• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.231-239
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• 2018

본 논문은 다중 초기 소실점 후보를 사용해서 소실점을 검출하는 것을 제안한다. 소실점은 3차원 구조복원 등에 사용되는 중요한 기하정보이다. 소실점은 실내 환경의 경우 세 개의 소실점이 검출된다. 기존 초기 소실점을 하나만 검출하는 방식은 가장 높은 투표합의 초기 소실점이 최적의 소실점의 위치와 다를 수 있기에 부정확 할 수 있다. 따라서 여러 개의 초기 소실점 후보 중 가장 좋은 소실점 후보를 채택하는 방식을 사용하면 처음 구해지는 초기 소실점이 적절치 않은 소실점일 경우를 대비할 수 있다. 또한 본 논문에서는 검출된 소실점을 후처리를 통해서 소실점의 위치를 조정하는 방법을 제안한다. 후처리를 통해 기존보다 정확한 소실점을 검출할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법을 통해 소실점 검출의 정확도가 기존방법보다 약 1~2% 가량 높음을 보여주며, 이에 따라 성능이 향상되었음을 알 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.39-46
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• 2017

본 논문은 도심을 촬영한 실내, 실외의 영상은 대부분 직육면체를 이룬다는 "Manhattan World" 가정을 기반으로 한 소실점의 직교성을 이용한 구조적인 소실점 검출 방법을 제안한다. 소실점들이 서로 직교하는 특징은 3개의 소실점 중 검출되지 않은 소실점을 추론하는데 매우 유용하게 사용될 수 있으며 소실점이 근접하여 검출되는 경우를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 통계적인 접근을 통해 수직 소실점을 검출하고 구조적인 방법으로 수평, 전방 소실점을 검출하였다. 실험결과에서는 제안된 방법이 기존 방법과 비교하여 소실점 검출 정확도가 향상됨을 보인다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.361-367
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• 2016

In this paper, we propose an improved single view metrology (SVM) algorithm to accurately measure the height of objects. In order to accurately measure the size of objects, vanishing points have to be correctly estimated. There are two methods to estimate vanishing points. First, the user has to choose some horizontal and vertical lines in real world. Then, the user finds the cross points of the lines. Second, the user can obtain the vanishing points by using software algorithm such as [6-9]. In the former method, the user has to choose the lines manually to obtain accurate vanishing points. On the other hand, the latter method uses software algorithm to automatically obtain vanishing points. In this paper, we apply image resizing and edge sharpening as a pre-processing to the algorithm in order to improve performance. The estimated vanishing points algorithm create four vanishing point candidates: two points are horizontal candidates and the other two points are vertical candidates. However, a common image has two horizontal vanishing points and one vertical vanishing point. Thus, we eliminate a vertical vanishing point candidate by analyzing the histogram of angle distribution of vanishing point candidates. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms conventional methods, [6] and [7]. In addition, the algorithm obtains similar performance with manual method with less than 5% of the measurement error.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.300-309
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• 2018

Detection of vanishing point is a challenging task in the situations where there are several structures with straight lines. Commonly used approaches for determining vanishing points involves finding the straight lines using edge detection and Hough transform methods. This approach often fails to perform effectively when there are a lot of straight lines found. The lines not meeting at a vanishing point are considered to be noises. In such situation, finding right candidate lines for detecting vanishing points is not a simple task. This paper proposes to use reference objects for vanishing point detection. By analyzing a reference object, it identifies the contour of the object, and derives a polygon from the contour information. Then the edges of the detected polygon are used to find the vanishing points. Our experimental results show that the proposed approach can detect vanishing points with comparable accuracy to the existing edge detection based method. Our approach can also be applied effectively even to complex situations, where too many lines generated by the existing methods make it difficult to select right lines for the vanishing points.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.477-483
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• 2019

본 논문은 다중 영상과 호모그래피 행렬을 통해 소실점 위치의 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 단일 영상만을 활용하여 소실점 검출이 가능하지만, 여러 영상의 정보를 활용하여 소실점의 위치를 보정하면 소실점 위치의 정확도를 더 향상시킬 수 있다. 위치 정확도가 향상된 소실점을 통해 더 정확한 실내공간 정보 검출이 가능하다. 이를 위해 본 논문에서는 3개의 영상을 입력받아 정보를 검출한 후 영상의 벽면 간의 호모그래피 행렬을 검출하고, 검출된 호모그래피를 이용하여 소실점의 위치를 변환한다. 최종적으로 변환된 소실점 중 최적의 위치에 있는 소실점을 찾아내어 소실점 위치를 보정 함으로써 소실점 위치의 정확도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 기존의 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 정확도를 비교 분석한다. 제안하는 알고리즘을 통해 소실점 위치에 대한 오차 각도가 약 1.62% 감소함을 확인하였고, 이를 통해 더 정밀한 소실점 검출이 가능하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 통해 향상된 소실점을 이용하여 검출한 레이아웃이 기존 알고리즘의 결과에 비교해 더 정확한 것을 확인 할 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.9-15
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• 2015

