카메라 이동 환경에서 전역 및 국부 움직임 분리를 통한 독립적으로 움직이는 객체 검출
Independently moving object detection by discrimination of global and local motion in moving camera
- 주제(키워드) Moving object detection , Camera translation and rotation , FOE estimation
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김경환
- 발행년도 2012
- 학위수여년월 2012. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000047287
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작원 보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 움직이는 카메라를 통해 취득한 영상으로부터 카메라의 평행 이동뿐만 아니라 회전 이동 시에도 독립적으로 움직이는 객체를 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 카메라가 움직이는 동시에 객체도 움직이므로, 전역 및 국부 움직임을 구분하기 위해 카메라의 이동 방향을 대표하는 FOE(focus of expansion)의 추정값을 이용한다. FOE를 추정하기 위해서는 시간적으로 연속된 두 영상 간의 대응점이 필요하며, 이는 특징점 기반의 움직임 추정 방법을 통해 취득한다. 카메라가 평행 이동하는 경우에 영상 평면 상에서 대응점들의 움직임 벡터는 방사형으로 나타남으로써 FOE의 한 점에서 교차한다. 하지만 회전 이동 시에는 회전각의 크기 및 방향에 따라 영상 평면 상에서 추가적인 움직임 성분이 발생하여 한 점에서 교차하지 않는다. 카메라의 평행 이동만을 고려한 기존의 FOE 추정 방법에 비해 제안하는 방법은 카메라의 회전 이동에 따라 추가된 움직임 성분을 제거함으로써 올바른 FOE 지점을 추정할 수 있다. 추정한 FOE는 전역 및 국부 움직임에 해당하는 특징점들을 분리하는데 사용되며, 국부 움직임에 해당하는 독립 움직임 객체의 특징점들은 군집화 방법을 통해 영역으로 확장되어 하나의 객체로 검출된다. 합성 데이터 및 실제 영상 데이터에 대한 실험을 통해 제안하는 방법이 정성적 및 정량적인 측면에서 기존 방법에 비해 독립적으로 움직이는 객체의 검출 성능이 향상되었음을 증명하였다.
more초록/요약
This thesis introduces a method for detection of independently moving objects in an image sequence acquired from a translating and rotating camera. We use the FOE(focus of expansion), which represents a moving direction of the camera, for distinguishing the local object motion from the global camera motion. For estimating the FOE, it is necessary to find the correspondences between two consecutive images, through a feature-based motion estimation method. With only the camera translation, motion vectors in an image plane appear to be a radial form and intersect at the FOE point. If the camera translates and rotates, on the other hand, they cannot intersect at one point because additional motion components corresponding to the magnitude and direction of rotation are generated. In comparison with the FOE estimation method which only considers the camera translation, the proposed method can estimate the more accurate FOE point by eliminating the rotational components in an image plane, especially even in a situation of camera rotation. The estimated FOE point is utilized to distinguish the local object motion from the global camera motion. Then, the feature points, which correspond to the local object motion, expand into a region through a clustering algorithm and the region is recognized as an independently moving object. With a set of synthetic and real image sequences, both qualitative and quantitative analysis of the detection accuracy suggest that the proposed method performs better than other methods.
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