대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.133-136
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2004
We are going to procedure various view from two frontal image using trifocal tensor. We found that warping is effective to produce synthesized poses of a face with the small number of mesh point of a given image in previous research[1]. For this research, fundamental matrix is important to calculate trifocal tensor. So, in this paper, we investigate two existing algorithms: Hartley's[2] and Kanatani's[3]. As an experimental result, Kenichi Kantani's algorithm has better performance of fundamental matrix than Harley's algorithm. Then we use the fundamental matrix of Kenichi Kantani's algorithm to calculate trifocal tensor. From trifocal tensor we calculate new trifocal tensor with rotation input and translation input and we use warping to produce new virtual views.
본 논문에서는 영상 시퀀스(image sequence)에서 얻은 특징점(feature point) 중 outlier를 제거 및 보정할 수 있는 방법을 제시한다. 영상 시퀀스가 주어졌을 때, 우리는 이 영상에서 특징점 추적(tracking)을 하여, 영상의 중요한 정보로 이용한다. 이러한 자동적으로 얻어낸 특징점 추적 데이터는 올바르지 못하게 추적 된 것이 있기 마련인데, 이렇게 올바르지 못한 데이터. 즉, outlier를 제거하기 위하여, 기존의 방법들은 trifocal tensor를 주로 사용하였다. 그러나 trifocal tensor 는 영상이 3장으로 제한되어 있다. 또한 outlier를 찾은 후에는 제 거 만 하게되어, 입력 데이터의 개수를 줄이게 되는 단점이 있다. 따라서, 우리는 triangulation방법을 이용하여, 3장 이상의 영상에서도, outlier의 제거와 보정이 동시에 가능한 방법을 제시한다.
본 논문에서는 구조물의 안전성을 목적으로 변위를 감시하는 자동화된 시스템을 제안한다. 사진측량 기법은 서로 다른 각도에서 촬영된 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법으로써 구조물의 변형을 분석하기에 매우 정확하면서도 편리하다. 본 논문은 카메라보정, 표정점(coded target)을 이용한 특징점의 획득, 획득된 특징점의 3차원 복원 및 정확도 분석의 과정으로 구성된다. 논문에서 사용되는 다시점 카메라 각각의 카메라는 일정한 거리와 시차로 배치하였다. 카메라 보정은 다시점 카메라로부터 획득된 3장의 영상에서 7개 이상의 대응점들로부터 트라이포컬텐서를 구하고 이로부터 유클리드 카메라를 구하는 자기교정(self-calibration) 방법을 사용하였다. 특히 특징점 획득 과정에서, 정확한 좌표를 구하기 위하여 외곽형상으로부터 중심점의 좌표를 정확하게 계산해내는 서브픽셀 기법을 사용하고 패턴 인식 기법을 이용하여 특징점을 자동으로 검출하였으며, 실세계 좌표상에서의 실측값을 구하기 위하여 스케일 바를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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