수중 환경에서 물과 부유물에 의한 빛의 감쇄와 산란은 수중 영상의 색상을 열화시키고 가시성을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 수중 산란광은 피사체와의 거리의 함수로 표현되므로 깊이 정보는 빛의 전달률을 계산하기 위한 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 깊이 영상을 이용하여 전달률을 측정하고 이를 기반으로 영상의 각 화소에 존재하는 산란에 의한 열화값을 제거함으로써 수중 스테레오 영상의 가시성을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제거해야 하는 열화값이 영상의 화소값 보다 크지 않도록 보정하여 가사성 개선 시 나타날 수 있는 부분적인 영상 왜곡을 방지한다. 또한 수중 스테레오 영상의 심각한 문제점 중의 하나인 색상 불균형을 효과적으로 보정하여 가시성 개선 후 좌, 우 영상의 동일성을 유지한다. 실험 결과는 다양한 환경의 수중 영상에 대하여 제안하는 가시성 개선 후 색대비가 영상에 따라 5%에서 14%이상 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 화상회의 시스템 등 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상과 카메라 보정을 거친 영상을 이용하여 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법과 동적계획법(dynamic programing method) 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3208-3229
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2017
Rectification is an essential procedure for simplifying the disparity extraction of stereo matching algorithms by removing vertical mismatches between left and right images. To support real-time stereo matching, studies have introduced several look-up table (LUT)- and computational logic (CL)-based rectification approaches. However, to support high-resolution images, the LUT-based approach requires considerable memory resources, and the CL-based approach requires numerous hardware resources for its circuit implementation. Thus, this paper proposes a multi-level accumulation-based rectification method as a simple CL-based method and its circuit implementation. The proposed method, which includes distortion correction, reduces addition operations by 29%, and removes multiplication operations by replacing the complex matrix computations and high-degree polynomial calculations of the conventional rectification with simple multi-level accumulations. The proposed rectification circuit can rectify $1,280{\times}720$ stereo images at a frame rate of 135 fps at a clock frequency of 125 MHz. Because the circuit is fully pipelined, it continuously generates a pair of left and right rectified pixels every cycle after 13-cycle latency plus initial image buffering time. Experimental results show that the proposed method requires significantly fewer hardware resources than the conventional method while the differences between the results of the proposed and conventional full rectifications are negligible.
본 연구에서는 스테레오 디지털 카메라 장비를 제작하였고 이를 이용하여 현장에서 간편하게 디지털 영상만을 찰영한 후 영상처리를 통해 영상에 나타난 모든 대상물의 좌표 길이 등의 정보를 취득할 수 있다. 스테레오 디지털 카메라 장비를 이용하여 근거리 사진측량을 수행하는데 있어서 카메라 사이의 기선거리가 1m 정도로 제약을 받기 때문에 간편하게 외부표정요소가 미리 결정된 스테레오 영상을 취득할 수 있는 장점이 있지만 짧은 기선거리로 인해 정확도에는 제약을 받게 된다. 대상물에 대한 촬영 거리와 촬영 각도를 다양하게 설정하여 각각의 경우 발생하는 오차를 실험하였으며 영상측점의 오차가 마치는 영향도 분석하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.275-279
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2015
There are several methods to record three dimensional (3D) information of objects such as lens array based integral imaging, synthetic aperture integral imaging (SAII), computer synthesized integral imaging (CSII), axially distributed image sensing (ADS), and axially distributed stereo image sensing (ADSS). ADSS method is capable of recording partially occluded 3D objects and reconstructing high-resolution slice plane images. In this paper, we present a computational method for depth extraction of partially occluded 3D objects using ADSS. In the proposed method, the high resolution elemental stereo image pairs are recorded by simply moving the stereo camera along the optical axis and the recorded elemental image pairs are used to reconstruct 3D slice images using the computational reconstruction algorithm. To extract depth information of partially occluded 3D object, we utilize the edge enhancement and simple block matching algorithm between two reconstructed slice image pair. To demonstrate the proposed method, we carry out the preliminary experiments and the results are presented.
본 연구는 실내 정밀 매핑과 정교한 영상 기반 서비스에 활용 가능한 실내의 입체 전방위 영상을 취득하는 시스템과 이에 대한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 회전식 스테레오 라인 카메라 방식으로 구성되며, 안정적인 입체시와 객체점의 정밀한 결정에 적합한 입체 전방위 영상을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 투영모델을 기반으로 캘리브레이션을 위한 수학적 모델을 도출한다. 이를 통해 캘리브레이션을 수행하여, 실내 공간에 대해 ${\pm}16cm$ 이내의 정확도로 객체점을 추정할 수 있었다. 제안된 시스템과 캘리브레이션 방법은 실내의 정밀한 3차원 모델링에 활용될 것이다.
