• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.43-50
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• 2017

본 논문에서는 한 장의 실내이미지에서 내벽구조 검출을 위한 개선된 소실점 검출방법과 세그먼트 레이블링 방법을 제안한다. AR 기술 수요의 증가로 이미지로부터 건축물의 구조를 인식하는 것과 관련된 연구가 많이 이루어 지고 있다. 그러나 폐색을 발생시키는 객체들이 많은 실내 이미지에서 실내 내부 구조를 인식하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 소실점 검출 방법을 개선하기 위하여 육면체를 이루는 실내 내벽들 사이의 직교성을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 실내 이미지 내의 세그먼트들을 레이블링 하기 위하여 슈퍼픽셀 기반의 군집화 방법과 트리기반 학습기를 통한 레이블링 방법을 제안하였다. 마지막으로 실험 결과에서 제안한 방법들에 의하여 실내 구조 검출 결과가 개선됨을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-131
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• 2019

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권5호
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• pp.515-520
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• 2003

본 논문에서는 2장의 영상으로부터 카메라 내부 파라미터를 추출하는 교정 방법을 제시한다. 카메라 교정은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위해서는 필수 불가결한 기술이다. 기존의 많은 연구들이 수행되어 왔는데, 영상내에 체크 패턴을 포함한 3장의 영상을 이용하는 방법과 연속된 3장의 영상으로부터 Kruppa 방정식을 풀어 카메라 교정하는 방법이 대표적인 예가 되겠다. 본 논문에서는 인간이 만든 조형물에서 쉽게 발견할 수 있는 기하학적인 정보를 이용하여 보다 쉽고 빠르게 내부 파라미터를 추출한다. 이러한 내부 파라미터는 소실점들로부터 추정되며 대응되는 2장의 영상에서 대응점들로부터 외부 파라미터를 추출할 수 있다. 이렇게 교정된 내부, 외부 파라미터를 이용하여 사영 행렬을 유도하고, 유도된 사영행렬로 3차원 정보를 얻게 되고 3차원 재구성을 구현하게 된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.277-285
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• 2010

This paper describes an approach to analyze geometrical information of building images for understanding outdoor environment of autonomous navigation robot. Line segments and color information are used to classily a building with the other objects such as sky, trees, and roads. The line segments and their two neighboring regions are extracted from detected edges in image. The model of line segment (MLS) consists of color information of neighbor regions. This model rules out the line segments of non-building face. A building face converges into dominant vanishing points (DVPs) which include one vertical point and one of five horizontal points in maximum. The intersection of vertical and horizontal lines creates a facet of building. The geometrical characteristics such as the center coordinates, area, aspect ratio and aligned coexistence are used for extracting the windows in the building facet. In experiments, 150 building faces and 1607 windows were detected from the database of outdoor environment. We found that this result shows 94.46% detection rate. These experimental images were all taken in Ulsan metropolitan city in Korea under difference of viewpoints, daytime, camera system and weather condition.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1217-1232
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• 2009

본 논문에서는 실외에서 촬영된 비교정 영상으로부터 3차원 건물 구조를 복원하는 반자동화 방법론을 제안한다. 사용자는 관심있는 건물을 임의의 위치에서 촬영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 먼저, 입력영상에 대하여 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점과 대응점을 추출한다. 두 번째로, 각 영상에 존재하는 선과 소실점을 추정하고, 추정된 소실점으로 추출한 선들을 그룹화 한다. 다음으로, 각 영상 간의 관계를 대응점의 개수로 정의한 인접 그래프를 이용하여 입력 영상에 대한 순서를 정의하여, 각 영상을 촬영한 카메라의 위치 정보를 보정한다. 최종적으로 추정한 카메라의 정보와 각 영상에서 그룹화된 선을 이용하여 건물의 대략적인 3차원 구조를 복원한다. 하프 에지(half-edge) 자료 구조와 오일러 연산자(Euler operator)를 이용한 상세 모델링을 수행함으로써 완성된 건물 구조를 복원할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 추출된 기하학적 정보를 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 건물을 복원 할 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.55-60
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• 2009

본 논문은 복도 영상에서 소실점만으로 방향을 판단하여 주행하는 방법을 제시한다. 허프 변환을 이용하여 추출된 선 성분으로 소실점을 구하고 다양한 경우를 고려하여 회전과 주행 방향을 판단한다. 제안된 방법으로 전동 휠체어를 이용하여 자율 주행을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권1호
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• pp.27-34
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• 1994

In this paper. a way to analysis a corridor scene for a vehicle's automatic locomotion is presented In general, it's necessary for a vision system of vehicles to identify its positions in given environments. The suggested algorithm is to decide base lines of a corridor image using the vanishing point finding. Feature points are extracted on the base line using a base line extraction tree. This algorithm is suitable for a motorized wheelchair's self locomotion in a building.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권11호
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• pp.126-137
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• 1997

This paper describes the algorithm which can estimate road following direction and deetect obstacle using a monocular vision system. This algorithm can estimate the course of vehicle using the vanishing point properties and detect obstacle by statistical method. The proposed algorithm is composed of four steps, which are lane prediction, lane extraction, road following parameter estimation and obstacle detection. It is designed for high processing speed and high accuracy. The former is achieved by a small area named sub-windown in lane existence area, the later is realized by using connected edge points of lane. We would like to present that the new mehod can detect obstacle using the simple statistical method. The paracticalities of the processing speed, the accuracy of the algorithm and proposing obstacle detection method, have been justified through the experiment applied VTR image of the real road to the algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12C호
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• pp.1652-1659
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• 2004

본 논문에서는 영상의 기하학 정보를 이용하여 기저 평면에서 움직이는 객체의 높이를 자동으로 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 설정된 위치에서 이동하는 객체의 높이를 각 프레임 마다 사용자 입력을 통해 측정하여 실시간에 이용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 영상에서 움직임 객체의 영역을 추출하여 객체의 높이를 자동으로 측정한다. 입력 영상에서 픽셀 정보와 시간적인 정보를 이용하여 움직임 객체를 추출하고 반복적인 계산을 통해 실제와 근소한 객체의 바닥점과 높이점을 추출한다 이 두 점 사이의 높이 계산은 기하학정보인 소실점(Vanishing point), 소실선(Vanishing line)과의 계산을 통해 이루어진다. 측정된 높이는 신뢰도 평가를 통해 모의실험에서 실제 높이와 유사한 결과를 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.803-806
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• 2000

The correspondence problem is known to be difficult to solve because false positives and false negatives almost always exist in real image sequences. In this paper, we propose a robust feature tracking algorithm considering incomplete trajectories such as entering and/or vanishing trajectories. We solve the correspondence problem as the optimal graph search problem, by considering false feature points and by properly reflecting motion characteristics. The proposed algorithm finds a local optimal correspondence so that the effect of false feature points can be minimized in the decision process. The time complexity of the proposed graph search algorithm is given by O(mn) in the best case and O(m$^2$n) in the worst case, where m and n are the number of feature points in two consecutive frames. The proposed algorithm can find trajectories correctly and robustly, which has been shown by experimental results.