In this paper, a problem of geometrically distorted images is considered. In particular, the paper discusses the detection of a watermark from a photographed image of the watermarked picture. The image is possibly obtained by using a digital camera. This watermark detection problem is made difficult by various geometric distortions added to the original picture through the printing and photographing processes. In particular, the paper focuses on the geometric distortion due to a projective transformation, as part of a camera 3D-to-2D imaging process. It is well-known that a cross ratio of collinear points is invariant under a perspective projection. By exploiting this fact, a projective-invariant digital watermarking technique is developed. By detecting the picture's corners, and the image center point at the intersection of two main diagonal lines, predefined cross ratios are used to compute the watermark embedded locations. From those identified embedding pixel locations, a watermark can be detected by performing a correlation between a watermark pattern and the image over those pixels. The proposed method does not require an inverse transformation on the distorted image, thus simplifying the detection process. Performance of the proposed method has been analyzed through computer experiments
가상의 삼 차원 컴퓨터 그래픽 영상을 실제 비디오 영상과 합성하는 증강현실을 구현하기 위해서는 카메라의 초점거리 같은 내부변수와 카메라가 어떻게 움직였는지를 나타내는 회전 및 직선 운동에 대한 이동정보가 반드시 필요하다. 따라서, 기존의 방법들은 미리 카메라의 내부변수를 계산해 둔 다음, 실제 영상에서 얻어지는 정보를 이용하여 카메라의 이동정보를 계산하거나, 실제 영상에 카메라 보정을 위한 삼 차원 보정 패턴이 보이도록 한다음 영상에서 그 패턴의 형태를 분석하여 카메라의 내부변수와 운동정보를 동시에 계산하는 방법을 사용하였다. 이 논문에서는 실제 영상에서 얻어지는 정합점들로부터 카메라 조정없이 구할 수 있는 투영기하공간 카메라 이동정보를 이용하여 증강현실을 구현하는 방법을 제안한다. 실제 카메라의 내부변수와 유클리드공간 이동정보를 대신하기 위하여 가상카메라를 정의하며, 가상카메라는 실제공간과 가상 그래픽 공간의 연결을 위하여 두 장의 영상에 사용자가 삽입하는 가상공간 좌표계의 기준점들의 영상좌표로부터 구해진다. 제안하는 방법은 카메라의 내부변수에 대한 정보를 따로 구할 필요가 없으며 컴퓨터 그래픽이 지원하는 모든 기능을 비유클리드공간의 정보로도 구현이 가능하다는 것을 보여준다.
In this paper, we present an approach that is able to reconstruct 3 dimensional metric models from un-calibrated images acquired by a freely moved camera system. If nothing is known of the calibration of either camera, nor the arrangement of one camera which respect to the other, then the projective reconstruction will have projective distortion which expressed by an arbitrary projective transformation. The distortion on the reconstruction is removed from projection to metric through self-calibration. The self-calibration requires no information about the camera matrices, or information about the scene geometry. Self-calibration is the process of determining internal camera parameters directly from multiply un-calibrated images. Self-calibration avoids the onerous task of calibrating cameras which needs to use special calibration objects. The root of the method is setting a uniquely fixed conic(absolute quadric) in 3D space. And it can make possible to figure out some way from the images. Once absolute quadric is identified, the metric geometry can be computed. We compared reconstruction image from calibrated images with the result by self-calibration method.
본 연구의 목적은 영상 처리를 통하여 자갈 이상의 조립질 재료로 이루어진 하상의 입도 분포를 추정하는 기법을 개발하는 것이다. 전체 과정은 개별 입자의 영상 분석과정과 혼합 입경으로 이루어진 하상 영상에서 입자를 추출하고 분석하여 입도 분포를 추정하는 두 과정으로 이루어졌다. 먼저 개별 입자들의 영상에 나타난 평면 특성(장축, 중간축, 면적 등)이 실제 입자와 어떤 관계를 가지는지 분석하였다. 이를 위하여, 3개 중소하천에서 240개의 자갈 시료를 채취한 뒤, 각 입자의 장축, 중간축, 단축의 길이와 중량을 측정하였다. 또, 채취된 입자를 하나씩 촬영하여 영상을 만들고, 영상에서 장축과 중간축, 투영면적을 계측하였다. 영상에서 계측된 정보와 버니어 캘리퍼스와 저울을 이용하여 실제 측정한 자료를 비교하였다. 입자의 개별 측정 결과 자갈 하천의 하상 재료의 형상계수는 0.514~0.585 이었다. 또한 자갈의 중량은 장축이나 중간축보다는 투영면적과의 상관성이 더 높다. 따라서 영상의 투영면적에서 중량을 산정할 수 있는 관계식을 작성하였다. 또, 자갈하상을 촬영한 영상에서 ImageJ 프로그램를 이용하여 입자 하나하나의 윤곽을 검출한 뒤, 입자의 투영면적을 산출하였다. 그리고 투영면적과중량의 관계식을 이용하여, 중량입도분포를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 3개 하천에 적용해 본 결과 비교적 상당한 정확도로 자갈의 입도분포를 추정할 수 있었다. 다만, 추정된 입도곡선에서 일부분은 실측된 입도곡선과 차이를 보였으며, 이는 추후 개선되어야 할 부분이다.