스테레오 정합 방법은 2차원 영상으로부터 깊이정보를 얻는 여러 가지 방법들 중 하나다. 이 방법은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상을 이용해 영상 속 객체 및 배경의 깊이를 예측한다. 이때 물체의 깊이 값은 한 시점의 영상 속 화소들과 다른 시점 영상에 있는 대응점들 사이의 거리 차이인 변위값에 의해 결정된다. 본 논문은 평탄한 영역 속 각 화소의 대응점을 잘 찾기 위해 거리변환을 이용한 새로운 정합비용 함수를 제안한다. 거리변환은 영상 속 각 화소가 경계 영역으로부터 얼만큼 떨어져있는지 계산해준다. 따라서 평탄한 영역에 있는 화소에 거리변환을 적용하면 특정값을 갖는 화소로 변환할 수 있기 때문에 이 영역에서의 대응점 탐색 정확도를 높일 수 있다. 또한, 정합비용을 계산하는 과정에서 1차원 배열을 이용해 영상의 영역별 특성에 따라 정합 방법이 적응적으로 적용되도록 한다. 최적의 대응점을 찾기 위한 정합비용들의 종합 과정에는 교차 계층 구조를 이용한 종합 방법이 사용된다. 그 결과, 평탄한 영역을 포함한 모든 영역에서 기존의 방법보다 더 정확한 변위값을 얻었다.
위성영상을 이용한 대부분의 연구는 대상지역에 대한 2장의 스테레오영상(stereo-pair)을 입체적으로 해석하여 3차원 위치를 결정하거나 영상 상관 기법을 적용한 입체매칭을 통하여 수치지형표고를 추출하였다. 그러나 스테레오 영상을 이용하여 위성의 위치 및 자세를 모델링하거나 위치정보를 얻고자 할 경우에는 기준점의 미세한 오차량에도 크게 영향을 받기 때문에 그 결과에 대한 안정성을 기대하기가 어려웠다. 또한 두 화상 중 하나의 화상에 노이즈(noise), 그림자, 또는 구름이 존재할 패 그 지역에 대한 수치지형모델의 생성이 불가능하거나 정확도가 저하되는 것이 문제로 지적되어 왔다. 이러한 경우에 다중의 입체영상을 분석하므로써 문제점을 해결할 수 있으며 본 연구에서는 동일지역에 대한 3장의 SPOT위성영상을 입체적으로 해석하여 수치지형 표고모델의 정확도를 개선하였다.
기존 방사선 검색장치는 2차원 방사선 스캔 영상을 사용하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 컨테이터 X-선 검색 영상에 대한 스테레오 영상처리 기술의 적용 가능성을 분석하였다. 일반적 방사선 검색장치에 라인 센서 하나만을 추가하여 새롭게 고안한 스테레오 영상획득 장치로부터 검사 오브젝트의 좌우 시차 정보를 달리하는 두 장의 이차원 방사선 스캔영상을 획득하였다. 획득 영상에 대해서 매칭 알고리즘을 이용하여 3차원 오브젝트 복원하는 과정을 진행하였다. 오브젝트의 투과밀도 정보인 방사선 영상의 특성상 일반 스테레오 영상처리 알고리즘 적용은 한계가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 먼저 이차원 영상의 에지정보에 기반한 3차원 영상복원을 시도하였다. 또한 새로운 볼륨복원 방식의 3차원 복원 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 오브젝트 검색에서 개선된 형상복원 방법임을 확인하였다. 제안된 기술은 제한된 스캔환경에서 CT나 MRI 적용이 어려운 오브젝트에 대해 응용이 가능할 것이다.
위성영상을 이용한 대부분의 연구는 대상지역에 대한 2장의 스테레오영상(stereo-pair)을 입체적으로 해석하여 3차원 위치를 결정하거나 영상 상판 기법을 적용한 입체매칭을 통하여 수치지형표고를 추출하였다. 그러나 스테레오 영상을 이용하여 위성의 위치 및 자세를 모델링하거나 위치정보를 얻고자 할 경우에는 기준점의 미세한 오차량에도 크게 영향을 받기 때문에 그 결과에 대한 안정성을 기대하기가 어려웠다. 또한 두 화상중 하나의 화상에 노이즈(noise), 그림자, 또는 구름이 존재할 때 그 지역에 대한 수치지형모델의 생성이 불가능하거나 정확도가 저하되는 것이 문제로 지적되어 왔다. 이러한 경우에 다중의 입체영상을 분석하므로써 문제점을 해결할 수 있으며 본 연구에서는 동일지역에 대한 3장의 SPOT 위성영상을 입체적으로 해석하여 수치지형 표고모델의 정확도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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