KR101214471B1 - 감시 영상의 3차원 정합 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 감시 영상의 3차원 정합 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 방법은, 감시 지역에 설치되는 복수 개의 카메라 사이의 관계 계산을 통해 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 단계, 상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 구하는 단계, 상기 구해진 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 구하는 단계, 그리고 상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 소정의 가상 시점을 가지는 가상 카메라에 대한 가상 시점 영상을 생성하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 사용자가 인식하기 편한 3차원 화면으로 감시 영상을 제공할 수 있는 장점이 있다. 또한 감시 영상을 사용자가 원하는 가상 시점을 기준으로 제공할 수 있는 장점이 있다. 아울러 감시 영상의 3차원 정합에 필요한 각 카메라 간의 관계, 즉 외부 카메라 파라미터를 편리하게 획득할 수 있는 장점이 있다.

Description

감시 영상의 3차원 정합 방법 및 시스템{Method and System for 3D Reconstruction from Surveillance Video}
본 발명은 감시 영상의 3차원 정합 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 한 공간 내에 설치된 감시 카메라의 기하학적 정보와 영상 간의 매칭을 통해 사용자가 인식하기 편한 3차원 화면으로 감시 영상을 재구성하여 보여주는 감시 영상의 3차원 정합 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래에는 감시 공간 내에 설치된 감시 카메라의 수보다 모니터의 수가 적은 경우 일정 시간별로 모니터에 표시되는 카메라 채널을 변경하는 방식으로 감시 영상 화면을 보여주는 방식이 이용되었다. 그런데 이 경우는 중요한 상황이 발생한 경우에도 해당 채널이 화면에 표시되지 않는 시간에는 감시자가 인식하지 못하는 문제가 있었다.
이를 해결하기 위해 도 1에 예시한 것과 같이 다수 카메라 채널의 영상을 하나의 화면에 표시하는 영상 분할 모니터링 방법이 도입되었으나, 감시자의 집중력이 분산됨으로써 감시가 소홀해질 수 있는 문제점이 있고, 아울러 각 카메라 채널 화면간의 연계성을 파악하기 힘들고 설치된 카메라의 사각지대 파악이 직관적이지 못한 문제점이 있었다.
한편 영상 분할 모니터링 방법의 문제점을 해결하기 위해 도 2에 예시한 것과 같은 2D 영상 정합 모니터링 방법이 제안되었다. 그런데 본 방법의 경우는 각 카메라의 설치 위치가 나란해야 하는데 감시 공간의 특성이나 카메라 설치 환경 등에 따라 감시 카메라를 나란하게 설치하지 못하는 경우는 적용하기가 어려운 문제점이 있고, 3차원적인 공간 감시가 어렵다는 문제점이 여전히 있었다.
따라서 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 한 공간 내에 설치된 감시 카메라의 기하학적 정보와 영상 간의 매칭을 통해 사용자가 인식하기 편한 3차원 화면으로 감시 영상을 사용자가 원하는 가상 시점을 기준으로 재구성하여 보여주는 감시 영상의 3차원 정합 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 방법은, (a) 감시 지역에 설치되는 복수 개의 카메라 사이의 관계 계산을 통해 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 단계, (b) 상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 구하는 단계, (c) 상기 구해진 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 구하는 단계, 그리고 (d) 상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 소정의 가상 시점을 가지는 가상 카메라에 대한 가상 시점 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 (a) 단계는, 상기 감시 지역을 일주한 물체를 상기 복수 개의 카메라가 촬영한 영상을 분석하여 상기 물체의 이동 경로를 추정하는 단계, 그리고 상기 추정된 물체의 이동 경로를 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (b) 단계는, 상기 복수 개의 카메라에서 촬영된 영상에서 서로 대응되는 코너 정보를 추출하는 단계, 그리고 상기 추출된 코너 정보와, 상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라 프로젝션 모델의 오차를 최소로 하는 상기 복수 개의 카메라의 내부 파라미터를 구하는 단계를 포함한다.
상기 (d) 단계는, 상기 가상 시점 영상에서 상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 채워지지 않는 영역을 보간법을 적용하여 채우는 단계, 그리고 상기 보간법이 적용된 영상에 렌더링을 수행하는 단계를 포함한다.
