전처리는 영상의 질을 개선하거나 영상을 특정한 응용 목적에 알맞도록 변환시키는 등의 영상 처리를 의미한다. Depth 카메라로부터 획득한 화소단위의 8비트 깊이 정보 (depth map) 에는 depth 카메라의 특성상 잡음으로 생각할 수 있는 많은 성분들이 포함되어 있고, RGB 정보에서의 윤곽선에 비해 물체의 특성이나 조명 조건에 의해서 왜곡되어 나타난다. 일반적으로 잡음 제 거 필터가 사용되지만, 이는 깊이 정보 내의 잡음만을 줄이는 역할을 하기 때문에 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선 처리는 하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 깊이 정보의 잡음을 줄이는 동시에 RGB 정보의 윤곽선을 이용하여 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선을 개선하는 알고리즘을 제안함으로써 다시점 입체 영상 생성 시 오차를 줄이고자 한다.
본 논문에서는 다시점 색상 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 후처리 방법과 3차원 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만, 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 다시점 깊이 영상에 후처리 작업을 수행한 후, 이를 다시점 색상 영상과 조합하여 3차원 깊이 정보를 생성한다. 깊이 카메라로부터 얻은 각 시점에서의 초기 변이 정보를 기반으로 한 스테레오 정합의 결과는 기존 방법의 결과 보다 우수한 성능을 나타내었음을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 시점변환이 가능한 고화질 다시점 비디오 전송 시스템의 디자인 및 구현에 관해 소개한다. 다시점 비디오는 기존의 방송 시스템에 실감성과 몰입감을 증가시키는 차세대 방송 컨텐츠로 각광 받고 있다. 하지만 다시점 비디오 전송 시스템을 구축하기 위해서는 고비용의 하드웨어 컴포넌트들이 필요하고 충분한 대역폭이 요구된다. 본 프로토타입 시스템은 고비용 및 전송 대역폭의 문제를 해결하기 위해서 소프트웨어 기반의 시스템 컴포넌트와 IP 멀티케스트를 이용한 전송에 중점을 둔다. 또한 유동적으로 시점 및 사용자의 수를 화장할 수 있는 시스템 디자인을 고려한다. 본 논문에서는 소프트웨어 기반의 시스템 컴포넌트로 다중화와 역다중화의 구현과 얼굴 추적을 통한 시점전환 기법을 소개한다. 또한 선도망/연구망으로 구성된 실제 네트워크 상황에서 전송 시현을 통해 사용자에게 실감성과 몰입감을 제공할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들과 차폐영역에 대한 정보들을 활용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반의 영상워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 영상 특징 지도(image saliency map), 직선 성분(line segments) 그리고 변이 특징 지도(disparity saliency map)를 추출하고, 추출된 특징들에 대하여 품질을 향상시키는 과정을 거친다. 이 과정은 두 가지 단계로 나뉘는데, 먼저 차폐영역에 대한 정보를 활용하여 객체의 경계 부근에서 추출된 변이 특징 지도의 신뢰도를 향상시킨다. 다음으로 스테레오 영상에서의 시간적 일관성(temporal consistency)에 대한 정보를 활용하여 추출된 영상 특징들의 시간적 일관성을 높인다. 이렇게 품질이 향상된 특징 성분들을 활용하여 그리드 메쉬 기반의 영상 워핑 기법을 통해 다시점 영상을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성한 다시점 영상의 주관적 화질 측면에서 기존의 다시점 영상 생성 기법들보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 FPGA와 GPU를 이용한 실시간 스테레오 다시점 변환 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 이종의 연산장치를 이용하며 그에 따라 크게 두 부분으로 나뉜다. 첫 번째 부분은 변이 추출 부분으로서 실시간 계산을 위해 FPGA기반으로 구현되었다. 기본적으로 DP(Dynamic programming) 기반의 스테레오 정합 방법을 통해 초기 변이 영상이 계산되며, 후처리를 통해 개선된다. 개선된 변이 영상은 USB3.0과 PCI-express를 통해 GPU 장치로 전송된다. 스테레오 입력 영상이 GPU장치로도 전송되면, 변이 영상의 변이 값을 이용하여 중간 시점에서의 영상을 합성한다. 생성된 시점 영상들은 무안경 다시점 3차원 디스플레이의 특성에 맞게 하나의 영상으로 화소 또는 부분화소 단위로 재배치되는 시점 다중화 과정을 거쳐 최종적으로 4K 무안경 다시점 디스플레이에 실시간으로 재생된다. 스테레오 정합을 제외한 나머지 연산은 모두 GPU에서 병렬처리된다
2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.
This paper proposes a novel formation algorithm of identical robots based on object tracking method using omni-directional images obtained through fisheye lenses which are mounted on the robots. Conventional formation methods of multi-robots often use stereo vision system or vision system with reflector instead of general purpose camera which has small angle of view to enlarge view angle of camera. In addition, to make up the lack of image information on the environment, robots share the information on their positions through communication. The proposed system estimates the region of robots using SURF in fisheye images that have $360^{\circ}$ of image information without merging images. The whole system controls formation of robots based on moving directions and velocities of robots which can be obtained by applying Lucas-Kanade Optical Flow Estimation for the estimated region of robots. We confirmed the reliability of the proposed formation control strategy for multi-robots through both simulation and experiment.
A calibration method for multiple sets of stereo vision cameras is proposed. To measure the three-dimensional shape of a very long object, measuring the object at different viewpoints and registration of the data are necessary. In this study, two lasers beams generate two strings of calibration targets, which form straight lines in the world coordinate system. An evaluation function is defined to calculate the sum of the squares of the distances between each transformed target and the fitted line representing the laser beam to each target, and the distances between points appearing in the data sets of two adjacent viewpoints. The calculation process for the approximation method based on data linearity is presented. The experimental results show the effectiveness of the method.
The scanning electron microscope (SEM) offers two-dimensional (2D) micrographs of three-dimensional (3D) objects due to its inherent operating mechanisms. To overcome this limitation, other devices have been used for quantitative morphological analysis. Many efforts have been made on the applications of software-based approaches to 3D reconstruction and measurements by SEM. Based on the acquisition of two stereo images, a multi-view technique consists of two parts: (i) geometric calibration and (ii) image matching. Quantitative morphological parameters such as height and depth could be nondestructively measured by SEM combined with special software programs. It is also possible to obtain conventional surface parameters such as roughness and volume of biomedical specimens through 3D SEM surface reconstruction. There is growing evidence that conventional 2D SEM without special electron detectors can be transformed to 3D SEM for quantitative measurements in biomedical research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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