[논문]비전 시스템 구현을 위한 SAD 정합 알고리즘의 변형

이정수; 김준성

[국내논문] 비전 시스템 구현을 위한 SAD 정합 알고리즘의 변형
Heuristic Designs of SAD Correlation Algorithm for Vision System 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터, v.47 no.5=no.335, 2010년, pp.61 - 66

이정수 (중앙대학교 전자전기공학부) , 김준성 (중앙대학교 전자전기공학부)

초록
AI-Helper

스테레오 비전은 서로 다른 이미지 쌍을 사용하여 주변 환경에 대한 보다 세부화된 3차원 지도를 제공할 수 있기 때문에 소형 로봇이나 홈네트워크 분야에서 많은 활용이 가능하다. 스테레오 비전 시스템의 영역기반 정합방법 중 하나인 SAD 정합 알고리즘은 구조적인 규칙성을 가짐으로써 풍부한 병렬성을 제공하여 많이 사용된다. 본 논문에서는 SAD 알고리즘을 사용하여 스테레오 비전 시스템을 구현하는데 있어 응용분야에 따라 성능과 하드웨어 자원 소모량 등 제약조건이 서로 다른 변형 SAD 알고리즘을 제안하고 비교 분석하였다. 변이도 축약 알고리즘과 윈도우 축약 알고리즘의 경우 하드웨어 자원 소모량을 줄여 소형화와 저가격화를 지향하는 경우에 적합하다. 또한 사용 환경의 객체 형태에 따라서 윈도우 형태 알고리즘의 사용을 고려해 볼 만하며 높은 정합율이 필요한 경우 가변 윈도우 알고리즘을 사용할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

A stereo vision, which is based on two or more images taken from different view points, is able to build three dimensional maps of its environment having various applications including robots and home networks. SAD algorithm, which is based on area-based correlation, is widely used since its regular structure provide abundant parallelism. In this paper, we present heuristic designs of SAD algorithm to meet the demands on accuracy and resource usages in various applications. The disparity abridgement and the window abridgement algorithms can be used for vision systems in low cost and small size. The window shape algorithm can be applicable when object are in specific shapes. The adaptive window algorithm work well when accuracy is the primary concern.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 응용분야의 목적과 제약 조건에 따라 적절한 알고리즘을 선택할 수 있도록 다섯 가지의 변형된 SAD(Sum of Absolute Difference) 정합 알고리즘을 제시한다. 이미지 정합 기능성 시뮬레이터를 통하여 변형 SAD 정합 알고리즘의 기능을 검증하고 알고리즘별 정합율을 분석하였으며 HDL(Haniware Description Language) 설계를 통하여 변형 SAD 정합알고리즘의 하드웨어 자원 소모량을 비교하였다.
기준 이미지의 고정된 윈도우를기준으로 대응 이미지의 윈도우를 이동시키면서 두 윈도우 간에 유사성을 계산하여 정합점을 찾아낸다. 본 논문에서는 영역기반 정합 알고리즘 중에서 하드웨어로 구현하기 간단한 구조를 가지면서 적절한 수준의 정합율을 가지는 SAD 정합 알고리즘을 이용하여 스테레오 비전 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 스테레오 비전 시스템의 목적과 요구 조건에 따라 선택이 가능한 5가지 변형 SAD 알고리즘을 제안하였다.
두 대의 카메라를 이용하는 스테레오 비전은 인간의 시각 구조와 유사하며 환경의 특별한 제약이 없는 장점 때문에 많이 응용되고 있다. 본 논문에서는 실시간 스테레오 비전 시스템의 설계에 있어 기본이 되는 SAD 정합 알고리즘의 다양한 변형을 통히, 여 응용 분야에 따라 우수한 정합 성능이 필요한 경우와 하드웨어 자원소모량을 줄여 소형화, 저가격화가 필요한 경우에 맞춰 알고리즘을 선택 구현할 수 있도록 하였다. 이를 위해 이미지 정합 기능성 시뮬레이터를 이용하여 측정한 정합율과 HDL 코딩을 통한 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석하였다.

