• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.322-324
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• 2020

본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 얻은 특징점들을 활용하여 기초행렬(Fundamental matrix)을 추정하는 실험을 한다. 획득한 영상들은 보정이 되어 있으며, 특징점 추출 후 매칭은 RANSAC 등의 기존 알고리즘을 활용한다. 기초 행렬을 얻기 위해 스테레오 영상으로부터 정의되는 에피폴라 점, 에피폴라 선, 에피폴라 평면을 정의하고, 이들로부터 얻을 수 있는 기하학적 관계식을 활용하여 기초행렬을 수학적으로 추정해 보고, 실험으로 수학적 이론을 검증해 본다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.46-54
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• 2015

Vision-based tracking has been proposed as a means to efficiently track a large number of construction resources operating in a congested site. In order to obtain 3D coordinates of an object, it is necessary to employ stereo-vision theories. Detecting and tracking of multiple objects require an entity matching process that finds corresponding pairs of detected entities across the two camera views. This paper proposes an efficient way of entity matching for tracking of construction workers. The proposed method basically uses epipolar geometry which represents the relationship between the two fixed cameras. Each pixel coordinate in a camera view is projected onto the other camera view as an epipolar line. The proposed method finds the matching pair of a worker entity by comparing the proximity of the all detected entities in the other view to the epipolar line. Experimental results demonstrate its suitability for automated entity matching for 3D vision-based tracking of construction workers.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권2호
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• pp.211-221
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• 1998

It is becoming apparent that stereo matching algorithms need much information from high level cognitive processes. Otherwise, conventional algorithms based on bottom-up control alone are susceptible to local minima. We introduce a system that consists of two levels. A lower level, using a usual matching method, is based upon the local neighborhood and a second level, that can integrate the partial information, is aimed at contextual matching. Conceptually, the introduction of bottom-up and top-down feedback loop to the usual matching algorithm improves the overall performance. For this purpose, we model the image attributes using a Markov random field (MRF) and thereupon derive a maximum a posteriori (MAP) estimate. The energy equation, corresponding to the estimate, efficiently represents the natural constraints such as occlusion and the partial informations from the other levels. In addition to recognition, we derive a training method that can determine the system informations from the other levels. In addition to recognition, we derive a training method that can determine the system parameters automatically. As an experiment, we test the algorithms using random dot stereograms (RDS) as well as natural scenes. It is proven that the overall recognition error is drastically reduced by the introduction of contextual matching.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1500-1505
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• 1999

본 논문은 3물체 인식을 위한 깊이정보의 추출을 위해 스테레오 기법의 적용과 기존의 방법론에서 정합횟수에 대한 문제점을 보완하기 위한 물체의 진행 방향 벡터를 이용하는 방법론을 제안한다. 즉, 물체의 진행 방향을 이용하여 진행방향 벡터를 구하고 이를 축으로 회전 이동된 물체를 정합 시킨다. 그리고 Hough변환을 이용하여 얻은 회전 이동에 대응하는 2차원 합성영상을 참조영상으로 설정하고 입력영상과 정합 과정을 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.542-543
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• 2015

본 논문에서는 차량에 설치된 스테레오 카메라를 이용하여 객체 후보를 검출하는 기법을 제안한다. 단일 카메라를 이용하면 색상 정보만을 획득할 수 있지만 스테레오 카메라를 이용하면 추가적으로 깊이 영상(depth image)을 획득할 수 있다. 깊이 정보를 이용하면 카메라의 주변 환경을 재구성 할 수 있으며, 객체 후보 검출의 성능을 향상 시킬 수 있다. 스테레오 매칭(Stereo matching)을 통해 획득한 깊이 영상을 열 단위 분석을 통해 객체로 판단되는 영역을 검출한다. 검출한 영역 경계 부근의 오류를 줄이기 위해 밝기 차를 분석한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 효과적으로 객체 후보를 검출하는 것을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.142-145
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• 1997

This paper presents the development of depth extraction algorithm or the 3D Endoscopic Data using a stereo matching method and depth calculation. The purpose of other's algorithms is to reconstruct 3D object surface and make depth map, but a one of this paper is to measure exact depth information on the base of [cm] from camera to object. For this, we carried out camera calibration.

• Applied Microscopy
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• 제46권2호
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• pp.71-75
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• 2016

The scanning electron microscope (SEM) offers two-dimensional (2D) micrographs of three-dimensional (3D) objects due to its inherent operating mechanisms. To overcome this limitation, other devices have been used for quantitative morphological analysis. Many efforts have been made on the applications of software-based approaches to 3D reconstruction and measurements by SEM. Based on the acquisition of two stereo images, a multi-view technique consists of two parts: (i) geometric calibration and (ii) image matching. Quantitative morphological parameters such as height and depth could be nondestructively measured by SEM combined with special software programs. It is also possible to obtain conventional surface parameters such as roughness and volume of biomedical specimens through 3D SEM surface reconstruction. There is growing evidence that conventional 2D SEM without special electron detectors can be transformed to 3D SEM for quantitative measurements in biomedical research.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.295-303
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• 2018

스테레오 카메라 시스템은 물리적으로 고정된 기선길이를 가지고 있어 축척이 일정하나 스테레오 영상에서 매번 특징점 매칭을 통해서 상호표정요소를 결정할 경우 축척이 고정 되어 있지 않아 실제 3차원 좌표를 측정하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수정된 공선조건식을 이용하여 좌우측 카메라의 내부적인 특성 및 카메라간의 관계를 동시에 결정하는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 수행하고 이를 단일 카메라 캘리브레이션과 비교하는 것을 목적으로 하였다. 실험을 통해 근거리에 촬영한 영상에서 결정한 3차원 거리를 비교하였을 경우 단일 캘리브레이션의 결과에서는 ${\pm}0.014m$의 평균제곱근오차가 발생한 반면 스테레오 카메라의 경우에는 오차가 거의 발생하지 않았기 때문에 스테레오 카메라 캘리브레이션의 3차원 거리의 정확도가 우수하게 나타났다. 에피폴라 영상의 종시차에 대한 비교에서는 스테레오 카메라를 이용한 경우가 단일 카메라의 경우 보다 평균제곱근오차가 최대 0.3 픽셀 정도의 차이를 보였으나 그 영향은 크지 않은 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.820-828
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• 2013

영상에서 임의의 점에 대한 고유한 특징을 계산하는 알고리즘은 파노라마 영상의 제작, 스테레오 영상의 획득, 물체 인식, 이미지 분석 등에 다양하게 사용되는 중요한 요소이다. 일반적으로 어떤 점의 특징은 스칼라 형태가 아닌 벡터형태로 나타나게 되는데, 무수히 많은 특징 점들을 서로 비교하는 작업은 매우 많은 계산량을 요구한다. 본 연구에서는 영상의 특징점 계산에 SURF(speeded up robust features)를 이용하였고, 이미지로부터 추출된 특징을 PCA(principal component analysis)기법을 이용하여 벡터의 차원을 축소하여 연결리스트 자료구조에 정렬한 다음 특징을 비교하는 기법을 제안한다. 제안된 특징의 비교 방법을 적용할 경우 기존 방법의 매칭 정확도는 유지한 상태에서 계산시간을 줄일 수 있는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.511-516
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• 2004

수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.