• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.367-370
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• 2013

단일 영상에서 3차원 정보를 획득하기 위해 가장 많이 사용되는 단서로는 소실점이 있다. 본 논문에서는 소실점을 추정하기 위해서 허프변환을 사용하여, 단일 영상의 소실점 탐색 시 유효 직선간의 기울기 값 비교 및 근접도를 구하여 교점 생성에 필요 없는 정보를 제거함으로서 소실점 추정 정확도를 높인 보다 정확한 소실점 탐색 기법을 제안하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.637-642
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• 2011

본 논문에서는 움직임 객체 검출 기법의 성능을 향상시키기 위하여 소실점과 움직임 객체간의 거리를 추정하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 먼저, 주어진 입력 영상에 대하여 하프변환을 이용하여 소실점을 추정하고, 이를 바탕으로 소실점과 움직임 객체간의 거리를 추출한다. 얻어진 거리 정보는 움직임 객체 추출에 효과적으로 사용된다. 모의실험에서 제안된 기법에 대한 모의실험 결과를 제시하였으며, 객체단위의 거리추정을 객체 추정에 활용할 수 있음 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.121-123
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• 2012

본 논문에서는 2D-to-3D 변환을 위한 기하구조 기반 깊이 추정에 적합한 소실점 검출 기법을 제안한다. 3D 공간에서 평행한 직선들은 2D 공간으로의 투시영상에서 시점에서 멀어질수록 간격이 좁아지고, 결국에는 한 점으로 수렴하게 된다. 수렴된 점을 소실점(vanishing point)이라 하고, 소실점을 거쳐 지나는 직선들을 소실선(vanishing lines)이라고 한다. 일반적으로, 인간은 소실선과 소실점을 추정한 2D 영상에서 소실점이 관찰자 시점으로부터 제일 먼 지점이라는 인식을 이용하여 깊이 정보를 인지할 수 있다. 전경영역과 배경영역 간의 경계에서는 수직성분을 가진 선들이 생성되어 올바른 소실점을 검출하는데 방해가 될 수 있다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 수직성분을 가진 선들을 제거하여 소실점을 탐색하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.539-543
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• 2006

사람은 실내나 인공구조물을 가진 실외 환경에서 깊이를 지각하는데 소실점이라는 강력한 깊이 지각 단서를 활용한다. 소실점은 관찰자로부터 가장 먼 거리의 지점에 대응된다. 인간은 단안영상이 가지는 기하학적 성분을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점을 기준으로 상대적 깊이지각을 할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 소실점을 가진 2차원 단안영상에서 유효한 소실점을 추정하고, 입력영상에 대한 소실점의 위치 관계를 이용한 상대적 깊이지도의 생성 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.742-744
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• 2004

본 논문에서는 두 개의 직교하는 소실점(Orthogonal Vanishing Points)을 이용하여 카메라의 내부 파라미터를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 카메라 보정(camera calibration)은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위한 중요한 단계이다. 기존의 소실점을 이용한 대부분의 방법들은 세 개의 직교하는 소실점을 사용하여 파라미터론 추정하지만, 실제 영상에서는 세 개의 직교 소실점을 포함하는 영상을 획득하는 것은 어려운 문제이다 따라서 본 논문에서는 2개의 직교 소실점을 사용하여 카메라 U부 보정을 위한 기하적이고 직관적인 새로운 방법을 제안한다. 주점(principal point)과 초점거리(focal length)는 Thales의 이론을 기초한 기하학적 제약사항으로부터 다중 반구(multiple hemispheres)들의 관계로부터 유도된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.745-747
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• 2004

소실점은 실 공간의 평행한 직선들이 영상에서 만나는 점으로서 카메라 파라미터 추정. 영상을 사용한 3차원 구조복원 등에서 널리 사용되는 영상 상에 존재하는 3차원 기하에 대한 암묵적인 특징 정보이다. 본 논문에서는 영상으로부터 안정적으로 소실점을 검출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 먼저 단위구 상에서 셀 기반의 소실 공간을 EM 알고리즘의 초기 소실점으로 사용함한 신뢰성 있는 소실점 추출 방법을 제안한다. 또한 단일 영상에서 제거되지 않는 이상치에 대해 다중 영상에서 H응 직선이 가자는 사영불변치인 planar collineation과 harmonic range를 이용하여 보다 정확한 소실점을 구하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 안정적이고 신뢰할만한 소실점 검출이 가능하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권8C호
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• pp.782-789
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• 2009

