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가상공간 융합을 위한 다중 카메라 영상 특징 분석

Multi-camera image feature analysis for virtual space convergence

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.8 no.5, 2017년, pp.19 - 28  

윤종호 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과) ,  최명렬 (한양대학교 전자공학부) ,  이상선 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과)

초록
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본 논문은 가상공간 제작을 위해 다수의 카메라로 영상을 촬영했을 때, 영상 특성 차이를 감소시키는 방법을 제안하였다. 각각 8 개의 본체와 렌즈를 교차 장착하여 64 개의 영상을 사용하였다. 영상 분석히스토그램픽셀 분포 값의 표준 편차를 분석 비교하였다. 분석결과, 동일 기종의 카메라임에도 불구하고, 렌즈 혹은 이미지 센서에 따라 각각 다른 영상 특성을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 차이를 보정하기 위해 영상의 전체 밝기 값의 분포를 조절하였다. 시뮬레이션 결과, 평균 편차가 최대 (실내 : 6.89, 실외 : 24.23) 이었으나, 시뮬레이션 진행 후 편차가 거의(실내 : 최대 0.42, 실외 : 최대 : 2.73) 없는 영상을 얻었다. 추후에는 영상 밝기 분포보다 정밀한 영상 분석 방법을 연구하고 적용할 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a method to reduce the difference in image characteristics when multiple camera images are captured for virtual space production. Sixty-four images were used by cross-mounting eight bodies and lenses, respectively. Image analysis compares and analyzes the standard deviation...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 카메라는 동일 제품으로서 본체 8개, 렌즈 8개를 각각 준비하여 렌즈와 본체를 교차라는 방식으로 64장의 영상을 촬영하여, 히스토그램 특징을 분석하였다. 논문은 본론에서 카메라 렌즈와 이미지 센서의 특징과 영상 분석을 위한 히스토그램 알고리즘에 대하여 알아보고, 시뮬레이션을 진행하여 영상을 분석하였다. 그리고 히스토그램 명시화를 진행하여 거의 동일한 특징을 가지도록 하였다.
  • 본 논문은 어떤 특정 목적을 위해 동일 제품 다수를 사용할 때 출력되는 영상의 특징이 모두 동일 혹은 비슷한 특징을 갖는지 분석하였다. 카메라는 동일 제품으로서 본체 8개, 렌즈 8개를 각각 준비하여 렌즈와 본체를 교차라는 방식으로 64장의 영상을 촬영하여, 히스토그램 특징을 분석하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
증강 현실이란? 증강 현실은 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 하나의 영상으로 보여주는 기술이다. 증강 현실은 또한 혼합현실(Mixed Reality, MR)이라고도 하는데, 비행기 제조사인 ‘보잉’ 사에서 1990년경 비행기 조립 과정에 가상의 이미지를 첨가하면서 ‘증강현실’이 처음으로 세상에 소개됐다.
가상현실은 어떤 분야에서 적용되고 있는가? 최근 이슈가 되고 있는 기술은 매우 다양하겠지만, 그 중에서도 가상현실(Virtual Reality, VR), 증강현실(Augmented Reality, AR) 그리고 자율 주행 자동차 일 것이다. 가상현실은 군사, 오락, 의료, 학습, 영화, 건축설계, 관광 등 다양한 분야에 활용되면서 공상과학 소설이나 영화에서 묘사되는 상상적 단계를 벗어나 점차 현실화되고 있다[1].
Augmented Reality의 가장 중요한 요소는 무엇인가? 이러한 이슈가 되고 있는 기술들은 공통적으로 영상 관련 기술이 포함되어 있다. 증강 현실 같은 경우 현실 세계를 촬영하여 가상 물체를 결합하는 것으로 현실 세계를 얼마나 정확하게 인지하고 저장하는 할 수 있느냐가 중요하다. 또한 자율 주행 자동차 역시 영상 획득이 중요한 관건이 된다.
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참고문헌 (23)

