In this paper, we propose a new accurate and robust image mosaic technique of the mural underdrawing taken from the infra-red camera, which is based on multiple image registration and adaptive blending technique. The image mosaicing methods which have been developed so far have the following deficits. It is hard to generate a high resolution image when there are regions that do not have features or intensity gradients, and there is a trade-off in overlapping region site in view of registration and blending. We consider these issues as follows. First, in order to mosaic Images with neither noticeable features nor intensity gradients, we use a Projected supplementary pattern and pseudo color image for features in the image Pieces which are registered. Second, we search the overlapping region size with minimum blending error between two adjacent images and then apply blending technique to minimum error overlapping region. Finally, we could find our proposed method is more effective and efficient for image mosaicing than conventional mosaic techniques and also is more adequate for the application of infra-red mural underdrawing mosaicing. Experimental results show the accuracy and robustness of the algorithm.
해상 표적을 효율적으로 탐지하고 식별하기 위해 전자광학 센서가 사용되지만 실제 센서에 입력되는 영상 정보는 센서의 뷰-앵글의 한계로 인하여 탐지할 수 있는 영역이 제한된다. 따라서 팬-틸트 카메라로부터 촬영한 연속해상 영상으로부터 파노라마 영상의 생성기법 연구는 필요하다. 그러나, 해상 환경에서는 밝기값이 전 영역에서 유사하고 시변(time varying)함으로 기존의 영상기반 모자이킹 방법으로는 해상 파노라마 영상을 생성할 수 없다. 본 논문에서는 해상에서의 고해상도 파노라마 영상을 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 팬-틸트 카메라의 단일 초점 특성을 이용하여 특징환경에서의 모자이킹 결과를 해상 환경에서 적용함으로써 기존의 모자이킹 방법의 한계를 극복하였다. 가상 실험과 실 영상 적용실험 결과에서 제안 알고리즘이 해상 파노라마 영상 생성에 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.
본 논문은 영상 모자이킹을 위한 사영 변환 행렬의 정밀도를 개선하는 방법을 제안한다. Shift Theorem을 이용하여 영상간의 전역 이동 성분을 추출하고 구해진 이동 성분을 이용하여 영상간의 일치점을 찾음으로서 기존의 일치점 검출의 문제점을 해결하였다. 일치점 집합을 RANSAC 알고리즘을 적용하여 신뢰도가 높은 일치점을 추출함으로서 잡음의 영향에 강인하도록 하였으며 일치점의 좌표를 정규화 하여 사영변환 행렬의 정밀도를 개선하였다.
The purpose of this paper is to propose ways to remove false color noise (FCN) generated during de-mosaicing on RGB Bayer pattern images. In case of images sensors adapting Bayer pattern color filters array (CFA), de-mosaicing is conducted to recover the RGB color data in single pixels. Here, FCN phenomena would occur where there is clearer silhouette or contrast of colors. The FCN phenomena found during de-mosaicking process appears locally in the edges inside the image and the proposed method of eliminating this is to convert RGB color space to YCbCr space to conduct smoothing process. Moreover, for edges where different colors come together, censoring based smoothing technique is proposed as a way to minimize color blurring effect.
하나의 기선에 작은 여러 영상을 투영하여 하나의 영상 모자이크를 생성하는 2차원 영상 모자이크 기법은 비데오 카메라가 도심지역을 이동하여 얻은 영상을 하나의 모자이크 영상을 생성할 수 없다. 본 논문에서는, 3차원 다중 기준선을 이용함으로서 3차원 공간에서 영상 모자이크를 생성시킬 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 각 영상 프레임마다 독립적인 기선을 가지도록 하여 3차원 공간에서 영상 모자이크를 생성 제안하는 것으로서, 독립적인 기선은 각 영상 프레임에서 추출된 광류의 지상 기준점들을 1차 방정식으로 표현한 것이다. 제안한 방법은 계층적 방법을 이용한 광류(Optical Flow)계산, 카메라 외부표정(Exterior Orientation)계산, 다중 기선(Multi-baselines)계산과 모자이크 된 영상들간의 경계를 감지 못하는 화소(Optimal Seamline Detection)의한 영상 모자이크 재생성 과정을 통해 구현되며, 실제 영상 프레임을 이용한 실험을 통해 효과적으로 3차원 공간에서 영상 모자이크 제작이 가능함을 입증하였다.
