본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.
In this paper, a new 3D object tracking system using the disparity motion vector (DMV) is presented. In the proposed method, the time-sequential disparity maps are extracted from the sequence of the stereo input image pairs and these disparity maps are used to sequentially estimate the DMV defined as a disparity difference between two consecutive disparity maps Similarly to motion vectors in the conventional video signals, the DMV provides us with motion information of a moving target by showing a relatively large change in the disparity values in the target areas. Accordingly, this DMV helps detect the target area and its location coordinates. Based on these location data of a moving target, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and consequently achieve real-time stereo tracking of a moving target. From the results of experiments with 9 frames of the stereo image pairs having 256x256 pixels, it is shown that the proposed DMV-based stereo object tracking system can track the moving target with a relatively low error ratio of about 3.05 % on average.
To control the remote system in the unstructured environment requires data under certain circumstances. When a machine is dealt with an unstructured environment, new environment structure is to be composed. The stereo vision system can get both the intensity data and the range data. So, in this paper, data architecture of a stereo image is proposed to set them.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권2호
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pp.67-80
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2006
본 논문에서는 스테레오 비전을 이용하여 기존의 포인팅 디바이스인 마우스를 대신할 새로운 포인팅 디바이스 방법을 제안 한다. 제안한 방법은 기존의 인식 장비들이 가진 마커에 의한 움직임 제약과 고가 장비의 단점을 극복하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한다. 즉, 사람이 시각을 통해 정보를 인식하는 것과 동일하게 컴퓨터의 영상 정보를 이용하여 실시간으로 영상내의 컬러 영역의 분할을 통해 물체의 위치를 추적 및 정합하고 이의 위치를 스테레오 기하학 정보로부터 계산하여 포인팅 동작을 수행한다.
본 논문은 스테레오 비젼 시스템을 이용하여 이동 객체를 추출하고 그 객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제안하였다. 이동 객체에 대한 이동 성분은 화소 단위의 정합을 통하여 추출하였으며, 적응형 임계값은 영상의 밝기 변화를 제거하는데 효과적으로 대처할 수 있었다. 이동 객체까지의 거리는 평행식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 측정하였다. 실험 결과 이동 객체에 대한 거리측정 오차가 평균 1%로 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동 객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.
In this paper, we proposed that stereo camera system using fuzzy control for moving object tracking. We extract some features of the moving object from overall image. This informations send to the PC and the PC calculate the coordinate of the object in the image frame. To make the object set in the middle of the image, the step motor should be controlled accurately and rapidly with the location information received by the PC. Then we design a fuzzy logic system for controlling stereo camera system. To verify the better performance of the proposed algorithm, we exemplified by experimental results.
본 논문에서는 빠르게 움직이는 화물 대상체의 효율적인 검색을 위해 스테레오 X-선 영상을 이용하여 장치 켈리브레이션을 통한 최적화된 구조에 대하여 연구하였다. 스테레오 X-선 스캔 영상은 X-선 발생장치, 듀얼 라인 어래이 검출기, 컨베이어 시스템 등으로 구성된 특별하게 제작된 스테레오 X-선 검색 장치로부터 획득하였다. 스테레오 X-선 영상을 이용하여 영상과 실제 대상체의 3차원 형상 구성사이의 관계를 찾기 위해 센서에 대한 캘리브레이션을 수행하였다. 스테레오 영상을 얻기 위해 구성된 두 개의 검출기 사이의 거리를 다양하게 변화 시키며 획득한 영상을 이용하여 영상에서의 GCP(Ground Control Point)에 대하여 계산 하였다. 계산된 GCP 값과 실제 대상체의 GCP의 좌표값을 비교하여 오차가 작은 효율적인 장치의 구조에 대하여 결과를 얻었다. 실험의 결과는 화물검색을 위한 영상의 효율적인 가시화 및 스테레오 매칭의 정확도를 향상시키기 위해 활용될 것이다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 Stereo vision system에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. Stereo vision system에서는 영상을 통해 특정 물체를 검색하고 검색된 물체 정보를 기반으로 Edge를 추출하고, 추출된 Edge를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 논문에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 Slab와 Coil을 기준으로 두 대의 CCD camera를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 무인크레인의 Hookblock부분이 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 Stereo vision system의 카메라 설치 위치에 따라 직교식과 수평식으로 2가지의 방식을 제안, 실험을 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
In this paper, we propose an algorithm to extract valid planar regions from stereo images for visual navigation of mobile robots. The algorithm is based on the difference image between the stereo images obtained by applying Homography matrix between stereo cameras. Illegal planar regions are filtered out by the use of labeling of the difference images and filtering of invalid blobs using the size of each blob. Also, illegal large planar regions such as walls are removed by adopting a weighted low-pass filtering of the difference image using the past difference images. The algorithms are experimented successfully by the use of stereo camera system built in a mobile robot and a PC-based real-time vision system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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