상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표는 매 프레임마다 계산될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체는 상기한 방법 중 어느 하나를 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 시스템은, 감시 지역에 설치되는 복수 개의 카메라 사이의 관계 계산을 통해 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 카메라 외부 파라미터 계산부, 상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 구하는 카메라 프로젝션 모델 생성부, 상기 구해진 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 구하는 픽셀 공간 좌표 계산부, 그리고 상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 소정의 가상 시점을 가지는 가상 카메라에 대한 가상 시점 영상을 생성하는 가상 영상 생성부를 포함한다.
상기 카메라 외부 파라미터 계산부는, 상기 감시 지역을 일주한 물체를 상기 복수 개의 카메라가 촬영한 영상을 분석하여 상기 물체의 이동 경로를 추정하고, 상기 추정된 물체의 이동 경로를 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구할 수 있다.
상기 카메라 프로젝션 모델 생성부는, 상기 복수 개의 카메라에서 촬영된 영상에서 서로 대응되는 코너 정보를 추출하고, 상기 추출된 코너 정보와, 상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라 프로젝션 모델의 오차를 최소로 하는 상기 복수 개의 카메라의 내부 파라미터를 구할 수 있다.
상기 가상 영상 생성부는, 상기 가상 시점 영상에서 상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 채워지지 않는 영역을 보간법을 적용하여 채우고, 상기 보간법이 적용된 영상에 렌더링을 수행할 수 있다.
상기 픽셀 공간 좌표 계산부는, 상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 매 프레임마다 계산할 수 있다.
본 발명에 의하면, 사용자가 인식하기 편한 3차원 화면으로 감시 영상을 제공할 수 있는 장점이 있다. 또한 감시 영상을 사용자가 원하는 가상 시점을 기준으로 제공할 수 있는 장점이 있다. 아울러 감시 영상의 3차원 정합에 필요한 각 카메라 간의 관계, 즉 외부 카메라 파라미터를 편리하게 획득할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 종래의 영상 분할 모니터링 방법을 설명하기 위해 제공되는 사진이다.
도 2는 종래의 2D 영상 정합 모니터링 방법을 설명하기 위해 제공되는 사진이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 시스템을 설명하기 위해 제공되는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 시스템을 설명하기 위해 제공되는 모식도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 시스템의 동작을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 6은 본 발명에 따른 각 카메라에 투영되는 화면을 예시한 도면이다.
첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 시스템을 설명하기 위해 제공되는 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 시스템을 설명하기 위해 제공되는 모식도이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 시스템의 동작을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 3 및 도 4를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 시스템(100)은 복수 개의 카메라(110a, 110b, …, 110n), 영상 처리부(120) 및 모니터(130)를 포함할 수 있다. 영상 처리부(120)는 카메라 외부 파라미터 계산부(121), 카메라 프로젝션 모델 생성부(123), 픽셀 공간 좌표 계산부(125) 및 가상 영상 생성부(127)를 포함할 수 있다.
복수 개의 카메라(110a, 110b, …, 110n)는 감시 지역에 설치되어 영상 처리부(120)에 감시 지역의 영상을 획득하여 제공하는 기능을 수행한다. 도 4에서 설명의 편의상 3대의 카메라(110a, 110b, 110n)가 감시 지역에 설치된 것으로 예시하였으나, 이에 한정되지 않으며 실시예에 따라 3개 이상이 설치될 수 있고, 카메라(110a, 110b, 110n)의 설치 위치도 감시 목적, 감시 지역 상황 등을 고려하여 다양한 방식으로 설치될 수 있다. 그리고 점선으로 표시한 카메라(110v)는 가상 카메라로 감사 지역에 실제로 설치되는 카메라는 아니며, 사용자가 모니터(130) 화면으로 보게 되는 영상이 투영되는 소정의 가상 시점을 가지는 가상 카메라를 나타낸다.
영상 처리부(120)는 복수 개의 카메라(110a, 110b, …, 110n)에서 촬영된 감시 지역 영상의 픽셀들에 대한 3차원 공간 좌표를 구하고, 이를 기초로 소정의 가상 시점을 가지는 가상 카메라에 대한 가상 시점 영상을 생성하는 기능을 수행한다. 여기서 소정의 가상 시점은 시스템 운영자에 의해 설정되고 필요에 따라 변경될 수 있다. 이에 의해 시스템 운영자는 상황에 따라 다양한 시점에서 감시 지역을 감시할 수 있다.
모니터(130)는 영상 처리부(120)에서 생성된 가상 시점 영상을 화면에 출력하는 기능을 수행한다.
그러면 도 5를 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 영상의 3차원 정합 시스템의 동작을 자세히 설명한다.
