일반적인 동영상 스트리밍 시스템은 좁은 시각영역을 갖는 동영상을 원격의 사용자에게 제공한다. 서버 측에 팬/틸트(pan/tilt) 카메라를 부착한 시스템은 클라이언트가 카메라의 방향을 조작할 수 있도록 함으로써 보다 넓은 시각영역을 제공할 수 있다. 하지만, 하드웨어 팬/틸트 카메라를 이용한 스트리밍 시스템은 다수의 사용자가 동시에 접속할 경우, 모든 사용자에게 각자가 원하는 시점에서의 영상을 제공할 수 없으며, 카메라 이동에 의한 지연이 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 팬/틸트 카메라를 구현하였으며, 이를 이용한 새로운 파노라마 동영상 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 시각영역을 가지는 파노라마 영상을 획득한 후, 각 사용자에게 원하는 부분영상을 제공함으로써 다수의 사용자에게 자유로운 시점 이동을 제공해 준다. 이때, 방대한 양의 파노라마 동영상을 원격의 사용자에게 전송하기 위해서는 효율적인 압축 방법이 요구된다. 본 논문에서는 전체 영상을 좁은 스트립 영상들로 분할하고, 클라이언트 측에서 원하는 시각영역에 해당하는 스트립 영상들만을 독립적으로 압축하는 적응성 스트립 압축 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 적응성 스트립 압축 기법을 사용하여 파노라마 동영상을 압축, 전송함으로써 사용자의 시각영역 변화 및 새로운 사용자의 접속에 빠르게 대응할 수 있으며 클라이언트 전송 시 데이터 양을 효과적으로 감소시킬 수 있다.
디지털 카메라의 보급으로 카메라만 있으면 누구나 손쉽게 파노라마 사진을 찍을 수 있다. 파노라마 사진이란 카메라를 삼각대에 고정시킨 후, 일부분을 중첩시키면서 회전하여 얻어진 이미지를 수평으로 이동하여 이미지를 결합시키는 사진이다. 이때 수동으로 사진을 찍을 경우에는 각도가 틀어져 겹쳐지는 부분을 자연스럽게 정합하기 어렵다. 기존의 방법에서는 라벨링을 이용하여 객체를 비교한 후에 결합시키는 방법을 적용하였으나 시간이 많이 소요되고 각각의 이미지를 라벨링하는 과정에서 개체 간의 불일치가 발생하여 정확히 영상을 결합할 수 없는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도 개선을 위하여 전체 이미지의 1/3만 라벨링한 후에 객체 간을 비교하여 결함시킨다. 그리고 각도가 틀린 경우에는 특징점을 찾아내는 SURF 알고리즘을 적용하여 각각의 이미지에서 라벨링한 사각형의 4개의 포인터에 대해 1개의 중심점을 구하여 호모그래피를 이용하여 2개의 영상을 자연스럽게 정합한다. 본 논문에서 제안한 파노라마 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.
근래 다양한 형태의 멀티미디어 콘텐츠가 광범위하게 소비됨에 따라 단방향의 평면적 콘텐츠가 제공하는 시점의 한계에서 벗어나 사용자에게 보다 다양한 시점의 영상을 제공함으로써 사용자가 원하는 시점을 선택할 수 있는 실감형 콘텐츠에 대한 욕구가 증가하고 있다. 이러한 실감형 콘텐츠 중 하나인 파노라마 영상은 다수의 카메라를 통해 획득된 영상들을 하나의 영상으로 이어 붙여 넓은 시야의 영상을 제공함으로써 증대된 현장감과 몰입감을 제공하며 사용자 시점의 자유도를 증가시킬 수 있다. 사용자에게 파노라마 서비스를 제공할 때 마우스, 리모콘과 같은 정형적인 인터페이스가 아니라 사용자의 선호도에 따라 손쉽게 파노라마 공간을 제어할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술이 함께 제공된다면 사용자가 느낄 수 있는 현실감과 몰입감은 배가될 것이다. 따라서 본 고에서는 현존하는 파노라마 기술 및 사용자 인터페이스 기술의 동향에 대해 알아보고, 상기 기술들의 결합을 통해 보다 사실적인 미디어 소비 환경을 제공하기 위한 사용자 친화적인 고품질의 휴먼융합형 파노라마 서비스에 대해 소개하고자 한다.