We present a new algorithm for the calibration of a camera and the recovery of 3D scene structure up to a scale from image sequences using known angles between lines in the scene. Traditional method for calibration using scene constraints requires various scene constraints due to the stratified approach. Proposed method requires only one type of scene constraint of known angle and also it directly recovers metric structure up to an unknown scale from projective structure. Specifically, we recover the matrix that is the homography between the projective structure and the Euclidean structure using angles. Since this matrix is a unique one in the given set of image sequences, we can easily deal with the problem of varying intrinsic parameters of the camera. Experimental results on the synthetic and real images demonstrate the feasibility of the proposed algorithm.
그래픽스 하드웨어가 급속도로 발전해왔음에도 불구하고, 복잡한 전경을 실시간으로 렌더링하는 것은 중요한 문제로 남아 있다. 최근 이미지 기반 렌더링에 대한 연구가 활발히 진행되면서 렌더링 후 3차원 와핑에 기반을 둔 렌더링 기법들이 제시되었다. 이러한 방법들은 좋은 결과를 산출하지만, 적지 않은 계산량을 요구하며, 또한 3차원 그래픽스 가속기 상에서 구현하기가 어렵기 때문에, 실시간 문맥에 사용하기가 용이하지가 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 투영 텍스춰 기법에 기반을 둔 3차원 와핑을 통한 실시간 렌더링 기법을 제시한다 이 방법에서는 복잡한 물체를 약간의 시간 차이를 두고 렌더링한 두 장의 참조 영상을 원래의 모델을 단순화시킨 물체에 각각 투영하여, 그 결과 영상을 혼합함으로써, 중간 시간에 대하여 원래의 물체를 렌더링한 것과 같은 우수한 화질의 영상을 빠르게 생성할 수 있다. 이 기법은 3차원 게임이나 가상 현실과 같은 실시간 그래픽스 응용 소프트웨어를 개발하는데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 얼굴의 움직임 정보를 추정하고 3차원 모델을 합성하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 단일 카메라 입력 영상에서 사용자의 얼굴 영역 특징 점 취득을 위한 4개의 하부 이미지를 획득한다. 획득된 4개의 하부 이미지를 템플릿으로 사용하여 사용자 얼굴 영역의 정보를 추출하며, 이들 4개의 특징 점을 사용하여 사용자 얼굴과 카메라 영상 평면 사이의 사영 관계를 계산한다. 취득된 카메라 행렬로부터 얼굴의 움직임 정보인 이동과 회전 성분을 추정할 수 있으며, 이를 기반으로 3차원 모델의 자세 정보를 설정한 다음 이를 사용자 얼굴에 가상의 객체를 합성하기 위한 정보로 이용한다. 다양한 실험을 통하여 사용자 얼굴의 움직임에 대한 정보 추출의 정확도를 검증하였다.
영상기반 보행인식 시스템에서 카메라와 객체가 이루는 각도(angle) 및 렌즈 왜곡과 같은 물리적 요인과 조명(illumination)과 같은 환경적 요인에 따라 인식률이 다르게 나타난다. 본 논문은 카메라에서 입력된 다양한 형태의 영상 왜곡을 보정하여 보행 인식 시스템의 성능 및 안정성을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 물리적, 환경적 왜곡 요인이 존재하는 입력 영상에서의 인간의 보행 인식률을 기존 방식과 실험적으로 비교한다. 보다 구체적으로는 투영 변환(projective transform)을 통해 입력 영상의 왜곡을 효과적으로 보정하는 알고리듬을 제안하고 입력 영상의 왜곡 보정 전, 후를 비교하여 알고리듬의 실효성을 확인한다. 제안된 방법은 카메라로부터의 거리 및 환경에 불변하는 보편적인 보행 데이터를 획득하였다. 그 결과 제안된 보편적인 보행 데이터를 이용하여 실내 영상에서는 평균적으로 41.5%, 실외 영상에서는 평균적으로 55.5%의 향상된 보행 인식률을 보였다. 이것은 특정 개체의 특징을 데이터베이스(DB)화 하고 DB에 저장된 특정 개체를 검색하고 추적하는 데 효과적으로 이용될 수 있다.
디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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