• 로봇학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.85-92
• /
• 2010

In this paper, we propose a digital image stabilization technique using edge detection and Lucas-Kanade optical flow in order to minimize the motion of the shaken image. The accuracy of motion estimation based on block matching technique depends on the size of search window, which results in long calculation time. Therefore it is not applicable to real-time system. In addition, since the size of vector depends on that of block, it is difficult to estimate the motion which is bigger than the block size. The proposed method extracts the trust region using edge detection, to estimate the motion of some critical points in trust region based on Lucas-Kanade optical flow algorithm. The experimental results show that the proposed method stabilizes the shaking of motion image effectively in real time.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.1407-1416
• /
• 2007

본 논문에서는 피라미드 기반 광류 추정 방법과 이를 이용하여 영상 내 임의의 점 추적 알고리즘에 대해 설명한다. 본 논문에서는 Lucas-Kanade 광류 추정 방법을 기반으로 광류를 계산하였다. 작은 움직임에 민감하면서 큰 움직임까지 계산할 수 있도록 영상 피라미드를 사용하였고, 영상 피라미드와 Lucas-Kanade 광류 추정 방법을 혼합하는 과정에서 영상 피라미드의 하위수준으로 내려갈수록 증폭되는 광류 추정 오차를 줄이기 위한 정제방범을 제안하였다. 또한 광류의 제약조건과 부화소 보간을 이용하여 광류 추정의 정확도를 높였으며, 추적하고자 하는 영상내의 임의의 점 주변의 광류 값을 이용하여 테두리나 모퉁이 같은 특징이 없는 점들의 추적도 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 웹 카메라를 이용하여 제안된 알고리즘의 광류 계산 결과와 임의의 점 추적 결과를 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
• /
• pp.835-838
• /
• 2008

본 논문에서는 얼굴 영역을 자동으로 검출하여 실시간으로 얼굴의 특징 짐을 추적하는 방법을 제안한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴 영역을 자동으로 추출하였으며, 회전에 강건한 KLT 알고리즘을 적용하여 얼굴의 특징 점들을 추출하였다. 그리고 실시간으로 얼굴의 특징점을 추적하기 위해 Lucas-Kanade 특징 추적 알고리즘을 사용하였다. 실험결과를 통하여 회전과 움직임에 강건하게 얼굴 영역을 검출하고 추적되는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권2호
• /
• pp.93-101
• /
• 2007

정합과 노출 보정을 동시에 최적화하기 위하여 반복적인 정합 알고리듬인 Lucas-Kanade 알고리듬을 히스토그램 변환에 기초한 노출 보정 알고리듬과 접목하였다. 단순 회귀 모델에 기초하여 비매개변수 추정인 실험적 조건 평균과 그의 다항식 근사를 이용하여 노출 보정을 시도하였다. 제안한 동시 최적화 알고리듬은 각 최적화 과정의 분리화가 가능하므로 기존의 Mann이나 Candocia의 동시 최적화 알고리듬에 비하여 구현의 융통성 측면에서 유리하다. 투사 공간 변환 관계를 가지는 실영상 들을 가지고 모의실험을 수행한 결과에서 보면 노출 보정을 고려하지 않은 경우에 비하여 좋은 성능을 얻음을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제47권5호
• /
• pp.24-32
• /
• 2010

본 연구에서는 Optical Flow Method의 추적 성능을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Median Filter, Binarization, Morphology, Canny Edge, Contour Detecting 및 Approximation Method를 기반으로 개발되었다. Optical Flow 추적 성능 향상 여부를 평가하기 위해 Lucas-Kanade Optical Flow 알고리즘에 개발된 전처리 알고리즘을 적용하고, 전처리 알고리즘이 적용되지 않은 Optical Flow 영상과 추적 결과를 비교 분석하였다. 또한, Median Filter와 Histogram Equalization으로 구성된 기존 전처리 알고리즘과의 결과 비교를 통해, 개발된 전처리 알고리즘의 추적 성능 향상여부를 평가하였다. 실험결과, 전처리 알고리즘을 적용하지 않은 영상과 기존 전처리 알고리즘을 적용한 영상은 특징영역의 분할이 이루어지지 않아, Optical Flow의 추적 정확도가 매우 낮게 나타났다. 반면, 개발된 전처리 알고리즘을 적용한 영상에서는 외곽선이 내외부로 세분화되고, 외곽선 트리가 구성됨에 따라 Optical Flow의 추적 성능이 매우 높게 나타났다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.219-227
• /
• 2014

