• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.297-304
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• 1997

In stereo vision, camera modeling is very important because the accuracy of the three dimensional locations depends considerably on it. In the existing stereo camera models, two camera planes are located in the same plane or on the optical axis. These camera models cannot be used in the active vision system where it is necessary to obtain two stereo images simultaneously. In this paper, we propose four kinds of stereo camera models for active stereo vision system where focal lengths of the two cameras are different and each camera is able to rotate independently. A single closed form solution is obtained for all models. The influence of the stereo camera model to the field of view, occlusion, and search area used for matching is shown in this paper. And errors due to inaccurate focal length are analyzed and simulation results are shown. It is expected that the three dimensional locations of objects are determined in real time by applying proposed stereo camera models to the active stereo vision system, such as a mobile robot.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.42-47
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라론 사용하여 실내 환경의 3차원 복원하는 방법에 대하여 말하고 있다. 일반적으로 3차원 데이터를 추출하는 방법에는 3가지가 있는데, 초음파 센서를 사용하는 방법, 레이저 센서를 사용하는 방법, 그리고 스테레오 카메라론 사용하는 방법을 들 수 있다. 이중 스테레오 카메라는 적당한 가격으로 높은 성능을 낼 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라론 사용하여 3차원 데이터를 추출하는 방법으로 Window Correlation Matching Method를 사용하였다. 스테레오 카메라를 사용하여 3차원 데이터를 우울할 때 가장 큰 문제인 정확하지 않은 데이터들에 대한 처리를 하기 위하여 Histogram Weighted Hough Transform이라는 방법을 제시하였다. 이렇게 하여 각 Step에 추출된 데이터에서 오차를 많이 줄일 수 있었기 때문에 복원이 더욱 잘 되도록 만들 수 있었으며, 3차원 복원에 DirectX를 사용하여 보다 현실감이 있도록 하였다. 본 논문은 기존에는 3차원 복원다는 3차원 데이터추출에 집중되었던 스테레오 카메라를 3차원 복원에 사용할 수 있다는 것을 보여주었으며, 오차를 줄이기 위해 새로운 알고리즘을 적용하려고 노력하였다.

• 한국항해학회지
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• 제16권3호
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• pp.77-85
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• 1992

Camera arrangement for depth and image correspondence is very important to the computer vision. Two conventional comera arrangements for stereo computer vision are lateral model and axial motion model. In this paper, using the axial motion stereo camera model, the algorithm for camera focal length measurement and the surface smoothness with the radiance-irradiance is proposed fro 3-dimensional image correspondence on stereo computer vision. By adapting the above algorithm, camera focal length can be measured precisely and the resolution of 3-dimensional image correspondence has been improved comparing to that of the axial motion model without the radiance-irradiance relation.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.123-132
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• 2021

근거리 사진측량에서 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 위치를 결정하기 위해 카메라의 내부표정요소뿐만 아니라 카메라 간의 상호표정요소를 결정하는 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 한다. 카메라 캘리브레이션을 수행하고 나서 시간이 흐르면 비측량용 카메라의 경우 내부적인 불안정성이나 외부적인 요인에 의해 내부표정요소와 상호표정요소가 변할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 안정성을 평가하기 위해 두 대의 단일 카메라와 스테레오 카메라의 안정성을 분석뿐만 아니라 검사점을 이용하여 3차원 위치 정확도를 평가하였다. 4개월간 3회의 카메라 캘리브레이션을 수행한 실험을 통해 단일 카메라의 안정성을 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.001mm로 나타났으며, 스테레오 카메라의 평균제곱근오차는 ±0.012mm ~ ±0.025mm로 나타났다. 또한, 검사점을 이용한 거리정확도를 평가한 결과 ±1mm로 나타나 다시기에 걸쳐 추정한 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소는 안정적인 것으로 판단되었다.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.295-303
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• 2018

스테레오 카메라 시스템은 물리적으로 고정된 기선길이를 가지고 있어 축척이 일정하나 스테레오 영상에서 매번 특징점 매칭을 통해서 상호표정요소를 결정할 경우 축척이 고정 되어 있지 않아 실제 3차원 좌표를 측정하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수정된 공선조건식을 이용하여 좌우측 카메라의 내부적인 특성 및 카메라간의 관계를 동시에 결정하는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 수행하고 이를 단일 카메라 캘리브레이션과 비교하는 것을 목적으로 하였다. 실험을 통해 근거리에 촬영한 영상에서 결정한 3차원 거리를 비교하였을 경우 단일 캘리브레이션의 결과에서는 ${\pm}0.014m$의 평균제곱근오차가 발생한 반면 스테레오 카메라의 경우에는 오차가 거의 발생하지 않았기 때문에 스테레오 카메라 캘리브레이션의 3차원 거리의 정확도가 우수하게 나타났다. 에피폴라 영상의 종시차에 대한 비교에서는 스테레오 카메라를 이용한 경우가 단일 카메라의 경우 보다 평균제곱근오차가 최대 0.3 픽셀 정도의 차이를 보였으나 그 영향은 크지 않은 것으로 나타났다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2002년도 학술대회지
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• pp.507-510
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• 2002

An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity Held of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. Flows size is $1500{\times}100{\times}180(mm)$, particle is Nylon12(1mm) and illuminator is Hollogen type lamp(100w). The stereo photogrammetry is adopted for the three dimensional geometrical mesurement of tracer particle. For the stereo-pair matching, the camera parameters should be decide in advance by a camera calibration. Camera parameter calculation equation is collinearity equation. In order to calculate the particle 3-D position based on the stereo photograrnrnetry, the eleven parameters of each camera should be obtained by the calibration of the camera. Epipolar line is used for stereo pair matching. The 3-D position of particle is calculated from the three camera parameters, centers of projection of the three cameras, and photographic coordinates of a particle, which is based on the collinear condition. To find velocity vector used 3-D position data of the first frame and the second frame. To extract error vector applied continuity equation. This study developed of various 3D-PIV animation technique.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.224-229
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• 2007

This paper presents a camera calibration method using several images for three dimensional measurement applications such as stereo systems, mobile robots, and visual inspection systems in factories. Conventional calibration methods that use single image suffer from errors related to reference point extraction in image, lens distortion, and numerical analysis of nonlinear optimization. The camera parameter values obtained from images of same camera is not same even though we use same calibration method. The camera parameters that are obtained from several images of different view for a calibration target is usaully not same with large error values and we can not assume a special probabilistic distribution when we estimate the parameter values. In this paper, the median value of camera parameters from several images is used to improve estimation of the camera values in an iterative step with nonlinear optimization. The proposed method is proved by experiments using real images.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.250-255
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• 2003

The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.

• 방송공학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.248-261
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• 2002

본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권2호
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• pp.1-8
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• 2015

Tracking of an object in 3D space performed in real-time is a significant task in different domains from autonomous robots to smart vehicles. In traditional methods, specific data acquisition equipments such as radars, lasers etc, are used. Contemporary computer technology development accelerates image processing, and it results in three-dimensional stereo vision to be used for localizing and object tracking in space. This paper describes a system for tracking three dimensional motion of an object using color information in real time. We create stereo images using pair of a simple web camera, raw data of an object positions are collected under realistic noisy conditions. The system has been tested using OpenCV and Matlab and the results of the experiments are presented here.