비디오 영상으로부터 카메라의 움직임과 3차인 구조를 복원하는 기술은 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 비교정(un calibrated) 동영상을 해석하기 위해서는 대상 영상의 정보만을 이용하는 카메라의 자동 보정(auto-calibration)기술이 필수적이다. 그러나 비디오 상의 많은 프레임에 안정적으로 이를 적용하려면 기존의 자동 보정기술은 무기조정(bundle adjustment) 또는 비선형 최적화 등의 매우 복잡한 과정이 요구된다. 본 논문에서는 최적화 과정 없이도 정확하게 대상 카메라의 궤적과 3차원 구조를 복원하는 새로운 방법이 제안된다. 첫 번째 단계에서 대상 시퀀스에서 카메라 궤적의 해석에 적절한 키프레임(key-frame)을 선택하여 전체 연산 시간을 줄이며, 두 번째 과정에서 보다 정확한 카메라 자동 보정을 하기 위해 이미 추출된 키프레임 가운데 적대 2차 원추곡면(absolute quadric)의 추정을 통해 오차가 많이 포함된 키프레임을 제거한다. 가상 및 실사영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 다양한 실사 영상을 대상으로 가상의 3차원 모델을 합성한 결과도 제시하였다.
UAV의 발전에 따라 UAV영상의 활용도 늘어나고 있다. 다양한 UAV영상 기반의 어플리케이션에 점진적 번들 조정방법이 널리 사용된다. 그러나, 점진적 번들조정 방법은 중복이 없는 영상 쌍에서도 대응점을 추출해 긴 시간을 소요하게 된다. 이 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는 중복지역에서만 대응점 추출연산을 진행해야한다. 만약 영상의 외부표정요소가 있을 경우 이를 기준으로 영상의 중복도를 계산하여 중복지역에서만 대응점 추출이 일어나도록 제한할 수 있다. 그러나 외부표정요소가 없는 영상을 활용하는 경우, 기하학적인 중복지역을 계산할 수 없으므로 다른 후보군 구성 방법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 외부표정 요소가 없는 경우의 대응점 추출 후보군 구성 방법들을 비교해 가장 효율적인 방법을 찾는다. 비교 방법은 일부 특징점, 특징점 군집화, 영상의 밝기를 활용한 후보군 구성방식이며 외부표정요소를 통해 구한 대응점 후보군 구성결과를 기준으로 각 방식을 비교한다. 비교 결과 일부 특징점을 활용하는 것이 가장 효율적으로 나타났다.
본 연구는 자체검정 번들조정법에서 과대오차를 처리하기 위한 최적의 Robust 추정법과 축척추정량(S.E)를 조사하는데 목적을 두고 있다. 과대오차의 검출에 있어서 여러가지 경중률을 적용하기 위하여 5가지 Robust 추정법과 3가지 축척추정량을 사용하였으며, 2가지 기준점배치형태(고밀도, 저밀도)와 3가지 과대오차(4$\sigma o$. 20$\sigma o$. 50$\sigma o$)는 비교분석을 위해 이용되었다. 그 결과, Robust 추정법중 Anscombe 추정법이 가장 좋은 정확도를 보여 주고 있으며, 기준점 배치형태에 따른 축척추정량의 적용을 분석한 결과 기준점 배치밀도가 높은 경우는 Type II 축척추정량이, 기준점 배치밀도가 낮은 경우는 Type III 축척추정량이 안정되고 정확한 결과값을 나타내었다. 따라서 정밀한 구조물 해석에 있어서 과대오차의 영향을 제거하고 정확도를 향상시킬 수 있는 최적 축척추정량을 이용한 Robust 번들조정법의 활용이 기대된다.
본 연구에서는 KOMPSAT-1 위성에서 취득한 EOC Pass 영상과 scene 영상의 기하정확도를 평가함으로써, 비접근지역에 대한 3차원 지형정보 추출 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 다음과 같은 4가지 실험을 수행하여 KOMPSAT-1 EOC 위성데이터의 정확도를 평가하였다. 1) KOMPSAT-1 전처리 시스템으로 처리된 Level 1R의 ancillary 데이터와 영상좌표를 이용한 지상좌표계산 2) 보조자료를 이용하여 계산된 두 영상의 지상좌표를 공간교차이론으로 지상 3차원좌표 계산 3) 입체 Pass 영상의 일부분(KOMPSAT-1 EOC, 1 scene size)에서 획득된 GCP(Ground Control Point)을 이용하여 Bundle adjustment을 수행하고, 그 결과 계산된 외부표정요소로 지상좌표의 계산 4) 3)에서 계산된 외부표정요소를 이용하여 전체 Pass 영상에 적용하여 정확도를 평가하였다.
