• 제목/요약/키워드: Corner Point Detection

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랜드마크 코너 추출을 적용한 모바일 카메라 기반 위치결정 기법 (Mobile Camera-Based Positioning Method by Applying Landmark Corner Extraction)

  • 이유진;윤완상;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1309-1320
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    • 2023
  • 모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

삼면반사체를 이용한 6자유도 미소 변위 측정 (Measurement of Fine 6-DOF Displacement using a 3-facet Mirror)

  • 박원식;조형석;변용규;박노열
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.50-50
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    • 2000
  • In this paper, a new measuring system is :proposed which can measure the fine 6-DOF displacement of rigid bodies. Its measurement principle is based on detection of laser beam reflected from a specially fabricated mirror that looks like a triangular pyramid having an equilateral cross-sectional shape. The mirror has three lateral reflective surfaces inclined 45$^{\circ}$ to its bottom surface. We call this mirror 3-facet mirror. The 3-facet mirror is mounted on the object whose 6-DOF displacement is to be measured. The measurement is operated by a laser-based optical system composed of a 3-facet mirror, a laser source, three position-sensitive detectors(PSD). In the sensor system, three PSDs are located at three corner points of a triangular formation, which is an equilateral triangular formation tying parallel to the reference plane. The sensitive areas of three PSDs are oriented toward the center point of the triangular formation. The object whose 6-DOF displacement is to be measured is situated at the center with the 3-facet mirror on its top surface. A laser beam is emitted from the laser source located at the upright position and vertically incident on the top of the 3-fatcet mirror. Since each reflective facet faces toward each PSD, the laser beam is reflected at the 3-facet mirror and splits into three sub-beams, each of which is reflected from the three facets and finally arrives at three PSDs, respectively. Since each PSD is a 2-dimensional sensor, we can acquire the information on the 6-DOF displacement of the 3-facet mirror. From this principle, we can get 6-DOF displacement of any object simply by mounting the 3-facet mirror on the object. In this paper, we model the relationship between the 6-DOF displacement of the object and the outputs of three PSDs. And, a series of simulations are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The simulation results show that the proposed sensing system can be an effective means of obtaining 3-dimensional position and orientation of arbitrary objects.

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다양한 카메라와 조명의 변화에 강건한 반자동 카메라 캘리브레이션 방법 (Robust Semi-auto Calibration Method for Various Cameras and Illumination Changes)

  • 신동원;호요성
    • 방송공학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.36-42
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    • 2016
  • 최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.