보안 방범설비 시스템 구축시 교차식 스테레오 카메라 방식으로 이동객체를 추적하고, 카메라에서 이동 객체까지 거리를 측정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이동 객체를 추출하기 위해서 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대한 오류를 보정하기 위하여 적응형 임계값으로 이동성분을 구한 후 잡음제거 알고리즘으로 이동객체 영역만 추출하였다. 그리고 이동 객체의 위치값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징을 이용하여 이동객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 방범 카메라 시스템에서 이동객체의 거리 측정과 추적이 가능함을 알 수 있었다. 거리측정 오차도 6%이내에 존재하였다. 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 이동자율 로봇 시스템 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용할 수 있을 것이다.
보안 방범설비 시스템 구축시 교차식 스테레오 카메라 방식으로 이동객체를 추적하고, 카메라에서 이동 객체까지 거리를 측정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이동 객체를 추출하기 위해서 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대한 오류를 보정하기 위하여 적응형 임계값으로 이동성분을 구한 후 잡음제거 알고리즘으로 이동객체 영역만 추출하였다. 그리고 이동 객체의 위치값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징을 이용하여 이동객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 방범 카메라 시스템에서 이동객체의 거리 측정과 추적이 가능함을 알 수 있었다. 거리측정 오차도 6%이내에 존재하였다. 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 이동자율 로봇 시스템 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용할 수 있을 것이다.
In crossing stereo camera system as a security equipment system, a new algorithm for the tracking method of the moving object and the measurement method of distance of the object from cameras to moving object is proposed. The stereo input images are matched by a pixel for the moving object extractio...
In crossing stereo camera system as a security equipment system, a new algorithm for the tracking method of the moving object and the measurement method of distance of the object from cameras to moving object is proposed. The stereo input images are matched by a pixel for the moving object extraction, then the moving elements obtained from an adaptive threshold's value for an error correction and the moving object area extracted by noise eliminative algorithm. In addition to, the moving object traced by control pan/tilt of cameras using a coordinate value of the moving object, and the measurement method of distance to moving object by using special features of the crossing stereo camera system is proposed. From the experimental results, the proposed algorithm was found to be able to measure of the distance and trace for moving object in a stereo security camera system. The error rate of a distance measurement be existed within 6%. Moreover in implementation the proposed algorithm, the stereo security system, the automatic moving robot system and the stereo remote control system will be applied practical application.
In crossing stereo camera system as a security equipment system, a new algorithm for the tracking method of the moving object and the measurement method of distance of the object from cameras to moving object is proposed. The stereo input images are matched by a pixel for the moving object extraction, then the moving elements obtained from an adaptive threshold's value for an error correction and the moving object area extracted by noise eliminative algorithm. In addition to, the moving object traced by control pan/tilt of cameras using a coordinate value of the moving object, and the measurement method of distance to moving object by using special features of the crossing stereo camera system is proposed. From the experimental results, the proposed algorithm was found to be able to measure of the distance and trace for moving object in a stereo security camera system. The error rate of a distance measurement be existed within 6%. Moreover in implementation the proposed algorithm, the stereo security system, the automatic moving robot system and the stereo remote control system will be applied practical application.
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제안 방법
또한, 임계값 이하이면 고정성분으로 인식하여 화소 값을 0으로 취함으로써 이동 성분에 대한 영상을 구할 수 있다. 교차식 스테레오 카메라를 사용하여 n 번째 스테레오 입력 영상 (이전영상, 현재영상)을 저장하였다고 하자. 좌측의 이전 영상과 현재 영상의 밝기를InL(x,y,t-1)과 InL(x,y,t)으로 그리고 우측의 이전 영상과 현재 영상의 밝기를InL(x,y,t-1)과 InL(x,y,t)으로 나타낼 수 있다.
많은 오류를 범하게 된다. 그러나 제안한 방법은 이 같은 주변 밝기의 변화에 효과적으로 적응할 수 있는 적응형 임계값을 설정할 수 있도록 하였다. 이 방법으로 추출된 이동 객체로부터 위치 값을 구할 수 있고, 이 값으로 이동 객체를 추적할 수 있으며 교차식 스테레오 카메라 시스템의 특징 파라미터를 적용하여 이동 객체까지의 거리를 측정하였다.
