• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제17권10호
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• pp.1411-1422
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• 2003

The detection of free spaces between obstacles in a scene is a prerequisite for navigation of a mobile robot. Especially for stereo vision-based navigation, the problem of correspondence between two images is well known to be of crucial importance. This paper describes multi-range approach of area-based stereo matching for grid mapping and visual navigation in uncertain environment. Camera calibration parameters are optimized by evolutionary algorithm for successful stereo matching. To obtain reliable disparity information from both images, stereo images are to be decomposed into three pairs of images with different resolution based on measurement of disparities. The advantage of multi-range approach is that we can get more reliable disparity in each defined range because disparities from high resolution image are used for farther object a while disparities from low resolution images are used for close objects. The reliable disparity map is combined through post-processing for rejecting incorrect disparity information from each disparity map. The real distance from a disparity image is converted into an occupancy grid representation of a mobile robot. We have investigated the possibility of multi-range approach for the detection of obstacles and visual mapping through various experiments.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.407-415
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• 2012

본 논문에서는 화상회의 시스템 등 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상과 카메라 보정을 거친 영상을 이용하여 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법과 동적계획법(dynamic programing method) 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.502-508
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• 2015

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.805-807
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• 2005

본 논문에서는 동적 계획법(dynamic programming)과 이미지 세그먼트(segment)를 이용한 새로운 스테레오 정합(stereo matching)기법을 제안한다. 일반적으로 동적 계획법(dynamic programming)은 빠르면서도 비교적 정확하고, 조밀(dense)한 disparity map을 얻을 수 있다. 그러나 경계(boundary)근처의 폐색지역(occlusion region)이나, 텍스쳐가 적은 모호한 영역에서는 잘못된 결과를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 먼저 이미지를 아주 작은 영역으로 분할(over-segmentation)하고, 이런 작은 영역들이 비슷한 disparity를 가질 것이라고 가정한다. 다음으로 동적 계획법(dynamic programming)을 통해 정합을 수행한다. 여기서 계산비용(cost)은 기존의 정합윈도우 안에서 세그먼트 영역을 적용한 새로운 비용함수를 사용하며, 이 새로운 비용함수를 통해 정확도를 높인다. 마지막으로 동적 계획법을 통하여 얻어진 조밀한 disparity map을 세그먼트 영역들의 시각특성(visibility)과 유사도(similarity)를 이용하여 에러를 찾아내고, 세그먼트 정합을 통해 수정함으로 정확한 disparity map을 찾아낸다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.107-115
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• 2002

본 논문은 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 BDM(Bidirectional Disparity Morphing)을 이용하여 중간시점 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 영상은 하나 이상의 계층으로 구성되어 있고 각각의 계층은 유사한 시차값을 갖기 때문에, 블록 단위의 시차 맵을 이용하는 것은 유용하다. 또한 블록 단위의 시차 맵은 시차계산을 위한 영상의 해상도를 줄여 계산량을 크게 감소시킨다. 그러나 서로 다른 계층이 겹쳐진 영역에서는 시차가 급격히 변화하여 정합 오차가 증가하고, 가려짐이 발생할 확률이 높다. 따라서 정합 결과에 따라 블록의 크기를 변화시켜 보다 정밀하게 대응 블록을 검색하여 잘못된 시차 계산을 막고, 아울러 가려진 영역을 검출할 수 있다. 가려진 영역의 시차는 가려짐 패턴을 이용하여 올바른 시차를 지정할 수 있어, 결과적으로 보다 정확한 중간 시점 영상을 생성할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.965-971
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• 2015

This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.915-929
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• 2008

본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 구하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 객체의 경계 정보를 고려하여 초기 변이를 예측한 후 획득된 변이 정보를 이용하여 탐색 범위를 줄임으로 써 효율적으로 변이를 예측한다. 또한 가변 블록을 사용하여 텍스쳐 정보가 부족한 영역과 경계부분에서 발생하는 오정합 문제를 줄일 수 있다. 획득된 변이 맵 정보를 이용하여 중간시점영상을 생성한 결과 기존의 블록기반 변이 추정방식과 화소기반의 변이 예측방식에 비해 $0.1dB{\sim}1.2dB$의 PSNR(Peak signal to noise ratio)이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.171-174
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• 2003

인간 시각이 감지하는 영상정보는 깊이정보가 있는 3차원형태의 정보이다. 이러한 영상정보를 획득하기 위해 2차원의 스테레오영상으로부터 3차원정보를 추출하는 방법이 연구되어왔다. 본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 영역에서의 영역기반 스테레오 매칭(stereo matching)을 통하여 3차원정보를 추출하고 복원하는 것을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.317-318
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• 2006

There are lot of noises and errors in depth map image which is gotten by using a stereo camera. These errors are caused by mismatching of the corresponding points which occur in texture-less region of input images of stereo camera or occlusions. In this paper, we use a method which is able to get rid of the noises through post processing and reduce the errors of disparity values which are caused by the mismatching in the texture-less region of input images through the correlation between the depth map images and the input images. Then we propose a novel method which segments the object by using the improved disparity map images and projections.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권5호
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• pp.36-42
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• 2002

This paper presents the way of building an occupancy grid map which a mobile robot needs to autonomously navigate in the unknown environment. A disparity map resulting from stereo matching can be converted into the 2D distance information. If the stereo matching has some errors, however, the subsequent map becomes unreliable. In this paper, a new morphological filter is proposed to reject 'spikes' of the disparity map due to stereo mismatch by considering the fact that these spikes occur locally. The new method has advantages that it is simpler and more easily realized than existing similar algorithms. Several occupancy grid maps based on stereo vision using the proposed algorithm have been built and compared with the actual distance information to verify the validity of the proposed method.