• Spatial Information Research
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• 제13권2호
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• pp.129-138
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 CCD 카메라를 이용하여 이동체의 3차원 위치좌표를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 통해 효율적으로 이동체의 3차원 위치좌표를 추출하는 방법을 도출하고자 하였다 스테레오 CCD 카메라의 상호표정을 수행하고, 획득된 영상에서 이동체를 배경과 분리한 뒤, 좌$\cdot$우 영상에서 이동체의 영상좌표를 추출한다. 추출된 좌$\cdot$우 영상에서의 영상좌표를 이용하여 이동체의 3차원 위치를 결정하게 된다. 스테레오 CCD 카메라간의 상호 위치 및 자세를 결정하기 위한 표정 모듈은 독립적 상호표정(independent relative orientation)을 사용하였고, 획득된 영상에서 이동체 추출 알고리즘은 칼라영상의 RGB(Red, Green, Blue) 화소값을 이용하여 구현하였다. 좌$\cdot$우 CCD 카메라로부터 들어오는 영상좌표를 이용하여 공간전방교회 법을 통해 이동체의 위치를 계산하였다. 그리고 전체 시스템의 실험을 수행하였고, 그 결과의 정확도를 비교하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.326-331
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• 2019

실제 환경에서는 움직이지 않는 정적 물체만큼이나 많은 수의 움직이는 동적 물체가 존재한다. 사람은 정적 물체와 동적 물체를 쉽게 구분할 수 있지만, 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 이를 구분하지 못한다. 따라서 차량이나 로봇이 성공적이고 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는 정적 물체와 동적 물체를 정확하게 구분하는 것이 중요하다. 이를 수행하기 위해서 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 카메라, 라이다 등과 같은 다양한 센서 시스템을 활용할 수 있다. 그중에서 스테레오 카메라 영상은 자율 주행을 위해 많이 활용하는 데이터이다. 스테레오 카메라 영상은 물체 분할, 분류, 추적과 같은 물체 인식 분야는 물론 3차원 지도 복원과 같은 네비게이션 분야에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 주행하는 차량과 로봇을 위하여 스테레오 영상을 활용한 정적/동적 물체 구분 방법을 제안하고, 향후 네비게이션 목적으로도 활용할 수 있도록 3차원 지도를 복원하여 이를 적용한 결과 및 성능 확인을 위한 정확도 분석 결과(99.81%)를 제시한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.87-95
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• 2007

본 논문에서는 영역기반의 MAD(Mean Absolute Difference) 알고리즘과 변형된 PID(Proportional Integral Derivative) 기반의 팬/틸트 제어기를 이용하여 적응적인 스테레오 물체추적을 수행함으로써 물체추적 시스템의 오류검출 및 안정도를 분석하였다. 즉 순차적인 스테레오 입력영상에 영역기반의 MAD 알고리즘과 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용하여 좌, 우측 표적물체의 위치정보를 추출해 낸 다음, 이 값으로 변형된 PID 제어기에 사용하여 잡음들이 존재하는 환경에서도 스테레오 카메라의 팬/틸트를 효과적으로 제어할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용할 경우 3D 로봇비전과 같은 정밀시스템에서 이동하는 추적물체에 대한 적응적인 제어와 실질적인 로봇 시각 시스템의 구현 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.91-93
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• 2016

2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출하는 과정은 매우 중요한 단계로서 하나의 카메라를 이용하는 단안시법과 두 개의 카메라를 이용하는 양안 시법이 있는 후자를 일반적으로"스테레오 비전"이라고 한다. 요즘 많이 CCTV나 여러 매체에서 사용되고 있는 자동 물체추적 시스템에서 인간의 두 눈을 모방한 스테레오 카메라를 이용하여 현장의 상황이나 작업 전개를 보다 명확하게 알 수 있어 회피/제어 기동 및 여러 작업의 효율을 극대화할 수 있다. 기존의 2D 영상에서의 물체 추적시스템은 거리를 인식할 수 없어 전이를 인식할 수 없었으나 스테레오 영상의 시차를 이용하고 객체를 표시하여 관측자가 보다 효과적으로 제어할 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권5호
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• pp.83-83
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• 2004

The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot′s end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권5호
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• pp.89-90
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• 2004

The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot's end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1647-1658
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• 2016

