• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.93-97
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• 2010

본 연구에서는 카메라 자세 정보가 없는 무인헬기에 탑재된 카메라로부터 취득된 연속영상을 등록하기 위한 개량형 KLT기법을 제시하였으며 그 절차는 다음과 같이 구성된다. 초기 특징점은 연속영상에서 모서리점을 검출하고 동적프로그래밍에 의한 특성곡선매칭에 의해 특징점을 추적하였다. 추적된 특징점 중 오류점은 RANSAC추정법에 의해 제거되며 호모그래피이론에 의해 나머지점은 정확한 정합점으로 분류되었다. 영상등록에 의한 편위보정영상모자이크생성은 쌍일차보간법에 의해 생성하였으며, 결과분석을 통해 제시된 방법이 흔들림이 있는 연속영상을 등록하는데 적합한 방법임을 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.20-26
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• 2018

본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.150-161
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• 2013

본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.