작업환경 주변의 사물(target object)을 자동으로 인식하고 그 결과를 효과적으로 모델링하는 기술은 작업 품질, 생산성 등 개발 장비의 성능(performance)에도 지대한 영향을 미치게 되므로 이는 건설자동화 장비를 개발함에 있어 필수적으로 요구되는 핵심 요소기술이다. 현재 국내에서는 2006년부터 지능형 굴삭 로봇(intelligent robotic excavator)의 개발을 위하여 토공 작업환경을 대상으로 스테레오 비전을 활용하여 굴삭 로봇 주변 영역의 지반형상을 3차원으로 모델링하기 위한 기술을 개발하고 있다. 본 연구의 목적은 실제 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하는 과정에서 필연적으로 발생되는 스테레오 매칭 노이즈를 효과적으로 제거하기 위하여 다양한 토공작업 환경 요소가 포함된 스테레오 영상을 수집하고 토공 작업 환경의 3차원 모델링에 적합한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 디지털 영상처리 기술은 토공 작업환경을 대상으로 주변을 자동 인식하고 추출하고자 하는 관심의 대상을 3차원으로 모델링해야 하는 굴삭기 이외의 자동화 장비 개발에 있어서도 응용성이 매우 클 것으로 기대된다.
본 논문에서는 3차원 효과의 최대화를 위한 스테레오 비디오 전송 방법을 제안한다. 기존의 다중스트림 동기화 기술은 단일 비디오와 오디오간의 지연을 최소화 하는 것으로, 둘 이상의 비디오가 동시에 필요한 3차원 비디오스트림 동기화에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 인간에게 자연스럽고, 입체적으로 느껴지는 3차원 영상을 만들어 낼 수 있는 시간 차이의 허용 범위를 고려하여 다중 영상을 합성하는 기준을 제시하였고, 이를 위한 비디오 스트림 간의 동기화 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주관적 화질 평가를 통하여 스테레오 비디오를 3차원으로 느낄 수 있는 시간 차이의 허용범위를 측정하였다. 스테레오 비디오의 동기화를 위해, 전송된 각 비디오 스트림들의 취득 시간을 구하고, 시간 차이 허용 범위 안에 포함된 비디오 스트립을 이용하여 3차원 영상으로 합성한 뒤, 디스플레이 장치를 통해 재생한다. 제안한 기술의 성능을 평가하기 위해 실시간 다중 비디오 통신 시스템을 구현하였고, 주관적 화질 평가를 통해 제안한 동기화 제어 기술의 성능을 평가하였다. MOS (Mean Opinion Score) 측정 결과, 제안하는 기술을 통하여 3차원 디스플레이 장치에 재생한 영상은 DMOS (Differential Mean Opinion Score) 실험 스케일 중 매우 좋음과 좋음 범위에 속하는 것을 확인하였다.
This paper is aiming at real-time implementation of adaptive noise cancellation system using DSP processor. ACHARF algorithm, which guarantees stability and fast convergence by adaptive compensator, is used on this DSP system. For the experiments, TLV320AIC23 stereo CODEC of TI Inc. is used with TMS320C6413 DSP processor. Signals of primary input and reference input are obtained by two microphones. The primary input is the voice plus noise signal and the reference input is white noise or real noise. The experimental results show that ANC system using DSP processor with ACHARF is verified to be an effective speech enhancement method for various speech processing units.
In this study, using X-ray cargo container scanning device and to differentiate the concept of three-dimensional information extraction applied for X-ray scanning device as an ingredient in the rotation of the X-Ray Linear Pushbroom Stereo System by introducing the geometric How to model was introduced. Three-dimensional information obtained through the matching of a single voxel space filled with a random vector operations for each voxel in the three dimensional shape reconstruction algorithm using the definition, and in time, the time required for each step were analyzed. Using OpenCV in each step by applying parallelization techniques approximately 1.8 times improvement in the processing time of the check, but do not meet the target within one minute levels. The other hand, X-ray images by the primary process to convert the point View the results of real-time stereo through a three-dimensional could feel the comfort level.
