• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.294-297
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• 2013

기존 연구에서의 어라운드뷰 모니터링 시스템은 차량에 설치하는 과정에서 호모그래피 행렬 획득 시 평균점을 이용한 호모그래피 변환 방법을 사용했으나, 영상의 흐릿함과 어긋난 매핑을 개선하기 위해 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법이 제안되어 사용되었다. 하지만 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법은 수동적으로 호모그래피 행렬을 획득해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 획득 과정을 자동화한다면 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법이 가진 장점을 모두 살리면서 어라운드뷰 모니터링 시스템을 차량에 설치하는 과정이 단순해진다. 본 논문에서는 차량의 전 후방 및 좌 우측에 장착된 4대의 카메라를 입력받아 카메라 보정 및 호모그래피 변환 측정 과정을 거쳐 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 어라운드뷰 모니터링 시스템 중 호모그래피 변환 측정 과정을 자동화하여 전체 어라운드뷰 모니터링 시스템을 단순화하는 자동 호모그래피 변환 방법을 설명한다. 또한 제안하는 자동 호모그래피 변환 방법을 이용하여 자동화된 어라운드뷰 모니터링 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.111-114
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• 2017

본 논문은 동영상 스티칭의 속도 정확도를 향상시키기 위해 호모그래피 행렬 생성과 센서 데이터 활용을 통한 동영상 스티칭 방법을 제안한다. 본 논문에서는 임의의 호모그래피 행렬을 선형으로 생성하여 이미지를 스티칭 하는 방법을 설명하고, 이 과정에서 스티칭 정확도가 낮아지는 단점을 센서 데이터 활용을 통해 보완하는 방법을 소개한다. 1만 쌍의 모든 프레임에서 호모그래피 행렬을 생성 시키는 방법과 본 논문에 제안한 임의의 호모그래피 생성 방법을 비교하였을 때 평균 2.6초 걸리는 스티칭 시간을 약 1.5초 단축시켜 빠른 스티칭을 가능하게 하였다. 또한 선형 호모그래피 행렬만을 사용한 스티칭 한 결과보다 선형 호모그래피 행렬과 센서데이터를 함께 사용하였을 때의 정확도가 28.2% 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.318-320
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• 2012

증강현실 콘텐츠를 2D 이미지기반으로 저작할 때, 작성된 증강현실 콘텐츠를 카메라 시점과 일치시켜 합성하기 위해 호모그래피를 이용한다. 이때 증강현실 콘텐츠를 이질감 없이 합성하기위해 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 추정 시 사용되는 특징점들이 선형을 이루거나, 특정 영역에 군집을 이루는 경우 정확한 호모그래피 행렬을 추정하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 선형제약, 거리제약을 적용한 CSP 기반의 RANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험결과 호모그래피 행렬 추정 시 CSP를 적용한 RANSAC 알고리즘이 기존의 랜덤샘플링 또는 삼각형의 넓이를 이용한 샘플링을 적용한 RANSAC 알고리즘보다 정확도가 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.683-686
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• 2003

Rectification 은 서로 다른 시점에서 얻은 두 영상을 동일한 평면에 투영시키는 호모그래피를 적용하여 원 영상의 에피폴라 라인을 수평방향으로 정렬시키는 과정이다. 이때 호모그래피에 의해 변환된 영상 사이에서도 에피폴라 제약조건이 성립해야 하며, 이를 만족시키는 호모그래피가 여러 개 존재하므로 제약조건을 추가하여 응용에 적합한 호모그래피를 구하게 된다. 본 논문에서는 Rectification 결과를 객체분할에 이용하기 위해, 원 영상과 유사한 결과를 얻을 수 있는 호모그래피를 구하도록 하였다. 기존의 방법은 복잡한 과정을 거쳐 최종적으로 구한 호모그래피를 적용한 후에도 결과 영상을 얻기 위해서 입력 영상에 따라 크기와 위치를 재조정해야 한다는 문제가 있는 반면, 제안한 알고리즘은 크기나 위치에 대한 조정 과정이 필요 없으므로 어느 영상에나 동일하게 적용할 수 있다. 제안한 방법으로 원 영상과 유사하고 원 영상 사이의 변위 값을 유지하고 있는 결과영상을 얻을 수 있었으며 이를 객체분할에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.459-461
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• 2012

