• 제목/요약/키워드: 스테레오 교정

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전방향 카메라를 사용한 원거리 추정을 위한 파라미터 추출 (Camera Parameter Extraction For Long Distance Estimation Using Omnidirectional Camera)

  • 이강산;전주일;강현수
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.227-230
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    • 2009
  • 본 논문은 전방향 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정을 위해 반드시 수행되어야 하는 전방향 카메라의 교정방법에 관해 기술한다. 전방향 스테레오 카메라의 교정에 있어서, 두 대의 전방향 카메라를 각각 독립적으로 교정하거나 두 대의 카메라의 베이스라인이 크지 않은 경우의 교정은 기존의 연구된 다양한 방법을 통해 가능하다. 그러나 전방향 스테레오 카메라를 이용하여 원거리를 측정하기 위해서는 베이스라인이 충분히 커야 하며, 충분히 큰 베이스라인은 두 대의 전방향 카메라를 동시에 교정하는 것이 매우 힘들다. 이는 두 대의 전방향 카메라에서 촬영된 교정을 위한 테스트패턴의 크기가 최소한 한 대의 전방향 카메라에서 매우 작은 크기로 나타나기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 베이스라인이 큰 두 대의 전방향 카메라의 교정을 위한 방법을 제안하고 실험을 통해 입증한다.

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스테레오 카메라 추적을 이용한 모바일 3차원 디스플레이 상의 실시간 증강현실 (Real-Time Augmented Reality on 3-D Mobile Display using Stereo Camera Tracking)

  • 박정식;서병국;박종일
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.362-371
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    • 2013
  • 본 논문에서는 스테레오 카메라 추적을 이용한 모바일 3차원 디스플레이 상의 실시간 증강현실 프레임웍에 대하여 기술한다. 모델 기반 추적 방법에 기초하여 카메라 포즈는 스테레오 카메라 간의 기하 관계를 만족하도록 동시 추정된다. 동시 추정된 카메라 포즈를 통해 가상 콘텐츠는 교정된 스테레오 영상에 올바르게 증강된다. 스테레오 카메라 추적과 스테레오 영상 교정은 서로 다른 쓰레드에서 수행하고, 영상 형식 변환 및 스테레오 영상 교정은 GPU로 고속으로 처리함으로써 실시간으로 수행된다. 제안된 프레임웍은 스테레오 카메라와 3차원 디스플레이가 장착된 스마트폰에서 구현되었다.

열화상 카메라와 광학카메라를 이용한 영상 조정 시스템 구현 (Implementation of Image Rectification System with Thermal Imaging Cameras And Optical Camera)

  • 임수창;김도연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1424-1427
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    • 2015
  • 본 논문에서는 일반적인 동일 기종의 카메라를 사용한 스테레오 카메라 시스템이 아닌, 서로 다른 화각 및 해상도를 가진 이기종 카메라를 이용하여 스테레오 카메라를 설계한다. 본 논문에서 설계하는 스테레오 카메라는 카메라의 수평오차 및 화각, 해상도가 다르다. 따라서 해당 스테레오 카메라를 통해 송출되는 1:1 매칭 되지 않는 영상을 본 논문에서 제시한 코너점 좌표와 기하학변환 방법으로 교정하고 매칭되는 영역을 잘라내는 조정의 과정을 제안한다. 해당 교정 및 조정에는 컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV를 이용하고 사용자에게 볼 수 있는 프로그램을 MFC를 이용하여 제작한다. 해당 시스템을 통해 교정 및 조정된 영상은 최소한의 픽셀 오차율을 보여 동일한 영역의 감시활동에 효과적임을 보여준다.

