KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4527-4548
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2017
This paper proposes a method to generate panoramic images by combining conventional feature extraction algorithms (e.g., SIFT, SURF, MPEG-7 CDVS) with sensed data from inertia sensors to enhance the stitching results. The challenge of image stitching increases when the images are taken from two different mobile phones with no posture calibration. Using inertia sensor data obtained by the mobile phone, images with different yaw, pitch, and roll angles are preprocessed and adjusted before performing stitching process. Performance of stitching (e.g., feature extraction time, inlier point numbers, stitching accuracy) between conventional feature extraction algorithms is reported along with the stitching performance with/without using the inertia sensor data. In addition, the stitching accuracy of video data was improved using the same sensed data, with discrete calculation of homograph matrix. The experimental results for stitching accuracies and speed using sensed data are presented in this paper.
영화관 발전 이유는(보통 영화,3D MIX,4D)관중 시청각 효과가 위해서 발전한다. 이제 까지 최고한 시청각 효과 받을 수 있는 기술을 $VR360^{\circ}$ Degree panoramic video촬영 기술 밖에 없다. 하지만 이 기술을 전통 영화 촬영 기술 보다 완전히 다르다. 이 기술 영화 방면 운용하면 원래 영화적 이론 크게 충격 받다.
본 논문은 다수의 카메라로부터 입력받은 동영상을 하나의 파노라마 동영상으로 합치는 기법을 제안한다. 서로 인접하면서 겹치는 영상들을 하나의 큰 영상으로 만들어주는 파노라마 영상은 사진 측량법, 위성사진, 컴퓨터 그래픽 등의 분야에서 응용된다. 일반적으로 영상을 모자이크할 때 발생하는 왜곡을 최소화를 위해 투시 변환(perspective transformation)을 사용하는데, 변환 추정에 필요한 특징점을 얻어내는 방법이 결과물의 품질을 결정하게 된다. 본 논문에서는 코너점을 특징점으로 사용했으며, 결과물의 품질이 우수하고 연산 속도가 빠르게 하기 위해 모폴로지 구조를 사용해서 코너점을 추출하였다. 그리고 거의 모든 상황에서 안정적으로 코너점을 검출하기 위해 코너점의 강도를 구분하는 방법을 이용했다. 인접한 영상의 대응점으로부터 추정한 8-변수 투시 변환 값으로 영상 모자이크를 했으며, 결과 영상의 잔상을 제거하기 위해 쌍일차 색상혼합을 적용했다. 실험결과 제안한 방법은 여러 조건에서 빠른 속도와 좋은 화질의 결과를 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.411-419
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2012
This paper proposes a semi-automatic image-based approach for 3-dimensional (3D) modeling of buildings along streets. Image-based urban 3D modeling techniques are typically based on the use of aerial and ground-level images. The aerial image of the relevant area is extracted from publically available sources in Google Maps by stitching together different patches of the map. Panoramic images are common for ground-level recording because they have advantages for 3D modeling. A panoramic video recorder is used in the proposed approach for recording sequences of ground-level spherical panoramic images. The proposed approach has two advantages. First, detected camera trajectories are more accurate and stable (compared to methods using multi-view planar images only) due to the use of spherical panoramic images. Second, we extract the texture of a facade of a building from a single panoramic image. Thus, there is no need to deal with color blending problems that typically occur when using overlapping textures.
본 논문에서는 파노라믹 영상 모델링에 근거한 비디오 압축 전송 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전 카메라에 입력되는 영상에서 배경 영상과 움직이는 물체로 분리하고 차영상을 추출하여 압축/전송하는 방법을 사용한다. 제안한 비디오 압축 시스템은 초기화 과정에서 전송된 파노라믹 영상으로부터 배경영상을 합성할 수 있도록 파라메터 만을 전송하게 된다. 본 논문 에서는 정확한 배경 합성을 위한 정확한 카메라 모델링 기반 파노라믹 영상 합성법을 제시하며, 이를 바탕으로 비디오 압축에 응용하는 방법을 제안하였다. 제안한 비디오 압축방법에 의하여 기존의 JPEG-2000이나 MPEG-4 비디오 압축 방법에 비하여 PSNR 관점에서 $2{\sim}4dB$ 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 파노라믹 영상 구축을 위해 투시 투사에서 2차원 표면의 움직임을 더욱더 잘 표현하는 투시모델을 이용하여 구축하는 방안을 제시한다. 투시 모델에서 모션 파라미터는 현재 프레임의 영역과 이전 프레임에서 매칭된 영역 사이의 불일치 측정을 최소화함으로써 얻어진다. 프레임들은 고정된 참조나 시간에 따라 변하는 참조에 의해 동적 파노라믹 영상으로 구축된다. 실험을 통해서 본 논문에서 제시한 파노라믹 영상이 정지 영상이나 전체적인 비디오 보다 효과적으로 비디오의 내용들을 표현해 주고 크기 절감율도 높음을 알 수 있다.
