본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.
본 논문은 스마트폰 카메라를 사용하여 파노라마 콘텐츠를 제작하기 위한 동영상 스티칭 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동영상 스티칭 방법으로 특징점 추출 알고리즘인 SURF와 블렌딩 알고리즘인 멀티밴드 블랜딩 알고리즘을 사용한다. 또한, 동영상 스티칭 결과의 정확도를 향상 시키기 위하여 스마트폰의 센서 데이터를 사용하고, 동영상 스티칭 시 흔들림이 생기는 현상을 해결하기 위하여 선형 호모그래피 행렬 생성 방법을 적용하였다. 추가로 스마트폰을 활용하여 파노라마 콘텐츠 제작 시 요구되어지는 거리와 각도를 찾기 위한 실험을 진행하였다.
In a robot/vision system, the vision sensor, typically a CCD array sensor, is mounted on the robot hand. The problem of determining the relationship between the camera frame and the robot hand frame is refered to as the hand-eye calibration. In the literature, various methods have been suggested to calibrate camera and for sensor registration. Recently, one-step approach which combines camera calibration and sensor registration is suggested by Horaud & Dornaika. In this approach, camera extrinsic parameters are not need to be determined at all configurations of robot. In this paper, by modifying the camera model and including the lens distortion effect in the perspective transformation matrix, a new one-step approach is proposed in the hand-eye calibration.
본 논문에서는 환경 탐색을 위한 영상 기반 환경을 자동으로 생성하기 위한 새로운 모자이크 기법을 제안 한다. 제안된 방법은 영상의 투영 변환 행렬을 이용하여 한 영상 위에 다른 영상을 합성 한다. 특징 모델을 기반한 정합을 이용하여 영상을 모자이크를 구현하고 구맵핑을 통해 시각에 따라 변형되어 몰입감을 주는 영상 기반 환경을 생성한다, 특히, 취득한 영상간의 카메라 회전 성분에 강건한 기준 특징 벡터 필터링 방법을 제안하며 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 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 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.
Shack-Hartmann 센서로부터 얻어진 기울기 정보로부터 파면을 재구성하고 분석하기 위해서는 각각의 점 영상에 대한 위상 구배로부터 파면의 위상을 재구성할 수 있는 수학적인 알고리즘이 필요하다. 파면의 위상을 재구성하기 위한 알고리즘은 Hudgin, Fried, Southwell이 제시한 세 가지 방법에 대한 연구결과가 가장 많이 알려져 있다. 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 전송된 디지털 영상에서 각각의 점 영상의 중심점을 추출하여 점 영상의 이동정보로부터 수평과 수직방향의 기울기를 계산하고, 이를 바탕으로 최소제곱법(least-square fitting)을 사용하여 위상을 재구성하였다. 파면의 기울기 정보로부터 파면을 재구성하기 위해 기존의 이론을 바탕으로 행렬계산법을 사용하여 각각의 경우를 일반화하였고, 위상의 복구와 파면의 보정에 따른 해석적인 오차의 관계를 논의하였다. (중략)
본 논문에서는 프로젝터와 카메라를 이용하여 다수의 평면이 결합된 형태의 사물스크린 공간에 디지털 사이니지 서비스를 제공하기 위한 기술을 개발하였다. 연구개발한 기술은 OpenGL 기반의 렌더링 소프트웨어 기반 위에 콘텐츠와 사물스크린 상호간의 기하학적 매핑, 스크린 색상과 주변 조명을 고려한 색상 보정 기능들이 적용되었다. 단순한 객체의 매핑 기능은 사각형과 같은 폴리곤 객체, 복잡한 사물공간 구조는 격자형 매쉬를 이용하여 보정하도록 지원한다. 색상 보정은 스크린으로 활용할 영역이 균일한 색상 특성을 가진 경우에 대응하여 관심 스크린 영역의 영상을 취득하여 컬러 혼합 행렬을 계산하고 이를 보정 S/W와 연동하여 처리되도록 개발했다. 본 연구개발 내용을 통해 향후 임의의 평면을 디지털 사이니지용 디스플레이 공간으로 쉽고 빠르게 활용하기 위한 요소 기술로 활용되기를 기대한다.
본 논문에서는 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 차량의 요동에 기인되는 피칭오차를 보정하여 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 선행 차량까지의 거리를 정확히 계측하기 위하여 2 차원 영상좌표로부터 사영기하학을 적용하여 3 차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 직선부분에 대한 도로의 영상 모델을 제시하였다. 기 발표된 많은 연구논문들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않은 경우가 많다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표 계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화 에 따른 오차특성을 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 현저하게 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
이동로봇과 작업로봇의 직결연결 형태인 이동매니퓰레이터는 원자로 내부와 같은 위험한 작업환경에서 다양한 일한 처리하기위해 유용한 시스템이라 할 수 있다. 하부의 이동로봇은 non-holonomic 시스템이고 상부의 작업로봇의 결합으로 인하여 기구학적 잉여자유도를 갖고 있다. 그러나 주행 중 작업공간 확보로 인하여 고정식 매니퓰레이터보다 더 효율적인 작업이 가능 하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 영상정보에 의한 물체인식 및 최적주행을 수행하기 위하여 이동로봇에 장착된 능동카메라에 인식된 영상과 실제 물체간의 기하학적 관계를 이용하여 직교좌표상의 물체의 위치를 추정할 수 있도록 하였다. 두 번째로 시스템의 위치변위 및 영상정보를 이용하여 물체위치를 추정하고 동차행렬을 이용하여 이동매니퓰레이터의 현 위치와 물체간의 최적경로를 결정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 시뮬레이션과 이동매니퓰레이터를 이용한 실험데이터분석을 통하여 유효성을 제시하였다.
이동매니퓰레이터는 -이동로봇과 작업로봇이 직렬로 결합된 형태 - 작업 공간 밖에 존재하는 작업에 대하여 높은 성능으로 작업을 수행할 수 있으므로 고정 베이스 구조의 매니이퓰레이터에 비하여 다양한 작업 환경에서 유용하다. 임의의 위치에 있는 물체를 인식하기 위하여 이동매니퓰레이터에 부착된 2자유도의 능동카메라에 의해 입력되는 영상과 능동카메라의 기구학적 관계에 기초를 두는 직각좌표계를 이용하여 물체의 위치와 이동로봇의 위치를 구하는 방법을 제시한다. 동차행렬을 이용하여 이미지정보와 물체의 위치를 해석하므로 이동매니퓰레이터의 최적경로를 생성한다. 최종적으로, 물체의 인식을 통하여 작업로봇을 제어할 수 있는 조인트변수의 값을 계산한다. 제안된 방법은 제작된 이동매니퓰레이터로 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되어지고 논의된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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