  1. J. H. LEE, "Multimedia", Communicatiobooks, ch7, 2013 

  2. http://navercast.naver.com 

  3. http://navercast.naver.com 

  4. R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing", 2nd Edition, Prentice Hall, pp. 75-146, 2002 

  5. R. Crane, "A Simplified Approach to Image Processing", Prentice Hall, pp. 42-66, 1997. 

  6. K. N. Platanioits, "Color Image Processing and Application", Springer, pp. 209-229, 2000. 

  7. Berndjahne, "Digital Video Processing", Springer-Verlag, pp. 77-94, 1993. 

  8. F. G. Stremler, "Introduction to Communication Systems", Addison-Wesley, pp. 459-486, 1993. 

  9. Y. T. Kim, et al., "Contrast Enhancement Using Brightness Preserving Bi-Histogram Equalization", IEEE Trans. On Consumer Electronics, Vol. 43, No.1, pp. 1-8, Feb. 1997. 

  10. Qiyuan Tian and Jiang Duan, "Local Histogram Modification Based Contrast Enhancement", Audio, Language and Image Processing (ICALIP), 2012 International Conference on, pp. 1-6, 2012 

  11. J. Y. Kim, et al., "An Advanced Contrast Enhancement Using Partially Overlapped Sub-Block Histogram Equalization", IEEE Trans. on Circuit and Systems, Vol. 11, No. 4, pp. 475-484, 2005. 

  12. S. D. Chen, and A. R. Ramli, "Contrast Enhancement using Recursive Mean-Separate Histogram Equalization for Scalable Brightness preservation", IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 49, No. 4, pp. 1301-1309, 2003. 

  13. R. Bala, et al., "Gamut Mapping to Preserve Spatial Luminance Variations", Journal of Image Science and Technology, Vol. 45, No. 5, pp. 436-443, September/ October 2001. 

  14. C. S. Lee, et al., "Gamut Mapping Algorithm Using Lightness Mapping and Multiple Anchor Points for Linear Tone and Maximum Chroma Reproduction", Journal of Image Science and Technology, Vol. 45, No. 3, pp. 209-223, May/June 2001. 

  15. G. H. Park, et al, "A Contrast Enhancement Method using Dynamic Range Separate Histogram Equalization", IEEE Trans on Consumer Electronic, Vol. 54, No. 4, pp. 1981-1987 , 2008 

  16. Y. S. HO, "Camera Adjustment and Image Alignment Technique for Multi - view 3D Images.", IBroadcasting and Technology, Vol. 213, pp. 160-165 , 2013 

  17. S. C. Lim, et al, "A Calibration Method for Multimodal dual Camera Environment", Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol. 19 No. 9, pp. 2138-2144 , 2015 

  18. K. I. Kim, et al, "Calibration of Radial Distortion and Synthesis of Panoramic Image from Multi-directional Camera Images", Journal of the Korea Institute of Next Generation Computin, Vol. 9, No. 6, pp. 56-65 , 2008 

  19. M. K. Oh, et al, "Long Distance Vehicle License Plate Region Detection Using Low Resolution Feature of License Plate Region in Road View Images", Journal of digital Convergence , Vol. 15, No. 1, pp. 239-245, 2017. 

  20. W. S. Hwang, et al, "Convergence research of low-light image enhancement method and vehicle recorder", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 7. No. 6, pp. 1-6, 2016. 

  21. S. H. Kim, "Development of the 3D Hair Style Simulator using Augmented Realityd", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 6, No. 6, pp. 249-255, 2015. 

  22. B. S. Kang, et al, "Fire Alarm Solutions Through the Convergence of Image Processing Technology and M2M", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 7 No. 1, pp. 37-42, 2016. 

  23. J. S. Han, "Color and Brightness Calibration Convergence Technology for 5D Virtual Reality Attractions", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 7 No. 1, pp. 25-30, 2016. 

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