능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.
본 논문에서는 소형 위성 카메라의 영상안정화를 위해 진동외란 보상 및 궤도상 광학정렬이 가능한 능동형 광학 보정장치의 설계에 대해 연구하였다. 능동형 광학 보정장치는 초점면부 보정장치와 부경 보정장치로 이루어져 있다. 초점면부 보정장치는 영상센서에 유입되는 진동 외란을 초점면부에서 직접 보상하는 장치이다. 또한 부경 보정장치는 초점면부 보정장치와 협력하여 궤도상에서 능동적으로 광학정렬을 수행할 수 있는 장치이다. 본 논문에서는 해상도 1 m급 소형 위성에 적용 가능한 능동형 광학 보정장치 설계를 위해 소형 고해상도 위성 카메라의 요구도를 분석하고, 진동 외란 보상과 궤도상 광학정렬이 능동적으로 가능하도록 초점면부 보정장치와 부경 보정장치의 요구도를 선정하였다. 선정된 요구도를 기준으로 본 연구에서 설계된 능동형 광학 보정장치는 초점면부에서 진동외란 보상 및 초점조절, 부경에서 틸트 및 디스페이싱 보상이 가능하므로 독립적으로 5축 제어가 가능한 시스템이다.
다시점에서의 다중 객체 추적은 여러 분야에서 연구되고 있다. 다시점 영상 추적은 두 객체가 서로 근접하면 하나로 인식하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 능동형태모델(active shape mode: ASM)을 들 수 있다 ASM은 훈련집합을 이용하여 다른 객체에 가려진 목표 객체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 겹쳐진 객체를 추적하기 위해 ASM 기반의 다시점 추적 알고리듬(Multi-view tracking using ASM: MVTA)에 대해서 제안한다. 제안된 추적 방법은 (i) 영상 획득, (ii) 객체 추출, (iii) 객체 추적, 그리고 (iv) 현재 형태의 업데이트, 4가지 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계에서는 여러 대의 카메라를 사용해서 다시점 영상을 획득하며, 두 번째 단계에서는 객체를 배경으로부터 분리하며, 겹쳐진 객체로부터 목표 객체를 분리해낸다. 세 번째 단계에서는 추적을 위해 ASM을 사용하며, 마지막 단계인 네 번째 단계는 현재 입력 영상의 업데이트이다. 실험결과 제안한 MVTA는 겹쳐진 객체를 추적 시에 생기는 문제에 대해서 향상 된 결과를 보여준다.
본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.
본 논문에서는 다양하고 실재적인 조명과 얼굴방향에 관계없이 원활하게 실시간으로 눈을 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선 조명을 이용한 대다수의 눈 추적장치들은 밝은 동공효과를 이용하고 있다. 그러나, 눈 깜박임, 외부 조명 간섭과 같은 여러 가지 요소로 인하여 동공들이 충분하게 밝게 나타나지 않는 경우가 많이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 칼만 필터링을 이용한 객체 추적 방법과 전형적인 외관을 기반으로 객체 인식 방법을 결합함으로써, 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적 방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 기존의 방법과 비교 실험한 결과 제안된 방법은 일부 피검자의 경우 100% 완벽하게 눈 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
카메라의 시선을 조정하기 위해서는 비전 시스템의 시스템 파라미터를 사용해야 한다. 하지만 이러한 시스템 파라미터는 측정 당시와 사용중이 달라 질 수 있다. 이 경우 원하는 카메라의 시선 조정이 이루어지기 어렵다. 이 문제를 보완하기 위한 방법으로서 본 연구에서는 LMI(Linear Matrix Inequality)에 기반한 비전 시스템의 시스템 파라미터의 변화에 강건한 시선 고정 방법을 제안한다. 시뮬레이션 검증 결과는 제안하는 방법이 기존의 선형 알고리즘에 비해 더 적은 시선 추적 에러를 보이고, 기존의 비선형 알고리즘에 비해 더 안정적인 시선 추적 에러를 보인다. 또한 제안하는 방법은 속도가 빨라서 실시간 사용이 가능하다.
로봇이 환경변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 화상정보를 이용한 시각귀환제어(VFC)가 필요하다. 시각귀환 제어시스템은 매니퓰레이터와 카메라로 구성되는데, 고정된 시각시스템의 경우, 특징량이 동일선상에 위치하면 시각귀환제어를 할 수 없는 특이치 문제가 발생한다. 특이치 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 자코비안의 상태값을 정의하고, 여러가지 경우 특징량을 조합 평가하여 이용 가능한 특징량을 선택하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 특징량의 수를 증가해야하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 시각귀환시스템의 카메라를 능동적으로 이동시키므로써 특이치가 발생하지 않는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.
이동로봇과 작업로봇의 직결연결 형태인 이동매니퓰레이터는 원자로 내부와 같은 위험한 작업환경에서 다양한 일한 처리하기위해 유용한 시스템이라 할 수 있다. 하부의 이동로봇은 non-holonomic 시스템이고 상부의 작업로봇의 결합으로 인하여 기구학적 잉여자유도를 갖고 있다. 그러나 주행 중 작업공간 확보로 인하여 고정식 매니퓰레이터보다 더 효율적인 작업이 가능 하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 영상정보에 의한 물체인식 및 최적주행을 수행하기 위하여 이동로봇에 장착된 능동카메라에 인식된 영상과 실제 물체간의 기하학적 관계를 이용하여 직교좌표상의 물체의 위치를 추정할 수 있도록 하였다. 두 번째로 시스템의 위치변위 및 영상정보를 이용하여 물체위치를 추정하고 동차행렬을 이용하여 이동매니퓰레이터의 현 위치와 물체간의 최적경로를 결정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 시뮬레이션과 이동매니퓰레이터를 이용한 실험데이터분석을 통하여 유효성을 제시하였다.
본 논문에서는 능동형 센서와 연결된 카메라에서 얻어진 깊이 정보와 칼라 영상으로부터 컴퓨터형성 홀로그램을 제작하는 방법을 제안하였다. CGH 생성을 위해 컴퓨터그래픽 모델을 사용하는 기존의 홀로그래픽 디스플레이 시스템과는 달리, 카메라로 획득되는 각 물체의 칼라 정보 뿐 아니라 깊이 정보를 포함하는 카메라의 실사 영상을 사용하였다. 이 과정은 실사 물체로부터 깊이가 포함된 영상정보를 획득하는 단계와 깊이 정보로부터 추출된 3D 정보를 이용하여 CGH를 생성하는 두 가지 단계로 구성되어 있다. 또한, 홀로그래픽 디스플레이 시스템을 구성하여 제작된 CGH를 디스플레이 하였다. 실험 시스템에서는 1408X1050의 해상도와 10.4um의 픽셀 크기를 갖는 반사형 LCD 패널을 사용하여 CGH로부터 영상을 재생하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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