• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.616-626
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• 2014

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

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.635-637
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• 2013

본 논문에서는 실시간으로 스테레오 정합을 수행하기 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 스테레오 정합의 연산을 분석하여 중간 연산 결과를 재사용하여 연산량과 메모리 접근수를 최소화한다. 이러한 동작을 수행할 수 있는 스테레오 정합 연산 셀의 구조를 병렬적으로 확장하여 탐색 범위 내의 모든 비용함수를 동시에 연산할 수 있는 하드웨어의 구조를 제안한다. 이러한 하드웨어 구조를 확장하여 2차원 영역에 대한 비용함수를 연산할 수 있는 하드웨어의 구조와 동작을 제안한다. 구현한 하드웨어는 FPGA 환경에서 최소 250Mhz의 클록 주파수에서 동작이 가능하고, 64화소의 탐색범위를 적용한 경우에 $640{\times}480$ 스테레오 영상을 약 813fps의 성능으로 처리할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권5호
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• pp.522-534
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• 2002

본 논문에서는 자동물체 추적 시스템의 효율성을 높이기 위해 스테레오 영상을 이용한 물체 추적 시스템을 제안하였다. 기존의 물체 추적 시스템에서 사용한 방법들은 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 또한 단안에 의한 영상의 경우 물체의 다양한 변화에 대한 예측과 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양안에 의해 얻어진 스테레오 영상에 변이(translation)와 회전(rotation)에서의 예측이 어려운 단점을 보완한 블록 정합 알고리즘을 적용함으로써 실시간 물체의 변화의 추적 능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있는 추적 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 회전(25개)과 전이(28개), 그리고 회전과 전이의 혼합(50개)된 영상에서 각각 88%, 89%, 88%의 인식률을 얻었으며, 평균 88.3%의 인식률을 얻음으로써 본 연구의 유용성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.13-19
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• 2012

3d 영상 기술은 영화, 게임, 공연, 전시 등 콘텐츠 산업에서 폭 넓게 활용되고 있다. 또한 건축, 의료, 원전 산업에서도 활용도가 증대되고 있다. 하지만 3d 영상 생성기술은 거의 대부분 카메라를 두 대 이상 사용하여 촬영한 뒤 두 영상을 정합하는 방식이거나, 한 대를 사용하여 촬영한 영상을 변환보드를 이용하여 변환하는 기술이다. 이와 같이 추가적인 작업 시간이 필요한 3d 영상 생성 기술은 실시간 재생(real-time)을 지원하는 서비스에는 한계가 있다. 또한 범용적인 모니터 사용에 제약을 받는다. 제안된 기술은 특히 3d 게임 플레이나 입체영화 감상을 위해 요구되는 특별한 편광 모니터나 3d 입체 컨버터 없이도 실 3d 콘텐츠나 게임을 실시간으로 즐길 수 있는 방법을 제안한다. 단일 카메라만으로 생성가능하며 별도의 추가적인 에디팅이 불필요한 실시간 3d 영상을 생성기술을 개발하고 평가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.596-601
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• 2011

양안식 3차원 방송의 경우 좌우 두 시점에 해당하는 영상을 동시에 전송해야 하기 때문에 전송 대역폭의 부담이 매우 크다. 이러한 부담을 줄이기 위해 좌우 시점의 두 영상을 전송하는 대신에 좌영상과 이에 해당하는 깊이맵을 부호화하여 전송하는 방법이 있다. 이러한 3차원 방송 시스템의 수신단에서는 좌영상과 깊이맵을 복호한 뒤에 우영상을 만들어 좌우 영상을 실시간으로 출력한다. 본 논문에서는 좌영상과 깊이맵을 이용하여 가상시점 영상을 생성할 때 생기는 빈 공간을 효율적으로 채우는 기법을 제안하고, 전 과정의 실시간 처리를 위해 이를 GPU상에서 병렬로 처리되도록 구현했다. 그 결과 효과적으로 홀 채움을 수행하면서 CPU 대비 15배 이상 빠르게 양안식 영상을 생성할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권5호
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• pp.301-308
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• 2007

