본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.
본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.
TOF(Time of Flight) 기술은 물체의 3차원 깊이 정보 추출을 가능케 하는 기술 중의 하나이다. 하지만, TOF의 카메라의 출력인 깊이 영상을 이용한 물체의 3차원 위치 추출은 몸이나 손 등 크기가 큰 물체의 경우에는 비교적 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있는데 비하여 크기가 작은 손 끝의 경우에는 신뢰할 수 있는 값을 얻기 힘들다. 본 논문에서는 TOF 카메라에서 육면체 손 모델을 이용하여 수정된 손의 영상에서의 위치 정보와 팔 모델을 이용하여 손 끝의 3차원 좌표를 추정한다. 제안된 방법으로 실험을 한 결과 TOF 카메라의 깊이 영상만을 사용하여 인식한 손 끝의 3차원 위치정보와 비교하여 훨씬 더 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
깊이 카메라는 Time-of-Flight (TOF) 기술을 이용하여 장면 내 물체들의 거리 정보를 실시간으로 측정하며, 측정된 값은 깊이 영상으로 출력되어 양안식 혹은 다시점 카메라와 함께 장면의 고화질 깊이 맵을 제작하는 데 사용된다. 그러나 깊이 카메라 자체가 가지는 기술적 한계로 인하여 영상에 잡음과 왜곡이 포함되어 있기 때문에 이를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 요구되며, 처리 된 깊이 카메라 영상은 다양한 방법으로 색상 영상과 융합되어 장면의 깊이 정보를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 다시 점 카메라와 깊이 카메라를 함께 사용하여 고화질의 깊이 정보를 획득할 수 있는 혼합형 카메라 방식의 원리와 깊이 영상 처리 및 깊이 생성을 위한 기술 동향을 설명한다.
본 논문은 Time-of-Flight(ToF) 깊이 카메라와 DSLR을 이용한 사진측량 기반의 복합형 카메라시스템 구성방법을 제안한다. ToF 깊이 카메라는 깊이 정보를 실시간으로 출력하는 장점이 있지만 제공되는 명암 영상의 해상도가 낮고 획득한 깊이 정보가 물체의 표면상태에 민감하여 잡음이 발생하는 단점이 있다. 따라서 깊이 카메라를 이용한 입체 모델 생성을 위해선 깊이 정보의 보정과 함께 고해상도 텍스처맵을 제공하는 복합형 카메라의 구성이 필요하다. 이를 위해 본 논문은 상대표정을 수행하여 깊이 카메라와 DSLR의 상대적인 기하관계를 추정하고 공선조건식 기반의 역투영식을 이용하여 텍스처매핑을 수행한다. 성능검증을 위해 기존 기법의 모델 정확도와 텍스처매핑 정확도를 비교 분석한다. 실험결과는 제안 기법의 모델 정확도가 더 높았는데 이는 기존 기법이 깊이 카메라의 잡음이 있는 3차원 정보를 기준점으로 사용하여 절대표정을 수행한 반면에 제안 기법은 오차정보가 없는 두 영상간의 공액점을 이용했기 때문이다.
본 논문에서는 TOF 센서와 동일한 View로 고정되고 차량의 진행 방향으로 수평 설치 가능한 카메라에 대하여 논한다. 이 카메라는 객체 인식 정확도 향상을 위해 1,280×720 해상도 적용하고 30fps로 영상을 출력하며 180°이상의 광각 어안렌즈를 적용 가능하다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권1호
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pp.15-19
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2015
The depth information of an image is used in a variety of applications including 2D/3D conversion, multi-view extraction, modeling, depth keying, etc. There are various methods to acquire depth information, such as the method to use a stereo camera, the method to use the depth camera of flight time (TOF) method, the method to use 3D modeling software, the method to use 3D scanner and the method to use a structured light just like Microsoft's Kinect. In particular, the depth camera of TOF method measures the distance using infrared light, whereas TOF sensor depends on the sensitivity of optical light of an image sensor (CCD/CMOS). Thus, it is mandatory for the existing image sensors to get an infrared light image by bundling several pixels; these requirements generate a phenomenon to reduce the resolution of an image. This thesis proposed a measure to acquire a high-resolution image through gradual area movement while acquiring a low-resolution image through pixel bundling method. From this measure, one can obtain an effect of acquiring image information in which illumination intensity (lux) and resolution were improved without increasing the performance of an image sensor since the image resolution is not improved as resolving a low-illumination intensity (lux) in accordance with the gradual pixel bundling algorithm.
In this paper range measurement systems using ultrasonic and visual sensors are designed. By varying the focus of a camera, the range to a target pattern is computed. Pour different methods are tested for the focusing-based range measurement. The best result is obtained when counting edge pixels found by Laplacian operator. Higher accuracy can be obtained by fusing the measurement of camera focusing with that of ultrasonic sensor. The system designed is experimented within the range of 300-450mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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