비교정 영상 시퀀스(un-calibrated sequence)로부터 대상 장면을 재구성하는 연구는 컴퓨터 비젼에서 중요한 주제이다. 3차인 정보론 유클리드 공간에서 재구성하기 위해 프로젝티브(projective) 재구성이 선행되며, 이는 병합(merging)방법과 분해 (factorization)방법으로 나뉜다. 분해방법은 카메라 투영행렬과 3차원 구조정보를 한 번에 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 병합방법의 단점인 오차의 누적 문제를 해결할 수 있다. 그러나 사용되는 일치점(correspondence)이 모든 영상 시퀀스에 존재한다는 가정으로 인해 긴 시퀀스에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상 시퀀스를 몇 개의 그룹으로 나누고 각 그룹을 분해 법으로 프로젝티브 재구성을 한 다음, 하나의 프로젝티브 공간으로 다시 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 시퀀스에서 그룹을 결정하기 위해 매칭점의 개수, 평면사영변환(homography) 오차, 영상 내 매칭점의 분포를 함께 고려했으며, 병합방법에 비해 카메라 파라미터의 오차 누적이 적고 계산속도면에서도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
3차원 입체 영상을 디스플레이에 출력하려면, 여러 시점에서의 영상 정보가 필요하다. 여러 시점의 영상을 얻을 수 있는 가장 기본적인 방법은, 필요로 하는 시점의 개수와 동일 한 수의 카메라를 사용하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 카메라간의 동기화 와 방대한 데이터 처리 및 전송 등의 현실적인 문제가 해결되어야 한다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해서 연구되고 있는 방법이 한정된 시점 영상을 이용하여 여러 중간 시점 영상을 생성하는 영상 기반의 임의 시점 합성 방법이다. 본 논문에서는 두 개의 기준 시점 영상과 각각의 깊이 정보가 주어줬음을 가정하고 주어진 정보를 바탕으로 이중의 순차적인 전방 사상을 통하여 목표로 하는 여러 다중 시점의 영상을 동시에 합성하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 좌우 기준 시점 영상의 평행 이동으로 가상 시점 영상을 생성 할 수 있으며, 평행 이동은 시점의 거리에 비례한 행렬간의 관계로 나타난다. 따라서 이중의 순차적인 전방 사상이라 함은 좌우 시점에서 가상 시점 거리에 따른 관계식을 통한 순차적인 양안 시점의 평행 이동을 의미한다. 이 때 전방 사상을 통해 생성되는 가상 시점 영상과 기준 시점 영상간의 기하관계가 시점간 거리에 비례하여 반복적이므로 이를 GPU 프로그래밍을 통해 병렬 처리를 통해 고속화 하는데 초점을 맞추었다.
보색 필터는 저조도 환경에서 좋은 감도와 잡음률을 가지고 있으며, 방송 시스템에서 사용되는 비월주사 방식과 호환이 가능하기 때문에 일반 사용자 수준의 디지털 비디오 카메라에 널리 사용된다. 그러나 보색 필터로부터 획득된 완전컬러 영상은 거짓색상과 지퍼효과와 같은 색상 잡음에 의하여 화질열화가 발생한다. 이러한 잡음들은 원색 필터에서 일반적으로 사용되는 에지 적응적 색상 보간 방식을 사용함으로써 없앨 수 있지만, 보색 필터의 특유한 패턴 때문에 원색 필터에서 사용되는 방식을 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 보색 필터에 알맞은 에지 적응적 색상 보간 방식을 적용하는 것이 중요한 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 보색 필터를 위한 새로운 에지 적응적 색상 보간 방식을 제안한다. 에지 방향을 정확하게 추정하고 재현된 영상의 품질향상을 위해 분산의 함수가 가중치로 사용되었고, 여러 방향의 에지 성분을 고려하기 위해서 새로운 색상 변환 행렬이 제시되었다. 실험 결과를 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
이동 로봇의 많은 응용분야에서 장애물을 검출하는 것은 중요한 요소이다. 스테레오 비전과 광류를 이용하여 장애물을 검출하는 방법은 복잡한 연산을 요구하므로 본 논문에서는 단지 두 장면의 영상만을 이용하여 비전 기반 장애물 검출 방법을 제시하고 단일 카메라와 주행거리계를 사용하여 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 두 장면으로부터 3차원 복원을 수행함으로서 장애물을 검출하는 방법으로 먼저 두 장면의 입력영상 각각에 대하여 Lowe의 SIFT를 사용하여 특징점을 추출하고 이들 간의 대응점을 구한다. 그리고 주행거리계로부터 주어지는 회전과 병진행렬 값들과 삼각법을 이용하여 대응점들에 대한 3차원 위치를 구한다. 이렇게 삼각법에 의해 얻어진 결과는 장애물들에 대한 부분적인 3차원 복원을 의미한다. 제안한 방법은 실내에서 주행하는 이동 로봇에 적용하였을 때 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 75msec의 속도로 장애물을 검출할 수 있었다.
