 확인하였다.

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스테레오 영상을 위한 적응적 리타겟팅 (Adaptive Retargeting for Stereoscopic Image)

  • 유진우;예세훈;박인규
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.423-424
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    • 2012
  • 본 논문에서는 스테레오 영상의 중요 부분과 깊이 정보를 유지하며 영상의 크기를 변경하기 위한 새로운 warping 기반의 리타겟팅 기법을 제안한다. 단일 영상을 이용하는 기존의 알고리즘들은 스테레오 영상간의 일관성을 고려하지 않기 때문에 독립적으로 리타겟팅을 수행한 결과 영상의 3 차원 정보가 왜곡 된다. 반면 제안하는 알고리즘은 스테레오 영상에 격자를 생성하고 격자의 정점 매칭을 이용해 두 영상의 일관성을 유지한다. 또한 영상 내의 중요 물체가 유지되는 성능을 높이기 위해 sparse disparity map 을 생성한다. 다양한 스테레오 영상을 이용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 중요 물체와 3 차원 정보를 잘 보존하는 것을 확인한다.

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가려짐에 강인한 실시간 얼굴추적 방 법 (Real-time Face Tracking Method Robust to Occlusion)

  • 이준환;정현조;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.25-28
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    • 2016
  • 본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

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모션기반 터치리스 인터랙티브 증강현실 어플리케이션 (Touchless Motion Based Interactive Augmented Reality Application)

  • 양기선;김창헌
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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    • pp.73-76
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    • 2013
  • 본 논문은 방송 콘텐츠에서 사용할 수 있는 터치리스 형태의 모션기반 인터랙티브 증강현실 어플리케이션을 제안한다. SD 급 해상도를 가진 범용 모션 카메라를 사용하여 HD 해상도의 방송에서 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서 깊이 영상의 임의 범위를 지정하여, HD 해상도에 매칭시켜 2D 터치리스 영역에서 손의 멀티터치를 인식하게 하였다. 이렇게 인식된 모션을 자주 사용하는 '왼손 클릭', '오른손 클릭', '양손클릭', '스크러빙-상/하/좌/우' 제스쳐를 인식하게 하였으며, '카루젤 메뉴', '막대그래프 메뉴', '슬라이드 메뉴', '큐브 메뉴'를 구현하여 터치리스 형태의 모션기반 인터랙티브 증강현실 어플리케이션을 제안한다. 방송에서 자주 사용하는 그래픽 정보를 연기자나 사회자가 본 논문에서 제안하는 인터랙션 어플리케이션을 통하여 오퍼레이터 없이 스스로 더 능동적으로 정보를 표출할 수 있는 방법을 설명한다.

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스테레오 매칭을 통한 시차맵 생성 및 홀 메우기 (Computation of Dense Disparity Map and Hole Filling)

  • 이범종;윤종현;박종승
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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    • pp.424-427
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    • 2007
  • 스테레오 영상으로부터 3차원 구조를 복원하기 위해서는 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성해야 한다. 시차맵 생성을 위해서는 정합비용을 계산하고, 집성한 후에 시차를 계산하는 절차로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 세그멘테이션을 한 후에 세그멘테이션 별로 평균을 내어 객체간의 구분을 명확히 한다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 화소들에 대해서도 시차를 계산해야 하는데 본 논문에서는 간단하게 인접 화소의 값을 복사하는 방법으로 홀을 메우는 방법을 제안한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험 결과들은 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 시차맵 생성 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 좀더 안정적이고 다양한 컴퓨터 비전 시스템응용에 적용될 수 있음을 보여준다.

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깊이정보를 이용한 고속 고정밀 얼굴검출 및 추적 방법 (A Fast and Accurate Face Detection and Tracking Method by using Depth Information)

  • 배윤진;최현준;서영호;김동욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권7A호
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    • pp.586-599
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    • 2012
  • 본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

일반화 대칭변환을 이용한 스테레오스코픽 영상 매칭점 검색 (Stereoscopic matching using the generalized symmetry transform)

  • 기명석;김규헌
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.755-758
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    • 2002
  • 스테레오스코픽 영상은 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 좌 영상(left image)과 우 영상(right image)을 동시에 획득하는 것으로 사람의 눈으로 보는 것과 같은 입체감을 얻을 수 있는 것을 특징으로 한다. 스테레오스코픽 영상에서 객체의 깊이값을 구하기 위해서는 영상의 정합점을 찾는 것이 중요한데, 본 논문에서는 일반화 대칭변환(generalized symmetry transform) 알고리즘을 적용하여 스테레오스코픽(stereoscopic) 영상의 정합점(correspond points)을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 먼저 좌 영상과 우 영상에 대해 에지(edge), 코너 검출 방법을 통해 특징점(feature point)을 검출하고 각 특징점들을 중심으로 사각 영역을 설정하고 이 범위내의 에지들이 갖는 대칭도(symmetry magnitude)를 특징점의 위치에 누적 시킨다. 좌영상의 대칭도를 구한 결과를 우 영상의 에지들의 대칭도와 비교를 수행해 임계치(threshold) 이하의 값을 가진 점들을 정합 후보로 선택한다. 이 정합 후보들을 영역내의 반지름 단위의 대칭도 비교를 통해 더욱 세분화된 비교를 수행하고 만약 이와 같은 과정을 통해서도 정합점을 찾지 못한다면 정합 후보들에 대해 칼라 정합도를 측정하여 최종적으로 정합점을 검출한다. 제안한 알고리즘을 이용한다면 특징점만을 이용하여 검색을 수행했을 때보다 더욱 정확한 정합점을 구할 수 있다.

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셀룰러 오토마타 기반 물순환 및 침수 해석 기반 기술 개발 (Development of a cellular automata-based water cycle and inundation analysis technology)

  • 최현진;노성진;이은형;김상현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.436-436
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    • 2022
  • 셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA)는 격자(cell)에 대해 사전 정의된 규칙을 바탕으로 이웃 격자 간 상호작용을 해석하여 복잡한 동력학적 현상을 효과적으로 재현할 수 있는 이산형(discrete) 모의 기법이다. CA 기법은 격자 구조에 수치표고 자료 및 토양수분 정보 등을 직접 매칭 후 상호관계를 해석하기 때문에 공간정보를 최대한 활용하여 불균질성을 나타내는 것이 가능하다. 따라서, 도시 유출해석에 있어서 높은 정확도와 빠른 계산속도를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 CA 기반 고해상도 물순환·침수 연계 해석 framework 개발 방향 및 CA 기반 prototype 모형의 사면유출 적용 사례를 소개한다. 개발 중인 CA 모형에서는 격자별 침수 깊이, 침투, 토양수분 저류, 지표 유출 등의 물순환 요소를 모의할 수 있다. 기존의 집중형(lumped) 모형은 지표-지표하 유출에 대한 routing algorithm이 없고 각 셀의 물수지 모형 내 파라미터가 많은 단점이 있다. 따라서 개발 중인 CA 모형에서는 cell state 내 fast reservoir와 slow reservoir를 통해 지표-지표하 상태를 구현하고 단순화된 물수지 모형 및 흐름 방향 알고리즘을 적용함으로써 실제 현장에서 발생하는 다중 피크 형태의 지표 유출을 모사한다. 최적의 지표수 흐름 방향 알고리즘 선정을 위해 3개의 다중 흐름 방향 알고리즘(D4, D8, 4+4N)을 정량적으로 비교·분석한다. 이번 발표에서는 CA 모형을 소규모 산지 사면과 도심지 등 다양한 규모의 테스트베드에 적용하여 모형의 장단점을 평가한다.

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