도 5를 참고하면, 먼저 영상 처리부(120)는 복수 개의 카메라(110a, 110b, …, 110n) 사이의 관계 계산을 통해 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구한다(S510). 여기서 카메라의 위치 및 자세 정보는 카메라(110a, 110b, …, 110n)가 감시 지역의 어느 위치에 어떠한 자세로 설치되어 있는지에 대한 정보에 대한 것으로, 위치 값(x, y, z) 및 자세 값(요(yaw), 피치(pitch), 롤(roll))으로 구해질 수 있다. 각 카메라(110a, 110b, …, 110n)의 위치 값 및 자세 값은 감시 지역에서 임의의 기준점을 기준으로 결정될 수 있다.
카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 동작에 대해 보다 자세히 설명하면, 먼저 임의의 물체가 감시 지역을 일주하도록 하고 복수 개의 카메라(110a, 110b, …, 110n)는 자신의 시야 범위(FIELD OF VIEW:FOV)에 포함된 사람 또는 임의의 물체를 촬영하도록 한다(S511). 여기서 임의의 물체는 사람일 수도 있으며, 필요한 경우 소정의 식별 마크를 사람이 부착하고 이동하거나, 소정의 식별 마크가 부착된 물체를 사람이 들고 이동할 수도 있다.
다음으로 카메라 외부 파라미터 계산부(121)는 감시 지역을 일주한 물체를 복수 개의 카메라(110a, 110b, …, 110n)가 촬영한 영상을 분석하여 물체의 3차원 이동 경로를 추정한다(S513).
물체가 i번째 카메라의 FOV 내에서 j번째 카메라의 FOV로 이동하였다고 가정할 경우, i번째 카메라에서 j번째 카메라로 이동하는 물체의 화면 좌표(물체의 특징점)를 가지고 수학식 1과 같이 표현되는 순방향 움직임 모델을 정의하여 물체의 이동 경로에 대한 3차원 좌표를 추정할 수 있다. 그리고 칼만 필터를 이용하여 i번째 카메라의 FOV 범위 밖에서 물체의 3차원 이동 좌표와 속도를 추정한다. 이에 의해 i번째 카메라를 기준으로 하는 물체의 이동 경로를 구할 수 있다.
Figure 112011026453792-pat00001
여기서,
Figure 112011026453792-pat00002
는 m+1번째 프레임에서 물체의 위치,
Figure 112011026453792-pat00003
은 m번째 프레임에서 물체의 속도이고 수학식 1에서 가장 오른쪽 벡터는 부가 잡음이다.
반대로, j번째 카메라에서 i번째 카메라로 이동하는(물체의 실제 이동과 반대 방향으로 이동하는) 물체의 화면 좌표를 가지고 수학식 2와 같이 표현되는 역방향 움직임 모델을 정의함으로써 물체의 이동 경로에 대한 3차원 좌표를 추정할 수 있다. 수학식 1에서 아래 첨자 f는 순방향 움직임 모델 성분임을 나타내는 것이고, 수학식 2에서 아래 첨자 b는 역방향 움직임 모델 성분임을 나타내는 것이다. 그리고 칼만 필터를 이용하여 j번째 카메라의 FOV 범위 밖에서 물체의 3차원 이동 좌표와 속도를 추정한다. 이에 의해 j번째 카메라를 기준으로 하는 물체의 이동 경로를 구할 수 있다.
Figure 112011026453792-pat00004
다음으로 i번째 카메라를 기준으로 구해진 물체의 이동 경로와, j번째 카메라를 기준으로 구해진 물체의 이동 경로를 하나의 경로로 생성하는 퓨전(fusion) 동작을 수행한다. 퓨전 동작은 아래와 같이 수학식 3으로 표현되는 α-블렌딩(blending)을 사용하여 진행할 수 있다.
Figure 112011026453792-pat00005
Figure 112011026453792-pat00006
이며, m은 화면의 번호이고, m0는 FOV에 물체가 나타나는 순간의 화면 번호이다.
그리고 i번째 카메라와, j번째 카메라 및 감시 지역에 설치된 다른 카메라에 대해서 구해진 물체의 이동 경로를 이용하여, 감시 지역 내에서 물체의 3차원 이동 경로를 생성한다. 카메라 외부 파라미터 계산부(121)는 이렇게 구해진 물체의 3차원 이동 경로를 기준으로 감시 지역에 설치된 각 카메라의 외부 파라미터, 즉 위치 및 자세 정보를 구할 수 있다. 물론 위에서 설명한 방법 외에도 다른 방법을 이용하여 카메라에서 촬영된 영상을 분석하여 물체의 3차원 이동 경로를 추적할 수도 있다.
