스테레오 영상(stereo image)이란 같은 물체나 장면을 담고있는 서로 다른 시점의 두 영상이며 스테레오 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 것을 스테레오 비전(stereo vision)이라 한다. 스테레오 비전에서 가장 중요한 과정은 두 영상에서 서로 일치하는 점을 찾아내는 스테레오 정합(stereo matching)이다. 그러나, 스테레오 정합은 매우 많은 계산을 필요로 하기 때문에 실시간으로 정합하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 스테레오 정합을 처리할 수 있는 스테레오 영상 정합 프로세서(stereo image match procesor:SIMP)를 설계하고 구현하였다. 이를 위해 슬라이딩 메모리(sliding memory)와 최소 선택 트리(minimum selection tree)를 제안하였고 파이프라인 구조(pipeline architecture)와 병렬 처리 기법을 이용하였다. SIMP의 입력은 64 그레이 레벨인 두 개의 64×64 스테레오 영상이고 출력은 최대 7의 값을 가지는 변이(disparity)와 12비트의 주소로 이들을 이용하여 64×64 변이도(disparity map)를 구성할 수 있다. SIMP는 약 240 프레임/초의 속도로 스테레오 영상을 처리할 수 있다.
사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.
본 논문에서는 실감형 원격 영상회의를 위한 시스템을 제안한다. 원격 영상회의에서 카메라는 보통 디스플레이의 중앙이 아닌 측면에 설치가 된다. 이는 시선 불일치를 만들고, 사용자들의 몰입도를 떨어뜨린다. 따라서 실감형 영상회의에 있어서 시선 맞춤은 중요한 부분을 차지한다. 제안하는 방법은 스테레오 카메라와 깊이 카메라를 사용하여 시선 맞춤을 시도한다. 깊이 카메라는 비교적 적은 비용으로 효율적으로 깊이 정보를 생성할 수 있는 키넥트 카메라를 선택하였다. 하지만 키넥트 카메라는 비용적인 장점에도 불구하고 단독으로 사용하기에는 내제하는 단점이 많다. 따라서 스테레오 카메라를 더하여 각 깊이 센서 간의 단점을 보완하는 방법을 개발하였고, 이는 각 깊이 정보 간의 혼합 및 정제 과정을 통해서 실현된다. 시선 맞춤 영상 생성은 후처리를 통한 보완된 깊이 정보를 이용하여 3차원 워핑 기술을 이용하여 구현된다. 실험결과를 보면 제안한 시스템이 자연스러운 시선 맞춤 영상을 제공하는 것을 알 수 있다.
본 논문은 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.
본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기댐에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지 검출 방법으로 좌우영상의 길이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.
본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기법에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지검출 방법으로 좌우영상의 깊이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.
Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.
3차원 영상의 깊이 정보는 3차원 물체를 2차원 스크린에 투사시킴에 의해 손실될 수 있다. 만약 깊이 정보가 재저장되고 3차원 물체 인식을 우해 사용된다면 더 효율적인 인식시스템을 만들 수 있다. 이 정보는 재 저장하기 위하여 스테레오 알고리즘으로부터 형상을 이용한다. 본 논문에서는 3차원 Hough 변환 영역을 3차원 물체 표현에 채택하여 3차원 물체 인식시스템을 제안한다. 본 시스템은 정합 시간 감소를 위하여 물체의 이동 벡터와 미지의 입력 영상을 8진 트리 구조로 이루어진 기준 영상과 비교하여 정합 단계를 이용한다. 8진 트리 구조 코드는 3차원 물체의 형태 기반에 사용되었다. 모의실험 결과 제안된 3차원 물체 인식 시스템은 만족할 수 있는 성능을 보였다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 두 영상간의 깊이(Depth) 정보를 이용해서 영역을 기반으로 한 영상매칭을 수행한 추 사람의 얼굴 영역을 결정한다 영역 결정은 설정된 탐색 윈도우에 의해 좌, 우 영상간의 MSE(Minimum Square Error)를 검색하는 알고리즘을 제안한다. 매칭 과정에서 발생하는 영역 오류를 보정하기 위해서 타원 마스크를 이용하는 방법을 제안하며 실행 시간을 줄이기 위하여 2D 도메인에서 쿼드트리(Quad-tree) 윈도우를 사용한다.
스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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