최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
The task environment of a robot is changing rapidly and task itself becomes complicated due to current industrial trends of multi-product and small lot size production. A convenient user-interfaced off-line programming(OLP) system is being developed in order to overcome the difficulty in teaching a robot task. Using the OLP system, operators can easily teach robot tasks off-line and verify feasibility of the task through simulation of a robot prior to the on-line execution. However, some task errors are inevitable by kinematic differences between the robot model in OLP and the actual robot. Three calibration methods using image information are proposed to compensate the kinematic differences. These methods compose of a relative position vector method, three point compensation method, and base line compensation method. To compensate a kinematic differences the vision system with one monochrome camera is used in the calibration experiment.
컴퓨터의 발전에 따라 현재 제4세대 수치사진측량의 활용도가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 비디오동영상을 이용하여 실용적이며, 비전문가들도 활용할 수 있는 부분들이 증가하고 있다. 이러한 현시점에서 국가산업의 중추적인 시설물 도로분야에서 도로안전진단과 유지관리목적으로 도로정보획득 및 도로정보수집에 많은 연구를 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실용성, 경제성이 있는 비전문가용인 디지털비디오 동영상을 이용하여 도로증심선의 3차원 위치정보를 추출하여 도로정보화사업의 기본적인 자료로 제공되리라 판단된다.
본 논문에서는 한 개의 카메라와 한 대의 환등기(LCD 환등기 혹은 슬라이드 환등기)를 이용하여 2차원 얼굴 영상으로부터 3차원 얼굴 형상을 모델링하는 방법을 제안한다. 환등기를 이용하여 사람 얼굴에 라이트 빔을 투영하고 이를 조금씩 이동시키며 영상을 획득한 뒤 각 2차원 영상의 지역적 정보와 영상들 사이의 시간적 정보를 함께 이용하여 3차원 형상을 복원하는 방법을 채택하였다. 제안된 방법에서는 특정이 서로 다른 영역들의 효과적인 3차원 좌표 모델링을 위해 영상을 그림자 부분 얼굴 부분 그리고 머리카락 부분으로 나누어 처리하는 지역 분할(region segmentation) 기법을 도입하였고, 2차원 얼굴 영상 획득 시간을 줄이고 고속 3차원 스캔을 위하여 한 영상 안에 다수의 라이트 빔(multiple light beams)을 이용하였다. 또 한 라이트 빔의 경계를 정확하게 검출하기 위하여 라이트 빔 캘리브레이션(light beam calibration) 기법을 제안하여 사용하였다. 실험 결과 제안한 방법을 통해서 머리카락 부분을 포함한 전체 얼굴 영역에서 향상된 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있었다.
Various scanning systems have been studied in many industrial areas to acquire a range data or to reconstruct an explicit 3D model. Currently optical technology has been used widely by virtue of noncontactness and high-accuracy. In this paper, we describe a 3D laser scanning system developped to reconstruct the 3D surface of a large-scale object such as a curved-plate of ship-hull. Our scanning system comprises of 4ch-parallel laser vision modules using a triangulation technique. For multi laser vision, calibration method based on least square technique is applied. In global scanning, an effective method without solving difficulty of matching problem among the scanning results of each camera is presented. Also minimal image processing algorithm and robot-based calibration technique are applied. A prototype had been implemented for testing.
UAV기반 멀티센서 시스템을 통해 취득된 영상의 지오레퍼런싱 정확도는 사용된 GPS/INS 시스템의 성능뿐만 아니라 카메라와 GPS/INS 시스템간의 상호관계를 나타내는 탑재변수의 정확도에 의해 영향을 받는다. 따라서 멀티센서 시스템 개발에 있어서 탑재변수의 정확한 추정은 필수적이다. 현재 우리는 재난/재해와 같은 긴급 상황에 대한 빠른 대응을 위해 실시간으로 대상지역을 감시할 수 있는 저고도 UAV기반의 실시간 공중자료획득 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 현재 개발 중인 시스템의 탑재변수 추정을 위한 시스템 캘리브레이션 방법론을 제안한다. 또한 실제 시스템의 제원을 이용한 시뮬레이션 데이터를 이용하여 정확하고 효율적인 캘리브레이션을 위한 효과적인 비행경로 및 지상기준점의 필요 개수를 도출하였다. 실험 결과, 총 6개의 스트립으로 구성된 비행경로를 따라 획득된 데이터와 5점 이상의 지상기준점 정보를 이용하면 제안된 방법론을 통해 정확한 탑재변수의 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 제안된 방법론을 이용하여 개발된 시스템의 탑재변수를 추정하고 이를 이용하여 획득된 센서 데이터의 지오레퍼런싱 정확도 평가를 수행할 예정이다.
