• 제목/요약/키워드: Homography

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영상 기반 항만시설물 손상 위치 추정 및 외관조사망도 작성 (Estimation of Image-based Damage Location and Generation of Exterior Damage Map for Port Structures)

  • 김방현;소상윤;조수진
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제27권5호
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    • pp.49-56
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    • 2023
  • 본 연구에서는 영상 기반 자동화된 항만시설물 점검을 위한 손상 위치 정보 추정 기법을 제안하였다. 3D 모델링 과정을 거치지 않고 특징 탐지 기술 및 이상치 제거 기술을 활용하여 호모그래피 행렬을 계산하고 손상 정보만 저장함으로써 메모리 효율을 높였다. 항만시설물에 특화된 손상 위치 정보 추정 알고리즘 개발을 위해 항만시설물 이미지를 이용하여 제작한 참값 좌표쌍을 통해 알고리즘을 최적화하였다. 이를 샘플 및 실제 콘크리트 벽체에 적용하여 구한 위치 오차는 각각 (X: 6.5cm, Y: 1.3cm), (X: 12.7cm, Y: 6.4cm)로 나타났다. 또한, 실제 콘크리트벽체를 대상으로 알고리즘을 적용하여 외관조사망도 형태로 표출함으로써 제안 기법의 현장 활용 가능성을 보였다.

랜드마크 코너 추출을 적용한 모바일 카메라 기반 위치결정 기법 (Mobile Camera-Based Positioning Method by Applying Landmark Corner Extraction)

  • 이유진;윤완상;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1309-1320
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    • 2023
  • 모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

각도 정보를 이용한 카메라 보정 알고리듬 (A Calibration Algorithm Using Known Angle)

  • 권인소;하종은
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.415-420
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    • 2004
  • We present a new algorithm for the calibration of a camera and the recovery of 3D scene structure up to a scale from image sequences using known angles between lines in the scene. Traditional method for calibration using scene constraints requires various scene constraints due to the stratified approach. Proposed method requires only one type of scene constraint of known angle and also it directly recovers metric structure up to an unknown scale from projective structure. Specifically, we recover the matrix that is the homography between the projective structure and the Euclidean structure using angles. Since this matrix is a unique one in the given set of image sequences, we can easily deal with the problem of varying intrinsic parameters of the camera. Experimental results on the synthetic and real images demonstrate the feasibility of the proposed algorithm.

사각형 특징 기반 Visual SLAM을 위한 자세 추정 방법 (A Camera Pose Estimation Method for Rectangle Feature based Visual SLAM)

  • 이재민;김곤우
    • 로봇학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.33-40
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    • 2016
  • In this paper, we propose a method for estimating the pose of the camera using a rectangle feature utilized for the visual SLAM. A warped rectangle feature as a quadrilateral in the image by the perspective transformation is reconstructed by the Coupled Line Camera algorithm. In order to fully reconstruct a rectangle in the real world coordinate, the distance between the features and the camera is needed. The distance in the real world coordinate can be measured by using a stereo camera. Using properties of the line camera, the physical size of the rectangle feature can be induced from the distance. The correspondence between the quadrilateral in the image and the rectangle in the real world coordinate can restore the relative pose between the camera and the feature through obtaining the homography. In order to evaluate the performance, we analyzed the result of proposed method with its reference pose in Gazebo robot simulator.

장기전역움직임보상을 위한 움직임정보 오버헤드감소방법 (Reducing Motion Coding Overhead for Long-term Global Motion Compensation)

  • ;전병우
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.188-190
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    • 2019
  • Long-term global motion compensation (LT-GMC) was designed to compensate camera motion effectively. The LT-GMC warps a reference picture according to an estimated affine/homography model and stores it in its decoded picture buffer for long-term reference. Most previous works on LT-GMC have focused on improving quality of the warped picture, however, there has been only little consideration on the overhead of its motion coding. In this paper, we address this problem and propose a method, namely Scaling Predictor, to reduce the motion coding overhead for LT-GMC. Our experiment has shown BD-Rate reduction of 1.40% over conventional LT-GMC scheme by applying the proposed method.

