• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.13-20
• /
• 2024

본 논문은 영상에서 특정 원통형 약통을 식별할 수 있는 모델 이미지 생성 방식을 제시하고 데이터 수집에 대한 기술을 연구한다. 기존 연구들은 객체 인식과 특정 객체 식별이 분리되어 있어 이미지 스티칭(image stitching) 자동화에 적용하기 어려웠으며, 좌표 기반 이미지 추출 방식이 이미지 스티칭 과정에서 객체 영역 외의 정보도 모델 이미지에 포함시키는 문제를 갖고 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 최근에 출시된 YOLOv8(You Only Look Once)의 세그멘테이션(segmentation)기법을 수직축 회전하는 약통 영상에 적용하고 특징점 매칭 알고리즘인 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)를 활용하여 모델 이미지 생성을 자동화하였다. 연구 결과, 세그멘테이션 기법을 적용할 경우 특정 약통 식별시 인식률이 향상되었으며 특징점 매칭 알고리즘으로 생성된 모델 이미지는 특정 악통을 정확하게 식별해 낼 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.882-897
• /
• 2020

최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.27-38
• /
• 2017

본 연구는 다수의 개인 사용자들이 휴대폰 카메라를 통하여 공연장 등에서 녹화한 다수의 영상을 스티칭하는 방법을 제시한다. 기존 고정형 리그(Rig)를 사용하는 360 카메라 솔루션과 대비하여, 시간 동기화, 반복적 변환행렬계산 및 카메라 센서 불일치 보정과 같은 새로운 문제들을 해결해야한다. 이 논문에서는 오디오를 사용한 시각동기화 방법, 색상 전달 방식에 따른 센서 불일치 제거, 전역 동작 안정화 알고리즘을 사용하여 변환 행렬의 업데이트를 함으로써 이러한 문제를 해결하였다. 또한, 카메라의 움직임이 크지 않은 경우에서, 제안 된 알고리즘은 화면 별 스티칭을 하는 경우 보다, 계산 속도와 화질 면에서도 우수한 성능을 보임을 실험을 통하여 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.460-464
• /
• 2015

본 논문은 임베디드 환경에서 실시간으로 동작하기 위해 이미지에 ROI를 지정하고 PROSAC 알고리즘을 적용하여 구현한 파노라마 영상 정합을 제안한다. 기존의 방식은 SURF 알고리즘이나 SIFT 알고리즘과 같이 복잡한 연산과 많은 연산 데이터의 알고리즘을 화면 전체에 적용하여 탐색한다. 또한 outlier 제거 알고리즘으로 RANSAC을 적용하여 알고리즘이 가진 무작위성으로 추가적인 검증 시간을 필요로 한다. 본 논문은 파노라마 영상의 특성을 고려하여 ROI를 설정함으로써 불필요한 연산량을 줄이고 outlier 제거 알고리즘을 검증 시간을 줄인 PROSAC 알고리즘으로 채택하여 처리 속도를 개선하였다. 비교 실험은 ARM Cortex-A15가 내장된 ODROID-XU 환경에서 진행 하였다. 제안하는 방식은 기존의 방식보다 처리 시간이 약 54% 개선되었다.

• 전기학회논문지
• /
• 제60권2호
• /
• pp.441-445
• /
• 2011

In this paper, we propose an algorithm for generating panoramic videos using fixed multiple cameras. We estimate a background image from each camera. Then we calculate perspective relationships between images using extracted feature points. To eliminate stitching errors due to different image depths, we process background images and foreground images separately in the overlap regions between adjacent cameras by projecting regions of foreground images selectively. The proposed algorithm can be used to enhance the efficiency and convenience of wide-area surveillance systems.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.235-245
• /
• 2018

최근 카메라의 제한된 시야각을 극복하고 여러 영상을 하나의 영상으로 정합하여 넓은 시야각을 제공하는 파노라마 영상 기술 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 파노라마 영상 제작 시 속도와 정확도 향상을 위한 전처리, 후처리 과정을 제안한다. 전처리 단계에서 카메라 센서 정보인 3차원 회전각으로 영상 간 공통 영역을 구하여 스티칭 알고리즘 소요 시간을 단축한다. 또한 후처리 단계에서 가중치를 추가한 최소 오차 경계 블랜딩 방법을 제안하여 파노라마 영상의 정확도를 향상시키고 이를 실험을 통해 결과 검증 및 비교한다