We present a robust power transmission lines detection method based on vanishing point estimation. Vanishing point estimation can be helpful to detect power transmission lines because parallel lines converge on the vanishing point in a projected 2D image. However, it is not easy to estimate the vanishing point correctly in an image with complex background. Thus, we first propose a vanishing point estimation method on power transmission lines by using a probabilistic voting procedure based on intersection points of line segments. In images obtained by our system, power transmission lines are located in a fan-shaped area centered on this estimated vanishing point, and therefore we select the line segments that converge to the estimated vanishing point as candidate line segments for power transmission lines only in this fan-shaped area. Finally, we detect the power transmission lines from these candidate line segments. Experimental results show that the proposed method is robust to noise and efficient to detect power transmission lines.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.330-336
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• 2023

In this paper, a novel line-based simultaneous localization and mapping (SLAM) using a loss function of vanishing point measurements is proposed. In general, the Huber norm is used as a loss function for point and line features in feature-based SLAM. The proposed loss function of vanishing point measurements is based on the unit sphere model. Because the point and line feature measurements define the reprojection error in the image plane as a residual, linear loss functions such as the Huber norm is used. However, the typical loss functions are not suitable for vanishing point measurements with unbounded problems. To tackle this problem, we propose a loss function for vanishing point measurements. The proposed loss function is based on unit sphere model. Finally, we prove the validity of the loss function for vanishing point through experiments on a public dataset.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.96-101
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• 2011

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점이다. 본 논문에서는 이러한 소실점의 특성을 이용한 실시간 소실점 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 소실점 검출 방법은 1) 복잡한 계산이 요구되거나 2) 알고리즘에 따라 소실점을 검출할 수 있는 영상이 제한되어 있다. 제안하는 방법은 블록 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 구하여 영상의 구조적 특성을 이용하는 것으로 영상 내에 존재하는 소실점을 실시간으로 검출한다. 먼저 영상의 블록 단위로 HOG 기술자를 구한 뒤, 제안하는 동적 프로그래밍(dynamic programing)을 이용하여 소실점의 위치를 예측한다. 본 논문에서는 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 소실점 검출 방법임을 보이고자 한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제23권5호
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• pp.463-470
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• 2015

When a camera installed on a vehicle is used, estimation of the camera pose including tilt, roll, and pan angle with respect to the world coordinate system is important to associate camera coordinates with world coordinates. Previous approaches using huge calibration patterns have the disadvantage that the calibration patterns are costly to make and install. And, previous approaches exploiting multiple vanishing points detected in a single image are not suitable for automotive applications as a scene where multiple vanishing points can be captured by a front camera is hard to find in our daily environment. This paper proposes a camera pose estimation method. It collects multiple images of lane markings while changing the horizontal angle with respect to the markings. One vanishing point, the cross point of the left and right lane marking, is detected in each image, and vanishing line is estimated based on the detected vanishing points. Finally, camera pose is estimated from the vanishing line. The proposed method is based on the fact that planar motion does not change the vanishing line of the plane and the normal vector of the plane can be estimated by the vanishing line. Experiments with large and small tilt and roll angle show that the proposed method outputs accurate estimation results respectively. It is verified by checking the lane markings are up right in the bird's eye view image when the pan angle is compensated.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1-10
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• 2013

본 논문에서는 선분분류를 이용하여 실내영상의 소실점을 검출하는 방법을 제안한다. 실내영상을 효율적으로 검출하기 위하여 2 단계로 소실점을 추출한다. 1 단계에서는 이미지가 1 점 투시인지 2 점 투시인지 판별한다. 만일 이미지가 2 점 투시이면, 선분분류를 위하여 검출된 소실점을 지나는 수평선을 구한다. 2 단계에서는 선분분류를 이용하여 2 개의 소실점을 정확히 검출한다. 또 본 논문에서는 인공영상과 이미지 DB를 이용하여 제안한 방법을 평가하였다. 노이즈를 첨가한 인공 영상에 대해서는 노이즈가 60%를 차지할 때까지 검출한 소실점과 실제 소실점과의 차이가 16 픽셀 이하였다. A. Quattoni 와 A. Torralba가 제안한 이미지 DB를 이용한 평가에서는 87% 이상의 이미지에 대하여 소실점을 검출하였다.