본 논문에서는 2차원 단안 동영상으로부터 3차원 입체 동영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3차원 공간에서 평행한 직선은 2차원 평면의 투시영상에서 먼 거리일수록 간격이 좁아져서 마지막에 한 점에서 만나게 되며, 이 점을 소실점(vanishing point)이라고 정의한다. 관찰자는 관찰자의 시점으로부터 가장 먼 지점인 소실점이라는 깊이 지도 지각 단서를 활용하여 객체와 배경으로부터 관찰자까지의 깊이 정보를 인지한다. 일반적으로 2차원 단안 영상에서의 기하학적 특성을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점과의 관계를 이용하여 깊이 정보를 인지할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 2차원 단안 영상에서 에지 방향성 히스토그램을 이용하여 소실점의 위치를 추정하고, 소실점의 위치에 따른 깊이지도(depth map)를 생성하는 방법은 제안한다. 실험 결과를 통해서 생성된 깊이지도를 이용하여 안정된 3차원 입체 동영상을 만들 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.834-841
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• 2020

시각센서 기반 자율주행 시스템 중 소실점을 이용한 제어기법은 자율주행에 있어 가장 보편적인 방법이다. 그러나 차선이 존재하지 않거나 소실된 경우, 차선검출과 소실점 추정이 매우 어렵다. 본 논문에서는 카메라 영상 이미지를 CNN에 적용하여 도로의 소실점과 소실점을 만드는 좌, 우측의 소실점 라인을 예측하고, 예측된 결과로부터 자율주행을 위한 조향 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 CNN을 적용한 제안한 방법이 실선 차선의 유무와 관계없이 도로의 중심을 잘 추종하였으며, 일반적인 소실점을 사용한 제어기법보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.132-133
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• 2015

본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.642-651
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• 2015

소실점(vanishing point)이란 카메라 렌즈를 통해 3차원 공간을 2차원 영상으로 투영하는 과정에서 평행한 직선들이 수렴하는 점을 의미한다. 소실점 검출은 영상 내의 정보를 이용하여 소실점의 위치를 파악하는 것을 의미하며, 영상 내 지점들의 상대적인 거리를 파악하거나 장면 전체의 3차원 구조를 파악하는데 활용된다. 일반적으로 영상 내 평행한 직선들은 인공 구조물 내에 존재하는 경우가 많으므로 직선 검출 기반 소실점 검출 기법들은 인공 구조물 내의 직선들을 찾아 이들이 수렴하는 점을 소실점으로서 검출하는 것을 목표로 한다. 이 때, 영상 내에서 직선을 검출하기 위하여 먼저 에지 검출(edge detection)을 통해 에지 픽셀을 검출하고 그 결과를 허프 변환(Hough transform)하여 직선들을 찾아낸다. 그러나 각종 텍스쳐 및 노이즈 등 여러 원인들로 인해 위 과정에서 검출된 직선들이 모두 소실점을 지나지는 않는다. 따라서 검출된 직선들로부터 소실점을 정확히 검출하기 위해서는 각 직선에 대하여 소실점을 지날 가능성에 따라 다른 가중치를 부여하는 것이 필요한데 기존의 연구들은 가중치를 동일하게 부여하거나 단순한 수준의 가중치 계산을 적용해 왔다. 본 논문에서는 소실점을 지나는 직선들은 대부분 인공 구조물 내의 직선들임에 착안하여 직선에 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제안하고 이를 이용한 소실점 검출 결과를 몇 가지 기존 방법들과 비교하였다. 그 결과, 기존 방법들에 비하여 소실점 추정 오류가 약 65% 감소하였다.