광학 반사체를 이용하여 카메라 영상을 얻는 방법을 catadioptric 영상법이라고 부른다. Catadioptric 영상법은 360도 모든 방향의 시각정보를 한 장의 영상면에 담기 위한 전방향 영상 획득시스템에 많이 사용된다. 대표적인 전방향 광학 반사체로서 그릇 모양의 3차원 쌍곡면형 거울이 있다. 본 논문에서는 쌍곡면형 반사체를 이용한 catadioptric 전방향 영상 시스템에 간단히 오목 렌즈를 추가함으로써 하나의 카메라로 시점이 다른 전방향 스테레오 영상을 얻는 방법에 관해 연구하였다. 시점이 다른 전방향 스테레오 영상 정합을 통해 대상 물체의 3차원 좌표를 복원할 수 있다. 본 전방향 스테레오 영상 시스템은 한 대의 카메라를 사용하므로 경제적이며, 스테레오 영상간에 카메라 내재 매개변수가 같으므로 정합이 쉽다는 장점이 있다. 본 논문에서는 3차원 좌표값 측정에 필요한 매개변수들을 3 단계 캘리브레이션을 이용하여 추출하였고, 실험을 통해 전방향 3차원 거리측정 성능을 검증하였다. 또한 거리측정 정밀도를 분석하여 본 스테레오 영상 시스템의 신뢰할 만한 측정범위를 제시하였다.
전방향 영상 시스템은 한 장의 영상에 360도 모든 방향의 영상정보를 담을 수 있는 영상획득 시스템을 의미한다. 기하광학소자를 이용하여 사람의 눈이나 기존의 카메라로는 한 번에 볼 수 없는 매우 넓은 범위의 영상데이터를 효율적으로 얻을 수 있다. 또한 전방향 영상획득의 원리와 시점이 다른 두 영상, 즉 스테레오 영상획득의 원리를 적용한 전방향 스테레오 영상 시스템은 두 영상간의 정합을 통해 3차원 거리를 측정할 수 있다는 특징이 있다. 본 고에서는 전방향 스테레오 영상획득에 관해 기존에 제안된 연구결과들의 광학적 원리와 장단점을 조사, 비교하였다.
세계적으로 많은 연구원들이 3차원 모델링에 대하여 연구하고 있다. 특히 무인자동차의 주행을 위한 센서시스템, 경로생성, 3차원 월드모델링 방법 등에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 스테레오 카메라를 이용한 3차원 도시환경복원을 위한 방법을 제안한다. 전체적인 시스템은 다중센서(스테레오 카메라, DGPS, IMU), PC, 이동로봇(전기차)으로 구성하였다. 스테레오 카메라를 통해 들어오는 이미지는 스테레오 정합기법을 이용하여 지역좌표계의 3차원 점군을 획득하는데 이용되며, DGPS와 IMU를 통해 얻은 정보는 이동로봇의 위치를 추정하는데 이용된다. 지역좌표계의 3차원 점군과 이동로봇의 위치를 융합하면 세계좌표계의 3차원 점군을 얻을 수 있으며, 이를 이용하여 도시환경을 복원을 시행하였다. 또한 스테레오 정합기법을 통해 얻어지는 점군의 중복복원을 회피하기 위하여 임시추적을 이용한다. 임시추적을 통해 동일한 점으로 판단되는 경우 중복복원을 방지하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 3차원 도시환경 복원을 수행하여 점군으로 표현하였다.
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.
