• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.683-686
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• 2003

Rectification 은 서로 다른 시점에서 얻은 두 영상을 동일한 평면에 투영시키는 호모그래피를 적용하여 원 영상의 에피폴라 라인을 수평방향으로 정렬시키는 과정이다. 이때 호모그래피에 의해 변환된 영상 사이에서도 에피폴라 제약조건이 성립해야 하며, 이를 만족시키는 호모그래피가 여러 개 존재하므로 제약조건을 추가하여 응용에 적합한 호모그래피를 구하게 된다. 본 논문에서는 Rectification 결과를 객체분할에 이용하기 위해, 원 영상과 유사한 결과를 얻을 수 있는 호모그래피를 구하도록 하였다. 기존의 방법은 복잡한 과정을 거쳐 최종적으로 구한 호모그래피를 적용한 후에도 결과 영상을 얻기 위해서 입력 영상에 따라 크기와 위치를 재조정해야 한다는 문제가 있는 반면, 제안한 알고리즘은 크기나 위치에 대한 조정 과정이 필요 없으므로 어느 영상에나 동일하게 적용할 수 있다. 제안한 방법으로 원 영상과 유사하고 원 영상 사이의 변위 값을 유지하고 있는 결과영상을 얻을 수 있었으며 이를 객체분할에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.91-94
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• 2012

본 논문에서는 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 제거과정에 있어 사진측량기반의 강인기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이 때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위해 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 8점 알고리즘과 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안알고리즘의 높은 정확도와 강인성, 그리고 활용적 가치를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.619-621
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• 1999

여러 대의 카메라를 통해 캡춰된 2차원 데이터를 사용하여 3차원의 좌표를 추출하기 위해서는 각 카메라의 2차원 영상 데이터들의 대응점(correpondence point)을 구해야 한다. 이를 위해 에피폴라 제약조건(epipolar constraints)을 이용하여 에피포라 라인(epipolar line)에 근접한 점을 추출할 수 있다. 에피폴라 제약조건을 사용하면, 실제 원하는 점 이외에 많은 수의 고스트(ghost)가 발생할 수 있다. 또한 카메라로부터 은닉(occlusion)된 점들로 인해 모든 카메라에서 대응되는 점이 존재하는지의 여부를 보장할 수 없다. 본 논문에서는 가 카메라의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 전역 탐색을 위해 가중치를 적용하여 클릭(clique)을 추출함으로서, 고스트가 제거된 대응점을 구한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.1C
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• pp.83-91
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• 2004

An epipolar rectification is the process of transforming the epipolar geometry of a pair of images into a canonical form. This is accomplished by applying a homography to each image that maps the epipole to a predetermined point. In this process, rectified images transformed by homographies must be satisfied with the epipolar constraint. These homographies are not unique, however, we find out homographies that are suited to system's purpose by means of an additive constraint. Since the rectified image pair be a stereo image pair, we are able to find the disparity efficiently. Therefore, we are able to estimate the three-dimensional information of objects within an image and apply this information to object segmentation. This paper proposes a rectification method for object segmentation and applies the rectification result to the object segmentation. Using color and relative continuity of disparity for the object segmentation, the drawbacks of previous segmentation method, which are that the object is segmented to several region because of having different color information or another object is merged into one because of having similar color information, are complemented. Experimental result shows that the disparity of result image of proposed rectification method have continuity about unique object. Therefore we have confirmed that our rectification method is suitable to the object segmentation.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.31-42
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• 2013

This paper proposes a photogrammetric rectification method based on Bayesian approach as a method that eliminates vertical parallax between stereo images to minimize visual fatigue of 3D contents. The image rectification consists of two phases; geometry estimation and epipolar transformation. For geometry estimation, coplanarity-based relative orientation algorithm was used in this paper. To ensure robustness for mismatch and localization error occurred by automation of tie point extraction, Bayesian approach was applied by introducing several prior constraints. As epipolar transformation perspective transformation was used based on condition of collinearity to minimize distortion of result images and modification for input images. Other algorithms were compared to evaluate performance. For geometry estimation, traditional relative orientation algorithm, 8-points algorithm and stereo calibration algorithm were employed. For epipolar transformation, Hartley algorithm and Bouguet algorithm were employed. The evaluation results showed that the proposed algorithm produced results with high accuracy, robustness about error sources and minimum image modification.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.31-32
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• 2012

