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NTIS 바로가기한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.14 no.10, 2013년, pp.5130 - 5133
Volumetric display has many applications recently in education, 3D movie, medical images but these applications have several problems that need to be overcome. Volumetric display may process a amount of visual data and design the high efficient vision system for realtime display. The stereo data for...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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3D정보 추출을 위한 정적인 스테레오 방식의 단점은 무엇인가? | 본 논문에서는 3D정보 추출을 위한 기존의 정적인 스테레오 방식에서 차폐영역(occluded region)에서 정합오 차가 많이 발생하고 추출한 거리 정보의 정확도가 떨어지며, 관측 시야가 좁다는 한계를 보완하기 위해 베이스라인을 길게 하여 거리 정보의 정확도를 향상시키면서 공통 가시 영역을 자유롭게 할 수 있도록 하기 위해 고효율 비젼 시스템을 제안하였다. 기존의 능동형 시스템에서는 epipolar 구조 추출이 어렵고 스테레오 정합 절차가 복잡해지며 카메라 광학축의 각도가 변화할 때마다 3D 정보 추출을 위한 영상 교정을 위해 카메라의 파라미터들을 다시 구해야 하는 단점이 있다. | |
정확한 3D 정보를 추출할 수 있는 고효율 비젼 시스템은 거리 정보를 정확하게 추출하기 위해 어떻게 설계된 것인가? | 본 논문에서는 광학 플랫폼 위에 회전이 가능한 회전 단과 수평 이동이 가능한 X-Y단을 설치하고 카메라를 이용하여 순차적으로 스테레오 영상을 취득하여 정합함으로써 정합 오차를 낮추고 정확한 3D 정보를 추출할 수있는 고효율 비젼 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 카메라의 수평이동과 회전운동을 이용하여 스테레오 영상간의 수렴각(vergence angle)을 조절하고 베이스라인을 길게 함으로써 거리 정보 추출의 정확도를 향상 시키고 차폐 영역에 대해서도 거리 정보 추출이 가능하게 하였다. | |
스테레오 비젼의 목적은 무엇인가? | 스테레오 비젼은 기본적으로 그림과 같이 일정한 거리(baseline)만큼 떨어진 두 카메라로부터 얻은 두 영상을 사용하여 변위(disparity)정보를 구하고, 이로부터 3차원의 거리 정보를 얻는 것을 목적으로 하고 있다. 여기서 변위(disparity)란 같은 물체의 3차원 좌표점에 대해 왼쪽 영상과 오른쪽 영상에서 나타나는 위치의 차를 말한다. |
B. J. Tippetts, D.-J. Lee, J. K. Archibald, K. D. Lillywhite, "Dense disparity real-time stereo vision algorithm for resource-limited systems," IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology, vol. 21, no. 10, pp. 1547-1555, Oct. 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/TCSVT.2011.2163444
F. B. Campo, F. L. Ruiz, and A. D. Sappa, "Multimodal stereo vision system: 3D data extraction and algorithm evaluation," IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 6, no. 5, pp. 437-446, Sept. 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/JSTSP.2012.2204036
L. Sawalha, M. P. Tull, M. B. Gately, J. J. Sluss, M. Yeary, and R. D. Barnes, "A large 3D swept-volume video display," Journal of Display Technology, vol. 8, no. 5, pp. 256-268, May 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/JDT.2012.2183339
Y. Wang, K. Liu, Q. Hao, X. Wang, D. L. Lau, and L. G. Hassebrook, "Robust active stereo vision using Kullback-Leibler Divergence," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 34, no. 3, pp. 548-563, Mar. 2013. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/TPAMI.2011.162
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