본 논문은 다시점 동영상 부호화를 위한 적응적인 조명변화 보상 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서 카메라의 위치에 따라 조명의 차이가 발생할 수 있으며, 여러 대의 카메라가 물리적으로 완전히 동일한 특성을 가지도록 조정되지 못하여 각 카메라에서 촬영된 영상 간에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 위치의 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 제안하는 조명변화 보상 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, 조명변화 보상을 수행하지 않는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약 $0.1{\sim}0.6dB$ 정도 향상되었다.
로봇을 비롯한 자동화 기계의 3차원 작업에서 스테레오 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 장치이다. 스테레오 카메라를 사용함으로써 3차원 실세계 공간내 임의 목표점의 위치를 측정할 수 있으며, 카메라의 보정은 이를 위한 중요한 선행작업이다. 기존의 카메라 보정법은 크게 선형과 비선형의 기법으로 나눌 수 있는데, 선형의 기법은 간단하나 정확도의 면에서 문제점을 지니고, 비선형 기법은 렌즈의 왜곡을 보상하기 위한 모델링 과정과 이의 비선형 해를 구하는 비교적 복잡한 과정을 필요로 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 한 해결방안으로 인공신경망을 적용하는 방법을 연구하고 그 결과를 제시한다. 특히 역전파 알고리즘에 의해 학습된 다층 신경망의 함수 근사화 능력을 활용하여 선형기법의 오차 패턴을 학습함으로써 간단하고 효과적으로 계측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보인다.
본 논문에서는 배경의 움직임이 유발되는 능동 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 포착되는 영상 데이터를 대상으로 카메라의 사전 설치 정보나 좌표 보정(calibration) 없이 강체(rigid body) 혹은 비 강체(non-rigid body)의 움직이는 물체를 추출하고 이의 이동 방향을 판단하여, 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이동 물체의 영역분할을 위하여 동체의 형태를 규정하는 특징 점을 추출하고, 시간에 따른 특징 점의 이동 벡터로 구성된 특정 플로우 필드(feature flow field)를 구한 후 이들을 다차원 특정 공간상에서 군집화(clustering)함으로써 동체를 추출한다. 제안하는 IRMAS(lncremenatal Rotational Minimum Angle Search)에 의하여 군집화된 특정점들의 볼록 다각형(convex hull)올 구함으로써 이동 물체의 개괄적인 외곽 형태를 재 구성한다. 또한, 이동 궤적의 갑작스러운 변화를 가져올 수 있는 동작 특성을 가지는 이동 물체의 효과적인 추적을 목적으로 개선된 선형 예측기를 사용하였다. 이동 궤적 예측기는 기존의 선형 예측기의 차수를 이동의 변화도에 따라 적응적으로 조정함으로써 예측 오차를 감소시켜, 빠른 속도로 이동 궤적에 수렴한다.
본 논문에서는 Stereo 4K@60fps 360 VR 실시간 영상 획득 시스템을 영상 스트림 획득과 영상 인코딩(encoding), 영상 스티칭(stitching) 모듈로 나누어 설계하였다. 시스템은 6대의 카메라로부터 HDMI Interface를 통해 획득된 6개의 2K@60fps의 영상 스트림을 스티칭을 통하여 실시간으로 Stereo 4K@60fps 360 VR 영상을 획득한다. 영상 획득 단계에서는 멀티 스레드(Multi-Thread)를 이용하여 각 카메라로부터 실시간으로 영상 스트림을 획득하였다. 영상 인코딩 단계에서는 영상 획득과 영상 스티칭 모듈 간의 전송 리소스를 줄이기 위하여 멀티 스레드를 이용한 Raw Frame 메모리 전송과 병렬 인코딩을 하였다. 영상 스티칭 단계에서는 스티칭 Calibration 전처리작업을 통하여 스티칭 실시간성을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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