In this paper, the epipolar geometry, genera17y used as a pin-hole camera model, is newly adapted to our proposed method that enables the affine reconstruction of the 3D object from two projected views. The proposed method models the projective projection of inherent X-ray imaging system, obviates the need to attach artifirially constructed material on the body, and requires none of the prior-knowledge regarding to intrinsic and extrinsic parameters of two X-ray imaging systems. The optimum numerical solution is obtained by applying the least mean square estimator to corresponding points on two projected X-ray planes. The performance of this proposed method is Quantitatively analyzed using computer synthesized model of Cochlear implantation electrodes. In simulated experiments, the propnsed method is insensitive to the added random noise, the scaling factor change, the center point change, and rotational angular change between two projection planes, as well as enables the stable 3D reconstruction in least square sense even in worst testing cases.
스테레오 영상으로부터 3차원 형상을 구현함에 있어 사용자의 개입을 최소로 필요로 하는 기법을 개발하였다. 형상구현은 특정 기하학 그룹을 평가하는 3단계로 이루어진다. 1단계는 영상에 존재하는 epipolar 기하 평가로 각 영상에서의 특정점들을 일치시킨다. 2단계는 소실점 방법을 이용하여 투영공간에서 특정평면을 찾는 affine 기하 평가이다. 3단계에서는 카메라의 자기보정을 포함하며 3차원 모델이 얻어질 수 있는 계량 기하 변수를 구한다. 이 방법의 장점은 형상구현을 위해 스테레오 영상을 보정할 필요가 없는 것으로, 그 구현가능성을 실증하였다.
본 논문에서는 환경 탐색을 위한 영상 기반 환경을 자동으로 생성하기 위한 새로운 모자이크 기법을 제안 한다. 제안된 방법은 영상의 투영 변환 행렬을 이용하여 한 영상 위에 다른 영상을 합성 한다. 특징 모델을 기반한 정합을 이용하여 영상을 모자이크를 구현하고 구맵핑을 통해 시각에 따라 변형되어 몰입감을 주는 영상 기반 환경을 생성한다, 특히, 취득한 영상간의 카메라 회전 성분에 강건한 기준 특징 벡터 필터링 방법을 제안하며 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
본 논문은 회전 테이블에서 취득된 영상으로부터 카메라 교정을 위한 강건한 기본 행렬을 계산하기 위한 새로운 알고리즘과 적은 수의 영상만을 이용하는 키 프레임 선택 알고리즘을 통해서 전방향 3차원 영상 재구성 시스템을 구현하였다. 비 교정영상에서 3차원 영상 재구성을 위해서는 카메라 교정 작업이 필수이다. 카메라 교정 과정은 기본 행렬로부터 추정 할 수 있는데, 정확한 기본 행렬의 추정이 선행되어야 한다. 단일 축 회전 움직임은 몇 가지 고정된 특성을 가지고 있는데, 이러한 특성은 영상간의 아웃라이어를 제거하는데 이용되고, 기본 행렬을 구하기 위한 새로운 알고리즘을 제공한다. 또한 제안한 키 프레임 선택 알고리즘을 통해서 선택된 영상의 사영 행렬을 정렬 시킨 다음, 재구성된 3차원 데이터들을 정합시킴으로서 전방향 3차원 영상 재구성을 구현한다. 자체 제작한 영상 취득 시스템(Potonovo)을 통해서 취득한 실제 영상을 대상으로 기존의 기본 행렬 방법 및 키프레임 선택 방법들과 비교 실험을 통하여 제안된 방법들이 더 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 실감 콘텐츠 생성에 쓰이는 움직이는 다수 카메라 시스템을 위한 분해법 기반 자동 보정 알고리즘을 제안한다. 대부분의 기존 자동 보정 연구는 스테레오 카메라 혹은 고정된 다수 카메라 시스템에 한정되어왔다. 보다 넓은 영역의 3차원 복원이나, 다수 카메라를 사용하는 일반적인 응용으로의 확장을 위해서는 새로운 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 일반적인 다수 카메라 시스템 (동적인 시스템 포함) 구조에 대한 강건한 자동 보정 방법을 제안하고, 카메라 구조가 평면 구성을 갖는 다수 카메라 시스템 보정 알고리즘을 제안한다. 우선, 기하학적 제한 요소를 바탕으로 분해법을 사용하기 위한 수식을 유도하고, 유도된 정리를 바탕으로 실질적인 자동 보정 사용법을 설명한다. 특히, 평면을 이루는 카메라 시스템에서의 분해법 적용이 어파인 복원과 같다는 성질을 증명하고, 어파인 분해법을 활용한 자동 보정 알고리즘을 제시한다. 실험에서는 제안된 알고리즘을 시뮬레이션 데이터와 실제 영상에 적용한 실험 결과를 보인다. 제안된 알고리즘은 다수 카메라 시스템을 활용한 영상 기반 3차원 실감 콘텐츠 복원이나, 하드웨어의 지원과 함께 실시간 다수 카메라 증강 현실 시스템에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 헬멧의 자세 및 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 두 대의 CCD카메라와 헬멧 그리고 적외선 LED, 영상편집 보드로 구성된다. 이 중 15개의 적외선 LED는 헬멧에 서로 다른 길이로 삼각형 패턴으로 고정되어, 헬멧의 자세 및 위치를 결정하기 위한 특징점이 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 특징점 추출, 투영 재구성, 모델 인덱싱 과정으로 구성되며, 단위 쿼터니언(UQ, Unit Quaternion)을 이용하여 자세 및 위치를 추정한다. UQ를 이용하여 회전행렬를 구하면, 회전 행렬이 유니터리 행렬(Unitary Matrix)이 되는 것을 보장할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실제 실험 데이터를 이용하여 그 성능을 검증하였다.
