• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.21-27
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• 2015

A conventional fire detection has been developed based on images captured from a fixed camera. However, It is difficult to apply current algorithms to a flying Quad-rotor to detect fire. To solve this problem, we propose that the fire detection algorithm can be modified for Quad-rotor using Ego-motion compensation. The proposed fire detection algorithm consists of color detection, motion detection, and fire determination using a randomness test. Color detection and randomness test are adapted similarly from an existing algorithm. However, Ego-motion compensation is adapted on motion detection for compensating the degree of Quad-rotor's motion using Planar Projective Transformation based on Optical Flow, RANSAC Algorithm, and Homography. By adapting Ego-motion compensation on the motion detection step, it has been proven that the proposed algorithm has been able to detect fires 83% of the time in hovering mode.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.671-678
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• 2006

본 논문에서는 두 영상간의 대응관계로부터 퍼지 분류기법을 이용한 강건한 카메라 동작 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이상치가 존재할 때 정확한 카메라 동작을 추정하기 위하여 대표적인 강건 예측기법인 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 그런데 RANSAC은 사전에 결정되는 이상치의 비율에 따라 정확도가 좌우되는 샘플링 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 샘플링 시에 퍼지 분류기법을 이용하여 전체 샘플을 좋은, 모호한, 나쁜 샘플로 분류한다. 그런 후에 좋은 데이터에 대해서만 샘플링을 수행함으로써 이상치 제거에 대한 정확도를 향상시킨다. 실험에서는 호모그래피 계산에 대한 성능을 비교함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.602-608
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• 2015

This paper proposes an algorithm for precise detection of corner points on a coplanar checkerboard in order to perform stereo camera calibration using a single frame. Considering the conditions of automobile production lines where a stereo camera is attached to the windshield of a vehicle, this research focuses on a coplanar calibration methodology. To obtain the accurate values of the stereo camera parameters using the calibration methodology, precise localization of a large number of feature points on a calibration target image should be ensured. To realize this demand, the idea with respect to a checkerboard pattern design and the use of a Homography matrix are provided. The calibration result obtained by the proposed method is also verified by comparing the depth information from stereo matching and a laser scanner.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.155-170
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• 2020

Passive ranging is a critical part of machine vision measurement. Most of passive ranging methods based on machine vision use binocular technology which need strict hardware conditions and lack of universality. To measure the distance of an object placed on horizontal plane, we present a passive ranging method based on monocular vision system by smartphone. Experimental results show that given the same abscissas, the ordinatesis of the image points linearly related to their actual imaging angles. According to this principle, we first establish a depth extraction model by assuming a linear function and substituting the actual imaging angles and ordinates of the special conjugate points into the linear function. The vertical distance of the target object to the optical axis is then calculated according to imaging principle of camera, and the passive ranging can be derived by depth and vertical distance to the optical axis of target object. Experimental results show that ranging by this method has a higher accuracy compare with others based on binocular vision system. The mean relative error of the depth measurement is 0.937% when the distance is within 3 m. When it is 3-10 m, the mean relative error is 1.71%. Compared with other methods based on monocular vision system, the method does not need to calibrate before ranging and avoids the error caused by data fitting.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-403
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• 2021

본 시스템은 같은 환자로부터 촬영한 기존 안저영상과 초광각 안저영상을 Paired Dataset으로 지니고 있으며, 영상의 크기 및 해상도를 똑같이 맞추고, 황반부와 신경유두 및 혈관의 위치를 미세조정하는 과정을 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 이 과정은 황반부를 중심으로 하여 영상을 잘라내어 이미지의 크기를 맞추는 과정(Scaling)과, 황반부를 중심으로 잘라낸 한 쌍의 영상을 포개었을 때 황반부, 신경 유두, 혈관 등의 위치가 동일하도록 미세조정하는 과정(Warping)이 있다. Scaling Stage에선 기존 안저영상과 초광각 안저영상의 촬영범위가 현저하게 차이나기 때문에, 황반변성 부위를 잘 나타내도록 사전에 잘라낼 필요가 있으며, 이를 신경유두의 Object Detection을 활용할 예정이다. Warping Stage에선 동일한 위치에 같은 황반변성 정보가 내포되어야 하므로 규격조정 및 위치조정 과정이 필수적이며, 이후 안저영상 내의 특징들을 매칭하는 작업을 하기 위해 회전, 회절, 변환 작업 등이 이루어지며, 이는 Homography Estimation을 통하여 이미지 변환 matrix를 구하는 방법으로 진행된다. 자동조정된 안저영상 데이터는 추후에 GAN을 이용한 안저영상 생성모델을 위한 학습데이터로 이용할 예정이며, 현재로선 2500쌍의 데이터를 대상으로 실험을 진행중이지만, 최종적으로 3만 쌍의 안저영상 데이터를 목표로 하고 있다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.42-52
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• 2017

파노라마 영상은 여러 시점에서 촬영한 영상들을 대응점들의 정합을 통해 합성하여 얻은 단일 영상을 말한다. 기존의 파노라마 영상 생성 방법들은 대응점들을 구할 때 각 영상에서 지역적 불변 특징점을 추출하여 서술자를 생성하고 매칭 알고리즘을 사용한다. 동영상의 경우, 프레임 수가 많아 기존의 방법으로 파노라마 영상을 생성하는 것이 상당한 시간을 소비하고 불필요한 계산을 한다. 본 논문에서는 동영상을 입력 받아 구면 파노라마 영상을 효과적으로 생성하는 기법을 제안한다. 동영상의 프레임 간의 변화가 지역적으로 크지 않으며 연속적이라는 전제 조건으로 반복성 및 계산속도가 높은 FAST 알고리즘을 사용하여 특징점들을 추출하고, Lucas-Kanade 알고리즘을 통해 각 특징점들을 추적하여 그 주변에서 대응점을 찾는다. 모든 영상에 대해서 호모그래피를 계산하면 가운데 영상을 중심으로 호모그래피를 변경하고 영상을 와핑하여 평면 파노라마 영상을 얻는다. 마지막으로 구면 좌표계 역변환식을 통해 구면 파노라마 영상을 변환하여 얻는다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 파노라마 영상을 빠르고 효과적으로 생성하는 것을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.145-154
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• 2014

현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2018

최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1790_1791
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• 2009

OpenCV을 사용하여 MFC/OpenGL 환경의 BTT 미사일을 설계하였다. 시뮬레이션을 수행 하는 동안의 이미지에서 표적의 특징점(Feature point)를 추출해 호모그래피 행렬(Homography Matrix)을 계산하여 이로부터 표적의 위치, 속도, 자세 정보등을 추정하도록 하였다. 그리고 미사일 동역학, 자동 조종 장치 역시 C로 구현하여 통합 시뮬레이션 환경을 구축하였다.