증강 현실(augmented reality)이란 실제의 2차원 비디오 영상 내에 컴퓨터로 표현된 가상의 물체를 그 비디오 장면에 적절하게 정합(registration)시켜 합성하는 기술으로서, 가상 현실 기술과 더불어 최근 다양한 분야에서 널리 연구 및 응용되고 있다. 비교정 비디오 영상에 ...
증강 현실(augmented reality)이란 실제의 2차원 비디오 영상 내에 컴퓨터로 표현된 가상의 물체를 그 비디오 장면에 적절하게 정합(registration)시켜 합성하는 기술으로서, 가상 현실 기술과 더불어 최근 다양한 분야에서 널리 연구 및 응용되고 있다. 비교정 비디오 영상에 3차원 가상 물체를 합성시키기 위해서는 비디오를 취득한 실제 카메라의 파라미터를 알아내는 카메라 교정작업이 필수적이다. 이전의 카메라 교정 연구는 비디오 영상 내에 미리 알고있는 교정 물체(calibration object)를 삽입하여 그 물체가 투영된 영상을 이용하거나 투영된 영상에서 직접 사용자가 각 카메라 모델에 따른 기저점(base points)을 선택하여 수행하였다. 그러나 이러한 방법은 비디오 영상에 교정 물체가 항상 존재하여야 하거나 기저점 선택의 불명확성에 따른 정합 오차 등의 문제로 증강현실을 구현하는데 많은 제약이 따른다. 따라서 본 논문에서는 비교정 비디오 영상에 증강 현실을 구현하기위해 장면 내의 기하학 정보를 이용하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 카메라 교정을 위한 교정 물체의 삽입이나 모호한 기저점의 지정을 요구하는 이전 연구와는 달리, 본 알고리즘은 실제 환경에 산재되어 있으며 쉽게 식별 가능한 평행성 및 직교성 등의 기하학정보를 이용하여 증강 현실을 구현한다. 이러한 기하학 정보로부터카메라 교정 및 정합 과정을 위한 간단하고도 기하학적으로 직관적인 해법을 유도하여, 카메라 위치, 방향 및 카메라 내부 특성을 계산하며, 또한 연속된 일련의 정합과정에서의 표동(drift) 오차를 줄이기 위한 칼만 여과기를 이용한다. 특히, 본 논문에서 제안한 반복적 역투영(back-projection) 근사화 방법을 이용하여 영상 내 잡음등의 영향에 강인하게 내부 파라미터(parameter)를 추정할 수 있었으며, 마지막으로 증강 현실 구현 실험을 통해 본 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
증강 현실(augmented reality)이란 실제의 2차원 비디오 영상 내에 컴퓨터로 표현된 가상의 물체를 그 비디오 장면에 적절하게 정합(registration)시켜 합성하는 기술으로서, 가상 현실 기술과 더불어 최근 다양한 분야에서 널리 연구 및 응용되고 있다. 비교정 비디오 영상에 3차원 가상 물체를 합성시키기 위해서는 비디오를 취득한 실제 카메라의 파라미터를 알아내는 카메라 교정작업이 필수적이다. 이전의 카메라 교정 연구는 비디오 영상 내에 미리 알고있는 교정 물체(calibration object)를 삽입하여 그 물체가 투영된 영상을 이용하거나 투영된 영상에서 직접 사용자가 각 카메라 모델에 따른 기저점(base points)을 선택하여 수행하였다. 그러나 이러한 방법은 비디오 영상에 교정 물체가 항상 존재하여야 하거나 기저점 선택의 불명확성에 따른 정합 오차 등의 문제로 증강현실을 구현하는데 많은 제약이 따른다. 따라서 본 논문에서는 비교정 비디오 영상에 증강 현실을 구현하기위해 장면 내의 기하학 정보를 이용하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 카메라 교정을 위한 교정 물체의 삽입이나 모호한 기저점의 지정을 요구하는 이전 연구와는 달리, 본 알고리즘은 실제 환경에 산재되어 있으며 쉽게 식별 가능한 평행성 및 직교성 등의 기하학정보를 이용하여 증강 현실을 구현한다. 이러한 기하학 정보로부터카메라 교정 및 정합 과정을 위한 간단하고도 기하학적으로 직관적인 해법을 유도하여, 카메라 위치, 방향 및 카메라 내부 특성을 계산하며, 또한 연속된 일련의 정합과정에서의 표동(drift) 오차를 줄이기 위한 칼만 여과기를 이용한다. 특히, 본 논문에서 제안한 반복적 역투영(back-projection) 근사화 방법을 이용하여 영상 내 잡음등의 영향에 강인하게 내부 파라미터(parameter)를 추정할 수 있었으며, 마지막으로 증강 현실 구현 실험을 통해 본 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
Recently there has been considerable interest in augmented reality which mixes 2D real video from a camera with computergenerated graphical objects. Camera calibration and registration are fundamental requirements for overlaying 3D virtual objects with the video. To implement the augmented reality o...
Recently there has been considerable interest in augmented reality which mixes 2D real video from a camera with computergenerated graphical objects. Camera calibration and registration are fundamental requirements for overlaying 3D virtual objects with the video. To implement the augmented reality on an uncalibrated video sequence, we exploit a novel algorithm that uses the geometrical constraints in a scene. Without using pre-known pattern or user-specifying fiducial points related with base coordinate axes in previous works, however, we use the geometric constraints such as parallelism and orthogonality which easily can be seen in human-made scene. These constraints lead to very simple and geometrically intuitive solution to the camera calibration and registration. Our method is performed without relying on any changes about the camera parameters, and uses the Kalman filtering algorithm to reduce the drift error to register the virtual objects with the successive video frames. Finally, an augmented reality system based on our algorithm has been designed and implemented to allow the user to easily insert virtual objects into the video.
Recently there has been considerable interest in augmented reality which mixes 2D real video from a camera with computergenerated graphical objects. Camera calibration and registration are fundamental requirements for overlaying 3D virtual objects with the video. To implement the augmented reality on an uncalibrated video sequence, we exploit a novel algorithm that uses the geometrical constraints in a scene. Without using pre-known pattern or user-specifying fiducial points related with base coordinate axes in previous works, however, we use the geometric constraints such as parallelism and orthogonality which easily can be seen in human-made scene. These constraints lead to very simple and geometrically intuitive solution to the camera calibration and registration. Our method is performed without relying on any changes about the camera parameters, and uses the Kalman filtering algorithm to reduce the drift error to register the virtual objects with the successive video frames. Finally, an augmented reality system based on our algorithm has been designed and implemented to allow the user to easily insert virtual objects into the video.
주제어
#augmented reality calibration motion estimation line tracking vanishing point
학위논문 정보
저자
金政訓
학위수여기관
中央大學校 尖端映像大學院
학위구분
국내석사
학과
映像情報技術
발행연도
2001
총페이지
iv, 44 p.
키워드
augmented reality calibration motion estimation line tracking vanishing point
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