본 연구는 새로운 실감 영상 기술인 UWV 파노라마 영상에 대한 소비자의 선호도와 비용지불의사를 살펴보는 것을 통해 해당 기술이 소비자의 니즈와 부합하는 방향으로 발전되고 상용화되는데 필요한 제언을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 가정에서 TV를 시청하는 것과 유사한 환경 및 대화면에 광시야각 영상 기술을 구현한 환경을 조성하여 실험을 통해 UWV 파노라마 영상에 대한 소비자의 선호와 비용지불의사를 파악하였다. 연구결과, 두 실험환경 모두에서 소비자는 기존 16:9의 영상 비율인 UHD 대비 UWV를 상대적으로 더 선호하는 것으로 나타났으며, 이용의사와 비용지불의사가 보통 이상의 수준으로 나타났다. 또한 UWV 파노라마 영상에 대한 소비자의 최대지불의사 금액과 해당 금액의 책정이유를 개방형 질문으로 탐색본 결과, UWV의 장점인 몰입감, 생동감 등이 추가적인 지불의사 금액에 긍정적 영향을 미치며, 실제 UWV 영상을 접하거나 시청해보는 경험이 새로운 영상 기술에 대한 소비자 수용에 매우 중요한 요인으로 나타났다.
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.
한국에는 전력 분배를 위하여 약 9백만 개의 전신주와 1.3백만 킬로미터의 송전선이 있다. 이러한 많은 전력 설비의 유지보수를 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다. 최근 인공지능을 사용한 여러 고장진단 기술들이 연구되어 오고 있기 때문에 본 논문에서는 송전선의 여러 요인으로 인한 늘어짐을 감지하기 위해 기존의 현장에서의 검증 방법이 아닌 카메라 시스템으로 촬영한 영상에서의 인공 지능 기술을 활용한 송전선 늘어짐 감지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 (i) 객체 탐지 시스템을 이용한 송전탑 감지 (ii) 동영상 촬영 데이터의 화질 저하 문제를 해결하기 위한 히스토그램 평활화 기법 (iii) 송전선 전체를 파악하기 위한 파노라마 영상 스티칭(iv) 송전선 탐지 알고리즘 적용 후 파노라마 영상 스티칭 기술을 이용한 늘어짐 판단 과정으로 진행된다. 본 논문에서는 각각의 과정들에 대한 설명 및 실험 결과를 보인다.
TV나 디지털 사이니지와 같은 화면표시장치들이 점점 커져감에 따라, 미디어의 종류가 UHD, 파노라마, 퍼즐형 미디어와 같은 광각의 미디어로 변하고 있다. 특히, 파노라마 및 퍼즐형 미디어는 스티칭을 통해 복수개의 카메라로 촬영된 비디오 클립을 합성한 형태로 구성된다. 그러나, 스티칭 과정의 처리 시간이 오래 걸리기 때문에 실시간 서비스에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 스티칠 처리 시간을 감소하기 위한 방법으로, 영상간의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성하는 것을 제안한다. Discrete Cosine Transform (DCT)를 사용하여, 비디오 소스의 각 프레임을 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 시킨다. 앞서 언급한 DCT 계수를 기반으로 효과적으로 이미지들의 공간적 연관관계를 알려주는 2D Adjacency Matrix를 생성한다. 본 논문에서는 각각의 비디오 클립들로부터 파노라마 영상과, 퍼즐형 미디어를 생성하기 위해 DCT를 이용한 2D Adjacency matrix 생성 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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