The main problem in stereo vision is to find corresponding points in left and right image known as correspondence problem. Once correspondences determined, the depth information of those points are easily computed form the pairs of points in both image. In this paper, dynamic programming considering half-occluded region is used fer solving correspondence problem.
스테레오 영상(stereo image)이란 같은 물체나 장면을 담고있는 서로 다른 시점의 두 영상이며 스테레오 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 것을 스테레오 비전(stereo vision)이라 한다. 스테레오 비전에서 가장 중요한 과정은 두 영상에서 서로 일치하는 점을 찾아내는 스테레오 정합(stereo matching)이다. 그러나, 스테레오 정합은 매우 많은 계산을 필요로 하기 때문에 실시간으로 정합하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 스테레오 정합을 처리할 수 있는 스테레오 영상 정합 프로세서(stereo image match procesor:SIMP)를 설계하고 구현하였다. 이를 위해 슬라이딩 메모리(sliding memory)와 최소 선택 트리(minimum selection tree)를 제안하였고 파이프라인 구조(pipeline architecture)와 병렬 처리 기법을 이용하였다. SIMP의 입력은 64 그레이 레벨인 두 개의 64×64 스테레오 영상이고 출력은 최대 7의 값을 가지는 변이(disparity)와 12비트의 주소로 이들을 이용하여 64×64 변이도(disparity map)를 구성할 수 있다. SIMP는 약 240 프레임/초의 속도로 스테레오 영상을 처리할 수 있다.
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.
본 논문에서는 인간의 시각을 가장 유사하게 구현한 스테레오 시스템을 이용하여 목표물의 크기를 얻을 수 있는 방법을 제시하고자 하였으며, 기존의 스테레오 시스템에서 발전한 방법으로 물체의 실체 크기에 가깝게 얻을 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이에 따라 기존의 교차식 스테레오 시스템에서 변형된 직각 스테레오 비젼 시스템을 제시하였으며, 제시한 시스템의 결과로서 실제 측정하고자 하는 목표물의 크기를 93[%]에서 103[%] 정도로 측정하는 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제시한 직각 스테레오 비젼 시스템은 기존의 로봇 시스템 등의 선비 시스템 분야에서 산업 전반에 걸친 영상 처리의 응용 기법으로서 그 다양성이 매우 많음이 기대된다.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
The feature points in the uncalibrated stereo vision should represent all the characteristics of an image in multiple resolution, have high precision, and have the robustness against mismatching. This paper proposed an algorithm which detects the corner points in multi-resolution for stereo computer vision. The algorithm has sub-pixel precision, rejects the mismatched points, and corrects the lens distortion. We show the performance of the algorithm by estimating the homography with it.
We propose a novel post-processing algorithm and its very-large-scale integration architecture that simultaneously uses the passive and active stereo vision information to improve the reliability of the three-dimensional disparity in a hybrid stereo vision system. The proposed architecture consists of four steps - left-right consistency checking, semi-2D hole filling, a tiny adaptive variance checking, and a 2D weighted median filter. The experimental results show that the error rate of the proposed algorithm (5.77%) is less than that of a raw disparity (10.12%) for a real-world camera image having a $1,280{\times}720$ resolution and maximum disparity of 256. Moreover, for the famous Middlebury stereo image sets, the proposed algorithm's error rate (8.30%) is also less than that of the raw disparity (13.7%). The proposed architecture is implemented on a single commercial field-programmable gate array using only 13.01% of slice resources, which achieves a rate of 60 fps for $1,280{\times}720$ stereo images with a disparity range of 256.
This paper describes a new method for 3D object recognition which used surface segment-based stereo vision. The position and orientation of an objects is identified accurately enabling a robot to pick up, even though the objects are multiple and partially occluded. The stereo vision is used to get the 3D information as 3D sensing, and CAD model with its post processing is used for building models. Matching is initially performed using the model and object features, and calculate roughly the object's position and orientation. Though the fine adjustment step, the accuracy of the position and orientation are improved.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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