Recently, there has been growing interest in spatial data that combines information and communication technology with smart cities. The high-precision LiDAR (Light Dectection and Ranging) equipment is mainly used to collect three-dimensional spatial data, and the acquired data is also used to model geographic features and to manage plant construction and cultural heritages which require precision. The LiDAR equipment can collect precise data, but also has limitations because they are expensive and take long time to collect data. On the other hand, in the field of computer vision, research is being conducted on the methods of acquiring image data and performing 3D reconstruction based on image data without expensive equipment. Thus, precise 3D spatial data can be constructed efficiently by collecting and processing image data using CCTVs which are installed as infrastructure facilities in smart cities. However, this method can have an accuracy problem compared to the existing equipment. In this study, experiments were conducted and the results were analyzed to increase the number of extracted matching points by applying the feature-based method and the area-based method in order to improve the precision of 3D spatial data built with image data acquired from stereo CCTVs. For techniques to extract matching points, SIFT algorithm and PATCH algorithm were used. If precise 3D reconstruction is possible using the image data from stereo CCTVs, it will be possible to collect 3D spatial data with low-cost equipment and to collect and build data in real time because image data can be easily acquired through the Web from smart-phones and drones.
It is necessary to improve the exactness and adaptation of the working environment for the intelligent robot system. The vision sensor have been studied for a long time at this points. However, it has many processes and difficulties for the real usages. This paper proposes a visual servoing in the virtual environment to support OLP(Off-Line-Programming) path compensation and supplement the problem of complexity of the old kinematical calibration. Initial robot path could be compensated by pixel differences between real and virtual image. This method removes the varies calibrations and 3D reconstruction process in real working space. To show the validity of the proposed approach, virtual space servoing with stereo camera is carried out with WTK and openGL library for a KUKA-6R manipulator and updated real robot path.
최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.
영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.
본 논문에서는 영역기반의 MAD(Mean Absolute Difference) 알고리즘과 변형된 PID(Proportional Integral Derivative) 기반의 팬/틸트 제어기를 이용하여 적응적인 스테레오 물체추적을 수행함으로써 물체추적 시스템의 오류검출 및 안정도를 분석하였다. 즉 순차적인 스테레오 입력영상에 영역기반의 MAD 알고리즘과 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용하여 좌, 우측 표적물체의 위치정보를 추출해 낸 다음, 이 값으로 변형된 PID 제어기에 사용하여 잡음들이 존재하는 환경에서도 스테레오 카메라의 팬/틸트를 효과적으로 제어할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용할 경우 3D 로봇비전과 같은 정밀시스템에서 이동하는 추적물체에 대한 적응적인 제어와 실질적인 로봇 시각 시스템의 구현 가능성을 확인하였다.
스테레오 비전 분야에서 영역 기반의 영상 정합은 스테레오 영상 분석을 위한 대표적인 방법이다. SAD (Sum of Absolute Difference) 알고리즘은 영역 기반 정합 알고리즘의 한 종류로서 대규모 데이터 집약적 계산을 요구하여 소프트웨어 방식을 사용할 경우 처리속도가 매우 느리게 된다. 본 논문에서는 소프트웨어 기반 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 병렬 기법인 SSE (Streaming SIMD Extensions) 명령어를 이용한 고속 SAD 알고리즘을 제안한다. SSE 명령어를 지원하는 CPU는 16개의 128비트 크기의 XMM 레지스터를 보유하여 SIMD 명령어 집합 확장을 가능하게 하였다. 제안하는 소프트웨어 기반 병렬 고속화 기법의 성능 측정을 위하여 일반적 SAD를 이용한 영상 정합 알고리즘과 SSE 명령어를 사용한 알고리즘의 수행 속도차이를 측정하였다. 제안하는 기법은 일반적 SAD 알고리즘보다 평균 4배의 성능 향상의 결과를 보임으로 소프트웨어 기반 고속병렬 처리를 통한 실시간 스테레오 비전 응용분야에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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