큰 베이스라인을 가진 전방향 스테레오 카메라의 교정 방법 (Calibration Method for Omnidirectional Stereo Camera with Large Baseline)

  • 이강산;강현수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.10-17
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    • 2010
  • 본 논문은 전방향 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정을 위해 반드시 수행되어야 하는 전방향 카메라의 교정방법에 관해 기술한다. 전방향 스테레오 카메라의 교정에 있어서, 두 대의 전방향 카메라를 각각 독립적으로 교정하거나 두 대의 카메라의 베이스라인이 크지 않은 경우의 교정은 기존의 연구된 다양한 방법을 통해 가능하다. 그러나 전방향 스테레오 카메라를 이용하여 원거리를 측정하기 위해서는 베이스라인이 충분히 커야 하며, 충분히 큰 베이스라인은 두 대의 전방향 카메라를 동시에 교정하는 것이 매우 힘들다. 이는 두 대의 전방향 카메라에서 촬영된 교정을 위한 테스트패턴의 크기가 최소한 한 대의 전방향 카메라에서 매우 작은 크기로 나타나기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 베이스라인이 큰 두 대의 전방향 카메라의 교정을 위한 방법을 제안하고 실험을 통해 검증한다.

스테레오 카메라를 이용한 측두하악관절 교정장치(NO SICK)의 성능 평가 (Evaluation of orthodontics for treating temporo-mandibular joint disorders using a stereo camera)

  • 윤홍일;박준수;정구영;신기영;박준기
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.359-366
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    • 2015
  • 카이로프래틱 치료에서 측두하악관절(TMJ)는 인체의 균형을 유지하는데 중요한 역할을 하는 관절로서 구강내 교정장치를 통해 인체의 균형을 교정할 수 있게 된다. 현재 이러한 구강내 교정장치의 효과를 스테레오비전을 이용하여 정량적으로 평가할 수 있는 측정 장치가 없었기 때문에 본 연구에서는 이를 측정 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 스테레오 비전과 적외선 조명, 적외선 통과 필터 등으로 구성되어 있으며, 광학식 마커를 피험자의 주요 부위에 부착하여야 한다. 마커의 부착위치는 얼굴의 주요 랜드 마커 중 구강내 교정장치의 착용으로 인해 변화가 나타날 수 있는 8개의 부위를 선택하였다. 개발된 시스템을 이용하여 11명의 피험자를 대상으로 교정장치 착용 전/후 마커의 변화량을 측정하였을 때, 피험자의 얼굴에 부착된 마커의 위치 변화가 정량적으로 측정되었다.

2 단계 포즈 예측 기반 교정된 입체 영상 생성 (Rectified Stereoscopic Image Generation Using Two-Step Pose Estimation)

  • 문현정;정다운;김만배
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.250-251
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    • 2010
  • 디지털 카메라의 보급으로 이미지처리 분야에서 정지영상을 이용한 다양한 기술 개발이 화두가 되고 있다. 스테레오 영상은 정지영상보다 소비자의 시각적 욕구를 충족시킬 수 있는 영상을 표현하기 때문에 스테레오 영상기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 하나의 카메라로 같은 객체를 다른 위치에서 찍은 2장의 정지영상을 통해 스테레오 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로 디지털카메라로 찍은 좌측 영상과 우측영상을 사용한다. 두 영상의 제어점이 될 코너를 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각 제어점에 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 우측 정지 영상의 인접 좌표에 매칭 되는 횟수를 계산하여, 가장 많은 매칭 좌표를 갖는 스케일 요소로 좌측 정지영상을 회전과 이동시켜 목적 영상인 우측 영상에 매칭시킴으로써 스테레오 영상을 구현한다.

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카메라 외부변수구법을 통한 다중카메라의 3차원 위치 분석 (Multi-Camera's 3D Position Analysis Computing Extrinsic Parameters of Camera Sets)

  • 서동욱;조강현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.471-476
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    • 2007
  • 본 논문에서는 다중카메라를 이용한 3차원 공간 구성에 대한 분석을 위해 실제 카메라의 3차원 위치를 분석하였다. 카메라의 3차원 위치 분석을 위해서 카메라 교정법을 이용하였으며 교정 결과 얻은 카메라의 외부변수를 역좌표변환하여 카메라의 3차원 위치를 얻었다. 다중카메라 교정을 위해서 10대의 카메라를 다섯 쌍의 스테레오 카메라로 묶어 교정을 하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 카메라의 외부변수의 역좌표변환으로 실제 카메레라의 위치를 계산하였고 이것의 정확한 3차원 위치정보를 얻기 위해 초기 교정에서 선택된 12개의 점을 기초로 하여 각 좌표의 8-방향의 좌표 결과를 얻게 된다. 이렇게 해서 얻은 좌표를 이용하여 카메라 교정 과정을 반복하였다. 그 결과 카메라의 정확한 3차원 위치를 얻었으며, 또한 마커 좌표의 변화가 카메라의 위치에 영향 정도를 분석하였다.

