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.
본 논문에서는 카메라로 촬영한 동영상에서 키 프레임을 추출하고 특징점을 기반으로 영상을 정합하는 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 다양한 동영상의 히스토그램, 에지 등의 정보를 이용해 강인한 키 프레임을 추출하고 추출된 다수의 키 프레임 영상에 실린더 투영 방법과 FAST(Feature from Accelerated Segment Test) 기법을 적용하여 자연스러운 정합 영상을 획득할 수 있다. 정합된 특징점의 오차율을 최소화하기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)을 사용하고 여러 장의 다른 시점 영상을 정합할 때 생길 수 있는 경계선을 제거하고 보정하기 위해 선형가중치 함수도 사용한다. 실험을 통해 제안하는 기법으로 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
일반적인 카메라의 시야는 사람에 비하여 매우 좁기 때문에 큰 물체를 한 화면으로 얻기 힘들며, 그 움직임도 넓게 감시하기 어려움 점이 많다. 이에 본 논문에서는 어안 렌즈(Fish-Eye Lens)를 사용하여 넓은 시야의 영상을 획득하여 perspective 영상과 panorama 영상을 실시간 복원하는 파노라마 시스템을 구현하였다. 또한 어안 렌즈의 특성으로 인한 영상 변환과정에서 발생되는 해상도 차이를 보완하기 위하여 여러 가지 interpolation 방법을 적용하여 이의 결과를 비교하였다.
초점거리, 노출 및 백색 평형이 자동으로 조절되는 PTZ 카메라에서는 회전각도에 따라 각 장면의 조명이 변화하기 때문에 각 장면에서 부동한 노출과 백색평형 값을 가지게 되며 때로는 인접 이미지의 색상도 큰 차이가 있을 수 있다. 그러므로 파노라마 배경에서 현재 입력영상의 대응 배경을 추출하여 픽셀 차분하면 에러가 많이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 조도변화에 강인한 Haar-Like 특징을 이용하여 넓은 시야 범위를 감시할 수 있는 PTZ 카메라에서 이동 객체를 검출하는 새로운 방법을 제안한다.
영상기반 가상현실 시스템에서 사용되는 가상환경은 영상모자익(image mosaics)을 통해 만들어진 파노라마 영상으로 표현할 수 있다. 이 경우 실린더 파노라마 영상은 생성 시 제약성 때문에 고정 시점에 방향만을 바꿀 수 있는 탐색을 지원하다. Shum은 가상환경 내에서 자유로운 시점이동을 제공하기 위해 카메라를 일정한 간격으로 회전시켜 얻은 영상으로부터 동심원을 이루는 여러 개의 실린더 형태인 광필드(light field)의 4차원 함수를 세 개의 파라미터, 즉 중심으로부터 거리, 높이, 각도의 3차원 함수로 단순화시킨 동심원 모자익(concentric mosaics)을 제안하였다[10]. 그러나, 이 방법은 카메라의 동일한 간격의 수평 회전운동에 의해 영상을 얻어야 하기 때문에 특별한 장치가 필요하고, 중심으로부터의 거리에 따라 카메라를 배치시켜 촬영함으로써 많은 영상을 처리해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Shum의 동심원 모자익 생성시의 단점을 보완하기 위하여 영상 스트립을 실린더 평면에 배치시키는 방법을 이용한 효율적인 동심원 모자익 생성 알고리즘을 제안한다. 이는 영상 촬영 시 자유로운 수평 회전이 가능하여 부가적인 촬영장치가 필요하지 않다. 또한 새로운 시점에 대한 영상을 생성할 때, 보간 영상의 사용을 최소화하여 영상의 질을 향상시켰다.
해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.
본 논문에서는 한 위치에서 여러방향으로 찍은 사진들을, Image Stitching 기술을 통해 Panorama 영상을 만드는 과정에 대해 연구한다. VR이 주목 받게 됨에 따라 스마트폰이나 360도 카메라를 사용하여 이미지 스티칭 기법을 사용하여 연속적인 사진을 보여주게 되는되 이를 구현 하기 위한 배경 연구들을 분석하고 구현해 봄으로 속도 향상을 아이디어들에 대하여 연구한다.