Natural disasters such as a ground collapse and a landslide have broken out due to the climate change of the Korea and the reckless expansion of cities and roads. The climate changes and the reckless urbanization have made the ground weak. Thus, it is important to keep a close eye on the highly weakened landslide and to prevent its natural disasters. In order to prevent these disasters, this paper presents a system of recognizing the road slide condition by measuring the displacements using laser scanner instrument. The previous system of monitoring the road slide has some problems as inaccurate recognition due to using only images from a camera, or expensive system such as artificial satellites and aircraft systems. To solve this problem, our proposed system uses the 3D range data from the laser scanner for measuring the accurate displacement of the road slide and optical flows from the Lucas-Kanade algorithm for recognizing the road slide in the image.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제31권4호
• /
• pp.409-419
• /
• 2023

Structural integrity can be accessed from dynamic deformations of structures. Moreover, dynamic deformations can be acquired from non-contact sensors such as video cameras. Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm is one of the commonly used methods for motion tracking. However, averaging throughout the extracted features would induce bias in the measurement. In addition, pixel-wise measurements can be converted to physical units through camera intrinsic. Still, the depth information is unreachable without prior knowledge of the space information. The assigned homogeneous coordinates would then mismatch manually selected feature points, resulting in measurement errors during coordinate transformation. In this study, a two-stage optimization method for video-based measurements is proposed. The manually selected feature points are first optimized by minimizing the errors compared with the homogeneous coordinate. Then, the optimized points are utilized for the KLT algorithm to extract displacements through inverse projection. Two additional criteria are employed to eliminate outliers from KLT, resulting in more reliable displacement responses. The second-stage optimization subsequently fine-tunes the geometry of the selected coordinates. The optimization process also considers the number of interpolation points at different depths of an image to reduce the effect of out-of-plane motions. As a result, the proposed method is numerically investigated by using a truss bridge as a physics-based graphic model (PBGM) to extract high-accuracy displacements from recorded videos under various capturing angles and structural conditions.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.35-42
• /
• 2012

본 논문은 영상기반항법에서 특징점의 이동변위가 큰 경우에도 추적 성능을 확보할 수 있는 파티클 필터 기반의 특징점 추적 필터를 설계하였다. 기존 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘에서 이동량이 큰 경우의 추적 성능을 향상시키기 위해 특징점의 동역학 모델을 적용하였고, 불규칙적인 영상정보의 특성을 반영하기 위해 파티클 필터를 사용하였다. 저장된 이미지로 KLT 알고리즘과의 특징점 추적 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘은 큰 이동량을 갖는 경우에도 추적 기능을 유지하는 것을 확인하였다.

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

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.70-77
• /
• 2014

This paper proposes a novel localization algorithm based on ego-motion which used Lucas-Kanade Optical Flow and warping image obtained through fish-eye lenses mounted on the robots. The omnidirectional image sensor is a desirable sensor for real-time view-based recognition of a robot because the all information around the robot can be obtained simultaneously. The preprocessing (distortion correction, image merge, etc.) of the omnidirectional image which obtained by camera using reflect in mirror or by connection of multiple camera images is essential because it is difficult to obtain information from the original image. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we extract motion vectors using Lucas-Kanade Optical Flow in preprocessed image. Third, we estimate the robot position and angle using ego-motion method which used direction of vector and vanishing point obtained by RANSAC. We confirmed the reliability of localization algorithm using ego-motion based on fisheye warping image through comparison between results (position and angle) of the experiment obtained using the proposed algorithm and results of the experiment measured from Global Vision Localization System.