소규모 지역의 3차원 공간정보를 신속하게 구축하는 분야에 UAV를 이용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지상기준점을 사용하지 않고 스테레오 카메라를 UAV에 탑재하여 영상을 수집하고 영상 매칭과 번들조정, 그리고 축척계수의 결정을 통해서 3차원 위치를 신속하게 구축하고자 하였다. 실험을 통해서 스테레오 제약조건을 이용하여 번들조정을 수행한 경우 평균제곱근오차는 1.475m로 나타났으며 축척을 고려하여 절대표정을 수행한 경우 0.029m로 나타났다. 이를 통해, 본 연구에서 제안한 스테레오 카메라를 장착한 UAV의 자료처리 방법을 이용할 경우 지상기준점을 사용하지 않고도 높은 정확도의 3차원 공간정보를 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
대부분의 모바일 공간정보 획득시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다, 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 기능한 전방위 카메라 탑재를 통해 프레임 카메라의 촬영 범위 및 기선 거리에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 다수의 중첩된 영상의 외부표정요소를 결정하는 대표적인 지오레퍼런싱(Georeferencing) 방법이다. 본 연구에서는 전방위 영상에 적합한 광속조정법의 수학적 모델을 제안하여 전방위 영상의 외부표정요소 및 지상점을 추정하고자 한다. 먼저 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 이용해 관측방정식을 수립한다. 그리고 지상 모바일매핑시스템(GMMS, Ground Mobile Mapping System)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토털 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건 (Stochastic Constraints)식을 수립한다. 마지막으로 확률제약조건 요소 및 추정 미지수를 조합하여 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 모델별로 추정된 지상점 좌표의 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 모델에 적용한 경우에 지상점이 ${\pm}5cm$ 정도로 정확하게 추정되었다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구는 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 크게 정합요소의 추출, 정합요소간의 상호일치성 수립, 영상외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 정합요소로써 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 항공영상으로부터 객체점과 연결에지를 추출한다. 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 이를 광속조정번에 확률제약조건으로 적용하며 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소 중에 자세변수에 대한 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 조정에 사용된 대상객체에 존재하던 최대 2m 정도의 기하학적 불일치가 조정 후에 약 2cm 정도로 크게 감소된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합에 크게 기여할 것으로 판단된다.
Many of the current visual odometry algorithms suffer from some extreme limitations such as requiring a high amount of computation time, complex algorithms, and not working in urban environments. In this paper, we present an approach that can solve all the above problems using a single camera. Using a planar motion assumption and Ackermann's principle of motion, we construct the vehicle's motion model as a circular planar motion (2DOF). Then, we adopt a 1-point method to improve the Ransac algorithm and the relative motion estimation. In the Ransac algorithm, we use a 1-point method to generate the hypothesis and then adopt the Levenberg-Marquardt method to minimize the geometric error function and verify inliers. In motion estimation, we combine the 1-point method with a simple least-square minimization solution to handle cases in which only a few feature points are present. The 1-point method is the key to speed up our visual odometry application to real-time systems. Finally, a Bundle Adjustment algorithm is adopted to refine the pose estimation. The results on real datasets in urban dynamic environments demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
저가의 CCTV유형 CCD카메라를 기반으로 하는 수치 근거리사진측량 시스템의 산업정밀측정의 수행능력을 평가하기 위하여 CCD카메라, 프레임그래버, 수치영상 측정 및 자체검정 광속조정 기법을 통합한 수치근거리 사진측량시스템이 구축되었다. 이 시스템의 적용실험을 위하여 정육면체 형상의 인공어초를 대상물로하여 다중지점 수렴 네트워크상에서 수치영상을 획득하였다. 자체검정 광속조정기법에 의해 CCD 카메라의 기하학적 검정과 동시에 대상물 전면에 대한 사진삼각측량을 수행하였다. 또한 이미 높은 정확도 잠재성이 입증된 고해상도 스틸비디오 카메라(Kodak DCS)를 유사한 네트워크 조건에서 이용하여 처리함으로써 서로 다른 유형의 카메라를 기반으로 하는 두 시스템의 사진삼각측량 결과의 정확도를 비교하였다.
본연구의 목적은 근거리사진측량기법을 이용하여 비측량용사진의 정확도 해석이다. 비측량용사진을 이용한 근거리사진측량은 경제성이 높고, 취급하기가 용이한 것으로 알려져 있으나 사진의 정확도에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 사진의 정확도를 연구하기 위하여 우선 지형모델을 설정하고, 측량용카메라와 비측량용카메라를 이용하여 설정된 모델을 촬영하여 비교·연구였다 해석방법은 Bundle조정법과 직접선형변환법으로 해석하여 Bundle조정법이 비측량용 사진의 해석에도 양호하다는 결과를 얻었다. 그러므로 비측량용사진의 정확도 분석에는 Bundle조정법을 사용하여 해석하였으며, 비측량용사진도 정확도가 양호하여 실용성이 큰 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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