RGB+D database has been widely used in object recognition, object tracking, robot control, to name a few. While rapid advance of active depth sensing technologies allows for the widespread of indoor RGB+D databases, there are only few outdoor RGB+D databases largely due to an inherent limitation of active depth cameras. In this paper, we propose a novel method used to build outdoor RGB+D databases. Instead of using active depth cameras such as Kinect or LIDAR, we acquire a pair of stereo image using high-resolution stereo camera and then obtain a depth map by applying stereo matching algorithm. To deal with estimation errors that inevitably exist in the depth map obtained from stereo matching methods, we develop an approach that estimates confidence of depth maps based on unsupervised learning. Unlike existing confidence estimation approaches, we explicitly consider a spatial correlation that may exist in the confidence map. Specifically, we focus on refining confidence feature with the assumption that the confidence feature and resultant confidence map are smoothly-varying in spatial domain and are highly correlated to each other. Experimental result shows that the proposed method outperforms existing confidence measure based approaches in various benchmark dataset.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.89-101
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• 2015

본 논문에서는 비냉각방식 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 고속으로 이동하는 고온의 소형 물체의 3차원 위치를 추정함에 있어서 무작위로 추정되는 그 위치를 확률 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 확률적 위치 모델은 디지털 영상으로 인한 픽셀위치의 오차(pixel position error)와 비냉각식 적외선 카메라에서 영상을 취득하는 순간의 차이에 의한 지터오차(jitter error)로부터 유도되는데, 두 가지 오차를 결합한 통합 오차확률모델을 수학적으로 제시하고 실험을 통하여 그 효용성을 보여준다. 우선 본 논문에서 고안한 적외선 카메라의 지터 측정기를 이용하여 적외선 카메라에서 발생하는 타이밍 지터를 통계적으로 관찰하여 확률모델을 설정한다. 또한 디지털 영상의 스테레오 정합 과정에서 발생하는 픽셀 오차에 의하여 정확도가 떨어지는 측정거리를 확률모델로 정의한다. 실험 측정 결과, 지터는 가우시안 확률분포로 모델링하는 것이 가능하며, 픽셀오차는 균일 확률분포로 모델링된다. 이 두 가지 확률분포를 갖는 오차는 상호 독립으로서 선형 결합되는데, 전체 오차에 대한 확률분포는 지터오차 변수의 확률분포와 픽셀위치오차 변수의 확률분포를 컨볼루션함으로써 유도된다. 실제 고속 이동체에 대하여 정밀한 3차원 궤적측정기와 자체 구현한 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 제안한 확률모델을 3차원 위치추적 실험에 적용한 결과 95% 신뢰도 구간에서 물체의 위치를 추정하는 것을 확인하였다. 즉, 물체의 위치를 정확하게 측정하는 것은 이론적으로는 불가능하며, 확률모델을 통하여 물체의 위치를 표현하는 것이 타당함을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안한 확률모델은 적외선 스테레오 카메라를 이용한 거리측정에서 부정확함을 확률적으로 모델링하여 위치정보에 대한 불확실성을 보정해주며, 특히 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고속 물체의 위치추적 및 거리측정에서 이론적, 실험적 토대를 제공할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.239-244
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• 2006

본 논문은 스테레오 동영상에서 스네이크를 이용해 객체 윤곽을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 스테레오 동영상에서 얻을 수 있는 변이 정보를 이용해 복잡한 배경을 제거하고, 객체의 윤곽에서 곡률이 심한 곳에는 부족한 스네이크 포인트를 추가하고 그렇지 않은 곳은 잉여 스네이크 포인트를 제거하여 윤곽을 잘 검출하도록 하였다. 제안한 방법은 객체의 오목한 윤곽 부분에서 스네이크 포인트 수 부족으로 인해 정확한 윤곽을 검출하기 힘들었던 문제를 해결할 수 있었고 복잡한 배경을 갖는 영상에서도 동작이 잘 되었다. 또한 폐색구간에서도 객체의 영역 변화에 따라 스네이크 포인트를 최적화하며 추적하였다. 제안한 방법은 실험을 통해 그 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1907-1910
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• 2003

This paper describes a method of stereo image composition for mixed reality without camera calibration or complicate tracking algorithm. The proposed system tracks the panel which has blob makers, and composes virtual objects naturally using the method of texture mapping which is often used in geological computer graphics mapping when we do mapping 2D computer graphic data or man-made 2D images. The proposed algorithm makes it possible for us to compose virtual data even in the case that the panel is bent. For composing 3D object, the system uses depth information obtained from stereo image so that we do not need cumbersome procedure of camera calibration.