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스테레오 영상 보정 알고리즘에 기반한 새로운 중간시점 영상합성 기법 (A New Intermediate View Reconstruction Scheme based-on Stereo Image Rectification Algorithm)

  • 박창주;고정환;김은수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권5C호
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    • pp.632-641
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    • 2004
  • 본 논문에서는 비교정 상태의 스테레오 입력영상에 영상보정 알고리즘을 적용한 새로운 중간시점 영상합성 기법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 제시된 방법에서는 먼저, 좌, 우 스테레오 영상의 각 화소 간들에 대한 유사도 및 모서리 검출을 통해 특징점을 추출한 다음, 이들 특징점을 이용하여 스테레오 영상간의 움직임 벡터와 에피폴라 선을 검출하였다. 그리고 스테레오 영상간의 수평선을 일치시킴으로써 좌, 우 스테레오 영상을 보정하고 최적으로 적응적 변위추정 기법을 이용하여 최적화된 중간시점 영상을 합성하였다. CCETT의 'Man' 영상과 스테레오 카메라를 사용하여 촬영한 '사람' 및 '자동차' 영상을 사용한 중간영상 합성 실험결과 본 논문에서 제안된 보정기법으로 교정된 스테레오 영상의 경우가 비교정 상태에 비해 'Man' 영상은 3.6㏈, '사람' 및 '자동차' 영상은 2.59㏈, 1.47㏈의 PSNR이 각각 개선됨이 분석됨으로써 본 논문에서 새로이 제시한 스테레오 영상 보정 알고리즘 기반의 중간시점 영상합성 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.

단안렌즈 스테레오를 이용한 깊이 지도 (Depth Map Using New Single Lens Stereo)

  • Changwun Ku;Junghee Jeon;Kim, Choongwon
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제4권5호
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    • pp.1157-1163
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    • 2000
  • 논문에서 우리는 한 대의 카메라 전면에 위치한 4개의 거울을 이용한 실질적인 스테레오 비젼 시스템을 제안한다. 스테레오 이미지는 한 대의 CCD 카메라 정면에 위치한 4개의 거울을 이용하여 좌/우 이미지가 절반씩 만들어진다. 3차원 공간에서 물체 위의 한 점은 4개의 거울로 인해 2개의 가상 점으로 변환된다. 전통적인 스테레오 비젼 시스템과 같이 2개 가상 점이 위치한 좌/우 이미지 사이의 변위는 물체 위의 점에 대 한 깊이와 직접 관련이 된다. 그러므로 이 시스템은 카메라가 한 대만 사용해 카메라 교정과 스테레오 이미지 획득에 큰 장점이 있다.

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멀티모달 다중 카메라의 영상 보정방법 (A Calibration Method for Multimodal dual Camera Environment)

  • 임수창;김도연
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.2138-2144
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    • 2015
  • 멀티모달 다중 카메라 시스템은 동일 기종이 아닌 적외선 열화상 카메라와 광학 카메라를 이용하여 구성한 스테레오 형태의 시스템이다. 본 논문에서는 열화상 카메라와 광학카메라에서 동시에 인식이 가능한 전용 타겟을 제작하여 스테레오 보정을 진행하였다. 일반적인 스테레오 교정에서는 두 카메라 사이의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 이용하여 교정을 진행 하지만, 본 연구에서는 각각의 영상에서 코너점을 검출하고, 검출된 코너점의 좌표를 이용하여 두 영상 사이의 픽셀 오차율, 영상의 회전정도 및 영상의 크기 차이를 구한다. 이를 이용하여 기하학적 변환중 하나인 어파인 변환을 이용하여 보정을 진행 하였으며, 최종적으로 보정된 영상에 매핑되는 영역을 재구성하여 최종 결과 영상을 구했다.