본 논문은 시점이 변화하는 동적 비디오에서 파노라마 배경을 생성하고 객체 추적을 가능하게 하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 카메라로 입력되는 인접한 두 영상에서 추출된 특징점으로 부터 영상간의 관계를 유도하며, 이를 이용한 실린더 투영, 영상의 재정렬, 그리고 겹침 지역의 일그러짐을 최소화 하기 위한 스티칭(stitching) 및 블렌딩(blending)을 수행한다. 이 과정에 의해서 생성 된 배경을 기준으로 현재 입력 영상과 차분을 계산하여 객체 추적을 수행했다. 제안된 방법은 배경생성이 완료된 이후부터는 객체의 감시만을 수행하므로 실시간으로 넓은 영역의 감시가 가능하며, 이를 통한 지속적인 객체의 추적이 가능하다. 따라서 향후 공공장소 등과 같이 넓은 영역에서의 감시, 추적에 이용할 수 있다.
본 논문은 공업플랜트의 이상 발생을 작업자의 위험 부담없이 확인 및 유지보수가 용이하게 하기 위한 CCD와 열화상 이미지 처리기법에 관한 것이다. 넓은 영역의 상태 확인을 위해 카메라 대수에 상관없이 하나의 이미지로 확인을 위한 panorama 알고리즘 기법을 개발하였다. 열화상의 영상처리를 용이하도록 영상간 이미지 융합기술을 개발하였다. 실시간으로 빠른 이미지 처리를 위하여 최초 이미지를 융합하고, 이 때의 매칭 데이타를 저장하여 이후로 영상 융합시 매칭포인트와 매칭위치 검색은 생략을 하여 시간을 절약할 수 있었다.
VR 영상을 활용한 가상현실 콘텐츠는 제작의 용이성과 사용자 편의성으로 인해 주목받고 있으나 상호작용이 결여된 상태이기 때문에 응용 분야와 활용성에 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 360도 파노라마 영상과 게임엔진을 활용하여 상호작용이 가능한 고해상도 VR 서비스를 구축하는 방안을 제시한다. 특히 복잡한 연산이 소요되는 배경 영상은 파노라마 영상으로 미리 렌더링하여 생성한 것이므로 낮은 사양의 단말기에서도 높은 프레임 수를 유지하면서 서비스를 제공할 수 있는 특징이 있으며, 사용자의 시점과 움직임에 반응하여 고해상도의 배경영상을 발췌하여 보여주기 때문에 상당한 몰입감을 구현할 수 있다. 본 제안 방법의 효과성을 보이기 위해 가상 동물원 환경을 VR로 구성하여 보았으며 사용자의 상호작용과 몰입감을 증대시킬 수 있음을 보이기 위해 상호작용 게임을 사례로 보인다.
한국에는 전력 분배를 위하여 약 9백만 개의 전신주와 1.3백만 킬로미터의 송전선이 있다. 이러한 많은 전력 설비의 유지보수를 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다. 최근 인공지능을 사용한 여러 고장진단 기술들이 연구되어 오고 있기 때문에 본 논문에서는 송전선의 여러 요인으로 인한 늘어짐을 감지하기 위해 기존의 현장에서의 검증 방법이 아닌 카메라 시스템으로 촬영한 영상에서의 인공 지능 기술을 활용한 송전선 늘어짐 감지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 (i) 객체 탐지 시스템을 이용한 송전탑 감지 (ii) 동영상 촬영 데이터의 화질 저하 문제를 해결하기 위한 히스토그램 평활화 기법 (iii) 송전선 전체를 파악하기 위한 파노라마 영상 스티칭(iv) 송전선 탐지 알고리즘 적용 후 파노라마 영상 스티칭 기술을 이용한 늘어짐 판단 과정으로 진행된다. 본 논문에서는 각각의 과정들에 대한 설명 및 실험 결과를 보인다.
본 논문은 다수의 카메라로부터 입력받은 동영상을 하나의 파노라마 동영상으로 합치는 기법을 제안한다. 서로 인접하면서 겹치는 영상들을 하나의 큰 영상으로 만들어주는 파노라마 영상은 사진 측량법, 위성사진, 컴퓨터 그래픽 등의 분야에서 응용된다. 일반적으로 영상을 모자이크할 때 발생하는 왜곡을 최소화를 위해 투시 변환(perspective transformation)을 사용하는데, 변환 추정에 필요한 특징점을 얻어내는 방법이 결과물의 품질을 결정하게 된다. 본 논문에서는 코너점을 특징점으로 사용했으며, 결과물의 품질이 우수하고 연산 속도가 빠르게 하기 위해 모폴로지 구조를 사용해서 코너점을 추출하였다. 그리고 거의 모든 상황에서 안정적으로 코너점을 검출하기 위해 코너점의 강도를 구분하는 방법을 이용했다. 인접한 영상의 대응점으로부터 추정한 8-변수 투시 변환 값으로 영상 모자이크를 했으며, 결과 영상의 잔상을 제거하기 위해 쌍일차 색상혼합을 적용했다. 실험결과 제안한 방법은 여러 조건에서 빠른 속도와 좋은 화질의 결과를 보였다.