본 논문에서는 수렴형 양안식 카메라 배열에서 효율적으로 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 양안식 영상에서의 깊이 지도 추출 방법은 영상 정렬화 과정이 필수적이었다. 이는 평행형 배열에서는 효과가 있지만, 수렴형 배열에서는 영상을 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상 정렬화 과정을 생략하고, 에피폴라 조건에 따라서 직접적으로 깊이 값을 추출한다. 깊이 예측을 위한 Markov Random Field 에너지는 계층적 구조를 사용하여 복잡도를 낮춘 상수 공간 신뢰 확산 방식에 의해서 최적화한다. 이어서 좀 더 정확한 깊이 지도를 구하기 위해서 후처리 기술을 최종적으로 적용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 적은 제약으로 깊이 지도를 좀 더 안정적으로 추출할 수 있음을 보였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.2
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• pp.411-421
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• 2012

The stagnant growth in 3D market due to 3D movie contents shortage is encouraging development of techniques for production cost reduction. Elimination of vertical disparity generated during image acquisition requires heaviest time and effort in the whole stereoscopic film-making process. This matter is directly related to competitiveness in the market and is being dealt with as a very important task. The removal of vertical disparity, i.e. image rectification has been treated for a long time in the photogrammetry field. While computer vision methods are focused on fast processing and automation, photogrammetry methods on accuracy and precision. However, photogrammetric approaches have not been tried for the 3D film-making. In this paper, proposed is a photogrammetry-based rectification algorithm that enable to eliminate the vertical disparity precisely by reconstruction of geometric relationship at the time of shooting. Evaluation of proposed algorithm was carried out by comparing the performance with two existing computer vision algorithms. The epipolar constraint satisfaction, epipolar line accuracy and vertical disparity of result images were tested. As a result, the proposed algorithm showed excellent performance than the other algorithms in term of accuracy and precision, and also revealed robustness about position error of tie-points.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.18 no.3
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• pp.226-233
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• 2015

Pose estimation is an important operation for many vision tasks. This paper presents a method of estimating the camera pose, using a known landmark for the purpose of autonomous vertical takeoff and landing(VTOL) unmanned aerial vehicle(UAV) landing. The proposed method uses a distinctive methodology to solve the pose estimation problem. We propose to combine extrinsic parameters from known and unknown 3-D(three-dimensional) feature points, and inertial estimation of camera 6-DOF(Degree Of Freedom) into one linear inhomogeneous equation. This allows us to use singular value decomposition(SVD) to neatly solve the given optimization problem. We present experimental results that demonstrate the ability of the proposed method to estimate camera 6DOF with the ease of implementation.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.6
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• pp.228-237
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• 2013

In this paper, we propose a normalized cross correlation(NCC)-based multiview background subtraction method which is robust when an object and background have similar color. When the background of the capturing environment is not artificially composed, the regions in the background images which would be occluded by an object tends to have difference colors. The colors of those regions, however, becomes similar when an object enters the capturing environment. Based on this assumption, this paper proposes a concept of GoNCC(Graph of Normalized Cross Correlation). GoNCC is the distribution of NCC between a pixel in an image and pixels related by epipolar constraints with the pixel. The proposed multiview background subtraction method is performed by comparing GoNCC of the current images with the background images. To reduce computational complexity, we perform multiview background subtraction only to the pixels undetermined by single view background subtraction. Experimental results show that the proposed method is more robust to color similarity between an object and background than a single-view background subtraction method and a previous multiview background subtraction method.