대부분의 입체 영상 시스템은 양안 시차에 의존하여 대상의 깊이를 제공하고 있다. 동일한 장면을 바라보는 경우 응시대상의 수렴각이나 비용시 대상의 양안 시차는 개인의 동공간 거리에 따라 달라지게 되지만, 대부분의 업체 영상 시스템에서는 동공간 거리와 같은 개인 차이를 고려하지 않고 동일한 영상을 제공한다. 본 연구에서는 개인의 동공간 거리가 입체시 지각에 어떤 영향을 미치는 지를 알아보기 위해서 실험 1에서 응시 대상의 지각된 깊이를, 실험 2 에서 비응시 대상의 상대적인 깊이를 측정하고 각 조건에서 발생된 개인차가 동공간 거리에 의해서 얼마나 잘 설명될 수 있는 지를 살펴보았다. 응시 대상의 지각된 깊이는 응시 대상의 화면시차를 네 단계로 변화시켜 응시 대상과 두 눈에 의해 만들어지는 수렴각을 조작한 후 측정되었고 비응시 대상의 상대적인 깊이는 양안 시차의 크기를 여덟 단계로 조작한 후 측정되었다. 동공간 거리가 긴 사람은 짧은 사람에 비해 시차로부터 지각되는 깊이가 상대적으로 감소하는 것으로 나타났으며, 회귀 분석결과 지각된 깊이에서의 개인차는 개인의 동공간 거리에 의해서 잘 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 각 개인의 동공간 거리를 고려하여 입체 영상을 생성한다면 주어진 영상으로부터 발생될 수 있는 개인차의 문제를 줄일 수 있음을 시사하며, 본 연구에서 발견된 회귀 함수들은 동공간 거리가 고려된 업체 영상을 생성하는데 유용하게 사용될 수 있다.
카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.
최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.
대상 지역의 자료기반을 구축하기 위해서는 필요한 목적에 따라 신속하고 정확한 지형정보를 얻어야 한다. 일반적으로 지형정보의 취득에 이용되는 방법에는 지도, 위성영상 및 항공사진의 입체모형을 이용하는 방법이 있으나 대상지역의 크기, 영상의 공간해상력, 소요정확도 및 경제성 등을 고려하여 최적방법을 선택하여야 한다. 따라서, 본 연구에서는 소규모 대상지역인 농촌 정주권사업 계획 지구를 선정하여 Photoballoon 시스템을 활용한 지형정보의 취득 및 기본도제작 방법과 지형공간정보체계의 공간 중첩기법을 활용함으로써 소규모 대상지역의 효율적인 지형자료기반 구축방법을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구의 수행결과, 대상지역의 정밀한 입체사진을 얻기 위한 Photoballoon 시스템의 최적 촬영조건을 결정하고 이에 따른 정확도 분석을 통해 소규모지역에 대한 입체사진 및 지형도를 신속하고 경제적으로 얻을 수 있었으며, 이를 이용하여 대상지역에 필요한 각종 계획을 수행함으로써 소규모지역의 효율적인 계획 및 설계에 활용가능한 자료기반을 구축할 수 있었다.
본 연구의 목적은 "로봇의 시각"과 "로봇의 촉각"을 대체할 수 있는 스테레오 비전 기반 햅틱스 시스템에서 가장 적합하고 효과적인 3D 재구성(3D reconstruction) 방법을 제안하는 것이다. 삼차원 영상에 대하여 정확하게 촉감을 전달하려면 스테레오 영상에서 사물의 깊이 정보와 사물의 경계면에 대한 정확한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 스테레오 영상에서 사물의 깊이 정보를 정확하게 얻기 위하여 전통적인 스테레오 정합과정에 경계면 추출 방법인 LoG(Laplacian of Gaussian) 방법과 DoG(Difference of Gaussian) 방법을 혼합적용하여 3D 영상을 재구성한 결과를 제시한다. 또한 어떤 방법이 햅틱 렌더링을 적용하는데 유용한 지 검증하기 위하여 연산 시간 및 오차 분석 실험을 수행한 결과, 본 연구처럼 비주얼 렌더링에 햅틱 렌더링을 추가하여 사용하는 경우에는 잡음 감소와 경계면 추출 성능이 더 우수한 DoG 방법이 더 효율적인 것으로 판단되었다. 본 논문에서 제안하는 스테레오 비전 기반 햅틱스 시스템을 위한 3D 재구성 방법은 이동형 정찰 로봇의 성능을 높이는 연구 등 여러 산업 분야와 군사 분야에 응용이 가능할 것이다.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
영상을 기반으로 한 불연속면의 방향성 측정 및 거칠기 평가에 대한 효율적이고 객관적인 기법의 적용 가능성을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 현장조사 및 계측을 통한 암반사면 안정성 평가의 한계를 보완하기 위해 디지털 영상으로부터 3차원 수치 암반사면모델을 생성하여 암반사면에 대한 지형 공간적 분석을 위한 기초 정보를 도출하였다. 또한, 암반사면 내에 분포한 불연속선을 3차원적으로 추출하여 불연속면의 집중 방향성을 분석하고, 암반표면의 거칠기를 정량화할 수 있는 방법을 제시하였다. 연구결과 입체 디지털 영상으로부터 암반사면에 대한 다양한 정량적 정성적 분석이 가능한 정보를 효과적으로 추출할 수 있었으며, 이를 시각화하여 안정성 평가의 효율성과 편의성을 향상 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 실감형 원격 영상회의를 위한 시스템을 제안한다. 원격 영상회의에서 카메라는 보통 디스플레이의 중앙이 아닌 측면에 설치가 된다. 이는 시선 불일치를 만들고, 사용자들의 몰입도를 떨어뜨린다. 따라서 실감형 영상회의에 있어서 시선 맞춤은 중요한 부분을 차지한다. 제안하는 방법은 스테레오 카메라와 깊이 카메라를 사용하여 시선 맞춤을 시도한다. 깊이 카메라는 비교적 적은 비용으로 효율적으로 깊이 정보를 생성할 수 있는 키넥트 카메라를 선택하였다. 하지만 키넥트 카메라는 비용적인 장점에도 불구하고 단독으로 사용하기에는 내제하는 단점이 많다. 따라서 스테레오 카메라를 더하여 각 깊이 센서 간의 단점을 보완하는 방법을 개발하였고, 이는 각 깊이 정보 간의 혼합 및 정제 과정을 통해서 실현된다. 시선 맞춤 영상 생성은 후처리를 통한 보완된 깊이 정보를 이용하여 3차원 워핑 기술을 이용하여 구현된다. 실험결과를 보면 제안한 시스템이 자연스러운 시선 맞춤 영상을 제공하는 것을 알 수 있다.