일반적으로 같은 장면을 찍은 여러 장의 이미지를 이용하여 파노라마를 생성하려는 경우에도 각 이미지 사이에는 많은 기하학적 제약이 존재하기 때문에 이미지들간의 관계를 단 하나의 호모그래피로 나타낼 수 없다. 하지만 현존하는 대부분의 파노라마 생성 알고리즘은 하나의 호모그래피를 이용하여 파노라마 이미지를 생성하는 방법을 이용하기 때문에 여러 가지 기하학적 제약을 제대로 나타낼 수 없다. 따라서 이러한 알고리즘을 이용한 파노라마의 결과 이미지는 많은 왜곡과 부정합을 포함하게 된다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 여러 개의 호모그래피를 생성하고 합성하여 파노라마 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통하여 기존 파노라마 생성 알고리즘에서 나타난 많은 왜곡과 부정합을 줄일 수 있으며 호모그래피 개수도 자동으로 판별하여 주기 때문에 사용자의 입력을 필요로 하지 않는다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.61-66
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• 2019

Augmented reality is a technology that makes a virtual object appear as if it exists in reality by composing a virtual object in real time with the image captured by the camera. In order to augment the virtual object on the object existing in reality, the homography of images utilized to estimate the position and orientation of the object. The homography can be estimated by applying the RANSAC algorithm to the feature points of the images. But the homography estimation method using the RANSAC algorithm has a problem that accurate homography can not be estimated when there are many feature points in the background. In this paper, we propose a method to filter feature points of a background when the object is near and the background is relatively far away. First, we classified the depth image into relatively near region and a distant region using the Otsu's method and improve homography estimation performance by filtering feature points on the relatively distant area. As a result of experiment, processing time is shortened 71.7% compared to a conventional homography estimation method, and the number of iterations of the RANSAC algorithm was reduced 69.4%, and Inlier rate was increased 16.9%.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.307-312
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• 2016

Markerless tracking for augmented reality using Homography can augment virtual objects correctly and naturally on live view of real-world environment by using correct pose and direction of camera. The RANSAC algorithm is widely used for estimating Homography. CS-RANSAC algorithm is one of the novel algorithm which cooperates a constraint satisfaction problem(CSP) into RANSAC algorithm for increasing accuracy and decreasing processing time. However, CS-RANSAC algorithm can be degraded performance of calculating Homography that is caused by selecting feature points which estimate low accuracy Homography in the sampling step. In this paper, we propose feature point filtering method based on CS-RANSAC for efficient planar Homography estimating the proposed algorithm evaluate which feature points estimate high accuracy Homography for removing unnecessary feature point from the next sampling step using Symmetric Transfer Error to increase accuracy and decrease processing time. To evaluate our proposed method we have compared our algorithm with the bagic CS-RANSAC algorithm, and basic RANSAC algorithm in terms of processing time, error rate(Symmetric Transfer Error), and inlier rate. The experiment shows that the proposed method produces 5% decrease in processing time, 14% decrease in Symmetric Transfer Error, and higher accurate homography by comparing the basic CS-RANSAC algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.779-782
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• 2010

Self-calibration에서 3차원 좌표의 복원은 호모그래피 행렬 H를 계산하면 얻을 수 있다. 이 호모그래피 행렬을 얻는 방법은 dual absolute quadric, Kruppa Equation(dual conic), plane at infinity(modulus constraint)를 사용하는 방법과 같이 세 가지 방법이 일반적으로 사용된다. 제안하는 방식은 dual absolute quadric을 사용한다. 카메라 내부 속성이 모든 뷰에서 동일하고 비틀림이나 영상의 원점이 중심이라는 가정을 두고 호모그래피 행렬 H를 계산한다. 실험을 통해서 주어진 가정으로 정밀한 복원이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.131-132
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• 2018

비디오 스티칭은 카메라 간 변환 관계인 호모그래피를 이용하여 스티칭하는 것이 일반적이다. 본 논문은 호모그래피를 이용한 고정형 비디오 스티칭에서 조도 변화, 노이즈 등으로 일관되지 않는 특징점 추출과 유니폼한 입력 영상으로 적은 특징점이 추출되는 경우에 대하여 정확도 높은 호모그래피 추출이 가능한 특징점 누적 기반 고정형 비디오 스티칭 방법을 제안한다. 실험을 통해 단일 프레임 특징점을 이용한 결과 영상에 비해 특징점 누적을 이용하는 경우 영상 내 부정합 영역 등의 왜곡이 크게 감소하였음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1451-1454
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• 2015

RANSAC 알고리즘은 컴퓨터 비전 분야에서 호모그래피 행렬을 추정하는데 많이 사용되고 있다. CS-RANSAC 알고리즘은 RANSAC 알고리즘에 제약조건을 설정하여 정확도를 높인 알고리즘이지만 샘플링 단계에서 정확한 호모그래피를 추정하는데 불필요한 특징점을 선택하여 알고리즘의 효율성을 저하시키는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 Symmetric Transfer Error로 특징점이 참정보인지 평가하고 불필요한 특징점을 필터링하여 CS-RANSAC 알고리즘의 속도와 정확도를 증가시키는 방법을 제안한다. 실험은 제안하는 알고리즘의 수행시간과 오차율을 비교하였고, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 정확도는 약 14% 향상 되었다.