• 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 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 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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.1
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• pp.477-483
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• 2019

In this paper, we propose vanishing-point position-improvement algorithms by using multiple images and a homography matrix. Vanishing points can be detected from a single image, but the positions of detected vanishing points can be improved if we adjust their positions by using information from multiple images. More accurate indoor space information detection is possible through vanishing points with improved positional accuracy. To adjust a position, we take three images and detect the information, detect the homography matrix between the walls of the images, and convert the vanishing point positions using the detected homography. Finally, we find an optimal position among the converted vanishing points and improve the vanishing point position. The experimental results compared an existing algorithm and the proposed algorithm. With the proposed algorithm, we confirmed that the error angle to the vanishing point position was reduced by about 1.62%, and more accurate vanishing point detection was possible. In addition, we can confirm that the layout detected by using improved vanishing points through the proposed algorithm is more accurate than the result from the existing algorithm.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.7
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• pp.10-22
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• 2010

This study proposes a new method of multiple homographies estimation between two images. With a large proportion of outliers, RANSAC is a general and very successful robust parameter estimator. However it is limited by the assumption that a single model acounts for all of the data inliers. Therefore, it has been suggested to sequentially apply RANSAC to estimate multiple 2D projective transformations. In this case, because outliers stay in the correspondence data set through the estimation process sequentially, it tends to progress slowly for all models. And, it is difficult to parallelize the sequential process due to the estimation order by the number of inliers for each model. We introduce a guided sequential RANSAC algorithm, using the local model instances that have been obtained from RANSAC procedure, which is able to reduce the number of random samples and deal simultaneously with multiple models.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.1
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• pp.19-26
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• 2022

This paper presents a pre-processing method to facilitate the container's BIC-code recognition. We propose a network that can find ROI(Region Of Interests) containing a BIC-code region and estimate a homography matrix for warping. Taking the structure of STN(Spatial Transformer Networks), the proposed network consists of next 3 steps, ROI detection, homography matrix estimation, and warping using the homography estimated in the previous step. It contributes to improving the accuracy of BIC-code recognition by estimating ROI and matrix using the proposed network and correcting perspective distortion of ROI using the estimated matrix. For performance evaluation, five evaluators evaluated the output image as a perfect score of 5 and received an average of 4.25 points, and when visually checked, 224 out of 312 photos are accurately and perfectly corrected, containing ROI.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.136-138
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• 2017

본 논문에서는 동적 프로그래밍 스티칭을 이용하여 다수의 이미지를 경계가 보이지 않게 정합하여 고해상도의 이미지를 얻는 방법을 소개한다. 제안하는 방법에서는 수직, 수평방향으로 일정한 간격으로 쵤영한 다수의 지역 이미지와 전체를 촬영한 전역 이미지를 사용해서 각각의 지역 이미지와 전역 이미지의 특징점을 추출하고 이를 매칭하여 호모그래피를 계산한다. 이를 이용하여 정합할 두 지역 이미지간의 호모그래피를 구하고 좌표를 변환한 후 겹치는 영역에 동적 프로그래밍 스티칭 방법을 적용하여 두 이미지를 정합한다. 동적 프로그래밍 스티칭 방법이란 두 이미지를 정합할 때 겹치는 영역의 차이를 계산하고 차이가 가장 적은 픽셀을 경계로 하는 방법이다. 다수의 이미지를 수직방향으로 정합하고 정합된 이미지들을 수평방향으로 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 만들 수 있다. 제안하는 스티칭 기법을 적용함으로써 이미지간의 경계가 드러나지 않을 뿐만 아니라 각 픽셀의 세밀한 정보도 유지한 고해상도의 이미지를 획득할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.162-166
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• 2010

기존의 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 제어하는 손 인터페이스들은 대부분이 2차원 영상을 분석, 제어하는 간단한 구조로 되어 있거나 3차원 분석의 경우 주로 두 대의 카메라로 영상을 입력 받아 매 프레임 많은 연산을 처리하는 불필요한 구조로 구현된 경우가 많다. 본 논문에서 제안하는 가상 양시점화 기법은 두 카메라 사이의 변환 정보를 호모그래피(Homography) 행렬로 계산한 후에는 오직 한 대의 카메라만을 이용하여 사실적인 3차원 손 좌표 복원을 수행한다. 즉, 초기에 구해진 호모그래피 행렬을 통해 가상의 두 번째 카메라의 좌표 값을 예측하여 한 대의 카메라만을 사용하면서도 두 대의 카메라로 처리하는 것과 같은 결과를 얻으려는 시도이다. 이는 단일 손 영상을 분석하여 3차원 정보를 유추하는 기존의 3차원 손인터페이스 방식에 비해 보다 정확한 3차원 정보를 얻을 수 있으며, 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량의 감소로 실시간 처리에 있어 효율적이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.3
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• pp.42-52
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• 2017

Panorama image is a single image obtained by combining images taken at several viewpoints through matching of corresponding points. Existing panoramic image generation methods that find the corresponding points are extracting local invariant feature points in each image to create descriptors and using descriptor matching algorithm. In the case of video sequence, frames may be a lot, so therefore it may costs significant amount of time to generate a panoramic image by the existing method and it may has done unnecessary calculations. In this paper, we propose a method to quickly create a single panoramic image from a video sequence. By assuming that there is no significant changes between frames of the video such as in locally, we use the FAST algorithm that has good repeatability and high-speed calculation to extract feature points and the Lucas-Kanade algorithm as each feature point to track for find the corresponding points in surrounding neighborhood instead of existing descriptor matching algorithms. When homographies are calculated for all images, homography is changed around the center image of video sequence to warp images and obtain a planar panoramic image. Finally, the spherical panoramic image is obtained by performing inverse transformation of the spherical coordinate system. The proposed method was confirmed through the experiments generating panorama image efficiently and more faster than the existing methods.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.1C
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• pp.83-91
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• 2004

An epipolar rectification is the process of transforming the epipolar geometry of a pair of images into a canonical form. This is accomplished by applying a homography to each image that maps the epipole to a predetermined point. In this process, rectified images transformed by homographies must be satisfied with the epipolar constraint. These homographies are not unique, however, we find out homographies that are suited to system's purpose by means of an additive constraint. Since the rectified image pair be a stereo image pair, we are able to find the disparity efficiently. Therefore, we are able to estimate the three-dimensional information of objects within an image and apply this information to object segmentation. This paper proposes a rectification method for object segmentation and applies the rectification result to the object segmentation. Using color and relative continuity of disparity for the object segmentation, the drawbacks of previous segmentation method, which are that the object is segmented to several region because of having different color information or another object is merged into one because of having similar color information, are complemented. Experimental result shows that the disparity of result image of proposed rectification method have continuity about unique object. Therefore we have confirmed that our rectification method is suitable to the object segmentation.