본 논문은 패러렐 카메라 모델을 사용한 카메라 캘리브레이션과 3차원 스캐닝 알고리즘에 관한 것이다. 레이저 스트립라인이 스테레오 매칭을 위해 보조적으로 사용하였으나 원리적으로는 불필요하다. 피측정 물체는 스뎀핑모터에 의해 플레이트 위에서 360도 회전하며, 카메라로부터 거리를 측정하여 월드좌표를 구한다. 피측정 물체의 월드좌표는 모델좌표로 변환되며 다수의 군집 모델좌표로부터 모델링을 위한 면을 추출하고 OpenGL을 이용하여 렌더링 한다. 본 알고리즘은 에피폴라 라인의 매칭점의 유효성을 검사하여 잘못된 매칭값을 버리고 무효한 매칭값은 유효한 값으로부터 보간법으로 산출한다.
본 논문에서는 입체영상을 시청할 때 흔히 발생할 수 있는 시각 피로를 최소화하기 위한 시차 보정 기술을 제안한다. 시각 피로는 3차원 TV의 상용화에 있어 반드시 풀어야 할 문제이다. 본 논문에서 제안하는 시차 보정 기술은 좌, 우 입체카메라의 기하학적 분석을 통하여 영상의 깊이감을 조정하는 수평시차 보정과 특징 정합 기반의 수직시차 보정으로 구성된다. 기존의 시차 보정은 주로 입체영상 카메라의 기하적 관계를 캘리브레이션(calibration) 과정을 거쳐 구하고 그 결과값을 이용하였다. 그러나 캘리브레이션의 오류로 인한 시차의 오차가 여전히 발생하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 수평시차는 입체카메라의 캘리브레이션 정보를 사용하는 반면 수직시차는 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘을 사용하여 수직시차의 오차를 최소화하였다. 유사한 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘과의 비교를 통하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다.
현대사회에서 3차원 정보에 대한 관심과 활용도는 급속히 증가하고 있으며, 영화와 TV뿐만아니라 스마트폰에서도 입체시가 가능한 제품이 출시되고 있다. 스마트폰은 다른 기기와 달리 일상생활에 밀접하게 활용되고 있으며, 그 활용도 역시 무궁무진하다. 본 연구에서는 스마트폰의 스테레오 카메라를 이용하여 촬영을 수행하고 정량적인 정보의 취득이 가능한지 실험하였다. 또한, 취득된 정량적인 정보가 어느 정도 정확도를 가지는지 평가함으로써 스마트폰의 정량적 활용성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 먼저 스마트폰에 장착된 카메라 두 대에 대한 렌즈 검정을 수행하여 내부표정요소들을 결정하였다. 결정된 내부표정요소들을 이용하여 테스트필드의 타겟들에 대한 3차원 좌표를 계산하고 정밀하게 관측한 기준좌표들과 비교하였다. 또한, 임의의 건물을 대상으로 표정을 수행한 결과 X=0.0674m, Y=0.25319m, Z=0.04983m의 표준편차를 나타내었으며 도화가 가능하였다. 이러한 결과는 cm급의 높은 정확도를 요구하지 않는 근거리 소규모측량에서는 스마트폰 스마트폰을 이용하여 정량적 정보를 취득하고 이것을 활용하는 것이 가능하다는 것을 보여준다.
스테레오 감마선 공간 탐지장치는 감마선원을 탐지하고 그 결과를 바탕으로 2차원 영상분포를 측정한 후, 스테레오 카메라 기법을 적용하여 3차원 공간상에서 장치로부터 선원까지의 거리를 측정할 수 있도록 구현되었다. 본 논문에서는 영상처리 알고리즘을 통해 감마선 공간 탐지를 위한 스캔시간을 줄이고, 방사광 및 가시광 영상을 중첩한 후 스테레오 보정을 통해 3차원 가시화를 통한 감마선 분포 탐지 효율 개선을 위한 연구를 수행하였다. 탐지시험 결과 고속 탐지를 위한 알고리즘을 적용한다면 단일선원을 탐지할 때 약 30%이상의 탐지효율 개선하였으며, 3D 모니터를 통한 3차원 시각화 영상을 통해 공간상의 선원에 대한 분포를 확인하였다.
