2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
This paper is pre-stage for getting EGI which can be used for modeling of an object. It discusses the construction of the vision processing system and its algorithm for getting needle diagram from tie object image. We realize the algorithm with monocular camera system, using Reflectance Map theory and photometric stereo method. We can calculate the surface normal at any point in the image if we take multiple images at the different lighting conditions. From the 3 images taken from different lighting conditions through the experiment, we get the needle diagrams of the sphere and the object. We confirm the validness of the surface, normal acquisition algorithm comparing the experimental needle diagram with the ideal one obtained from the surface normal of the known object.
This paper describes the algorithm which can estimate road following direction and deetect obstacle using a monocular vision system. This algorithm can estimate the course of vehicle using the vanishing point properties and detect obstacle by statistical method. The proposed algorithm is composed of four steps, which are lane prediction, lane extraction, road following parameter estimation and obstacle detection. It is designed for high processing speed and high accuracy. The former is achieved by a small area named sub-windown in lane existence area, the later is realized by using connected edge points of lane. We would like to present that the new mehod can detect obstacle using the simple statistical method. The paracticalities of the processing speed, the accuracy of the algorithm and proposing obstacle detection method, have been justified through the experiment applied VTR image of the real road to the algorithm.
이 논문에서는 카메라로 연속으로 촬영한 일련의 그레이레벨 영상으로부터 전방의 차량을 포착하기 위한 빠른 차선검출방법을 제안한다. 개별 영상에서 가려지지 않는 제한된 영역을 대상으로 차선의 위치를 검출하고, 에지 영상을 이용하여 차선의 기울기를 구한다. 이를 근거로 차량이 존재할 가능성이 있는 관심영역을 구하고 그 영역 내에서 에지 성분을 이용하여 구조적 방법으로 전방 차량의 위치를 포착한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차선검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
목적: 정상인 청년 62명(남: 29, 여: 33)을 대상으로 단안운동과 양안운동 시에 외안근의 운동력을 조사하고자 실시하였다. 방법: 단안운동력 검사에서는 우 좌안의 내전과 외전 그리고 상전과 하전능력을 제 l안위에서의 각막윤부를 기점으로 한 둔동거리로 측정하였고 양안운동력 검사에서는 우 좌안의 상사근과 하사근의 운동능력을 각막 윤부간 거리차로 측정하였으며 데이터 값은 고해상도 디지털 카메라를 이용하여 사진데이터를 얻은 후 high resolution digital image process를 거쳐 처리하였다. 결과: 조사대상 남여의 단안운동기능은 우 좌안에서 각각 외전능력은 (남) 9.35 mm. 9.75 mm. (여) 9.02 mm. 9.52 mm 이고, 내전능력은 (남) 10.23 mm. 10.16 mm, (여) 10.17 mm, 10.07 mm이었으며 상전능력은 (남) 7.01 mm, 6.91 mm, (여) 6.98 mm, 6.64 mm이고 하전능력은 (남) 7.52 mm. 6.82 mm, (여) 7.52 mm, 6.67 mm이었다. 조사대상자의 양안운동기능은 우 좌안에서 각각 하사근은 54.8% 기능항진, 45.1% 기능저하/67.7% 기능항진, 32.2% 기능저하이고, 상사근의 경우는 64.5% 기능항진, 35.5% 기능저하/58.1% 기능항진, 41.9% 기능저하이었다. 결론: 수평운동능력이 수직운동능력보다 더 우세하였으며, 수평운동에서는 내전능력이 외전능력보다 약간 더 우세하였고 수직운동에서는 하전능력이 상전능력보다 약간 더 우세하였다. 우 좌안의 하사근 모두 기증항진의 경우가 더 높은 비율로 나타났다.
Robot navigation allows robot mobility. Therefore, mobility is an area of robotics that has been actively investigated since robots were first developed. In recent years, interest in personal service robots for homes and public facilities has increased. As a result, robot navigation within the home environment, which is an indoor environment, is being actively investigated. However, the problem with conventional navigation algorithms is that they require a large computation time for their building mapping and path planning processes. This problem makes it difficult to cope with an environment that changes in real-time. Therefore, we propose a humanoid robot navigation algorithm consisting of an image processing and optimization algorithm. This algorithm realizes navigation with less computation time than conventional navigation algorithms using map building and path planning processes, and can cope with an environment that changes in real-time.
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.
사람의 동작을 믿을 수 있게 따라가는 것은 감시용 비디오나 사람과 컴퓨터간의 사용자 인터페이스 개발에 있어서 필수적이다. 이 논문은 모습 기반법(appearance-based method)과 모델 사용법을 혼용하여 사람을 추적하는 새로운 방법에 관한 논문이다. 하나의 비디오 입력이 화소 단위 및 물체 단위로 처리된다. 화소 단위의 처리에 있어서 개별 화소색을 분류하는 훈련방법으로, 가우스 혼합 모델(Gaussian mixture model)을 사용하였다. 물체 단위의 처리에 있어서 사람 몸에 대한 삼차원 모델링을 하고, 모델 몸체를 투사면(projection plane)에 투사시켰다. 투사된 몸체와 배경을 제외한 영상과 계산 기하 방법을 사용하여, 화소보다 작은 단위로 겹쳐지는 면적을 계산하였다. 우리의 방법은 정방향 기구학 (forward kinematics)을 사용하므로 역방향 기구학(inverse kinematics)을 사용하는 방법과 달리 계산 결함(singularity)을 갖지 않는다. 이 논문에서는 사람의 동작을 추적하기 위한 문제를 비선형 방정식 문제로 바꾸었다. 비선형 방정식의 비용 함수는 전경(foreground)의 영상 실루엣(silhouette)과 투사된 삼차원 모델 몸체의 실루엣의 겹쳐지는 면적이다. 화소 단위의 영상을 화소를 하나의 면적으로 계산함으로써, 겹쳐지는 면적에 대한 실수 단위의 계산은 계산 기하를 사용하였다. 이 논문의 방법은 다양한 사람 동작을 인식하기 위하여 사용되었다. 비디오에 나타나는 사람 동작 추적은 매우 우수하다.
본 논문에서는 단일 카메라와 초음파센서 데이터를 융합하는 이동 로봇 주행제어 알고리즘을 제안하였다. 이진화 영상처리를 위한 임계값을 영상 정보와 초음파센서 정보를 이용하는 퍼지추론기법으로 설정하였다. 임계값을 상황에 따라 가변하면 조도가 낮은 환경에서도 장애물 인식이 향상된다. 카메라 영상 정보와 초음파 센서 정보를 융합하여 장애물에 대한 격자지도를 생성하고 원궤적 경로기법으로 장애물을 회피하도록 한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 조도가 낮은 실내와 좁은 복도에서 Pioneer 2-DX 이동로봇의 주행제어에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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