International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.194-203
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2021
Virtual reality is being increasingly used for healing and therapy for mental health. In this study, we developed VR-based immersive content that enables virtual travel without the limitations of time and physical conditions. We aim to develop and produce VR content for relaxation and meditation using the beautiful natural scenery. To make realistic and immersive content, we took a video of natural sceneries with a small UAV connected to a VR camera. The content was developed through stitching, video editing and post-processing of the initially captured video data, and then the created VR video was inserted into the VR device. The produced content will be helpful for stress and used to heal the mind and body of exhausted modern people by providing the place with great scenery and sound in an immersive way at any time.
Recently, stitching techniques are used for obtaining wide FOV, e.g., panorama contents, from normal cameras. Despite many proposed algorithms, the no objective quality evaluation method is developed, so the comparison of algorithms are performed only in subjective way. The paper proposes a 'Delaunay-triangulation based objective assessment method' for evaluating the geometric and photometric distortions of stitched or warped images. The reference and target images are segmented by Delaunay-triangulation based on matched points between two images, the average Euclidian distance is used for geometric distortion measure, and the average or histogram of PSNR for photometric measure. We shows preliminary results with several test images and stitching methods for demonstrate the benefits and application.
최근 기존의 설치형 어플리케이션으로 제공되던 워드 프로세서나 스프레드 시트 등이 RIA(Rich Internet Application)와 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)같은 기술의 발달로 구글 독스(Google Docs)와 같이 웹브라우저(Web Browser)에서 동작하는 형태의 클라우드 기반 웹 어플리케이션으로 제작되어 널리 사용되고 있다. 또한 기존의 웹 기술로는 구현하기 어려웠던 동영상 포맷 변환이나 사진이나 동영상에 필터를 적용하는 것과 같은 영상처리가 가능한 클라우드 기반 웹 어플리케이션이 등장하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 컴퓨팅 자원을 많이 사용하고, 장시간의 변환이 필요한 360도 영상의 변환과정에 꼭 필요한 기술인 포토스티칭(Photo-stitching)을 클라우드에서 가능하게 하는 프론트엔드 및 백엔드를 구현하고, 웹소켓(Websocket)기술을 활용하여 실시간으로 변환결과를 전달 받을 수 있도록 하였다.
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.
본 논문은 스마트폰 카메라를 사용하여 파노라마 콘텐츠를 제작하기 위한 동영상 스티칭 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동영상 스티칭 방법으로 특징점 추출 알고리즘인 SURF와 블렌딩 알고리즘인 멀티밴드 블랜딩 알고리즘을 사용한다. 또한, 동영상 스티칭 결과의 정확도를 향상 시키기 위하여 스마트폰의 센서 데이터를 사용하고, 동영상 스티칭 시 흔들림이 생기는 현상을 해결하기 위하여 선형 호모그래피 행렬 생성 방법을 적용하였다. 추가로 스마트폰을 활용하여 파노라마 콘텐츠 제작 시 요구되어지는 거리와 각도를 찾기 위한 실험을 진행하였다.
스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문은 시점이 변화하는 동적 비디오에서 파노라마 배경을 생성하고 객체 추적을 가능하게 하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 카메라로 입력되는 인접한 두 영상에서 추출된 특징점으로 부터 영상간의 관계를 유도하며, 이를 이용한 실린더 투영, 영상의 재정렬, 그리고 겹침 지역의 일그러짐을 최소화 하기 위한 스티칭(stitching) 및 블렌딩(blending)을 수행한다. 이 과정에 의해서 생성 된 배경을 기준으로 현재 입력 영상과 차분을 계산하여 객체 추적을 수행했다. 제안된 방법은 배경생성이 완료된 이후부터는 객체의 감시만을 수행하므로 실시간으로 넓은 영역의 감시가 가능하며, 이를 통한 지속적인 객체의 추적이 가능하다. 따라서 향후 공공장소 등과 같이 넓은 영역에서의 감시, 추적에 이용할 수 있다.
3차원 정보를 추출하기 위해서는 중복된 영역에 대하여 서로 다른 시야각을 가지고 있는 입체 영상이 존재하여야 하며, 비디오 프레임 영상에 있어서 입체 모자이크 영상은 연속적인 프레임 영상에서 좌우 슬라이스 영상을 추출하여 모자이킹 함으로써 제작할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 항공기에 탑재한 비디오카메라로 촬영한 영상의 활용성을 극대화하기 위하여 3차원 정보 추출이 가능한 입체 모자이크 영상을 제작하는데 목적을 두고 있다. 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 인접한 비디오 프레임 영상간의 위치관계를 규명하기 위한 이동변수가 결정되어져야 하므로, 본 연구에서는 자유 모자이크 방법으로 GPS/INS 데이터 없이 인접한 프레임 영상간의 상호표정요소를 이용한 방법을 사용하였다. 이동변수를 결정 한 후, 영상등록, 영상 슬라이싱, 접합선 추출 및 3D 모자이킹 과정을 거쳐 최종적인 입체 모자이크 영상을 제작하였다. 본 연구의 결과로써 제작된 자유 입체 모자이크 영상과 그 적용 가능성을 분석하기 위하여 종시차와 횡시차를 분석하여 나타내었다.
최근 항공 비디오 영상을 이용한 고해상도 모자이크 영상제작에 대한 연구가 큰 관심사로 대두되고 있다. 그 중, 본 논문에서는 입체 모자이크 영상 제작에 그 목적을 두고 있다. 입체 모자이크 영상은 연속된 비디오 프레임 영상에서 각기 다른 촬영 각도를 가지고 있는 전방과 후방 슬라이스 영상을 추출한 후, 각각을 모자이킹하여 좌우모자이크 영상을 생성함으로써 제작되어진다. 입체 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 프레임 영상간의 기하학적 관계를 규명할 수 있는 이동변수(motion parameters)가 결정되어져야 한다. 본 논문에서는 이러한 이동변수 중, 상대적인 이동변수를 규명할 수 있는 부등각 모델을 적용하였다. 이러한 상대적인 이동변수를 사용하여 모자이크 영상을 제작하는 방법을 자유 모자이크라고 한다. 자유 모자이크 과정은 결정된 이동변수를 이용하여 첫 번째 프레임 영상을 기준으로 영상등록을 수행한 후, 전방 및 후방 슬라이스 영상 추출, 접합선 추출, 영상 모자이킹 과정을 거쳐 수행된다. 본 연구의 결과로 좌우 모자이크 영상과 이를 이용한 여색입체 모자이크 영상을 나타내었으며, 정확도 분석을 위하여 종시차 분석을 수행하였다.
A thermal camera is used to obtain thermal information of a certain area. However, it is difficult to depict all the information of an area in an individual thermal image. To form a high-resolution panoramic thermal image, we propose an optimized FAST (feature from accelerated segment test) algorithm to combine two or more images of the same scene. The FAST is an accurate and fast algorithm that yields good positional accuracy and high point reliability; however, the major limitation of a FAST detector is that multiple features are detected adjacent to one another and the interest points cannot be obtained under no significant difference in thermal images. Our proposed algorithm not only detects the features in thermal images easily, but also takes advantage of the speed of the FAST algorithm. Quantitative evaluation shows that our proposed technique is time-efficient and accurate. Finally, we create a mosaic of the video to analyze a comprehensive view of the scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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