[논문]영역 기반의 SAD 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용한 실시간 스테레오 물체 추적 시스템

이재수

[국내논문] 영역 기반의 SAD 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용한 실시간 스테레오 물체 추적 시스템
Real-Time Stereo Object Tracking System using Area-based SAD Algorithm and Optical BPEJTC 원문보기

이재수 (광운대학교 국가지정 3차원 영상미디어 연구실)

본 논문에서는 스테레오 물체추적 시스템의 새로운 접근 방법으로 영역기반의 정합인 SAD를 사용하여 복잡한 배경 및 전경에서 추적 물체를 인식하여 추출하고, 광 BPEJTC를 사용하여 주시각 및 카메라의 팬/틸트를 제어하는 실시간 스테레오 물체추적 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 스테레오 물체 추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에서도 추적 물체를 정확히 추출하여 적응적으로 스테레오 물체 추적이 가능함을 실험을 통해 확인하였으며, 광학적으로 구성함으로써 스테레오 자동 물체 추적기의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.

In this paper we propose a new adaptive stereo object tracking system that can extract the object from the complex background and foreground noises by using the image-based SAD algorithm and control the convergence angle and pan/tilt of cameras by using optical BPEJTC. From the experimental results the proposed stereo tracking system is found to track the object adpatively under the circumstance of complex and changing background noises and the possibility of real-time implementation of the proposed system by using the optical system is also suggested.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

인해 오정합을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 정합의 문제점을 극복하기 위해 이전 프레임에서 배경을 제거하여 추적 물체만 추출한 윈도우 마스크를 기준영상으로 사용하고 현재입력영상과 기준 영상간에 블록 매칭을 행하여 배경의 복잡성과 변화에 관계없이 정확하게 추적 물체를 추출하고자 하였다. 여기에서 기준 영상은 바로 이전 프레임에서 추적 물체만 추출한 영상이므로 현재 입력 영상의 추적물체와 거의 유사하다고볼 수 있다.
구하였다. 그리고 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각'I과 팬/틸트를 제어함으로써 주위환경 변화에 적응 가능한 스테레오 자동 물체추적 시스템을 제안하고 실험결과에 대해 논의하고자 한다.
본 논문에서는 스테레오 물체추적 시스템의 새로운 접근 방법으로 영역기반의 정합인 SAD 알고리즘을 사용하여 복잡한 배경 및 전경에서 추적 물체를 인식하여 추출하고 위상형 상관추적기인 광 BPEJTC를 사용하여 주시각 및 카메라의 팬/틸트를 제어하는 실시간 스테레오 물체추적 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 스테레오 물체 추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에서도 추적물체를 정확히 추출하여 적응적으로 스테레오 물체추적이 가능함을 실험을 통해 확인하였으며, 광학적으로 구성함으로써 스테레오 자동 물체 추적기의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.

제안 방법

따라서, 본 논문에서는 스테레오 물체 추적기의추적물체 추출을 위한 새로운 접근 방법으로 영역기반의 정합 알고리즘인 SAD (sum of absolute difference)를 사용하여 전경 및 복잡한 배경에서 추적 물체를 인식하여 추출하고 기존의 적응적 물체추적기인 광 JTC₁₅, 16][7] 의 상관 특성을 크게 개선한위상형 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)冏를 사용하여 이동표적의 위치값을 구하였다. 그리고 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각'I과 팬/틸트를 제어함으로써 주위환경 변화에 적응 가능한 스테레오 자동 물체추적 시스템을 제안하고 실험결과에 대해 논의하고자 한다.
그리고 이어서 좌측영상과 동시에 획득한 스테레오 쌍인 우측영상의 추적 물체도 같다고 볼 수 있으므로 추적 물체가 추출된 좌측 영상과 우측영상 간에 위상형 상관기인 광 BPEJTC를 사용하여 우측 영상에서 추적 물체가 있는 위치 좌표를 추출하였다. 그리고 좌, 우측 영상에서 추적 물체의 위치 좌표를 구하여 이 값으로 주시각과 팬/틸트를 제어하는 스테레오 물체 추적기를 제안하였다.
그리고 이어서 좌측영상과 동시에 획득한 스테레오 쌍인 우측영상의 추적 물체도 같다고 볼 수 있으므로 추적 물체가 추출된 좌측 영상과 우측영상 간에 위상형 상관기인 광 BPEJTC를 사용하여 우측 영상에서 추적 물체가 있는 위치 좌표를 추출하였다. 그리고 좌, 우측 영상에서 추적 물체의 위치 좌표를 구하여 이 값으로 주시각과 팬/틸트를 제어하는 스테레오 물체 추적기를 제안하였다. 그림 4는 본 논문에서 제안한 물체추적 알고리즘의 흐름도를 나타낸 것이다.
따라서 좌측 영상[ 匕«)]과 전 프레임에서 얻은 기준 영상[, 同 G-1)]간에 SAD 알고리즘을 적용하여 좌측 영상에서 추적 물체를 추출하고 그림 6과깉p] :J- 영역에 윈도우 마스크를 씌운 마스크 영역이외는 잡음으로 간주하여 제거하고 추적 물체를중앙으로 이동시키게 된다. 이 영상[玲/(t)]은 광 BPEJTC 입력 평면의 기준영상과 다음 프레임 SAD 알고리즘에서 갱신된 기준영상으로 사용하게된다
여기서, 입력영상 전 구간에 대해 기준 영상의 윈도우마스크와 SAD 알고리즘을 적용하지 않고 다음과 같이 영역을 제한하여 SAD를 적용함으로써 처리 시간을 단축하였다.
매우 작다고 볼 수 있다. 따라서, 본 논문에서는윈도우 마스크의 크기를 Nx, Ny로 잡고 입력 영상에서 SAD 적용 영역을 X축은 4Nx로 y축은 2Ny 로 제한하여 적용하였다.
영상 저장용 프레임 그래버는 Matrox 사의 Metero II/4와 Metero II MC/2의 2개를 사용하여실시간으로 컴퓨터에 저장하였으며, 디지털 시스템은 펜티엄 Ⅲ-500 (128MB)를 사용하였다.
본 논문에서는 먼저 주위의 배경 변화가 존재하는 환경에서 움직이는 추적 물체를 추출하기 위한 방법으로 식(1)에서 설명할 영역 기반의 SAD 알고리즘을 사용하여 좌측 영상에서 추적 물체를 추출하였다. 그리고 이어서 좌측영상과 동시에 획득한 스테레오 쌍인 우측영상의 추적 물체도 같다고 볼 수 있으므로 추적 물체가 추출된 좌측 영상과 우측영상 간에 위상형 상관기인 광 BPEJTC를 사용하여 우측 영상에서 추적 물체가 있는 위치 좌표를 추출하였다.