본 논문에서는 위상기반 양안스테레오정합 알고리즘을 이용, 실시간으로 dense disparity map을 추출 가능한 고성능 가속기 구조를 설계하였다. 채택된 알고리즘은 웨이블릿 기반의 위상차 기법의 강건성과 위상상관 기법의 기본적인 control 기법을 결합한 Local Weighted Phase Correlation(LWPC) 스테레오정합 알고리즘으로서 4개의 주요 단계로 구성이 되어 있다. 해당 알고리즘의 효율적인 병렬 하드웨어의 설계를 위하여, 제안된 가속기는 각 단계의 기능블록은 SIMD(Single Instruction Multiple Data Stream) 모드로 동작하게 되며, 전체적으로 각 기능 블록은 파이프라인(pipeline) 모드로 실행된다. 그 결과 제안된 구조에서 제시된 파이프라인 동작 모드의 선형 배열 프로세서는 행렬 순차수행 방법에 의한 2차원 영상처리에서 전치메모리의 필요를 제거하면서도 연산의 일반성과 고효율을 유지하게 한다. 제안된 하드웨어 구조는 Xilinx HDL을 이용하여 필요한 하드웨어 자원을 look up table, flip flop, slice, memory의 소모량으로 표현하였으며, 그 결과 실시간 처리 성능의 단일 칩 구현 가능성을 보여주었다.

• 농업과학연구
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• 제47권2호
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• pp.315-326
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• 2020

In this study, a real-time crop recognition system was developed for an unmanned farm machine for upland farming. The crop recognition system was developed based on a stereo camera, and an image processing framework was proposed that consists of disparity matching, localization of crop area, and estimation of crop height with coordinate transformations. The performance was evaluated by attaching the crop recognition system to a tractor for five representative crops (cabbage, potato, sesame, radish, and soybean). The test condition was set at 3 levels of distances to the crop (100, 150, and 200 cm) and 5 levels of camera height (42, 44, 46, 48, and 50 cm). The mean relative error (MRE) was used to compare the height between the measured and estimated results. As a result, the MRE of Chinese cabbage was the lowest at 1.70%, and the MRE of soybean was the highest at 4.97%. It is considered that the MRE of the crop which has more similar distribution lower. the results showed that all crop height was estimated with less than 5% MRE. The developed crop recognition system can be applied to various agricultural machinery which enhances the accuracy of crop detection and its performance in various illumination conditions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.31-39
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• 2006

본 논문에서는 지능로봇. 지능형자동차. 지능형빌딩 등에 다양하게 활용될 수 있는 3차원 환경과 여기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역 적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하학적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree 표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SIFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권4호
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• pp.105-114
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• 2006

본 논문에서는 IEEE 1394 카메라, Intel Xeon 서버 시스템, Microsoft DirectShow기술을 이용하는 웹 기반의 실시간 입체 동영상 통신을 위한 3차원 입출력 시스템을 제안하고 그 구성요소인 스테레오 카메라 시스템, 3D 디스플레이 시스템, 신호처리 시스템을 최적화하기 위한 조건들을 분석하였다. 즉, 웹 기반의 다시점 3차원 디스플레이 응용에 적합하도록 각 구성요소의 편수 조건에 맞추어 입출력 장치를 선택하고 이들을 조합하여 하나의 3차원 입체영상통신 시스템을 구성하였다. 그리고 제안된 시스템은 Visual C++.Net 환경에서 DirectX 9.1 SDK를 사용하여 최적화 구현하였다. 실험결과 서버 시스템에서 자연스럽고 임장감 있는 다시점의 실시간 3차원 입체 동영상을 관찰할 수 있었고 또한, 클라이언트 시스템에서도 전송된 영상들에 대하여 디스플레이를 통해 3차원 입체 영상을 관찰함으로써 웹 기반의 실시간 인격 3차원 입체 동영상 통신 시스템의 실질적인 응용 가능성을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.279-286
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• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.