초록 ▼

1. 저밀도 시차맵 생성: 동적계획법(dynamic programming)을 기반으로 한 쌍의 영상 사이의 대응점들을 추출할 수 있는 알고리즘을 개발한 것이다. 이 연구에서 대응점을 추출하는 목적은 실시간으로 높은 정확도로 도로의 종방향 기울기 추정에 활용할 수 있는 스테레오시차(stereo disparity)를 제공하기 위함이다. 도로의 종방향 기울기 추정은 저밀도 시차맵을 가지고도 가능하므로 관건은 정확하고 신속하게 대응점을 추출하는 것이다. 정확성과 신속성은 서로 모순되는 속성이므로 이 두 가지를 동시에 실현하려고 동적계획법을

1. 저밀도 시차맵 생성: 동적계획법(dynamic programming)을 기반으로 한 쌍의 영상 사이의 대응점들을 추출할 수 있는 알고리즘을 개발한 것이다. 이 연구에서 대응점을 추출하는 목적은 실시간으로 높은 정확도로 도로의 종방향 기울기 추정에 활용할 수 있는 스테레오시차(stereo disparity)를 제공하기 위함이다. 도로의 종방향 기울기 추정은 저밀도 시차맵을 가지고도 가능하므로 관건은 정확하고 신속하게 대응점을 추출하는 것이다. 정확성과 신속성은 서로 모순되는 속성이므로 이 두 가지를 동시에 실현하려고 동적계획법을 활용하고 칼라에지의 수직성분을 사용하여 정합대상을 줄였다. 더욱이 스테레오매칭에 있어서 기존의 폐색영역이 문제인데 이 연구에서는 이 문제도 해결하였다.
2. 고밀도 시차맵 생성: 이 연구에서 개발한 고밀도 시차맵 생성 알고리즘의 가장 큰 특징은 기존의 많은 스테레오 대응점 탐색알고리즘들이 주로 의존하는 시차평활화조건(Disparity Smoothness Condition, DSC)에 의존하지 않은 새로운 접근법을 제안한 것이다. DSC에 의존한 알고리즘들은 대개 카메라의 영상평면과 평행한 곡면에 대해 양호한 시차를 산출하였지만, 노면을 포함하여 도로상에 있는 수많은 객체들은 이런 평행조건에 맞지 않은 곡면들로 이루어져 있기 때문에 양호한 시차를 제공할 수 없다. 따라서 본 과제를 통해 연구된 알고리즘은 시차평면의 기울기를 예측하여 이 예측된 기울기상에서 매칭비용을 합산하는 방안을 제안하였다. 그러나 앞으로 더 개선해야 할 점은 시차평면의 기울기 예측에 사용할 시차의 선택방법과 처리시간 단축 방법이다.
3. 저밀도 시치맵상에서 다익스트라 알고리즘을 이용한 노면의 종방향 시차변화선 예측
본 과제의 궁극적 목표가 장애물의 간섭 없이 차량이 주행할 수 있는 공간을 예측하는 것이다. 이 목표 실현을 위해 사용하는 입력이 시차맵이므로 노면에 속하는 픽셀들의 시차를 탐색할 목적으로 우선적으로 노면의 시차변화선을 구한다. 노면은 카메라 광축방향인 종방향으로는 거리가 완만하게 멀어지므로 이에 따라 노면픽셀들의 시차는 영상의 하단에서 상단으로 가면서 점차 줄어들고, 광축에 수직인 도로의 횡방향으로는 거리변화가 미미하므로 영상의 좌우 어느 쪽에서도 시차의 변화는 미미하다. 이런 특성을 활용하여 노면의 종방향 시차변화선을 구하기 위해 영상의 각 행마다 시차 히스토그램을 구축한 후 이들을 접합(concatenation)시킨 v-시차맵을 만들어 보면 앞에서 언급한 노면의 특성이 보인다. 즉, 노면상에 장애물이 있는 곳은 특정 시차상에 픽셀들의 빈도가 집중된 것을 알 수 있고, 그렇지 않은 곳은 고려하는 시차레벨 각각에 빈도가 비교적 균등하게 분포됨을 알 수 있다. 이런 v-시차맵에에서 노면의 픽셀들에 의해 구해졌을 것으로 기대되는 빈도분포를 얻기 위해 v-시차맵에 일련의 필터링을 적용한 후 v-시차맵을 시차레벨에 따라 전체영역, 근거리, 중거리, 원거리 영역으로 분할한 후 분할된 각 영역에 하프변환을 적용하여 선분을 추출하고, 여기에 노면과 카메라 사이의 관계를 규명한 캘리브레이션 파라미터로부터 얻은 선분까지 합쳐 총 5개의 선분들이 이루는 교점들 가운데 어느 것들이 노면 시차변화선에 가장 적합한 것들인지 탐색을 하는 과정을 다익스트라 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 교점과 교점 사이의 선분에 v-시차맵의 값이 큰 선분들을 찾아 이들을 연결한 것이 노면의 종방향 시차변화선이다. 그러나 앞으로 더 개선해야할 사항은 v-시차맵의 분할방법, 노면의 횡방향으로의 시차변화를 고려하지 않은 점, 곡선이 아닌 선분들의 결합으로 노면시차를 표현하고 있다는 점 등이다.
4. 저밀도 시치맵상에서 예측된 노면의 종방향 시차변화선을 이용한 노면상의 자유주행공간 예측
노면의 종방향 시차변화선을 예측하였기 때문에 이 변화선을 이용하여 시차맵을 노면 시차맵과 비노면 시차맵으로 분리한다. 그리고 비노면 픽셀들을 대상으로 각 열별 시차히스토그램을 구축하여 이들을 접합(concatenation)시킨 u-시차맵을 만든다. 이 맵에 동적계획법을 적용하여 각 열별로 u-시차맵값이 큰 시차를 탐색한다. 이렇게 탐색한 열별 시차들을 연결하면 장애물 시차선이 된다. 그러나 이렇게 탐색된 열별 장애물 시차가 영상에서 어느 행부터 시작되었는지 알기 위해 이 시차에 대응되는 노면의 종방향 시차변화선 위치를 알아낸다. 영상의 모든 열에 대해 이 대응관계를 파악하면 장애물의 간섭이 없는 자유주행공간이 예측된다.
(출처:요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1목차 ... 3Ⅰ. 연구결과 요약문 ... 4Ⅱ. 연구내용 및 결과 ... 5 1. 연구과제의 개요 ... 5 2. 국내외 기술개발 현황 ... 5 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 5 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 6 5. 연구결과의 활용계획 ... 6 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 7Ⅲ. 연구성과 ... 7끝페이지 ... 10