일반적인 카메라의 시야는 사람에 비하여 매우 좁기 때문에 큰 물체를 한 화면으로 얻기 힘들며, 그 움직임도 넓게 감시하기에 어려움 점이 많다. 이에 본 논문에서는 어안 렌즈(Fish-Eye Lens)를 사용하여 넓은 시야의 영상을 획득하고 전방향 감시를 위한 투시(perspective) 영상과 파노라마(panorama) 영상을 복원하는 방법을 제시한다. 영상 변환 과정에서 어안 렌즈의 특성으로 인한 해상도 차이를 보완하기 위하여 여러 가지 영상 보간법을 적용하고 결과를 비교하였다. 그리고 ME(Moving Edge) 방법으로 움직임을 검출하여 다중 물체를 추적할 수 있도록 하였다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 먼저, 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 이후에 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하기 위해서 Sub-Pixel, 허프 변환 등의 여러 가지 방법이 있으며 현재 출시된 AVM 시스템에 직선이나 교점 및 코너 검출을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 검출하는 프로그램을 설계한다. 제안하는 코너 검출 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보인다.
텔레프레즌스(tele-presence)와 원격조정(tele-operation) 기술은 멀리 떨어진 사용자에게 몰입감이 높은(immersive) 장면이나 모바일 로봇 등의 제어 환경을 제공한다. 본 논문에서는 호모그래피(homography) 정보 기반의 카메라 추적기술을 이용한 텔레프레즌스 시스템이 제안된다. 먼저 카메라가 탑재된 HMD(head mounted display)를 착용한 사용자의 머리 움직임을 카메라 추적기술로 분석한다. 그리고 전방향(omni-directional) 카메라를 장착한 로봇으로부터 입력되는 파노라마 영상에서 사용자의 시야(field of view)에 해당하는 장면을 생성하여 HMD를 통해 디스플레이한다. 사용자의 움직임을 추정하는 과정에서 3차원 평면으로 구성된 공간의 호모그래피 정보를 이용하며, 실제로 측정된 3차원 데이터를 기준으로 마커기반의 ARToolkit을 이용하는 방법과 호모그래피 기반 방법의 정확도를 각각 비교하였다.
전방향 3차원 라이다 센서와 비전 카메라는 자동차나 드론 등의 자율주행기술 개발에 활용되고 있다. 한편 라이다 센서와 카메라 좌표계 사이의 변환 관계를 보정하기 위한 기존의 기술들은 특수한 보정물체를 제작하거나 보정물체의 크기가 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 구형물체를 사용하여 두 센서 사이의 기하보정을 간편하게 구현하는 방법을 소개한다. 구형 물체의 3차원 거리정보에서 RANSAC으로 네 개의 3차원 점을 선택하여 구의 중심좌표를 계산하고, 카메라 영상에서 물체의 2차원 중심점을 구하여 두 센서를 보정하였다. 구는 다양한 각도에서 영상을 획득하여도 항상 원형의 형상을 유지하기 때문에 데이터 획득 시 유리한 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 약 2픽셀의 투영오차의 결과를 얻었고, 기존의 방법과의 비교실험을 통하여 제안 기술의 성능을 분석하였다.
본 연구의 목적은 생체역학적 변인을 근거로 하여 후진보법의 전방향 보행(댄스보행)이 후방보행처럼 재활과 걷기운동으로써의 가능성을 규명하는 것이다. 실험대상자는 13명의 여성댄스 전문가로 자료수집을 위하여 12대의 적외선카메라와 2대의 지면반력기가 동조되어 사용되었다. 연구결과에 따르면 댄스보행의 보속, 활보장과 양 하지지지기시간은 후방보행보다 크고, 활보폭은 작았으며 관절각범위, 관절모멘트와 관절파워의 최대치 출현 빈도에서 댄스보행이 후방보행보다 더 많았다. 이러한 결과들은 댄스보행이 재활과 걷기운동에 후방보행에 버금가는 훌륭한 도구임을 판단하는데 충분하다.
This paper describes a low-cost omnidirectional camera system designed for the intruder detection capability of a security robot. Moving targets on sequential images are detected first by an adaptive background subtraction technique, and the targets are identified as intruders if they fail to enter a password within a preset time. A warning message is then sent to the owner's mobile phone. The owner can check scene pictures posted by the system on the web. The system developed worked well in experiments including a situation when the indoor lighting was suddenly changed.
A new method for the catadioptric omnidirectional stereo vision with single camera is presented in this paper. The proposed method uses a concave lens with a convex mirror. Since the optical part of the proposed method is simple and commercially available, the resultant omnidirectional stereo system becomes versatile and cost-effective. The closed-form solution for 3D distance computation is presented based on the simple optics including the reflection and the reflection of the convex mirror and the concave lens. The compactness of the system and the simplicity of the image processing make the omnidirectional stereo system appropriate for real-time applications such as autonomous navigation of a mobile robot or the object manipulation. In order to verify the feasibility of the proposed method, an experimental prototype is implemented.
It is possible to obtain an omnidirectional stereo image via a single camera by using a catadioptric approach with a convex mirror and concave lens. In order to measure three-dimensional distance using the imaging system, the optical parameters of the system are required. In this paper, a calibration procedure to extract the parameters of the imaging system is described. Based on the parameters, experiments are carried out to verify the performance of the three-dimensional distance measurement of a single camera omnidirectional stereo imaging system.
운전자 보조시스템은 운전자가 좀 더 편리하고 안전하게 주행할 수 있도록 주행 정보나 위험 경보를 주거나 적극적인 개입을 통해서 안전사고를 방지할 수 있는 시스템이다. 차선이탈경보, 전후방 충돌경보와 같이 특정한 기능을 갖는 현재의 운전자 보조시스템은 비젼과 거리 센서의 가격 대비 처리성능의 향상으로 통합된 기능성과 HMI (Human-Machine Interface)를 갖는 지능형 운전자 보조시스템으로 발전할 것이다. 본 논문은 2대의 카메라와 8대의 초음파센서를 각각 차량의 전후방과 주변에 설치하여 주행 중인 차량의 환경정보인 실선과 점선의 차선 정보, 사각을 제거한 전방향의 차량의 위치정보를 추출하여 운전자가 전방향의 주행상황을 쉽게 인지할 수 있는 조감영상과 음성충돌경보를 제공하는 지능형 운전자 보조시스템을 제안한다.
실 세계 공간에 가상 물체를 사실적으로 합성하기 위해서는 공간 내에 존재하는 조명정보 등을 분석해야 한다. 본 논문에서는 카메라에 대한 사전 교정(calibration)없이 카메라 및 조명의 위치 등을 추정하는 새로운 조명공간 재구성 방법이 제안된다. 먼저, 어안렌즈(fisheye lens)로부터 얻어진 전방향(omni-directional) 다중 노출 영상을 이용해 HDR (High Dynamic Range) 래디언스 맵(radiance map)을 생성한다. 그리고 다수의 대응점으로부터 카메라의 위치를 추정한 다음, 방향벡터를 이용해 조명의 위치를 재구성한다. 또한 대상 공간 내 많은 영향을 미치는 전역 조명과 일부 지역에 국한되어 영향을 주는 방향성을 갖는 지역 조명으로 분류하여 조명 환경을 재구성한다. 재구성된 조명환경 내에서 분산광선추적(distributed ray tracing) 방법으로 렌더링한 결과로부터 사실적인 합성영상이 얻어짐을 확인하였다. 제안된 방법은 카메라의 사전 교정 등이 필요하지 않으며 조명공간을 자동으로 재구성할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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