Qualified ground control points (GCPs) are required to construct a digital elevation model (DEM) from a pushbroom stereo pair. An inverse geolocation algorithm for extracting GCPs from ERS SAR data and the SRTM DEM was recently developed. However, not all GCPs established by this method are accurate enough for direct application to the geometric correction of pushbroom images such as SPOT, IRS, etc, and thus a method for selecting and removing inaccurate points from the sets of GCPs is needed. In this study, we propose a method for evaluating GCP accuracy and winnowing sets of GCPs through orientation modeling of pushbroom image and validate performance of this method using SPOT stereo pair of Daejon City. It has been found that the statistical distribution of GCP positional errors is approximately Gaussian without bias, and that the residual errors estimated by orientation modeling have a linear relationship with the positional errors. Inaccurate GCPs have large positional errors and can be iteratively eliminated by thresholding the residual errors. Forty-one GCPs were initially extracted for the test, with mean the positional error values of 25.6m, 2.5m and -6.1m in the X-, Y- and Z-directions, respectively, and standard deviations of 62.4m, 37.6m and 15.0m. Twenty-one GCPs were eliminated by the proposed method, resulting in the standard deviations of the positional errors of the 20 final GCPs being reduced to 13.9m, 8.5m and 7.5m in the X-, Y- and Z-directions, respectively. Orientation modeling of the SPOT stereo pair was performed using the 20 GCPs, and the model was checked against 15 map-based points. The root mean square errors (RMSEs) of the model were 10.4m, 7.1m and 12.1m in X-, Y- and Z-directions, respectively. A SPOT DEM with a 20m ground resolution was successfully constructed using a automatic matching procedure.
수중촬영을 위해서는 촬영자가 장비를 갖추고 수중으로 진입하여 촬영해야 한다. 촬영자가 직접 수중에 진입하기 때문에 수중에 존재하는 다양한 장애물이나 깊은 수심으로 인해 안전사고가 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 수중 입체촬영을 위한 수면호버링 드론에 대해 제안하였다. 레이저 센서를 이용한 수위측정을 통해 드론이 일정 높이의 수면에서 호버링한 상태에서 촬영부만 수중으로 이동시켜 수중상태를 입체로 촬영하는 최적의 기법에 대해 기술하였다. 제안한 수중 입체촬영기법은 수중촬영에 드론을 사용함으로써 촬영자가 직접 수중으로 진입하지 않아도 되기 때문에 안전사고에 대한 문제점을 해결할 수 있으며 저비용으로 수중입체영상을 획득할 수 있는 장점을 갖고 있다. 입체촬영용으로 제안한 캠의 촬영각을 분석하여 적정한 입체영상의 시청이 가능한 조건을 수중 18cm높이에서 바닥면 거리가 41.4cm 일 때로 규정하고 수면호버링 드론의 엘리베이션 체인에 의해 하강하는 촬영부의 높이를 조정하도록 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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