본 논문은 전 방향을 감시할 수 있는 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라를 이용한 파노라마 배경 생성과 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속되는 두 영상의 외곽 영역에서 미리 정한 지역만 위상정합(phase correlation)을 하여 카메라의 지역 움직임을 빠르게 추정하고 벡터 양자화를 통하여 움직임 추정 오차를 최소화 한다. 추정된 움직임 값을 이용하여 겹침 영역이 존재하는 영상들을 획득하여 실린더에 투영시키고 영상을 재 정렬함으로써 파노라마 배경 영상을 생성할 수 있다. 객체 추적은 미리 생성된 파노라마 배경과 입력 영상의 차분 방법을 이용하여 배경과 객체를 분리하고 객체의 움직임을 추적한다. 제안된 객체 추적 방법은 PTZ 카메라를 이용하여 빠르고 안정적인 배경 생성이 가능하고, 전방향의 객체를 지속적으로 추적하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 실시간 처리가 가능하며 넓은 감시 지역에서 객체의 형태를 추적하거나 얼굴인식과 같은 분야에서 이용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 하나의 카메라로 일정 영역에서 랜덤하게 촬영되어 얻어진 영상으로 파노라마 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로는 디지털카메라로 일정 영역을 랜덤하게 촬영한 여러 장의 영상을 사용한다. 여러 장의 영상에서 제어점이 될 특징 점들을 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각각의 제어 점에 가장 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 서로 다른 각각의 영상에서 매칭 되는 확률을 계산하여, 가장 높은 매칭 확률을 갖는 영상과 매칭 되는 pose값을 이용하여 각각의 영상을 회전 및 이동하여 매칭시킴으로써 촬영된 영상들의 파노라마 영상을 구현한다.
현재의 이미지 센서기술은 메가픽셀 급에 한정되어 있는데 메가픽셀 급의 이미지 센서로 기가픽셀의 이미지를 생성하기 위해서는 필수적으로 중첩영역의 이미지를 하나로 합성하는 스티칭(stitching) 기법을 쓸 수밖에 없다. 본 논문에서는 로봇파노라마헤드와 스티칭 기법을 사용하여 기가픽셀카메라 기술의 전 과정을 탐구해 보았다. 그리고 이 과정을 통해서 얻어진 경험이나 이해를 바탕으로 듀크대와 BAE의 기가픽셀카메라 기술에 대해서도 설계해석을 시도해 보았다. 또 나아가, 새로운 기가픽셀카메라의 광학구조에 대한 모색도 시도해 보았다. 기가픽셀카메라 기술에서는 스티칭 작업과는 별도로 먼거리의 피사체 혹은 대기오염과 같은 원인으로 발생하는 흐릿한 영상부분을 보정하는 것이 필수적이라는 것도 파악되었다.
해상 표적을 효율적으로 탐지하고 식별하기 위해 전자광학 센서가 사용되지만 실제 센서에 입력되는 영상 정보는 센서의 뷰-앵글의 한계로 인하여 탐지할 수 있는 영역이 제한된다. 따라서 팬-틸트 카메라로부터 촬영한 연속해상 영상으로부터 파노라마 영상의 생성기법 연구는 필요하다. 그러나, 해상 환경에서는 밝기값이 전 영역에서 유사하고 시변(time varying)함으로 기존의 영상기반 모자이킹 방법으로는 해상 파노라마 영상을 생성할 수 없다. 본 논문에서는 해상에서의 고해상도 파노라마 영상을 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 팬-틸트 카메라의 단일 초점 특성을 이용하여 특징환경에서의 모자이킹 결과를 해상 환경에서 적용함으로써 기존의 모자이킹 방법의 한계를 극복하였다. 가상 실험과 실 영상 적용실험 결과에서 제안 알고리즘이 해상 파노라마 영상 생성에 효과적임을 확인하였다.
최근 카메라의 제한된 시야각을 극복하고 여러 영상을 하나의 영상으로 정합하여 넓은 시야각을 제공하는 파노라마 영상 기술 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 파노라마 영상 제작 시 속도와 정확도 향상을 위한 전처리, 후처리 과정을 제안한다. 전처리 단계에서 카메라 센서 정보인 3차원 회전각으로 영상 간 공통 영역을 구하여 스티칭 알고리즘 소요 시간을 단축한다. 또한 후처리 단계에서 가중치를 추가한 최소 오차 경계 블랜딩 방법을 제안하여 파노라마 영상의 정확도를 향상시키고 이를 실험을 통해 결과 검증 및 비교한다
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복할 수 있으므로 로봇 비전, 스테레오 카메라, 보안 감시 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상은 사람의 시야각 이상의 넓은 화각을 가진 영상을 구현할 수 있으며 시야각의 현장감을 중심으로 실제로 현장에 있는 듯한 실감 공간을 제공하는 기술이다. 영상에서 기하학적 변화에 강인한 특징점 및 대응점을 검출하고 호모그래피 행렬을 추정하는데 있어서 모든 대응점을 사용하면 연산량이 많아지고 정확한 호모그래피 행렬을 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전처리 과정에서 입력 영상들의 히스토그램을 비교 분석하여 유사도가 높은 중첩되는 영역을 추정하며 특징점을 검출하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하였다. 또한 영상을 입력하는 순서를 해결하여 순서에 제약 없이 영상을 입력하여 파노라마를 생성할 수 있도록 하였다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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