다음으로, 카메라 프로젝션 모델 생성부(123)는 단계(S510)에서 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 각 카메라의 프로젝션 모델(Pi)를 구한다(S520).
Figure 112011026453792-pat00007
여기서 Pi는 i번째 카메라 프로젝션 모델,
Figure 112011026453792-pat00008
는 i번째 카메라에 의해 촬영된 영상의 j번째 픽셀의 화면에서의 좌표,
Figure 112011026453792-pat00009
는 j번째 픽셀의 3차원 좌표이다. 이를 수학식 5로 보다 자세히 나타내면 다음과 같다.
Figure 112011026453792-pat00010
여기서, K는 카메라 내부 파라미터, R은 카메라 외부 회전 모델(자세 정보, 피치, 요, 롤 값), I는 단위 행렬, t는 카메라 외부 이동 모델(위치 정보), (x, y, z)는
Figure 112011026453792-pat00011
이고, (u, v)는
Figure 112011026453792-pat00012
이다. 단계(S510)에서 카메라 외부 회전 모델(R)과 외부 이동 모델(t)는 카메라 위치 및 자세 정보로 구했으므로, 카메라 내부 파라미터 K만 구하면 된다.
카메라 내부 파라미터는 다음과 같은 방법으로 구할 수 있다. 복수 개의 카메라(110a, 110b, …, 110n)에서 촬영된 영상에서 서로 대응되는 코너 정보를 추출하고, 추출된 코너 정보(
Figure 112011026453792-pat00013
)와, 단계(S510)에서 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 하여 복수 개의 카메라 프로젝션 모델의 오차를 최소로 하는 카메라 내부 파라미터(K)를 구함으로써, 각 카메라에 대한 카메라 프로젝션 모델을 구할 수 있다. 즉
Figure 112011026453792-pat00014
가 최소가 되는 K값을 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있다.
이와 같이 단계(S520)에서 각 카메라의 프로젝션 모델이 구해지면, 픽셀 공간 좌표 계산부(125)는 각 카메라의 프로젝션 모델을 이용하여 각 카메라(110a, 110b, …, 110n)의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 구할 수 있다(S530). 픽셀 공간 좌표 계산부(125)는 각 카메라에서 입력되는 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 매 프레임마다 계산한다.
이후 가상 영상 생성부(127)는 단계(S530)에서 구해지는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 소정의 가상 시점을 가지는 가상 카메라에 대한 가상 시점 영상을 생성한다(S540). 가상 영상 생성부(127)는 단계(S530)에서 3차원 공간 좌표가 계산된 픽셀을 이용하여 채워지지 않는 영역을 보간법을 적용하여 채운다. 그리고 가상 영상 생성부(127)는 보간법이 적용된 영상에 감시 화면이 보다 자연스럽게 되도록 렌더링을 수행하여, 사용자가 보기에 어색하지 않은 영상을 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 각 카메라에 투영되는 화면을 예시한 도면이다. 도 6(a), (b), (c)는 실제 카메라(110a, 110b, 110n)에 의해 촬영된 화면이고, 도 6(d)는 실제 카메라(110a, 110b, 110n)에 의해 촬영되는 영상의 각 픽셀에 대해 구해진 3차원 공간 좌표를 이용하여 가상 카메라(110v)에 의해 투영되는 가상 시점 영상을 예시한 도면이다. 실시예에 따라 가상 카메라(110v)에 대한 가상 시점 영상에서 벽(A) 등과 같은 장애물에 의해 가려지는 부분(B)을 흐릿하게 표시되게 할 수도 있다.