본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.
Continuous research efforts have been made on acquiring location data on construction sites. As a result, GPS and RFID are increasingly employed on the site to track the location of equipment and materials. However, these systems are based on radio frequency technologies which require attaching tags on every target entity. Implementing the systems incurs time and costs for attaching/detaching/managing the tags or sensors. For this reason, efforts are currently being made to track construction entities using only cameras. Vision-based 3D tracking has been presented in a previous research work in which the location of construction manpower, vehicle, and materials were successfully tracked. However, the proposed system is still in its infancy and yet to be implemented on practical applications for two reasons. First, it does not involve entity matching across two views, and thus cannot be used for tracking multiple entities, simultaneously. Second, the use of a checker board in the camera calibration process entails a focus-related problem when the baseline is long and the target entities are located far from the cameras. This paper proposes a vision-based method to track multiple workers simultaneously. An entity matching procedure is added to acquire the matching pairs of the same entities across two views which is necessary for tracking multiple entities. Also, the proposed method simplified the calibration process by avoiding the use of a checkerboard, making it more adequate to the realistic deployment on construction sites.
This study was carried out to measure the 3D-distance of a cow model teat for an application possibility on Robotic Milking System(RMS). A teat recognition algorithm was made to find 3D-distance of the model by using Gonzalrez's theory. Some of the results are as follows. 1 . In the distance measurement experiment on the test board, as the measured length, and the length between the center of image surface and the measured image point became longer, their error values increased. 2. The model teat was installed and measured the error value at the random position. The error value of X and Y coordinates was less than 5㎜, and that of Z coordinates was less than 20㎜. The error value increased as the distance of camera's increased. 3. The equation for distance information acquirement was satisfied with obtaining accurate distance that was necessary for a milking robot to trace teats, A teat recognition algorithm was recognized well four model cow teats. It's processing time was about 1 second. It appeared that a teat recognition algorithm could be used to determine the 3D-distance of the cow teat to develop a RMS.
도시 문명의 지속화를 위해 쓰레기 매립은 필수적이며 효율적인 관리를 위해 효율적이고 전산화된 관리가 표준화된 매립장의 운영을 위해 필요하다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 시스템에 의한 삼차원 물체의 표면점들의 집합인 포인트 클라우드를 구해 대상체에 대한 체적을 계산하는 방법을 제시하였으며 이는 쓰레기 매립장에서의 쓰레기 매립량을 연속적으로 모니터링하는 데 사용될 수 있으며 이를 통해 쓰레기 매립장의 수명 예측 등과 같은 곳에 평가 지표로 활용할 수 있다 제시된 알고리즘은 쓰레기 매립의 체적 계산에 사용될 수 있다. 또한 본 연구는 삼차원 객체의 일반적인 체적 계산을 위한 기본 알고리즘으로도 사용될 수 있다.
Binocular-pair images obtained from two cameras can be used to calculate the three-dimensional (3D) world coordinate of a feature point. However, to apply this method, measurement accuracy of binocular vision depends on some structure factors. This paper presents an experimental study of measurement distance, baseline distance, and baseline direction. Their effects on camera reconstruction accuracy are investigated. The testing set for the binocular model consists of a series of feature points in stereo-pair images and corresponding 3D world coordinates. This paper discusses a method to increase the baseline distance of two cameras for enhancing the accuracy of a binocular vision system. Moreover, there is an inflexion point of the value and distribution of measurement errors when the baseline distance is increased. The accuracy benefit from increasing the baseline distance is not obvious, since the baseline distance exceeds 1000 mm in this experiment. Furthermore, it is observed that the direction errors deduced from the set-up are lower when the main measurement direction is similar to the baseline direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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