TV나 디지털 사이니지와 같은 화면표시장치들이 점점 커져감에 따라, 미디어의 종류가 UHD, 파노라마, 퍼즐형 미디어와 같은 광각의 미디어로 변하고 있다. 특히, 파노라마 및 퍼즐형 미디어는 스티칭을 통해 복수개의 카메라로 촬영된 비디오 클립을 합성한 형태로 구성된다. 그러나, 스티칭 과정의 처리 시간이 오래 걸리기 때문에 실시간 서비스에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 스티칠 처리 시간을 감소하기 위한 방법으로, 영상간의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성하는 것을 제안한다. Discrete Cosine Transform (DCT)를 사용하여, 비디오 소스의 각 프레임을 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 시킨다. 앞서 언급한 DCT 계수를 기반으로 효과적으로 이미지들의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성한다. 본 논문에서는 각각의 비디오 클립들로부터 파노라마 영상과, 퍼즐형 미디어를 생성하기 위해 DCT를 이용한 2D Adjacency matrix 생성 방법을 제안한다.
본 논문은 고품질 파노라마 영상 획득을 위하여 대상 공간을 여러 대의 카메라로 촬영 시, 촬영 정보를 제공하는 모니터링 시스템과 클라우드 컴퓨팅을 이용한 생성 과정 분산 처리에 관한 것이다. 파노라믹 비디오의 특성상 이웃 카메라 간 일정한 중복영역을 가져야 하지만 이로 인하여 동일한 촬영 대상에 대해 촬영 화각이 다르고, 카메라의 물리적인 크기로 인하여 촬영 중심점을 동일하게 맞추기 어려운 상황에서 2D 입력 영상기반으로 모니터링 하여 카메라를 보정하는 경우 시차원인으로 오보정이 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 카메라별 촬영 화각에 따라 3차원으로 투영하여 모니터링 함으로써 카메라 오보정 문제를 최소화하고 획득 영상의 품질을 높이는 3차원 기반 모니터링 시스템을 제안한다. 또한 여러 영상을 하나의 영상으로 합성하는 파노라믹 비디오 생성알고리즘은 합성 정보추출과 합성, 두 부분으로 나눌 수 있는데 이를 클라우드와 클라이언트에 적절히 분산하여 고화질의 파노라믹 비디오를 효율적으로 서비스 하는 방법에 대해 제안한다.
HDR (high dynamic range) 영상은 일반적인 디지털 영상보다 훨씬 더 넓은 수치 범위로 빛의 노출을 저장한다. 따라서 실세계에 존재하는 광원들에 의해 표현되는 특정 장면에 내재된 빛의 세기를 매우 정확하게 저장할 수 있다. 이러한 HDR 영상을 빠르고 정확하게 촬영할 수 있는 전문가용 HDR 카메라가 개발되었으나 높은 가격으로 인해 아직까지 일반적인 작업환경에서 이용하기에는 어려움이 있다. 낮은 비용으로 HDR영상을 생성하는 일반적인 방법은 범용 디지털카메라를 이용해 동일한 장면을 서로 다른 노출로 반복 촬영하고 상용 소프트웨어에서 이들을 입력받아 하나의 HDR 영상으로 변환하는 것이다. 하지만 이러한 방법은 복잡하고 정확한 카메라 보정을 필요로 하는 작업이다. 더욱이 이 방법을 이용해 고급 영상 콘텐츠 제작을 위한 HDR 환경 맵을 생성하는 경우 더 섬세한 수작업과 시간 투자를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 촬영 작업을자동화 하기위해 개발된 HDR 파노라마 환경 맵 제작 시스템에 대해 자세히 설명한다. 그리고 영상기반 라이팅 기법을 적용하여 3D 그래픽 모델을 2D 배경영상에 삽입하는 사실적합성 작업에서 본 시스템이 효과적으로 이용될 수 있음을 실제 사례를 통해 보인다.
본 논문에서는 영상기반 파노라믹 3D 가상 환경 (Virtual Environment: VE) 생성을 위해 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라를 위한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 일반적으로, 카메라 캘리브레이션 알고리즘은 카메라와 캘리브레이션 패턴 사이의 이 멀어질수록 획득되는 카메라 파라미터의 정확도가 상당히 저하되어 파노라마 영상 제작에는 부적합하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 멀티뷰 카메라의 렌즈간 그리고 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라간의 기하학적인 상관 위치 관계를 이용하여 정확도를 높인다. 우선, Tsai의 캘리브레이션 알고리즘을 적용하여 획득된 카메라 파라미터를 카메라 렌즈간의 사전 기하 정보와 비교하여 그 오차에 기반한 인트라 카메라 캘리브레이션 (Intra-camera Calibration)을 수행한다. 그리고 가상 공간에 역투영된 3D point cloud에 ICP 알고리즘을 적용하여 인터 카메라 캘리브레이션 (Inter-camera Calibration)을 수행한다. 이를 확장하여, 다수의 카메라를 회전시켜 획득된 3D point cloud에 대해 기준 카메라의 위치를 중심으로 인터 카메라 캘리브레이션을 연속적으로 수행함으로써 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이와 같은 캘리브레이션 방법을 통해 중에서도 비교적 개선된 카메라 파라미터를 획득할 수 있기 때문에 파노라믹 3D 가상 환경을 생성하기 위한 정합과정에 사용할 수 있다. 또한, 실시간 3D 객체 추적 및 AR 응용 시스템 등의 다양한 AR 응용분야에 활용될 수 있다.
다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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