본 논문에서는 세 대의 카메라를 이용하여 사각지대를 효과적으로 제거하기 위한 파노라믹 비전 시스템(panoramic vision system)을 제안한다. 차량의 후방에는 광각 카메라를 사용하여 후방 거울(rear-view mirror)로부터 보이지 않는 사각지대를 제거하며, 나머지 두 대의 카메라는 측면 거울(side-view mirror)의 아래에 설치하여 측면 거울로 보지 못하는 사각지대를 제거한다. 좀 더 효과적인 사각지대 제거를 위해서 세 대의 카메라에서 얻어지는 영상을 정합하는 방법을 제공한다. 먼저, 후방 카메라에서 얻은 영상을 보정하고, 보정된 영상에서 focus-of-contraction(FOC)을 구한다. 그 뒤에 측방 카메라의 영상과 후방 카메라의 영상 사이의 호모그래피(homography)를 구한다. 그 다음으로 영상을 차도와 배경 영역으로 분리하고, 호모그래피를 사용하여 분리한 차도를 정합하고, 가상의 평면에 배경을 투영하여 최종정합을 완성한다. 마지막으로 정합된 영상을 보다 효과적으로 보여주기 위한 실린더 파노라마 영상, 가상의 Top-view 시스템, 그리고 차량의 다양한 정보와 함께 사각지대 영상을 보여주는 통합 정보 가시화 영상을 생성하여 제공한다.
동영상은 각 프레임 사이에 시간적으로나 공간적으로 많은 양의 정보가 중복되어 있다. 이러한 중복 정보를 줄이는 표현 방법들 중에 하나로, 동영상을 커다란 하나의 영상으로 정합하여 중복 정보를 줄이는 모자이크 기법이 있다. 두 개 이상의 영상을 정합하기 위해서는 영상간의 카메라 파라미터가 필요한데, 본 논문에서는 Mellin 변환을 사용하여 카메라 파라미터를 구하였다. 이때 3차원 공간모델은 직교 투사법을 사용하였으며, 영상의 움직임 모델로는 4개의 파라미터(평행이동, 확대/축소, 회전)를 사용한 어파인 움직임 모델을 사용하였다. 이렇게 구현된 파노라마 영상은 동영상에서 움직이는 물체를 검출하거나 추적하고, 동영상을 편집하는데 응용될 수 있다. 또한 본 연구의 최종 목적인 3D 영상의 배경을 구현하는 데 좀 더 사실적인 영상을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 3D 파노라믹 가상 환경 생성을 위한 투영기반 메쉬 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 메쉬 모델 생성 기법은 멀티뷰 카메라를 이용해 다수의 시점에서 얻은 실내 환경의 3D 데이터로부터 메쉬 모델을 생성한다. 먼저 미리 보정된 카메라 파라미터를 이용해 입력된 임의의 3D점 데이터를 여러 개의 하위 점군으로 분할한다. 적응적 샘플링을 통해 각 하위 점군으로부터 중복되는 점 데이터를 없애고 새로운 점군을 생성한다. 각각의 하위 점군을 Delaunay삼각화 방법을 통해 메쉬 모델링하고, 인접한 하위 점군의 메쉬들을 통합하여 하나의 메쉬 모델을 생성한다. 제안된 메쉬 모델링 방법은 점군의 분할을 통해 각 부분의 메쉬 모델을 독립적으로 생성하므로 실내 환경과 같은 넓은 영역의 모델링에 알맞다. 또한, 적응적 샘플링을 통해 3D 데이터가 갖는 깊이 정보의 특징을 보존하면서 메쉬 데이터의 크기를 줄인다. 생성된 가상 환경 모델은 가상/증강현실 응용 어플리케이션 등에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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