3 차원 정보를 추출하는 방법 중 카메라를 이용하는 방법은 속도가 빠르고, 측정 정밀도도 최근 많이 향상되고 있다. 스테레오 비전시스템은 2 대 이상의 카메라를 이용하여 물체의 3 차원 정보를 추출하는 능동적인 측정방식이다. 본 논문에서는 스테레오 비전을 이용한 3 차원 정보 추출에 관한 연구를 수행하였다. 첫 단계로서, 정밀한 보정판에 대하여 2 대의 카메라 영상을 추출하고, SVD(Singular Value Decomposition)을 이용하여 내부 및 외부 ...
3 차원 정보를 추출하는 방법 중 카메라를 이용하는 방법은 속도가 빠르고, 측정 정밀도도 최근 많이 향상되고 있다. 스테레오 비전시스템은 2 대 이상의 카메라를 이용하여 물체의 3 차원 정보를 추출하는 능동적인 측정방식이다. 본 논문에서는 스테레오 비전을 이용한 3 차원 정보 추출에 관한 연구를 수행하였다. 첫 단계로서, 정밀한 보정판에 대하여 2 대의 카메라 영상을 추출하고, SVD(Singular Value Decomposition)을 이용하여 내부 및 외부 파라미터를 구하는 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행하였다. 두 번째 단계로서, 인공지능 방법 중의 하나인 홉필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 이용하여 2 대의 카메라 영상에서 일치하는 화소를 찾는 이미지 정합(Image Correspondence)을 수행하였다. 최종 단계로서, 정합 정보를 이용하여 3 차원 복원(3D Reconstruction)을 수행하였다. 측정한 결과는 3.82%의 오차를 보이고 있으며, 오차원인은 카메라 렌즈의 곡면오차, 카메라 해상도, 카메라 자세 및 이미지 정합오차로 판단된다. 본 연구는 인공지능 기법을 이용하여 이미지정합을 자동화함으로써 스테레오 비전을 이용한 3 차원 정보추출이 가능함을 보였다.
3 차원 정보를 추출하는 방법 중 카메라를 이용하는 방법은 속도가 빠르고, 측정 정밀도도 최근 많이 향상되고 있다. 스테레오 비전시스템은 2 대 이상의 카메라를 이용하여 물체의 3 차원 정보를 추출하는 능동적인 측정방식이다. 본 논문에서는 스테레오 비전을 이용한 3 차원 정보 추출에 관한 연구를 수행하였다. 첫 단계로서, 정밀한 보정판에 대하여 2 대의 카메라 영상을 추출하고, SVD(Singular Value Decomposition)을 이용하여 내부 및 외부 파라미터를 구하는 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행하였다. 두 번째 단계로서, 인공지능 방법 중의 하나인 홉필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 이용하여 2 대의 카메라 영상에서 일치하는 화소를 찾는 이미지 정합(Image Correspondence)을 수행하였다. 최종 단계로서, 정합 정보를 이용하여 3 차원 복원(3D Reconstruction)을 수행하였다. 측정한 결과는 3.82%의 오차를 보이고 있으며, 오차원인은 카메라 렌즈의 곡면오차, 카메라 해상도, 카메라 자세 및 이미지 정합오차로 판단된다. 본 연구는 인공지능 기법을 이용하여 이미지정합을 자동화함으로써 스테레오 비전을 이용한 3 차원 정보추출이 가능함을 보였다.
Recently the speed of Photogrammetry in the method acquiring 3D information has been fast and the accuracy improved. Stereo vision is a passive technique used to determine the depth of an object or a point in a scene using a pair of stereo images. In this paper the study of binocular vision system a...
Recently the speed of Photogrammetry in the method acquiring 3D information has been fast and the accuracy improved. Stereo vision is a passive technique used to determine the depth of an object or a point in a scene using a pair of stereo images. In this paper the study of binocular vision system acquiring 3D information is performed. First, camera calibratbn is executed by using a precise caliurator. Second, image points' correspondence is achieved by the Hopfield network that is one of the AI (Artificial Intelligence). Finally 3D points are reconstructed from the data obtained from the first and second. Error of the result is 3.82 percent. Causes of the error are concluded to be camera lens distortion, camera resolution, camera pose and mismatched images correspondence. This study show that getting the 3D information by the stereo vision is possible by automating image correspondence through the AI technique
Recently the speed of Photogrammetry in the method acquiring 3D information has been fast and the accuracy improved. Stereo vision is a passive technique used to determine the depth of an object or a point in a scene using a pair of stereo images. In this paper the study of binocular vision system acquiring 3D information is performed. First, camera calibratbn is executed by using a precise caliurator. Second, image points' correspondence is achieved by the Hopfield network that is one of the AI (Artificial Intelligence). Finally 3D points are reconstructed from the data obtained from the first and second. Error of the result is 3.82 percent. Causes of the error are concluded to be camera lens distortion, camera resolution, camera pose and mismatched images correspondence. This study show that getting the 3D information by the stereo vision is possible by automating image correspondence through the AI technique
주제어
#메카트로닉스공학 뉴럴네트웍 스테레오 이미지 정합 Stereo Image Neural Network
학위논문 정보
저자
박정진
학위수여기관
서울産業大學校 産業大學院
학위구분
국내석사
학과
메카트로닉스공학과
발행연도
2004
총페이지
ⅶ, 53p.
키워드
메카트로닉스공학 뉴럴네트웍 스테레오 이미지 정합 Stereo Image Neural Network
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