• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.521-526
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• 2014

본 논문은 3차원 모델링을 위한 두 개의 3차원 데이터들을 정합하는데 있어서 효율적인 방법을 제안한다. 3차원 데이터들은 서로 임의의 각도에서 취득한 것으로 취득 장치의 위치 및 2차원 영상정보가 포함 되어있다. 이 정보들을 이용하여 보다 빠르고 정확한 정합을 이루는 방법을 제안한다. 2차원 영상정보를 이용하여 보다 쉽게 대응점들을 찾아내는 것으로 대응하는 4개의 점에 대한 체적을 이용하여 모형의 크기를 일치시킨다. 또한, 이 점들로부터 얻어낸 좌표축의 호모그라피(homography)를 추출해냄으로써 2개의 데이터에 대한 정합과정은 보다 빠르고 정확하게 이루어진다. 제안한 알고리즘의 장점은 2차원 영상정보를 이용하기 때문에 정합하는 데에 있어서 오류가 적고 반복하는 과정이 불필요하다. 또한, 취득된 2차원 영상정보를 정합하고, 이를 3차원 모형에 2차원 영상을 씌움으로써 정합은 완벽하게 이루어진다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.397-400
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• 2017

최근 드론, 액션캠 등과 같은 촬영 장비의 활성화로 다양한 전역 움직임을 내포한 영상들이 많이 생성되고 있다. 이때 회전, 확대, 축소 등의 움직임이 발생한 경우, 2D motion vector를 활용하는 기존의 화면 간 예측 방법은 높은 부호화 효율을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 전역 움직임을 homography 참조 픽처를 통해 반영한 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안방법으로, 1) 현재 픽처와 참조 픽처간 전역 움직임 관계를 homography로 파악하여 새로운 참조 픽처를 생성하는 방법, 2) homography 참조 픽처를 화면 간 예측에 활용하는 방법이 있다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 14.0에 적용하였고, 실험결과 RA 기준 6.6% 부호화 효율이 증가했다. 특히, 회전 전역 움직임을 지니는 영상을 이용한 실험 결과에서는 기존대비 최대 32.6%의 부호화 효율이 증가하는 결과를 나타내어, 드론과 같이 복잡한 전역 움직임이 자주 나타나는 비디오에서 높은 효율을 보일 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권9호
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• pp.2299-2311
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• 2013

As portable multimedia devices become more popular and smaller, the use of portable projectors is also rapidly increasing. However, when portable projectors are used in mobile environments in which a dedicated planar screen is not available, the problem of geometric distortion of the projected image often arises. In this paper, we present a geometric image compensation method for portable projectors to compensate for geometric distortions of images projected on various types of planar or nonplanar projection surfaces. The proposed method is based on extraction of the two-dimensional (2D) geometric information of a projection area, setting of the compensation area, and prewarping using 2D homography. The experimental results show that the proposed method allows effective compensation for waved and arbitrarily shaped projection areas, as well as tilted and bent surfaces that are often found in the mobile environment. Furthermore, the proposed method is more computationally efficient than conventional image compensation methods that use 3D geometric information.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권4호
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• pp.297-301
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• 2005

In this paper, we propose a method to estimate camera motion parameter based on invariant point features. Typically, feature information of image has drawbacks, it is variable to camera viewpoint, and therefore information quantity increases after time. The LM(Levenberg-Marquardt) method using nonlinear minimum square evaluation for camera extrinsic parameter estimation also has a weak point, which has different iteration number for approaching the minimal point according to the initial values and convergence time increases if the process run into a local minimum. In order to complement these shortfalls, we, first propose constructing feature models using invariant vector of geometry. Secondly, we propose a two-stage calculation method to improve accuracy and convergence by using homography and LM method. In the experiment, we compare and analyze the proposed method with existing method to demonstrate the superiority of the proposed algorithms.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.499-508
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• 2023

