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- 저자 : 팽경현(Kyunghyun Paeng) (검색결과 3 건)
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3차원 객체 복원을 위한 정규 상관도 기반 다중 시점 배경 차분 기법
팽경현(Kyunghyun Paeng),황성수(Sung Soo Hwang),김희동(Hee-Dong Kim),김수정(Sujung Kim),유지성(Jisung Yoo),김성대(Seong Dae Kim) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.6
본 논문에서는 배경과 객체의 색상이 유사한 상황에서 강인한 정규 상관도(Normalized Cross Correlation) 기반 다중 시점 배경 차분 기법을 제안한다. 인위적으로 배경을 구성한 경우가 아닐 경우, 다중 시점 영상의 배경 영상에서 객체로 인해 가려지게 되는 영역들은 서로 다른 색상을 가지고 있을 확률이 높다. 그러나 객체의 등장으로 인해 이러한 영역들은 서로 유사한 색상을 가지게 된다. 이에 기반하여 본 논문은 GoNCC(Graph of Normalized Cross Correlation)을 제안한다. GoNCC는 임의 시점 영상의 한 화소와 에피폴라 제약조건 관계에 있는 인접 영상 내 화소와 해당 화소와의 정규 상관도 값의 분포를 의미한다. 제안하는 다중 시점 배경 차분 기법은 현재 영상의 GoNCC와 배경 영상의 GoNCC를 비교함으로써 이루어진다. 계산량을 줄이기 위해 다중 시점 배경 차분 기법을 모든 화소에 적용하지 않고 간단한 단일 시점 배경 차분 기법으로 판단하기 어려운 영역에 대해서만 제안 방법을 수행한다. 실험 결과 단순한 단일 시점 배경 차분 기법에 비하여 매우 우수한 성능을 보였고, 기존의 다중 시점 배경 차분 기법에 비해서도 보다 정확하게 객체 영역을 검출하는 것을 확인하였다. In this paper, we propose a normalized cross correlation(NCC)-based multiview background subtraction method which is robust when an object and background have similar color. When the background of the capturing environment is not artificially composed, the regions in the background images which would be occluded by an object tends to have difference colors. The colors of those regions, however, becomes similar when an object enters the capturing environment. Based on this assumption, this paper proposes a concept of GoNCC(Graph of Normalized Cross Correlation). GoNCC is the distribution of NCC between a pixel in an image and pixels related by epipolar constraints with the pixel. The proposed multiview background subtraction method is performed by comparing GoNCC of the current images with the background images. To reduce computational complexity, we perform multiview background subtraction only to the pixels undetermined by single view background subtraction. Experimental results show that the proposed method is more robust to color similarity between an object and background than a single-view background subtraction method and a previous multiview background subtraction method.
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김민주(Min Ju Kim),김성대(Seong-Dae Kim),팽경현(Kyunghyun Paeng),함종헌(Jong-Hun Hahm),한승훈(Seung-hoon Han),이승의(Seung-Eui Lee) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.7
지뢰 탐지 시스템의 성능은 지뢰의 특징을 일관성 있게 추출하는 것에 달려 있다. 그러나 지뢰는 다양한 크기를 가지므로, 지뢰영역을 일관성 있게 표현하기 위한 적절한 윈도우의 크기를 선택하는 것이 중요하다. 기존의 시스템들은 고정된 크기의 윈도우로 특징을 추출하기 때문에, 일관성 있는 지뢰의 특징을 획득할 수 없다. 본 논문에서는 지뢰의 크기에 따라 윈도우를 선택하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 시스템에서 획득된 응답신호를 통해 지뢰의 종류를 추정한 후, 이에 따른 윈도우 크기를 선택한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램으로 다양한 토양과 지뢰에 대한 데이터를 생성하였다. 실험 결과 고정 크기의 윈도우를 이용한 시스템의 성능에 비해 제안한 기법을 이용한 시스템의 성능이 2%높은 탐지율을 가지는 것을 확인하였다. The performance of a landmine detection system depends on consistent extractions of the features of landmines. Since landmines have diverse sizes, it is critical to select an appropriate window size to represent the landmine region consistently. Conventional detection systems are incapable of extracting consistent landmine features because they employ fixed window sizes. This paper proposes a window size selection method according to the size of a landmine. The proposed method selects an appropriate window size based on the type of a landmine estimated from the response signal of the system. Data on various types of soils and landmines were generated from a simulation program to evaluate the performance of the proposed method. The results verified that the proposed method, which employs an adaptive window size, yields a better landmine detection rate than the conventional methods, which employ fixed window sizes.
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다수의 카메라를 활용한 고해상도 3차원 객체 복원 시스템
황성수(Sung Soo Hwang),유지성(Jisung Yoo),김희동(Hee-Dong Kim),김수정(Sujung Kim),팽경현(Kyunghyun Paeng),김성대(Seong Dae Kim) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.10
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 800x800x800 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다. This paper presents a new system which produces high resolution 3D contents by capturing multiview images of an object using multiple cameras, and estimating geometric and texture information of the object from the captured images. Even though a variety of multiview image-based 3D reconstruction systems have been proposed, it was difficult to generate high resolution 3D contents because multiview image-based 3D reconstruction requires a large amount of memory and computation. In order to reduce computational complexity and memory size for 3D reconstruction, the proposed system predetermines the regions in input images where an object can exist to extract object boundaries fast. And for fast computation of a visual hull, the system represents silhouettes and 3D-2D projection/back-projection relations by chain codes and 1D homographies, respectively. The geometric data of the reconstructed object is compactly represented by a 3D segment-based data format which is called DoCube, and the 3D object is finally reconstructed after 3D mesh generation and texture mapping are performed. Experimental results show that the proposed system produces 3D object contents of 800x800x800 resolution with a rate of 2.2 seconds per frame.
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