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제5권2호
• /
• pp.131-138
• /
• 2018

This work describes a binary image based fast Difference of Gaussian (DoG) filter using zero-dimensional (0-d) convolution and state machine look up tables (LUTs) for image and video stitching hardware platforms. The proposed approach for using binary images to obtain DoG filtering can significantly reduce the data size compared to conventional gray scale based DoG filters, yet binary images still preserve the key features of the image such as contours, edges, and corners. Furthermore, the binary image based DoG filtering can be realized with zero-dimensional convolution and state machine LUTs which eliminates the major portion of the adder and multiplier blocks that are generally used in conventional DoG filter hardware engines. This enables fast computation time along with the data size reduction which can lead to compact and low power image and video stitching hardware blocks. The proposed DoG filter using binary images has been implemented with a FPGA (Altera DE2-115), and the results have been verified.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39C권6호
• /
• pp.503-511
• /
• 2014

본 논문에서는 사용자가 하나의 화면을 가진 장치에서 원하는 여러 비디오 콘텐츠를 동시에 볼 수 있도록 하는 새로운 실시간 H.264/AVC 압축 영역에서의 영상 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 사용자의 요청에 따른 다수 비트스트림들을 압축 영역에서의 하나의 비트열으로 합성한다. 즉, 압축 영역에 있는 다수 영상들의 경계면에 있는 매크로블록들에 대해서 화면 내 예측 모드와 화면 간 예측 MVD를 다시 계산하고 변환 오차 계수 테이블을 수정 하여 경계 매크로블록 확정하는 방법, 영상의 나머지 부분에서 매크로블록 데이터를 단순히 복사하는 방법으로 이뤄진다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 480p 크기의 4개 영상을 1초에 103장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용의 가능함을 보여주고 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.1004-1012
• /
• 2020

본 논문은 실시간 고해상도 비디오 스티칭을 위한 새로운 콘텐츠 보존 시접선 추정 알고리즘을 제안한다. 시접선 추정은 영상 스티칭 후 중첩 영역에서의 시각적 왜곡을 최소화하기 위한 요소 기술 중 하나이다. 기존 시접선 추정 알고리즘들은 요구되는 연산량과 메모리 사용량이 높은 최적화 알고리즘에 기반을 두고 있음에도 불구하고, 추정된 시접선이 객체를 피하지 못해 객체를 자르거나 반복하는 현상을 유발한다. 또한, 프레임 간의 추정된 시접선의 시간적 일관성이 부족하여 불필요한 잦은 변동이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 직선의 시접선을 활용하여 효율적이고 시간적 일관성이 있으며, 심층신경망 기반 객체 세그먼테이션 알고리즘을 활용하여 객체를 피하여 시접선을 형성하는 시접선 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 고해상도 360° 다중 시점 동영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 짧은 시간에 시각적으로 유사한 360VR 동영상을 생성하는 시접선을 추정함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.372-378
• /
• 2016

본 연구의 목적은 농경지 상태 이미지 취득 장치와 농작업 데이터, 날씨 데이터를 데이터베이스화하여 관리할 수 있는 시스템을 구성하는 것이다. 농업관련 외국 회사들은 이미 다양한 방법으로 농업에 관한 데이터베이스를 구축하고 농업의 과학화를 이루어내고 있다. 본 연구의 시스템의 구성은 무인항공기에 탑재되는 GPS와 디지털카메라, PC를 이용한 영상취득 장치, 취득한 여러 영상을 하나의 이미지로 정합하는 부분, GPS와 정합된 영상 간 매칭, 최종적으로 일자별 기상청 날씨정보와 농작업 데이터, 이미지를 데이터베이스화 하는 부분으로 구성된다. 본 연구의 결과로 우리나라 농업의 총 생산량만의 데이터가 아닌 기후와 농작업 데이터 등의 요인과 함께 농경지 이미지로써 결과 확인 및 데이터베이스화 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 통해 인공위성 사진에 비하여 최대 약 5배 좋은 화질의 이미지를 얻을 수 있었으며, 농작업과 환경요인 등이 농경지 전체에 미치는 영향 분석 사용 될 기초 데이터를 얻을 수 있었다. 무인항공기를 이용한 농경지 모니터링 시스템을 통하여 우리나라 농업의 과학적 분석에 기여할 것으로 기대된다.