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도시 영상에서의 Inlier 선택과 Database Redundancy 감소 기법 (Inlier selection and Database Redundancy Reducing Method in Urban Environment)

  • 안하은;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.29-32
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    • 2016
  • 특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.

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호모그래피 행렬과 센서 데이터를 활용한 동영상 스티칭 방법 (Moving Picture Stitching Method Using Homography Matrix & Sensor Data)

  • 김민우;임용철;김상균
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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    • pp.111-114
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    • 2017
  • 본 논문은 동영상 스티칭의 속도 정확도를 향상시키기 위해 호모그래피 행렬 생성과 센서 데이터 활용을 통한 동영상 스티칭 방법을 제안한다. 본 논문에서는 임의의 호모그래피 행렬을 선형으로 생성하여 이미지를 스티칭 하는 방법을 설명하고, 이 과정에서 스티칭 정확도가 낮아지는 단점을 센서 데이터 활용을 통해 보완하는 방법을 소개한다. 1만 쌍의 모든 프레임에서 호모그래피 행렬을 생성 시키는 방법과 본 논문에 제안한 임의의 호모그래피 생성 방법을 비교하였을 때 평균 2.6초 걸리는 스티칭 시간을 약 1.5초 단축시켜 빠른 스티칭을 가능하게 하였다. 또한 선형 호모그래피 행렬만을 사용한 스티칭 한 결과보다 선형 호모그래피 행렬과 센서데이터를 함께 사용하였을 때의 정확도가 28.2% 개선되었음을 확인하였다.

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단일 카메라와 기하학적 관계를 이용한 새로운 Ferrule면의 가공 정도 분석방법 (A new analysis method of the polished ferrule surface using monocular vision and geometrical relation)

  • 김호철;박혜원;노재명;김용대;이왕헌;송창규
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.296-297
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    • 2008
  • 광섬유를 이용한 광스위치 연결작업에 있어서 페룰(Ferrule)면의 가공정도는 광커넥터 작업의 성패를 자우하는 매우 중요한 요소이다. 종래의 방법에서는 페룰면을 육안 검사나 현미경을 통한 확대 검사등의 방법을 사용하였고 자동화 검사의 경우도 절대적인 평탄도나 진원도를 나타내는 절대적인 값을 제시하고 있지 못한 단점이 있다. 이를 보완하기 위하여 카메라 입력단에 사각형의 기하 구조를 설치하고 이를 기준으로 영상을 전면에서 본 영상으로 변환하여 페룰면의 가공정도를 나타내주는 변수를 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 또한 실제 구현을 통하여 알고리즘의 강인성을 증명하였다.

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Kinect센서를 이용한 물체 인식 및 자세 추정을 위한 정확도 개선 방법 (A Method for Improving Accuracy of Object Recognition and Pose Estimation by Using Kinect sensor)

  • 김안나;이건규;강기태;김용범;최혁렬
    • 로봇학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.16-23
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    • 2015
  • This paper presents a method of improving the pose recognition accuracy of objects by using Kinect sensor. First, by using the SURF algorithm, which is one of the most widely used local features point algorithms, we modify inner parameters of the algorithm for efficient object recognition. The proposed method is adjusting the distance between the box filter, modifying Hessian matrix, and eliminating improper key points. In the second, the object orientation is estimated based on the homography. Finally the novel approach of Auto-scaling method is proposed to improve accuracy of object pose estimation. The proposed algorithm is experimentally tested with objects in the plane and its effectiveness is validated.

Visual Tracking Control of Aerial Robotic Systems with Adaptive Depth Estimation

  • Metni, Najib;Hamel, Tarek
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제5권1호
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    • pp.51-60
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    • 2007
  • This paper describes a visual tracking control law of an Unmanned Aerial Vehicle(UAV) for monitoring of structures and maintenance of bridges. It presents a control law based on computer vision for quasi-stationary flights above a planar target. The first part of the UAV's mission is the navigation from an initial position to a final position to define a desired trajectory in an unknown 3D environment. The proposed method uses the homography matrix computed from the visual information and derives, using backstepping techniques, an adaptive nonlinear tracking control law allowing the effective tracking and depth estimation. The depth represents the desired distance separating the camera from the target.