본 논문에서는 3차원 공간 내에서 동일 평면 상에 존재하는 특징점들의 좌표를 추정하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 영상만을 이용하여 3차원 공간 내에 존재하는 다수의 특징점들을 검출한 다음 동일 평면 상에 위치하지 않는 특징점들은 제거시킨다. 이를 위해서 3차원 공간 내의 평면 객체와 2차원 카메라 영상 평면 사이의 평면 호모그래피(homography) 관계를 추정한 다음 각 특징점들의 평면 객체 상에서의 역사영 오차를 계산하고 오차값이 기준 값보다 큰 특징점들은 좌표값 추정 과정에서 제외시킨다. 제안된 방법은 별도의 센서 또는 최적화 알고리즘 없이 카메라 영상으로부터 추정된 평면 호모그래피 만을 이용한다. 실험 결과를 통해서 초당 40프레임 이상의 처리 속도를 보인다는 것을 확인할 수 있었으며, 또한 RGB-D 카메라를 이용하는 경우와 비교해도 처리 속도에 큰 차이를 보이지 않았으며, 특히 제안된 방법은 검출되는 특징점의 수가 지속적으로 증가하는 조건에서도 처리 속도가 거의 영향을 받지 않음을 알 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.185-191
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• 2009

This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship betweenfeatures, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.43-54
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• 2013

최근 3차원 분야의 지속적인 발전으로 인해 보다 사실적이고 실감나는 영상을 경험할 수 있게 되었고 게임과 같은 다양한 응용분야에서 활용가능하게 되었다. 특히 가상환경에서의 객체들과 상호작용하며 이를 제어하는 증강현실 분야에 많은 발전을 가져왔다. 본 연구는 한 대의 카메라를 활용한 가상 양시점화 방법을 통해 3차원 공간의 객체를 제어하는 3차원 사용자 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 임의의 두 카메라 위치 사이의 변환 정보를 담고 있는 호모그래피(homography) 행렬을 계산하고, 한 대의 카메라에서 얻은 2차원 손 좌표, 호모그래피 행렬 그리고 카메라의 투영행렬을 이용하여 3차원 좌표의 복원을 수행한다. 이러한 방법을 통해 보다 정확하고 빠른 3차원 정보를 얻을 수 있게 된다. 이는 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량이 감소하여 실시간 처리에 효과적일 수 있으며 경제적인 부담도 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.187-197
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• 2005

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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권2호
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• pp.11-19
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• 2006

본 논문에서는 사영과 치환불변 점 특징을 기반으로 카메라의 외부인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서의 특징 정보들은 카메라의 뷰 포인트에 따라 변화하기 때문에 대응점 산출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 카메라 위치에 무관한 불변 점 특징을 추출하고 시간 복잡도 감소와 정확한 대응점 산출을 위해 유사도 평가함수와 Graham 탐색 방법을 이용한 새로운 정합방법을 제안한다. 또한 카메라 외부인수 산출단계에서는 LM 알고리즘의 수렴도를 향상시키기 위해 2단계 카메라 동작인수 산출방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 이용하여 기존방법과 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권3호
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• pp.161-170
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• 2012

This paper presents an efficient and robust approach for determining the correspondence between unbalanced stereo images. The disparity vectors were used instead of feature points, such as corners, to calculate a correspondence relationship. For a faster and optimal estimation, the vectors were classified into several regions, and the homography of each region was calculated using the RANSAC algorithm. The correspondence image was calculated from the images transformed by each homography. Although it provided good results under normal conditions, it was difficult to obtain reliable results in an unbalanced stereo pair. Therefore, a balancing method is also proposed to minimize the unbalance effects using the histogram specification and structural similarity index. The experimental results showed that the proposed approach outperformed the baseline algorithms with respect to the speed and peak-signal-to-noise ratio. This work can be applied to practical fields including 3D depth map acquisition, fast stereo coding, 2D-to-3D conversion, etc.