대상 데이터

실험에서 사용한 좌, 우측 카메라의 영상 입력용카메라는 동경전자(주)의 CS-8239B를 이용하였으며오프라인으로 256x256 픽셀로 저장하여 사용하였다. 영상 저장용 프레임 그래버는 Matrox 사의 Metero II/4와 Metero II MC/2의 2개를 사용하여실시간으로 컴퓨터에 저장하였으며, 디지털 시스템은 펜티엄 Ⅲ-500 (128MB)를 사용하였다.

이론/모형

그리고 주위의 배경 변화가 존재하는 환경에서카메라와 추적 물체가 동시에 이동하는 입력영상에서 추적 물체만 추출하기는 더욱 어려움이 따른다. 따라서, 본 논문에서는 SAD 알고리즘을 이용하여추적 물체를 인식하여 추출하였다. 그림 5 (a)는 좌, 우의 스테레오 영상을 실시간으로 저장한 좌, 우 영상을 나타낸 것이다.
그림 5 (a)는 좌, 우의 스테레오 영상을 실시간으로 저장한 좌, 우 영상을 나타낸 것이다. 그리고 입력된 좌측 영상과이전 프레임에서 얻은 윈도우 마스크(window mask)의 기준 영상간에 SAD 알고리즘을 적용하였다. 여기서 윈도우 마스크의 기준 영상은 초기에만추적 물체를 마스크로 집아(locking) 초기화시켜 주 5L, 이후에는 스스로 계속 갱신(update)하게 된다.

성능/효과

본 논문에서 제안한 스테레오 물체 추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에서도 추적물체를 정확히 추출하여 적응적으로 스테레오 물체추적이 가능함을 실험을 통해 확인하였으며, 광학적으로 구성함으로써 스테레오 자동 물체 추적기의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.
그러므로 실시간 추、적에서는 추적물체의 대각선 이동이나 회전 및 3^] 변화가 발생하여도 추적 물체의 변형에 대응되어 계속해서 추적이가능하다. 또한 JTC의 상관시 발생하는 문제점인복잡한 배경과 동일한 배경들을 전처리에서 제거해줌으로 인해 추적물체의 정확한 위치에서 상관 첨두치를 구할 수 있었다.
寫는 콘벌루션(convolution) 을, 그리고 *는 상관을 각각 나타낸다. 결과적으로 광 BPEJTC 는 DC와 배경으로 인하여 발생하는 상관 오류를 제거할 수 있을 뿐만 아니라, 공간 정합필터에서 우수한 peak-to-sidelobe를 나타내는 특성을 가지고 있다.
좌측 입력 영상인 4s와 이전 프레임에서 얻은기준 영상인 -1)간에 SAD 알고리즘을 적용하여 추적 물체를 정확히 추줄하고 새로운 기준 영상인 膈(£)을 갱신할 수 있음을 보여주고 있다
좌표는 256x256 영상의 중심 좌표(0, 0)를 두고 X, y축에 대하여 추적물체의 위치를 구한 값이다. 표1을 보면 제안한 시스템으로 구한 이동물체의 위치와 실제 위치가 0~3 픽셀 정도의 작은 오차로 나타나 제안한 시스템이 효과적으로 이동물체를 추적할 수 있음을 보여주고 있다.
그러나 스테레오 물체 추적후의 합성영상은추적 물체의 주시점이 일치하고 추적 물체가 항상카메라 FOV의 중앙에 위치하는 것을 볼 수 있다결과적으로 본 논문에서 제시한 알고리즘은 기존에좌, 우 영상의 블록 매칭시 발생하는 오정합 문제와 JTC의 상관시 발생하는 동일 배경잡음으로 인한 문제점을 해결하여 스테레오 물체추적이 가능함을 알수 있다

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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