Kim, Myoung-Jun;Wang, Chi-Kuo-Gregory;Woo, Tony-C.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 1997년도 학술대회
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pp.79-85
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1997
Virtual holography is a methodology of synthesizing apparent three-dimensional images from two-dimensional photographs. Since the input is photographic images of real objects, the degree of realism exceeds that offered by any computer-aided design software. The three-dimensional appearance is given in real-time by images from arbitrary viewing directions. If infinitely many photographs were taken and pasted together, virtual holography would have been trivial. But, the (infinite) storage requirement would prohibit such an attempt.
In this paper, sensor system and inspection algorithm in order to inspect steel balance weight for automobile is described. Steel balance weight is composed of clip and weight, which is joined by press process. The defective one has a gap between clip and weight. To detect whether there is a gap, sensor system is simply configured with laser line projector and USB camera, which make it possible to measure the height difference of clip and weight area. Laser line pattern which is made on the surface of a balance weight is captured by USB camera. In case that USB camera is used in machine vision, barrel distortion caused by wide angle lens makes the captured image distorted. Image warping function is applied to correct the distortion. Simple image processing algorithm is applied to extract the laser line information and whether it is good or not is judged through the extracted information.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권10호
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pp.2663-2678
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2012
Due to sharp depth transition, big holes may be found in the novel view that is synthesized by depth-image-based rendering (DIBR). A hole-filling method based on disparity map is proposed. One important aspect of the method is that the disparity map of destination image is used for hole-filling, instead of the depth image of reference image. Firstly, the big hole detection based on disparity map is conducted, and the start point and the end point of the hole are recorded. Then foreground pixels and background pixels are distinguished for hole-dilating according to disparity map, so that areas with matching errors can be determined and eliminated. In addition, parallaxes of pixels in the area with holes and matching errors are changed to new values. Finally, holes are filled with background pixels from reference image according to these new parallaxes. Experimental results show that the quality of the new view after hole-filling is quite well; and geometric distortions are avoided in destination image, in contrast to the virtual view generated by depth-smoothing methods and image inpainting methods. Moreover, this method is easy for hardware implementation.
다시점 비디오는 하나의 장면을 여러 대의 카메라를 이용하여 여러 시점에서 촬영한 것이다. 따라서 사용자의 요구에 의해서 원하는 시점의 비디오를 제공할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 보다 향상된 기법을 활용하여 계층적 깊이 영상 구조 표현의 압축 성능을 향상시켰다. 계층적 깊이 영상을 H.264 기술로 부호화시켜 압축된 데이터 크기를 확인하고, 복원된 각 영상의 품질 성능을 알아보았다. H.264/AVC 기술은 쉽게 비디오와 관련된 콘텐트에 대한 H.264 기술로 확장될 수 있다. 그래서 깊이 정보를 포함하는 다시점 영상을 효과적으로 압축할 수 있는 계층적 깊이 영상 구조라는 새로운 콘텐트에 적용하는 방법을 제안하였다. 다시점 비디오 영상의 막대한 데이터 양이 감소되며, 고품질의 영상을 제공되고, 에러 복원 기능이 강화하는 장점이 있는 것을 보여주었다.
본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 SVM을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 LDA를 적용하여 특징 벡터의 크기를 더 줄이고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 SVM을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 LDA를 사용함으로써 특징 벡터의 크기는 줄어들고 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 특징 기반 영상모핑(feature-based image morphing)을 위한 GPU (Graphics Processing Unit) 기반의 가속화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 모핑과정에서 픽셀과 제어선 사이의 최단거리를 효율적으로 계산하기 위해 그래픽스 하드웨어의 깊이 버퍼(depth-buffer)를 이용한다. 먼저 원본영상(source image)과 최종영상(destination image)에 사용자입력을 통해 특징을 표현하는 제어선들을 지정하고, 각 제어선의 거리함수(distance function)를 서로 다른 색상을 갖는 두개의 사각형과 원뿔로 렌더링한다. 그래픽스 파이프라인(graphics pipeline)을 통해 각 픽셀에서 가장 가까운 제어선까지의 거리는 깊이 버퍼에 저장되고, 이는 모핑연산을 효율적으로 수행하는데 사용된다. 본 논문에서는 픽셀 단위의 모핑 연산을 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 병렬화함으로써 모핑의 속도를 더욱 향상시키며, 다양한 크기의 입력영상에 대하여 각각 CPU와 GPU를 이용한 영상모핑 실험을 통해 제안된 기법의 효율성을 입증한다.
본 논문에서는 가상시점 깊이영상 생성 기법을 이용한 다양한 시점의 CGH(computer generated hologram) 생성 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 먼저 TOF(time of flight) 깊이 카메라를 이용하여 신뢰도 높은 기준시점 깊이영상을 획득하고 카메라 보정 과정을 통해 기준시점 카메라들의 카메라 파라미터를 추출한다. 가상시점 카메라의 위치가 정의되면 기준시점 카메라와의 거리와 위치를 고려하여 최적의 기준시점 카메라들을 선택한다. 가상시점 카메라와 가장 가까운 기준시점 카메라를 주 기준시점으로 결정하고 가상시점 깊이영상을 생성한다. 주 기준시점 카메라와 위치가 반대인 기준시점 카메라를 보조 기준시점으로 선택하여 가상시점 깊이영상을 생성한다. 주 기준시점을 통해 생성된 가상시점 깊이영상에 나타나는 가려짐 영역을 보조 기준시점으로 생성된 가상시점 깊이영상으로부터 찾아 보상한다. 보상이 되지 않고 남은 홀영역은 주변값 중 가장 작은 값으로 채워 최종 가상시점 깊이영상을 생성한다. 최종 가상시점 깊이 영상을 이용하여 CGH를 생성한다. 실험을 통해 기존의 기법보다 제안하는 가상시점 깊이영상 합성 시스템의 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 이동하는 단안 카메라 환경에서 차영상 기반 이동물체 검출 시스템을 위한 새로운 배경 움직임 보상방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 대응쌍의 움직임 정보와 카메라 움직임 추정결과를 통해 입력영상에 배치한 격자점들의 배경 움직임을 추정하며 각각의 개별적인 대응 패치간의 영상워핑을 수행한다. 기존 방법과의 비교실험 결과는 약 50% 빠른 처리속도와 약 8dB 더 높은 PSNR을 보였다.
본 논문에서는 가장 널리 사용되는 이차원 바코드 체계인 PDF417 에 대하여 디지털 카메라를 통하여 입력한 영상으로부터 시작심볼 또는 종료심볼을 검색함으로써 이차원 바코드 영역을 찾아낸 다음, 그 영역으로부터 코드워드를 추출하여 디코드하는 알고리즘을 설계하여 실시간으로 구현하였다. 코드워드를 추출하는데 있어서, 바코드 영상을 이진화하지 않고 영상을 스캔하면서 각 행의 프로파일에서 극점의 위치와 상대적인 거리등을 분석함으로써 바-스페이스 패턴을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 비 균일한 조명환경 하에서도 초점이 제대로 맞지 않거나 다양한 컨볼류션 왜곡이 있더라도 매우 강인한 특성을 보여 줄 뿐만 아니라 처리속도가 매우 빠르므로 실시간으로 구현할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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