입력 영상에서 이동 객체를 추출하기 위하여 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대하여 보정하기 위하여 적응형 임계값을 사용하여 이동성분을 구하였다. 다음에 잡음제거 알고리즘을 적용하여 이동객체 영역만 추출한 후 이동 객체의 위치 값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였다. 또한, 교차식 스테레오 카메라 시스템 파라미터 특징을 이용하여 이동 객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제시하였다.
따라서 본 논문에서는 이 임계값을 입력영상의 주변밝기 변화에 따라 적응적으로 대처할 수 있도록 적응형 임계 값 (adaptive threshold) 의 PRA(pixel recursive algorithm) 방법을 사용하였다. 또한 잡음제거 알고리즘을 적용하여 이동객체 영역을 추출하여 이동 객체를 추적할 수 있었으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징과 삼각 측량법에 의해 이동객체까지의 거리를 측정하였다. 실험 결과 입력 영상으로부터 적응적 임계값을 구하여 이동 객체를 쉽게 추출할 수 있었으며, 이 값을 이용하여 이동객체추적 및 거리 측정이 가능하였다.
다음에 잡음제거 알고리즘을 적용하여 이동객체 영역만 추출한 후 이동 객체의 위치 값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였다. 또한, 교차식 스테레오 카메라 시스템 파라미터 특징을 이용하여 이동 객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 방범설비 시스템중에서 교차식 스테레오 카메라 방식을 이용하여 입력 영상에서 이동객체 영역을 구하여 객체를 추출하여 추적하고, 카메라에서 이동 객체까지 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상에서 이동 객체를 추출하기 위하여 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대하여 보정하기 위하여 적응형 임계값을 사용하여 이동성분을 구하였다.
본 논문에서는 스테레오 입력 영상에서 이전 영상과 현재 영상의 상호 연산을 통해 이동성분을 추출하는데 측정시간을 단축하고 하드웨어 구현이 쉬우며 정밀도가 높은 PRA 방법을 적용하여 이동객체 영역을 추출하는 방법을 사용하였다. PRA 방법은식(4)와 같이 이전 영상과 현재 영상의 화소에 대하여 감산 연산을 수행하는 것이고, 그 결과의 절대 값이 임계값 이상이면 이동성분으로 인식하여 현재 영상의 화소 값을 취한다.
따라서 이를 적응적으로 임계값(adaptive threshold)을 설정할 수 있도록 하여 주변 환경변화에 능동적으로 대체할 수 있도록 하여야 한다. 본 논문에서는 취득한 영상에 대한 차를 구하여 이동 성분을 주줄하는 경우에는 밝기 차이에 의한 임계값 적용을 달리함으로써 효율적인 차 영상을 획득하여 실질적인 이동 성분을 구하는 방법을 다음과 같이 3단계로 제안하였다 1단계에서는 각 영상의 평균 밝기 값을 구하고, 다음 단계에서는 평균 밝기 값에 대한 차를 구하며, 마지막 단계에서 적응형 임계값을 구하였다.
이동 객체를 추적할 수 있다. 본 시스템에 사용한 팬/틸트 제어 시스템은 1 픽셀 이동시 0.038° 이동할 수 있도록 설계되어 있으며, 5 픽셀에 0.2° 이동하는 것으로 계산하였다.
이동성분을 구한 영상이다. 여기에서 이동성분 추출과 잡영제거 과정을 거처 추출된 이동 객체의 후보 영역에 화소주사 방식을 적용하여 윈도우 마스크(window mask)로 이동객체 영역만 추출하도록 하였다. 즉, 위에서 아래(top down)로 그리고 좌에서 우로 주사하여 이동 객체가 존재하는 시작점 좌표 阳를 구하고, 아래에서 위(bottomup)로 그리고 우에서 좌로 주사하여 이동 객체가 존재하는 끝점 좌표 服割&”) 를 구하여 윈도우 마스크를 만들어 구하였다.
그러나 제안한 방법은 이 같은 주변 밝기의 변화에 효과적으로 적응할 수 있는 적응형 임계값을 설정할 수 있도록 하였다. 이 방법으로 추출된 이동 객체로부터 위치 값을 구할 수 있고, 이 값으로 이동 객체를 추적할 수 있으며 교차식 스테레오 카메라 시스템의 특징 파라미터를 적용하여 이동 객체까지의 거리를 측정하였다.
