• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.187-197
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• 2005

본 논문에서는 불변 점 특징에 기반한 카메라 동작인수 측정방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 특징정보는 카메라 뷰포인트에 따라 변하는 단점이 있어 시간이 지나면 정보량이 증가하게 된다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위한 비선형 최소제곱 측정을 이용한 LM 방법은 초기값에 따라 최소점에 근접하는 반복회수가 다르고 지역 최소점에 빠질 경우 수렴시간이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 첫째, 기하학의 불변 벡터를 사용하여 특징 모델을 구성하는 것을 제안하였다. 둘째, 2D 호모그래피와 LM 방법을 이용하여 정확도와 수렴도를 향상시키는 2단계 측정 방법을 제안하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 기존방법과 제안한 방법을 비교 분석하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.43-54
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• 2013

최근 3차원 분야의 지속적인 발전으로 인해 보다 사실적이고 실감나는 영상을 경험할 수 있게 되었고 게임과 같은 다양한 응용분야에서 활용가능하게 되었다. 특히 가상환경에서의 객체들과 상호작용하며 이를 제어하는 증강현실 분야에 많은 발전을 가져왔다. 본 연구는 한 대의 카메라를 활용한 가상 양시점화 방법을 통해 3차원 공간의 객체를 제어하는 3차원 사용자 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 임의의 두 카메라 위치 사이의 변환 정보를 담고 있는 호모그래피(homography) 행렬을 계산하고, 한 대의 카메라에서 얻은 2차원 손 좌표, 호모그래피 행렬 그리고 카메라의 투영행렬을 이용하여 3차원 좌표의 복원을 수행한다. 이러한 방법을 통해 보다 정확하고 빠른 3차원 정보를 얻을 수 있게 된다. 이는 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량이 감소하여 실시간 처리에 효과적일 수 있으며 경제적인 부담도 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권5호
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• pp.59-67
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• 2004

게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다 게이트 인식의 경우 카메라가 고정되어 있다고 하더라도 사람이 걸어가는 방향에 따라 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보가 달라지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 걷는 방향에 종속적인 게이트 인식의 단점을 보완할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 게이트 영상으로부터 걷는 방향을 찾고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 고유시점의 영상으로 재구성하면, 게이트 방향에 따른 시점 변화를 보정할 수 있다. 본 논문에서는 게이트 실루엣 영상을 영역별로 나누고 각 영역의 평균 정보와 변화량을 특징으로 사용하여 인식 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안한 방법을 적용했을 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 게이트 방향 변화에 강인한 인식 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.315-320
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• 2017

이미지를 기반으로 하는 증강현실 시스템에서 가상의 객체를 실제 영상에 저작할 때 생기는 이질감을 줄이기 위해서는 실제 영상에 저작된 가상객체의 방향과 위치에 대해 정확하게 추정을 해야 하며, 이때 호모그래피를 사용한다. 호모그래피를 추정하기 위해서는 SURF와 같은 특징점을 추출하고 추출된 특징점들을 통해 호모그래피 행렬을 추정한다. 호모그래피 행렬의 추정을 위해서 RANSAC 알고리즘이 주로 사용되고 있으며, 특히 RANSAC에 제약 조건 만족 문제(Constraint Satisfaction Problem)와 여기에 사용되는 제약조건을 동적으로 적용하여 속도와 정확도를 높인 DCS-RANSAC 알고리즘이 연구되었다. DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않고, 이미지들을 정확하게 분류하기가 어려워서 이로 인해 알고리즘의 성능이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 K-means 클러스터링을 적용하여 이미지들을 자동으로 분류하고 각 이미지 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 KCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법인 K-means 클러스터링을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 자동으로 분류하고, 분류된 이미지에 제약조건을 적용하여 알고리즘의 속도와 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 KCS-RANSAC이 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 15% 단축되었고, 오차율은 약 35% 줄어들었으며, 참정보 비율은 약 14% 증가되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.10-16
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• 2012

영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권3호
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• pp.161-170
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• 2012

This paper presents an efficient and robust approach for determining the correspondence between unbalanced stereo images. The disparity vectors were used instead of feature points, such as corners, to calculate a correspondence relationship. For a faster and optimal estimation, the vectors were classified into several regions, and the homography of each region was calculated using the RANSAC algorithm. The correspondence image was calculated from the images transformed by each homography. Although it provided good results under normal conditions, it was difficult to obtain reliable results in an unbalanced stereo pair. Therefore, a balancing method is also proposed to minimize the unbalance effects using the histogram specification and structural similarity index. The experimental results showed that the proposed approach outperformed the baseline algorithms with respect to the speed and peak-signal-to-noise ratio. This work can be applied to practical fields including 3D depth map acquisition, fast stereo coding, 2D-to-3D conversion, etc.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권2호
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• pp.11-19
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• 2006

본 논문에서는 사영과 치환불변 점 특징을 기반으로 카메라의 외부인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서의 특징 정보들은 카메라의 뷰 포인트에 따라 변화하기 때문에 대응점 산출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 카메라 위치에 무관한 불변 점 특징을 추출하고 시간 복잡도 감소와 정확한 대응점 산출을 위해 유사도 평가함수와 Graham 탐색 방법을 이용한 새로운 정합방법을 제안한다. 또한 카메라 외부인수 산출단계에서는 LM 알고리즘의 수렴도를 향상시키기 위해 2단계 카메라 동작인수 산출방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 이용하여 기존방법과 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.185-190
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• 2016

본 논문에서는 이동 로봇에 마커를 부착하여 이를 카메라를 통해 자동으로 추출하여 이동 로봇의 운동 특성을 분석하는 방법에 대해 다루도록 한다. 이동 로봇의 구동을 위한 제어 알고리듬의 개발이나 자율 이동 관련 알고리듬 개발시 인자값에 따른 운동 특성 분석은 중요한 부분이다. 이의 분석을 위해 본 논문에서는 네 개의 체스보드 형태의 마커를 이동 로봇에 부착하여 사용하도록 한다. 이들 네 개의 마커들은 동일 평면에 존재하도록 배치하도록 한다. 평면 호모그라피를 이용하여 로봇의 실제 이동량을 계산하도록 한다. 제시된 방법은 P3-AT 로봇을 이용하여 실험을 수행하였으며 안정적인 운동 분석이 가능하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.569-577
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• 2016

위치 기반 서비스(LBS; Location Based Service)를 위한 장소 인식 기술은 사용자 중심의 서비스를 위한 중요 기술 중 하나이다. 이미지 특징을 이용한 장소 인식 방법 중에서 FLANN(Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor)의 이미지 어휘 트리를 이용하면 처리 속도가 빠르지만 가려짐 등으로 인해 인식의 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용한 쿼드(quad) 어휘 트리 기반의 장소 인식 방법을 제안한다. 학습 단계에서 데이터베이스 이미지를 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 영역에 대한 어휘 트리를 구성한다. 질의 이미지도 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 단계별로 어휘 트리 기반 인식을 수행한다. 또한 매칭된 특징 간의 호모그래피(homography) 관계를 측정하고 이를 만족하는 영역의 개수를 고려함으로써 최종 인식의 성능을 향상시켰다.