모자이크 영상은 연관성 있는 비디오 프레임이나 정지 영상들을 합성하여 하나의 새로운 영상을 생성하는 것으로서 영상의 정렬, 통합 그리고 중복성에 대한 분석으로 수행된다. 본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터 베이스 구축을 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 모자이크 영상 생성의 빠른 계산 시간과 정적 및 동적 영상 모자이크 구축을 위하여 트리 기반 영상 모자이크 시스템을 구축한다. 카메라 파라미터를 측정하기 위하여 최소사각형 오류기법과 어파인 모델을 이용하였다. 객체의 추출을 위하여 차영상, 매크로 블록, 영역 분할과 4분할 탐색 기법들을 제시하여 사용하였다. 또한, 동적 객체 표현을 위하여 동적 궤도 표현 방법을 제시하였고, 완만한 모자이크 영상 생성을 위하여 블러링을 이용하였다.
In this paper, we develop an algorithm of soccer image sequences mosaicing using reverse affine transform. The continuous mosaic images of soccer ground field allows the user/viewer to view a “wide picture” of the player’s actions The first step of our algorithm is to automatic detection and tracking player, ball and some lines such as center circle, sideline, penalty line and so on. For this purpose, we use the ground field extraction algorithm using color information and player and line detection algorithm using four P-rules and two L-rules. The second step is Affine transform to map the points from image to model coordinate using predefined and pre-detected four points. General Affine transformation has many holes in target image. In order to delete these holes, we use reverse Affine transform. We tested our method in real image sequence and the experimental results are given.
본 논문은 적외선 파장대의 벽화 밑그림영상과 가시광선 파장대의 패턴영상을 이용한 다중영상 정합 기법과 적응적 중첩영역 병합 기법을 이용하여 고해상도 적외선 벽화 밑그림 영상을 생성하기위한 영상 모자익 기법을 제안한다. 기존의 영상 모자익 기법은 특징이 없는 대상에 대해서 정합을 적용하기가 힘들었다 그리고 중첩영역의 크기에 따라 정합과 병합의 오차가 상반되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 첫 번째로, 영상에서 주목할 만한 특징이 없는 경우에도 프론젝터를 사용하여 패턴영상을 획득하고 의사 칼라 영상을 획득하여 정합을 가능하게 하였다. 두 번째, 인접한 영상간의 최소 병합 오차를 가지는 중첩영역을 찾아서 그 영역에 대해서만 병합을 수행함으로서 흐림현상을 해결하였다. 결과적으로 제안한 방법이 기존의 모자익 방법보다 더 효과적이고 효율적인 것을 확인하였고, 또한 적외선 벽화 밑그림 영상의 모자익에 더 적당한 것을 확인하였다. 실험 결과는 이 알고리듬의 강건함과 정확성을 보여준다.
본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터베이스를 구축하기 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 트리-기반 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 장면 전환 검출을 위하여 그레이-레벨 히스토그램 차이와 평균 명암도 차이를 이용한 방법을 제시하였다. 카메라 파라미터는 최소 사각형 오류 기법과 어파인 모델을 이용하여 측정하고, 두 입력 영상의 유사성을 측정하기 위하여 차영상을 이용한다. 또한 동적 객체는 매크로 블록 설정에 의하여 검색되고 영역 분할과 4-분할 탐색에 의하여 추출한다. 동적 객체의 표현은 동적 궤도 평가 함수에 의하여 수행되고 블러링을 통하여 부드럽고 완만한 모자이크 영상을 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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