Computer vision system become more important as the researches on inspection systems, intelligent robots , diagnostic medical systems is performed actively. In this paper, 3D measuring system is developed by using stereo vision. The relation between left image and right image is obtained by using 8 point algorithm, and fundamental matrix, epipole and 3D reconstruction algorithm are used to measure 3D dimensions. 3D measuring system was developed by Visual Basic, in which 3D coordinates would be obtained by simple mouse clicks. This software would be applied to construction area, home interior system, rapid measuring system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3011-3024
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2021
Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.
본 논문에서는 소형무인항공기용 이동표적 표시기법(MTI, Moving Target Indication)에 대한 기술 동향분석을 하였다. MTI는 크게 이미지 정렬과 차영상 오류보정 단계로 구성되는데 이중 이미지 정렬 기법에는 매개변수방식과 비매개변수방식이 있으며 본 논문에서는 매개변수방식을 사용한 이용한 MTI에 초점을 맞췄다. 소형무인항공기의 경우, 저고도 운용에 의한 시차문제가 발생하는데 이를 보정하기 위해서 등극기하학이 사용된다. MTI의 성능을 향상시키기 위한 관련기법들도 살펴보았으며 향후 발전방향을 제시하였다.
헤드-아이 보정은 로봇과 같이 이동 가능한 플랫폼상에 장착된 카메라의 방향과 위치를 추정하는 과정이다. 본 논문에서는 다소 제한적인 이동 자유도를 가진 플랫폼에 대해 적용할 수 있는 새로운 헤드-아이 보정 기법을 제시한다. 제안된 보정 기법은 특히 회전 자유도가 없는 선형 플랫폼 위에 장착된 카메라의 상대적인 회전 방향을 구하는데 적용될 수 있다. 서로 다른 두 개의 축 상에서의 순수한 천이(translation) 이동에 의해 얻어진 보정 데이터를 이용하여 회전 방향을 구하는 본 알고리듬은 교정된 스테레오 영상은 epipolar 조건을 만족시켜야 한다는 성질을 이용하여 유도되었다. 본 논문에서는 플랫폼 좌표계상에서의 카메라의 회전 및 천이 파라미터를 구하는 알고리듬을 제시하고, 모의 및 실제 실험 결과를 통해 본 알고리듬의 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 3차원 얼굴 인식기에서의 입력 데이터로 적합한 얼굴 데이터의 유클리디안 복원 시스템을 제안한다. 카메라 영상을 통한 유클리디안 복원을 위해서는 카메라의 보정정보와 복원할 특징 점의 대응 쌍 정보가 필요한데, 보정정보는 시스템의 변경이 없다면 불변한다. 따라서 고속의 유클리디안 복원을 위해서는 스테레오 영상간의 대응 쌍 정보 획득이 가장 중요하다. 시스템은 두 개의 카메라와 프로젝터 한 대로 구성하며, 피사체에 패턴을 투사하고 두 개의 카메라로부터 영상을 획득함으로써 동작한다. 사용 패턴은 단일 투사 줄무늬 패턴을 사용하며 줄무늬의 색도 정보와 채도 정보를 이용하여 '절대 코드 패턴'을 생성한다. 사용 시스템은 두 개의 카메라를 사용하기 때문에 색도 정보와 채도 정보가 비슷한 두 개의 영상을 얻을 수 있으며 이것은 획득한 두 개의 영상에 있는 줄무늬들에 대해 동일한 절대 라벨을 얻을 수 있게 한다. 절대 라벨링 된 줄무늬는 에피폴라 라인(epipolar line)상의 점들과 일대일 정합을 통해 고속의 3차원 데이터 복원을 가능하게 한다. 제안 방식은 얼굴 데이터에 적용되었으며 정확도와 총 소요 시간의 측정을 통해 제안 방식이 기존 방식에 비해 정확도 면에서 뒤지지 않으면서도 복원 속도 면에서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.
For online high accurate reconstruction of an object from an visual information, a linear reconstruction method for multiple images is popular. Basically this method needs many cameras or many different screen shots from different view points. This method, however, has the benefit of less calculation and is adequate for a real time application by comparing other popular method. In this paper, online reconstruction system using more than three cameras is treated. An evaluation method of cameras' position, and of the number is derived for the linear reconstruction method. To decrease errors that are caused from skew of lens, positional error between corresponding points is taken into consideration on the evaluation. The proposed evaluation method enables estimation of the adequate number of cameras and then of feasible view locations. Additionally, repeating search of epipolar lines enables estimation of the hidden point. Comparing with result of an average error analysis, it was confirmed that the proposed methods works effectively.
A vision sensor should be calibrated prior to infer a Euclidian shape reconstruction. A point to point calibration. also referred to as a hard calibration, estimates calibration parameters by means of a set of 3D to 2D point pairs. We proposed a new method for determining a set of 3D to 2D pairs for the structured light hard calibration. It is simply determined based on epipolar geometry between camera image plane and projector plane, and a projector calibrating grid pattern. The projector calibration is divided two stages; world 3D data acquisition Stage and corresponding 2D data acquisition stage. After 3D data points are derived using cross ratio, corresponding 2D point in the projector plane can be determined by the fundamental matrix and horizontal grid ID of a projector calibrating pattern. Euclidian reconstruction can be achieved by linear triangulation. and experimental results from simulation are presented.
In this paper we focus on EPI (Epipolar-Plane Image), the horizontal cross section of Ray-Space, and we propose a novel method that chooses objects we want and edits scenes by using multi-view images. On the EPI acquired by camera arrays uniformly distributed along a line, all the objects are represented as straight lines, and the slope of straight lines are decided by the distance between objects and camera plane. Detecting a straight line of a specific slope and removing it mean that an object in a specific depth has been detected and removed. So we propose a scheme to make a layer of a specific slope compete with other layers instead of extracting layers sequentially from front to back. This enables an effective removal of obstacles, object manipulation and a clearer 3D scene with what we want to see will be made.
본 연구에서는 캘리브레이션 박스와 같은 사전에 약속된 물체를 사용하지 않고 일반적인 환경(unstructured environment)의 컬러 스테레오 영상으로부터 특징점을 찾고, 특징점 사이의 대응관계를 사용자 개입 없이 파악하는 방법에 대해 소개한다. 또한 찾은 대응관계를 이용해 스테레오 카메라 사이의 에피폴라 기하학(epipolar geometry) 관계를 계산하여 셀프 캘리브레이션에 이용한다. 이와 유사한 연구는 많이 진행되어 왔으나 대부분의 연구가 흑백 영상에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컬러 이미지의 속성을 이용해 흑백 영상을 이용할 때보다 외부 환경의 변화에 강인하며, 정밀한 대응 관계를 찾을 수 있음을 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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