제안하였다. 입력 영상에서 이동 객체를 추출하기 위하여 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대하여 보정하기 위하여 적응형 임계값을 사용하여 이동성분을 구하였다. 다음에 잡음제거 알고리즘을 적용하여 이동객체 영역만 추출한 후 이동 객체의 위치 값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였다.
여기에서 이동성분 추출과 잡영제거 과정을 거처 추출된 이동 객체의 후보 영역에 화소주사 방식을 적용하여 윈도우 마스크(window mask)로 이동객체 영역만 추출하도록 하였다. 즉, 위에서 아래(top down)로 그리고 좌에서 우로 주사하여 이동 객체가 존재하는 시작점 좌표 阳를 구하고, 아래에서 위(bottomup)로 그리고 우에서 좌로 주사하여 이동 객체가 존재하는 끝점 좌표 服割&”) 를 구하여 윈도우 마스크를 만들어 구하였다. 여기에서 구해진 이동 객체의 시작점과 끝점 좌표를 이용하여 이전 영상과 현재 영상 중에서 이동 성분이 있는 이동객체 영역을 추출 [七5(:3)]한다.
대상 데이터
실험에 사용한 좌, 우측 카메라는 CCD 영상 입력용 카메라를 사용하였으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 팬/틸트 제어 장치는 그림 5와 같다.
데이터처리
이들 상수들은 실험에 의해 측정된 값들을 중회귀 분석 (multiple regression analysis)을 적용하여 얻어질 수 있다. 따라서 식(4)를 적응형 임계값을 사용하여 다음과 같이 수정할 수 있다.
이론/모형
일반적으로 이동객체 영역을 추출하고자 할때, 움직임이라는 이동성분은 감지 시스템과 보여지는 화면 사이의 상대적 위치 변화가 발생한 것이라 할 수 있다. 따라서 거리 정보를 구하기 위해서는 좌, 우 영상의 이동객체가 카메라의 중심에 위치하도록하고, 삼각 측량법 등을 이용하여 거리 정보를 측정하게 된다.
처리에서는 부적합한 면이 있다. 따라서 본 논문에서는 이 임계값을 입력영상의 주변밝기 변화에 따라 적응적으로 대처할 수 있도록 적응형 임계 값 (adaptive threshold) 의 PRA(pixel recursive algorithm) 방법을 사용하였다. 또한 잡음제거 알고리즘을 적용하여 이동객체 영역을 추출하여 이동 객체를 추적할 수 있었으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징과 삼각 측량법에 의해 이동객체까지의 거리를 측정하였다.
시스템의 흐름도이다. 입력된 영상으로부터 이동 성분을 추출하기 위한 기법으로 PRA의 차 영상법을 사용하여 이동 성분을 구한다.
성능/효과
실험 결과 입력 영상으로부터 적응적 임계값을 구하여 이동 객체를 쉽게 추출할 수 있었으며, 이 값을 이용하여 이동객체추적 및 거리 측정이 가능하였다. 또한 이동 객체까지의 거리 측정은 실측치와 평균 6 % 이내의 오차를 지니고 있어 제안한 알고리즘을 적용하여 이동 객체의 추적 및 거리측정이 가능함을 알 수 있었다.
또한 잡음제거 알고리즘을 적용하여 이동객체 영역을 추출하여 이동 객체를 추적할 수 있었으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징과 삼각 측량법에 의해 이동객체까지의 거리를 측정하였다. 실험 결과 입력 영상으로부터 적응적 임계값을 구하여 이동 객체를 쉽게 추출할 수 있었으며, 이 값을 이용하여 이동객체추적 및 거리 측정이 가능하였다. 또한 이동 객체까지의 거리 측정은 실측치와 평균 6 % 이내의 오차를 지니고 있어 제안한 알고리즘을 적용하여 이동 객체의 추적 및 거리측정이 가능함을 알 수 있었다.
제안한 알고리즘의 실험결과 이동객체의 추출 및 추적이 가능하였으며, 이동객체까지의 측정거리 오차 6% 이내에 존재함을 알 수 있었다. 이는 스테레오 카메라 시스템의 메카니즘 오차, 픽셀 대 각도의 대응 오차 및 사람이 실측할때의 오차 등을 감안 할 때 유효하다고 볼 수 있다.
후속연구
따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구성할 경우 스테레오 방범 시스템 이동자율 로봇 시스템 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용할 수 있을 것이다
참고문헌 (11)
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