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.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
인터넷과 같은 항상 변화하고 있는 거대한 네트워크에서는 안전한 전자거래를 위해 않은 키들과 메시지 확장 없이 그룹의 구성원이 다른 구성원이나 그룹에게 전해진 메시지 인증이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 효율적인 그룹 서명 기법인 그룹의 공개키 수정없이 그리고 나머지 구성원들이 새로운 인증을 요구하지 않는 인증방법으로, 항상 변화하는 인터넷에서 신뢰기관인 중앙 인증기관이 없는 쓰레시홀드 크립토그래피(Threshold Cryptography)를 가진 비잔틴 어그리먼트 프로토콜(Byzantine Agreement Protocol)을 제안한다 아울러 쓰레시홀드 크립토그래피는 키 관리 문제를 피하고 키 분산을 하기 위해 신뢰된 분배자 없이 호모모르픽 시크리트 쉐어링의 Proactive AVSS(Asynchronous Verifiable Secret Sharing)를 제시한다.
OpenCV을 사용하여 MFC/OpenGL 환경의 BTT 미사일을 설계하였다. 시뮬레이션을 수행 하는 동안의 이미지에서 표적의 특징점(Feature point)를 추출해 호모그래피 행렬(Homography Matrix)을 계산하여 이로부터 표적의 위치, 속도, 자세 정보등을 추정하도록 하였다. 그리고 미사일 동역학, 자동 조종 장치 역시 C로 구현하여 통합 시뮬레이션 환경을 구축하였다.
본 논문에서는 불변 점 특징에 기반한 카메라 동작인수 측정방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 특징정보는 카메라 뷰포인트에 따라 변하는 단점이 있어 시간이 지나면 정보량이 증가하게 된다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위한 비선형 최소제곱 측정을 이용한 LM 방법은 초기값에 따라 최소점에 근접하는 반복회수가 다르고 지역 최소점에 빠질 경우 수렴시간이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 첫째, 기하학의 불변 벡터를 사용하여 특징 모델을 구성하는 것을 제안하였다. 둘째, 2D 호모그래피와 LM 방법을 이용하여 정확도와 수렴도를 향상시키는 2단계 측정 방법을 제안하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 기존방법과 제안한 방법을 비교 분석하였다.
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.
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.
본 논문에서는 두 개의 카메라를 이용하여 보다 정확한 동공 인식을 통한 원격방식의 시선 추적을 제안한다. 헤드 장착형 시선추적용으로 개발된 Starburst 알고리즘은 원격방식의 시선추적에서는 카메라가 보다 넓은 영역을 보기 때문에 눈썹, 눈꼬리 등 외란이 많아 스타버스트 알고리즘을 바로 적용하면 동공 중심 추출에 실패하는 경우가 많았다. 이에 템플렛매칭을 이용하여 대략적인 동공영역을 찾고, 찾은 영역 내에서만 스타버스트 알고리즘으로 동공의 경계 후보점들을 찾은 후 보완된 RANSAC 알고리즘으로 타원근사하여 동공의 중심을 추출하였다. 추출된 동공중심을 머리의 움직임에 거의 영향을 받지 않도록 4개의 적외선 LED를 모니터 네 구석에 부착하고 Homography normalization을 적용하였다. 스크린 좌표계로 변환할 때 기존에는 호모그래피를 사용하였으나, 카메라 렌즈의 비선형왜곡을 보상하기 위해 여기서는 고차다항식을 이용한 캘리브레이션 기법을 이용하였다. 끝으로, 두 대의 카메라를 사용하여 정확도와 신회성이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특징점 서술자(descriptor)를 사용하여 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법을 제안한다. 기존의 FAST 기법은 영상의 에지 부분을 따라서 불필요하게 특징점을 많이 추출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선한다. 추출된 특징점을 SIFT 서술자를 통해 기술하고 시점이 다른 두 영상으부터 구해진 정합쌍에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기법을 통하여 호모그래피(homography)를 계산한다. 시점 변화에 강인한 특징점 정합을 위해서 기준 영상의 특징점들을 호모그래피 변환을 통해 변경된 좌표와 시점이 다른 영상의 특징점 좌표간의 유클리디언(Euclidean) 거리를 통해 정합쌍을 분류한다. 같은 물체나 장소에 대해 시점이 변화된 여러 영상에 대한 실험을 통해서 제안하는 정합 기법이 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
영상 감시 시스템에서 특정 물체를 추적하기 위해서는 물체에 대한 영상정보를 빠른 시간 내에 정확하게 인식하고 추적하는 방법이 매우 중요하다. 단일 카메라를 이용해서 객체의 추적을 하게 될 경우 가려짐과 같은 문제로 인해 객체 추적의 한계가 존재하게 되고, 복수 카메라를 사용하는 경우 연속적으로 배치된 카메라를 통해 객체를 추적하게 된다. 그러나 객체추적이 완벽하게 이루어지지 않아 추적하고 있는 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다수의 카메라를 관심영역 내에 설치해서 동시에 동일한 물체를 여러 각도에서 관찰하는 멀티 영상감시시스템과 같은 방법을 고려해야 한다. 물체 추적에 다수의 카메라를 이용할 경우 정보 취득이 용이하고, 보다 넓은 범위의 공간에서 정확도가 높은 판단을 내리는 것이 가능하다. 본 논문에서는 도로 교차로에 다수의 카메라를 사용할 경우 공간투영기법인 호모그래피를 적용하여 자동차와 같은 동일한 물체를 인식하고 추적하기 위한 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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