In this paper, we propose a method to estimate pointing region in real-world from images of cameras. In general, arm-pointing gesture encodes a direction which extends from user's fingertip to target point. In the proposed work, we assume that the pointing ray can be approximated to a straight line which passes through user's face and fingertip. Therefore, the proposed method extracts two end points for the estimation of pointing direction; one from the user's face and another from the user's fingertip region. Then, the pointing direction and its target region are estimated based on the 2D-3D projective mapping between camera images and real-world scene. In order to demonstrate an application of the proposed method, we constructed an ICGS (interactive cinema guiding system) which employs two CCD cameras and a monitor. The accuracy and robustness of the proposed method are also verified on the experimental results of several real video sequences.
본 논문은 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는 경우나, 영상 광고 등 많은 영상 관련 분야에 필요한 복원을 위하여 역사영 변환을 보다 더 효율적으로 하기 위한 고차의 비-스플라인을 적용한 방법을 제안한다. 사영은 정확한 정보를 오차가 존재하는 왜곡된 정보공간으로의 변형과정으로서, 정보에서 손실의 존재를 당연시하고 있는 과정이다. 또한, 역사영에서는 관측된 정보가 왜곡된 정보이기 때문에, 관측에 의존하여 사영과정에서 손실된 정보를 추정해 나가는 과정이 매우 어려운 난제로 연구되고 있다. 본 연구에서는 선형적으로 변형된 영상의 복원 방법 개선을 위하여 비-스플라인 내간법을 적용한 방법 중에서, 비-스플라인의 차수를 높인 방법을 사용한 새로운 방법을 제안하여, 역사영의 과정에서 적은 오차를 갖고 원래영상으로 복원하는 방법을 제안하였다. 실험에서는, 제안된 고차의 비-스플라인 내간법을 적용한 결과로서, 원래의 영상에 가까게 복원을 시키는 제안된 역변환 방법의 우수성을 보였다.
The following conclusions were obtained from the non-reconstructed and reconstructed subtraction images of the standard intraoral radiographs which were taken with paralleling technique with Rinn XCP only and with occlusal bite registration for geometric standardization using bilateral mandibular premolar and molar regions of two dry human skulls. 1. The SD of the overall subtraction images of the premolars and molars of the non-reconstructed, that is, the manual superimposition showed statistically significant difference between the non-registered and registered groups. 2. In non-reconstructed and non-registered cases, the quality of the subtraction images were improved when superimposition was focally done and this was more evident in areas where the radiographic images tend to be distorted due to anatomic reasons. 3. In non-reconstructed and registered cases, the subtraction images were consistent regardless of the anatomic site or the focus of superimposition. This means that the geometric standardization with only occlusal bite registration could produce serial radiographs which is suitable for subtraction. 4. The SD of the overall subtraction images of the premolars and molars of the reconstructed, that is, the automatic superimposition showed statistically insignificant difference between the non-registered and registered groups. This means that using reconstruction, subtraction radiography is possible without occlusal bite registration. 5. In reconstructed and non-registered cases, compatible quality of the subtraction images were obtained regardless of the anatomic site or area of the corresponding points. 6. In reconstructed and registered cases, best subtraction images whose quality showed sensitivity to the areas of corresponding points were obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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