본 논문에서는 중첩되는 영상사이의 평면 투영 변환을 구하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정규상관과 직사각형-사변형 평면 투영 변환에 기반 한다. 블록 정합을 이용하여 전역 이동을 계산하고, 중첩되는 영역의 정규 상관 계수 값을 최대로 하는 4개의 대응점을 찾기 위하여 가우시안 영상 피라미드에서 SA(simulated annealing) 알고리즘을 사용하였다. 이들 대응점에서 직사각형-사변형으로의 사상을 이용하여 평면 투영 변환을 계산하고, 마지막으로 중첩되는 영역의 RGB 컬러 값을 선형 가중치에 의해 혼합하였다. 실험으로 세 장의 영상을 한 장읠 큰 모자익 영상으로 합성하는 결과를 보였다.
본 논문에서는 동영상 정보를 파노라마로 합성하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 제안한 카메라 모델은 일반화된 파노라마 영상의 특성을 반영하며, 기존의 방법과는 달리 영상의 확대 및 축소를 고려하여 보다 개선된 파노라마 합성 영상을 제공한다. 또 한 통계적 특성을 이용하여 움직이는 물체 또는 기타 여러 잘음(nolle)의 영향을 배제하는 전역 움직임 추정 기법을 사용하여 기존 방법의 문제점을 보완한다. 이를 통해 파노라마 영상으로부터 움직이는 물체 또는 잡음을 제거하여 더 깨끗하고 완벽한 배경 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 전역 움직임 및 전체 파노라마 합성 과정에서 수동 작업을 배제하여 파노라마 합성 과정을 일반화시켰다고 할 수 있다. 성능 평가를 위해 실제 방송에서 사용되는 축구 경기 영상에 제안한 알고리즘을 적용하고 기존의 알고리즘과 비교를 통해 그 우수성을 검증한다.
A seam-line determination algorithm is proposed to determine image border-line in mosaicing using the transformation of gray value differences and dynamic programming. Since visually good border-line is the one along which pixel differences are as small as possible, it can be determined in association with an optimal path finding algorithm. A well-known effective optimal path finding algorithm is the Dynamic Programming (DP). Direct application of the dynamic programming to the seam-line determination causes the distance effect, in which seam-line is affected by its length as well as the gray value difference. In this paper, an adaptive cost transform algorithm with which the distance effect is suppressed is proposed in order to utilize the dynamic programming on the transformed pixel difference space. Also, a figure of merit which is the summation of fixed number of the biggest pixel difference on the seam-line (SFBPD) is suggested as an evaluation measure of seamlines. The performance of the proposed algorithm has been tested in both quantitively and visually on various kinds of images.
항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.
The acquisition of a panoramic image has been popular in recent years due to its large number of applications. In this paper, we deal with generation of a full panoramic mosaic. When it mosaicing consecutive frames, a simple alignment method may lead to local and global alignment errors. These errors can make a full-view panoramic mosaic to be cracked. In order to solve this problem, we propose the bidirectional alignment with multi-anchor (BAMA) algorithm with a basic local alignment formula. Experimental results show that we can create full panoramic mosaics stably through the proposed algorithm.
고도성장 당시 건축되었던 사회기반시설들은 노후화로 인한 안전사고의 위험성이 부각되고 있다. 사회기반시설 중 교량의 경우 건축방식, 기후에 따른 안전점검 간 제약사항이 생긴다. 본 논문에서는 드론을 통해 점검이 필요한 교량을 촬영한다. 교량의 촬영 데이터를 정합 이미지로 생성하여 교량 내 유지보수를 위한 교량 모니터링 시스템을 제안한다.
3차원 정보를 추출하기 위해서는 중복된 영역에 대하여 서로 다른 시야각을 가지고 있는 입체 영상이 존재하여야 하며, 비디오 프레임 영상에 있어서 입체 모자이크 영상은 연속적인 프레임 영상에서 좌우 슬라이스 영상을 추출하여 모자이킹 함으로써 제작할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 항공기에 탑재한 비디오카메라로 촬영한 영상의 활용성을 극대화하기 위하여 3차원 정보 추출이 가능한 입체 모자이크 영상을 제작하는데 목적을 두고 있다. 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 인접한 비디오 프레임 영상간의 위치관계를 규명하기 위한 이동변수가 결정되어져야 하므로, 본 연구에서는 자유 모자이크 방법으로 GPS/INS 데이터 없이 인접한 프레임 영상간의 상호표정요소를 이용한 방법을 사용하였다. 이동변수를 결정 한 후, 영상등록, 영상 슬라이싱, 접합선 추출 및 3D 모자이킹 과정을 거쳐 최종적인 입체 모자이크 영상을 제작하였다. 본 연구의 결과로써 제작된 자유 입체 모자이크 영상과 그 적용 가능성을 분석하기 위하여 종시차와 횡시차를 분석하여 나타내었다.
Video mosaicing techniques have been widely used in virtual reality environments. Especially in GIS field, video mosaics are becoming more and more common in representing urban environments. Such applications mainly use spherical or panoramic mosaics that are based on images taken from a rotating camera around its nodal point. The viewpoint, however, is limited to location within a small area. On the other hand, 2D-mosaics, which are based on images taken from a translating camera, can acquire data in wide area. The 2D-mosaics still have some problems : it can‘t be applied to images taken from a rotational camera in large angle. To compensate those problems , we proposed a novel method for creating video mosaics in 3D space. The proposed algorithm consists of 4 steps: feature -based optical flow detection, camera orientation, 2D-image projection, and image registration in 3D space. All of the processes are fully automatic and successfully implemented and tested with real images.
영상 모자이크 작업에서 두 영상 간의 경계선이 보이지 않는 최적의 seam-line을 구하기 위해 화소값 차이 변환과 동적계획법 이용 알고리즘을 제안하였다. 영상 간의 경계선은 두 영상의 화소값 차이가 적은 화소를 따라 형성되는 것이 시각적 부담이 적다. 이 화소들을 연결하는 것은 최적 경로를 찾는 알고리즘을 이용할 수 있다. 최적 경로 결정에 효과적인 동적계획법을 seam-line 결정에 직접 적용하변 화소값의 차이뿐만 아니라, seam-line의 길이에 따라 영향을 받는 거리영향문제가 발생한다. 이 논문에서는 적응적 변환함수를 사용하여 비용 변환을 수행하고, 변환된 비용공간 상에서 동적계획법을 적용하여 거리영향이 억제된 최적 seam-line을 구할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 결정된 seam-line을 평가하기 위해 일정한 개수의 상위 화소값의 차이를 누적한 값(SFBPD)을 척도로 제시하였다. 제안한 seam-line 결정방법을 다양한 종류의 영상에 대해 적용 실험하였으며, 시각적 및 SBPD 값에 의한 수치적 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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