디지로그 북(Digilog book)은 서적과 디지털 콘텐츠을 융합함으로써, 아날로그적 감성과 디지털 오감을 함께 제공하는 증강현실기반 차세대 출판물이다. 디지로그 북을 저작할 수 있는 저작도구 소프트웨어인 아틀렛(ARtalet)은 최상위 레벨 사용자 인터페이스의 기능을 갖춘 저작 도구로서, 증강현실환경에서 3 차원 사용자 인터페이스를 이용한 직관적인 저작 환경을 제공한다. 본 논문은 아틀렛을 이용한 3D 객체에 정적 속성 저작 이후, 이동궤적과 같은 움직임 속성을 저장/편집 하거나 이미 저장된 이동궤적 템플릿을 3D 객체에 삽입할 수 있는 저작 기법을 제안한다. 카메라 추적된 조작 도구인 프롭(prop)으로 3D 객체를 선택 후, 기준 평면인 책으로부터의 상대적인 좌표 변환 행렬을 시간의 흐름에 따라 실시간으로 저장한다. 저장된 이동궤적은 템플릿으로 관리되며 사용자가 원하는 3D 객체에 중복 삽입이 가능함으로 다양한 조합의 이동궤적을 생성할 수 있다. 본 논문에서 제안된 기술을 활용하여, 기존의 정적인 3D 객체에 움직임 속성을 삽입하여 책의 이야기를 창의적으로 꾸밀 수 있게 하여 독자의 흥미를 높일 것으로 기대한다.
본 논문에서는 손을 이용한 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강 현실 시스템을 제안한다. 입력 영상에 가상의 물체를 정합하기 위해서는 정확한 특징점 추출과 추적 기술이 중요하다. 기존의 마커를 이용한 증강현실 시스템은 매우 안정성이 있지만 마커가 없이는 증강이 불가능하고 증강된 물체를 조작하는데 제한적인 상황을 제공하는 경향이 있다. 제안한 시스템은 손의 기하학적인 특성을 고려하여 적응적 최적 타원 검출 방법을 통해 손끝점을 특징점으로 추출한다. 그리고 손바닥 중심점을 기준으로 한 최단 거리 검출 방법을 이용하여 손끝점의 움직임을 추출해 가상의 객체를 안정적으로 정합한다. 실험을 통하여 특징점 추출이 약 82.0%의 정확도를 보였고 특징점 판별과 추적 성능 평가에서는 단지 약 1.8%와 2.0%의 오류를 보였다. 또한 제안한 시스템이 가상 객체의 안정적인 증강 측면에서, 효과적으로 카메라 사영 행렬을 획득하여 마커를 이용한 시스템을 대체할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 허프 변환 알고리즘을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3단계의 레벨로 구분한다. 그리고 분할된 영역들의 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역으로 분리한다. 보도블록이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 주간과 야간 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 확인하였다.
최근 활발히 연구되고 있는 차세대 지능형교통시스템(C-ITS), 자율주행 자동차 등 교통관련 IT기술 분야에 있어 차량의 위치를 정밀하게 측정하는 기술은 매우 중요하다. 도로위의 차량 측위를 위한 기술은 GPS 가 대표적이나 도심지로 가면 주위에 고층건물이 많아 GPS 신호가 반사되어 심한 경우는 2~300 m의 오차가 발생할 정도로 정확도가 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 비전기반의 고정밀 차량측위 기술을 제안한다. 개략적인 처리과정은 고정된 카메라로부터 입력받은 영상 속에 관심 영역을 설정한 후 영역 내 차량 객체 검출(Vehicle Detection)을 수행하여 객체가 점유하는 도로영역을 계산, 미리 정의된 Homography변환행렬을 이용하여 지도영상으로 사용할 항공시점(Aerial View) 상의 점들로 변환하여 측위를 수행한다. 측위성능분석결과 평균적으로 약 20cm이내의 높은 정확도를 가지고 있으며 최대 오차역시 44.72cm를 넘지 않았다. 또한 $22-25_{FPS}$ 의 빠른 처리로 실시간 측위가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 카메라로 찍은 투사 사영(Perspective Projection)의 한 영상으로부터 물체의 크기와 위치를 계산하기 위해서 3 개의 소실 점만을 사용해서 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 투사 사영의 영상으로부터 초점 거리(Focal Length), 회전 행렬(Rotation Matrix) 등의 정보들 없이 3개의 소실 점만을 가지고 계산하는 방법이다. 물체는 꼭지점(vertices)의 좌표가 크기 벡터 v 의 선형 함수로서 표현할 수 있는 다각형으로써 모델이 된다는 것을 가정한다. 이 재구성의 입력은 영상에서 특징 점과 모델에서 특징 점 사이 대응점의 집합으로 표현할 수 있다. 이 매개 변수 모델의 각각 크기를 최적화하기 위해서, 재구성의 최적화는 동일하게 매개 변수 공간을 샘플링에 의한 최적화기에 대하여 다중 시작점(multiple starting points)을 발생하는 다중 시작(multi-start) 방법을 가지는 표준 비선형 최적화 기법을 효과적으로 해결할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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