제안 방법

본 논문에서는 응용분야의 목적과 제약 조건에 따라 적절한 알고리즘을 선택할 수 있도록 다섯 가지의 변형된 SAD(Sum of Absolute Difference) 정합 알고리즘을 제시한다. 이미지 정합 기능성 시뮬레이터를 통하여 변형 SAD 정합 알고리즘의 기능을 검증하고 알고리즘별 정합율을 분석하였으며 HDL(Haniware Description Language) 설계를 통하여 변형 SAD 정합알고리즘의 하드웨어 자원 소모량을 비교하였다. 이를 통하여 스테레오 비전 시스템이 사용될 서비스의 목적에 따라서 소형화와 저비용을 겸하면서 필요한 정확도를 확보한 센서의 개발이 가능할 것으로 기대된다.
하드웨어 자원 사용량을 줄이는 효과가 있으나 최하위 비트가 생략됨에 따라 최소값을 찾는 과정에서 동일한 결과값이 발생될 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 변이가 가장 작을 때를 정합점으로 갖도록 설계하였다.
기에서윈도우 크기가 크면 큰 객체나 객체의 중앙부와 배경 부분에 대한 정합율이 증가하는 반면 윈도우 크기가 작을 경우엔 작은 객체 혹은 객체의 경계부분에 대한 정합율이 증가한다關 가변 윈도우 알고리즘은 객체의 경계 부분에서는 윈도우 크기를 작게 하고 객체의 중앙부나 배경 같은 경계가 없는 부분에서는 윈도우 크기를 크게 함으로써 어떠한 특징을 가진 이미지에서도 더 좋은 정합율을 얻도록 한다. 본 논문에서는 경계 검출을 통해 경계가 존재하는 부분에서 윈도우 크기를 작게 하고 경계가 존재하지 않는 부분은 윈도우 크기가 커지도록 하였다. 가변윈도우에 사용된 윈도우 크기는 3×3, 5x5, 7x7, 9x9의 4가지 윈도우 크기를 갖도록 하였다.
본 논문에서는 경계 검출을 통해 경계가 존재하는 부분에서 윈도우 크기를 작게 하고 경계가 존재하지 않는 부분은 윈도우 크기가 커지도록 하였다. 가변윈도우에 사용된 윈도우 크기는 3×3, 5x5, 7x7, 9x9의 4가지 윈도우 크기를 갖도록 하였다.
5가지 변형 SAD 정합 알고리즘의 기능을 검증하고 기본 SAD 알고리즘과 비교하기 위하여 x86 기반 PC에서 Visual C++를 사용하여 기능성 시뮬레이터를 구현하였다. 이미지 정합 기능성 시뮬레이터는 하나의 스테레오 이미지 쌍을 입력으로 받아 기본 SAD 알고리즘과 5가지 변형 SAD 알고리즘의 결과인 변이도 이미지를 출력한다.
반면 AW 알고리즘의 경우 오히려 기본 SAD 알고리즘보다 더 노이즈가 감소하였다. 육안으로 변형 SAD 알고리즘 간의 차이를 확인하는 것은 한계가 있으므로 본 논문에서는 더욱 정확한 비교를 위하여 정합율과 자원 사용량에 대하여 정량적 비교를 수행하였다.
알고리즘에 대한 선택 기준이 필요하다. 이를 위하여 정합율과 하드웨어 자원사용량을 정량적으로 비교하여 알고리즘별 특징을 분석하였다.
lR(x, y)는 비교 기준이 되는 사실변이도의 밝기값 배열이며 lD(x, y)는 변형 SAD 알고리즘의 변이도 밝기 값 배열이다. 두 이미지간의 전반적인 밝기에 의한 오차를감안하여 6를 최대 밝기차(256)의 5%인 12로 설정하였다. 그림 7은 기본 SAD 알고리즘과 변형 SAD 알고리즘의 정합율 그래프로서 그림 5의 실험 입력 이미지들에 대한 정합율을 산술 평균하여 나타내었다.
본 논문에서는 실시간 스테레오 비전 시스템의 설계에 있어 기본이 되는 SAD 정합 알고리즘의 다양한 변형을 통히, 여 응용 분야에 따라 우수한 정합 성능이 필요한 경우와 하드웨어 자원소모량을 줄여 소형화, 저가격화가 필요한 경우에 맞춰 알고리즘을 선택 구현할 수 있도록 하였다. 이를 위해 이미지 정합 기능성 시뮬레이터를 이용하여 측정한 정합율과 HDL 코딩을 통한 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석하였다. DA2 알고리즘과 WA 알고리즘의 경우 하드웨어 자원 소모량을 줄여 소형화와 저가격화를 지향하는 비전 시스템에서 사용할 가치가 있고 사용환경의 객체 형태에 따라서 WS 알고리즘의 사용을 고려해 볼 만하다.

대상 데이터

변형 SAD 알고리즘의 또 다른 선택 기준인 하드웨어 자원 사용량을 측정하기 위하여 Altera QuartusU 프로그램을 사용하여 SAD 정합기를 구현하여 컴파일하였다 m 테스트 베드로 사용한 Excalibur EPXA10F1020C2는 100만 게이트를 PLD 영역에 작성할 수 있으며 이때의 logic cell의 총수는 38, 400개를 사용할 수 있다. 모든 SAD 정합기는 윈도우 크기 9x9, 최대 변이 63으로 설정하였다.

이론/모형

우 영상의 이미지에서 상호 간의 정합을 이루는 대응점 간의 변이값을 구하여 3차원 거리 정보를 추출하는 시스템을 지칭한다'2T. 정합 방법은 영역기반 정합, 특징기반 정합, 에너지기반 정합으로 크게 3가지로 나눌 수 있으며 본 논문에서는 대표적인 영역기반 정합 방법인 SAD 알고리즘을 사용하였다.

후속연구

이미지 정합 기능성 시뮬레이터를 통하여 변형 SAD 정합 알고리즘의 기능을 검증하고 알고리즘별 정합율을 분석하였으며 HDL(Haniware Description Language) 설계를 통하여 변형 SAD 정합알고리즘의 하드웨어 자원 소모량을 비교하였다. 이를 통하여 스테레오 비전 시스템이 사용될 서비스의 목적에 따라서 소형화와 저비용을 겸하면서 필요한 정확도를 확보한 센서의 개발이 가능할 것으로 기대된다.

참고문헌 (11)

SungHwan Lee, Jongsu Yi, and JunSeong Kim, "Real-time Stereo Vision on a Reconfigurable System", SAMOS2005, pp. 299-307, Samos, Greece, July 2005.
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T. Kanade and M. Okutomi, "A stereo matching algorithm with an adaptive window: Theory and Experiment", Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol.16, no.9, pp.920-932, Sep 1994.

상세보기
이정수, 양승구, 김준성, "실시간 스테레오 비젼 시스템을 위한 SAD 정합연산기 설계", 전자공학회논문지, 제45권, 제1호, 55-61쪽, 2008년 1월

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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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