애니메이션과 컴퓨터 게임 등의 다양한 산업에 이용되고 있는 모션캡쳐 시스템은 현재 카메라를 이용한 고가의 고속 카메라를 사용하여 일반인들이 범용으로 사용하기에는 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 고가의 고속카메라를 사용하는 대신 저가의 PSD 센서를 사용하여 광학방식의 모션캡쳐 시스템을 구성하였다. 또한 시스템에서 획득한 3 차원 데이터의 정확성을 위해 일반적으로 CCD 카메라에 사용되어지는 카메라 보정 알고리즘을 PSD 모션캡쳐 시스템에 적용하여 손쉽게 보정을 하면서 적은 오차를 가질 수 있는 방법을 제시하였다.(중략)
본 논문에서는 원통모델과 스테레오 카메라를 이용하여 대상의 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 입력으로 하나의 영상을 취할 수 있는 경우와 스테레오 영상을 취할 수 있는 경우의 두 가지로 나누어 다룬다. 단일 입력 영상인 경우 정면이 아닌 입력 영상에 대하여 원통 모델을 이용하여 좌우방향(yaw)으로 포즈를 보상하고, 스테레오 입력 영상인 경우 스테레오 기하학을 이용하여 예측된 상하방향(pitch) 포즈로 대상의 상하 변화까지 보상한다. 또한 스테레오 카메라를 통하여 동시에 두 개의 영상을 얻는다는 장점이 있기 때문에 결정 단계 융합(decision-level fusion) 방법을 이용하여 전체적인 인식률을 향상시킨다. 실험 결과, 좌우 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 94.76%로 향상되었음을 볼 수 있었고, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델과의 비교 결과 인식률이 양호함을 확인할 수 있었다. 또한 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 얼굴이 위로 향한 영상일 경우 5.24%의 인식률을 향상시켰고, 결정 단계융합에 의해 추가로 3.34%의 인식률을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 의료 영상분야에서 많이 활용되고 있는 기존의 영상 획득,저장 및 전송 시스템(PACS)에 스테레오 내시경 영상이 추가될 수 있도록 기존의 PACS에 스테레오 기능의 관찰(viewing) 시스템을 추가하였으며 기본 기능으로 1) 3차원 스테레오 좌,우 독립 영상의 선택과 합성 2) 기존의 합성된 스테레오 영상의 선택이 가능하도록 하였으며 3) 스테레오 영상의 Dicom 표준이 없는 상황을 고려하여 기본적인 카메라 관련 사항(카메라 사양, 초점 거리, 베이스라인 등)을 입력할 수 있는 기록 필드를 삽입하였다. 또한 임상적으로 수용 가능한 3차원 스테레오 영상의 PACS내 효율적 저장법을 제시하기 위하여 의료 영상에 많이 활용되는 JPEG과 Wavelet 압축법을 각각 이용하여 3차원 좌,우 독립영상과 복합 영상의 효율적 압축비를 PSNR을 중심으로 비교하였다.
본 논문에서 다수의 사용자 중에서 현재 발성하고 있는 화자를 검출하는 스테레오 시청각 기반의 화자 검출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 개의 마이크를 이용한 음원 위치추정, 스테레오 카메라를 이용한 영상정합 및 발화자 후보 위치 추정, 그리고 모바일 기반의 화자 검출 정보 획득으로 구성되어 있다. 스테레오 카메라로부터 획득한 화자의 영상정보를 바탕으로 Adaboost 알고리즘과 Haar-like 특징을 이용하여 발화자 후보들의 얼굴을 검출하고 이를 기반으로 삼각측량법을 이용하여 발화자 후보들의 위치를 추정한다. 그리고 2개의 마이크로부터 획득한 화자의 음성정보를 바탕으로 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)기반의 TDOA(Time Differnce of Arrival)추정을 통해 음원의 방향을 추정한다. 최종적으로 스테레오 카메라를 통해 측정된 정보와 마이크를 통해 얻은 정보를 비교 분석하여 현재 발화자를 검출한다. 검출된 화자 정보에 대한 보다 차별화 된 서비스 제공을 위해 TCP 서버/클라이언트 구조 기반의 모바일 화자 검출 정보 획득 시스템을 구현하고 평가하였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.
이미지 영상 상관법(DIC)은 대상물의 변위, 변형을 측정하기 위해 잘 확립된 방법이라 할 수 있다. 스테레오 카메라를 이용한 3차원 DIC 시스템은 기계산업 분야에서 재료의 변형 등을 측정하기 위해서 개발된 방법이다. 3차원 DIC 시스템을 지반 및 구조물의 변위측정 등을 위해 적용하는 부분에서의 문제는 대상물의 면적이 매우 크다는 것이 중요한 해결사항이다. DIC 알고리즘에는 대상 영역(FOV)에 대한 스케일링 기능이 있지만, 단일 카메라 시스템으로는 높은 정밀도의 시스템을 구현할 수 없다. 본 연구에서는 설정 대상물 면적(30m×20m)에서 0.5mm의 z변위 정밀도로 측정 할 수 있는 3차원 DIC 시스템의 스테레오 비전 조건을 실험을 통하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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