영상들 간의 2차원 변환을 표현하는 영상 몰핑(morphing)기술은 대상 물체의 위치나 카메라 시점 변화를 반영하지 않기 때문에 부자연스러운 왜곡현상이 발생한다. 또한 기존의 뷰(view) 몰핑 방법은 사후 워핑(postwarping)을 위한 제어점이 필요하고 영상 내 가려짐 등에 대한 제약이 존재한다. 본 논문에서는 비보정(un-calibrated)된 카메라로부터 취득된 두 영상을 이용하여 임의 중간(in-between) 시점에서의 영상을 자동으로 생성하는 새로운 몰핑 알고리즘이 제안된다. 제안된 방법은 두 영상의 기본행렬(fundamental matrix)을 구하여 영상을 교정(rectification)한 다음, 양방향 시차맵(disparity map)을 이용해 선형 보간(linear interpolation)한다. 그리고 대상 영상과 교정된 영상간의 변환행렬(homography)을 역투영(inverse projection)하여 중간영상들을 생성하였다. 제안된 방법은 카메라의 복잡한 보정(calibration)과정과 대상 장면에 대한 3차원 정보가 필요 없기 때문에 사진이나 그림 등에 효과적으로 적용될 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 생성된 중간영상은 가상 시스템의 시뮬레이션 환경 및 영상통신 등의 분야에 활용될 수 있다.
In this paper, we present an approach that is able to reconstruct 3 dimensional metric models from un-calibrated images acquired by a freely moved camera system. If nothing is known of the calibration of either camera, nor the arrangement of one camera which respect to the other, then the projective reconstruction will have projective distortion which expressed by an arbitrary projective transformation. The distortion on the reconstruction is removed from projection to metric through self-calibration. The self-calibration requires no information about the camera matrices, or information about the scene geometry. Self-calibration is the process of determining internal camera parameters directly from multiply un-calibrated images. Self-calibration avoids the onerous task of calibrating cameras which needs to use special calibration objects. The root of the method is setting a uniquely fixed conic(absolute quadric) in 3D space. And it can make possible to figure out some way from the images. Once absolute quadric is identified, the metric geometry can be computed. We compared reconstruction image from calibrated images with the result by self-calibration method.
비교정 영상 시퀀스(un-calibrated sequence)로부터 대상 장면을 재구성하는 연구는 컴퓨터 비젼에서 중요한 주제이다. 3차인 정보론 유클리드 공간에서 재구성하기 위해 프로젝티브(projective) 재구성이 선행되며, 이는 병합(merging)방법과 분해 (factorization)방법으로 나뉜다. 분해방법은 카메라 투영행렬과 3차원 구조정보를 한 번에 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 병합방법의 단점인 오차의 누적 문제를 해결할 수 있다. 그러나 사용되는 일치점(correspondence)이 모든 영상 시퀀스에 존재한다는 가정으로 인해 긴 시퀀스에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상 시퀀스를 몇 개의 그룹으로 나누고 각 그룹을 분해 법으로 프로젝티브 재구성을 한 다음, 하나의 프로젝티브 공간으로 다시 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 시퀀스에서 그룹을 결정하기 위해 매칭점의 개수, 평면사영변환(homography) 오차, 영상 내 매칭점의 분포를 함께 고려했으며, 병합방법에 비해 카메라 파라미터의 오차 누적이 적고 계산속도면에서도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
The recovery of 3D scene structure from multiple views has been long one of the central problems in computer vision. This paper presents a new projective reconstruction method based on factorization for un-calibrated image sequences. The proposed algorithm provides an effective measure to construct frame groups by using various information between frames. The experimental results show that the proposed method can reconstruct a more precise 3D structure than the precious methods such as the merging method.
기존의 OCR 엔진은 보정된 환경에서 읽혀진 서류 영상에 맞게 설계되어있다. 스마트 폰을 비롯한 검정 화면 거리가 보정되지 않은 기기에서 읽혀진 영상에서는 삼차원 원근 투시에 의한 찌그러짐 또는 곡면상에서의 찌그러짐 등이 핵심적인 문제점들로 여겨진다. 휴대용 단말기에서 읽혀진 영상들에서의 OCR 기능에 대한 요구가 증가일로에 있는 시점에서, 본 논문에서는 문제점들을 세 가지로 구분하고 - 회전에 무관한 문자 영역 추출, 폰트 등의 크기에 무관한 문자 선 영역 추출, 3차원 매핑 이론 - 이를 해결하기위한 방법을 제시하였다. 이러한 방법론을 통합하여 카메라 영상 위에서의 OCR을 개발하였다.
In this paper, implementation of obstacle avoidance of a nonholonomic mobile robot in unstructured environment is introduced. To avoid obstacles, first, a reference collision-free path for the MR is generated off-line using HJB-based optimal path planning method. A controller is designed using integrator backstepping method for tracking the generated reference path. To implement the designed controller, a control system are needed and composed of camera system and PIC-based controller. The workspace is observed by a ceiling-mounted USB camera as part of an un-calibrated camera system. Thus the positional information of the MR is updated frequently and the MR can get the useful inputs for its tracking controller. The whole control system is realized by integrating a computer with PIC-based microprocessor using wireless communication: the image processing control module and path planning module serve as high level computer control while the device control serves as low level PIC microprocessor control. The simulation and experimental results show the effectiveness of the designed control system.
When Flat Panel Display (FPD) is made with backlight module, such as LED TV, it inherently suffers from the non-uniform backlight luminance problem that results in un-even brightness distribution throughout the TV screen. If the luminance of each pixel location of a TV screen as a function of the driving voltage can be measured, it can be used to compensate the non-uniformity of the backlight module. We use a carefully calibrated imaging system to take pictures of a TV screen at different levels of brightness and generate the compensation functions for the driving circuitry to correct the luminance level at each pixel location. Making use of the fact that the luminance of the screen is normally brightest at around the center of the screen and gradually decreases toward the border of the screen, the luminance of the whole TV screen is approximated by a mathematical function of the pixel locations. The parameters of the function are computed in the least square sense by the values of both the pixel luminance sent from the driving circuit and the grayscale value measured from the image taken by the imaging system. To justify the correction system, a simple second order polynomial function is used to approximate the luminance across the screen. When the driving circuit voltage is corrected according to the measured function, the variance of the screen luminance is reduced to one tenth of the one measured from the un-corrected TV screen.
비디오 영상으로부터 카메라의 움직임과 3차인 구조를 복원하는 기술은 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 비교정(un calibrated) 동영상을 해석하기 위해서는 대상 영상의 정보만을 이용하는 카메라의 자동 보정(auto-calibration)기술이 필수적이다. 그러나 비디오 상의 많은 프레임에 안정적으로 이를 적용하려면 기존의 자동 보정기술은 무기조정(bundle adjustment) 또는 비선형 최적화 등의 매우 복잡한 과정이 요구된다. 본 논문에서는 최적화 과정 없이도 정확하게 대상 카메라의 궤적과 3차원 구조를 복원하는 새로운 방법이 제안된다. 첫 번째 단계에서 대상 시퀀스에서 카메라 궤적의 해석에 적절한 키프레임(key-frame)을 선택하여 전체 연산 시간을 줄이며, 두 번째 과정에서 보다 정확한 카메라 자동 보정을 하기 위해 이미 추출된 키프레임 가운데 적대 2차 원추곡면(absolute quadric)의 추정을 통해 오차가 많이 포함된 키프레임을 제거한다. 가상 및 실사영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 다양한 실사 영상을 대상으로 가상의 3차원 모델을 합성한 결과도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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