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체를 포함한다. 이 매체는 지금까지 설명한 감시 영상의 3차원 정합 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 이 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이러한 매체의 예에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 자기-광 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치 등이 있다. 또는 이러한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (11)

  1. (a) 감시 지역에 설치되는 복수 개의 카메라 사이의 관계 계산을 통해 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 단계,
    (b) 상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 구하는 단계,
    (c) 상기 구해진 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 구하는 단계, 그리고
    (d) 상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 소정의 가상 시점을 가지는 가상 카메라에 대한 가상 시점 영상을 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 (a) 단계는,
    상기 감시 지역을 일주한 물체를 상기 복수 개의 카메라가 촬영한 영상을 분석하여 상기 물체의 이동 경로를 추정하는 단계, 그리고
    상기 추정된 물체의 이동 경로를 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 복수 개의 카메라에서 촬영된 영상에서 서로 대응되는 코너 정보를 추출하는 단계, 그리고
    상기 추출된 코너 정보와, 상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라 프로젝션 모델의 오차를 최소로 하는 상기 복수 개의 카메라의 내부 파라미터를 구하는 단계를 포함하고,
    상기 복수 개의 카메라 프로젝션 모델은 수학식 1에 의해 나타내지고,
    [수학식 1]
    Figure 112012067770420-pat00021

    여기서 Pi는 i번째 카메라 프로젝션 모델,
    Figure 112012067770420-pat00022
    는 i번째 카메라에 의해 촬영된 영상의 j번째 픽셀의 화면에서의 좌표,
    Figure 112012067770420-pat00023
    는 j번째 픽셀의 3차원 좌표이며,
    상기 수학식 1은 수학식 2에 의해 나타내지고,
    [수학식 2]
    Figure 112012067770420-pat00024

    여기서, K는 상기 카메라 내부 파라미터, R은 카메라 외부 회전 모델(자세 정보, 피치, 요, 롤 값), I는 단위 행렬, t는 카메라 외부 이동 모델(위치 정보), (x, y, z)는
    Figure 112012067770420-pat00025
    이고, (u, v)는
    Figure 112012067770420-pat00026
    이며,
    상기 카메라 내부 파라미터는 상기 복수 개의 카메라에서 촬영된 영상에서 서로 대응되어 추출된 코너 정보(
    Figure 112012067770420-pat00027
    )와, 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 하여 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여
    Figure 112012067770420-pat00028
    가 최소가 되는 값으로 구해지는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 방법.
  4. 제 1 항에서,
    상기 (d) 단계는,
    상기 가상 시점 영상에서 상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 채워지지 않는 영역을 보간법을 적용하여 채우는 단계, 그리고
    상기 보간법이 적용된 영상에 렌더링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 방법.
  5. 제 1 항에서,
    상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표는 매 프레임마다 계산되는 것을 특징으로 하는 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 방법.
  6. 컴퓨터에 제1항, 제3항 또는 제5항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체.
  7. 감시 지역에 설치되는 복수 개의 카메라 사이의 관계 계산을 통해 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 카메라 외부 파라미터 계산부,
    상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 구하는 카메라 프로젝션 모델 생성부,
    상기 구해진 복수 개의 카메라의 프로젝션 모델을 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 구하는 픽셀 공간 좌표 계산부, 그리고
    상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 소정의 가상 시점을 가지는 가상 카메라에 대한 가상 시점 영상을 생성하는 가상 영상 생성부
    를 포함하고,
    상기 카메라 외부 파라미터 계산부는,
    상기 감시 지역을 일주한 물체를 상기 복수 개의 카메라가 촬영한 영상을 분석하여 상기 물체의 이동 경로를 추정하고, 상기 추정된 물체의 이동 경로를 이용하여 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 구하는 것을 특징으로 하는 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 시스템.
  8. 삭제
  9. 제 7 항에서,
    상기 카메라 프로젝션 모델 생성부는,
    상기 복수 개의 카메라에서 촬영된 영상에서 서로 대응되는 코너 정보를 추출하고, 상기 추출된 코너 정보와, 상기 구해진 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 상기 복수 개의 카메라 프로젝션 모델의 오차를 최소로 하는 상기 복수 개의 카메라의 내부 파라미터를 구하고,
    상기 복수 개의 카메라 프로젝션 모델은 수학식 1에 의해 나타내지고,
    [수학식 1]
    Figure 112012067770420-pat00029

    여기서 Pi는 i번째 카메라 프로젝션 모델,
    Figure 112012067770420-pat00030
    는 i번째 카메라에 의해 촬영된 영상의 j번째 픽셀의 화면에서의 좌표,
    Figure 112012067770420-pat00031
    는 j번째 픽셀의 3차원 좌표이며,
    상기 수학식 1은 수학식 2에 의해 나타내지고,
    [수학식 2]
    Figure 112012067770420-pat00032

    여기서, K는 상기 카메라 내부 파라미터, R은 카메라 외부 회전 모델(자세 정보, 피치, 요, 롤 값), I는 단위 행렬, t는 카메라 외부 이동 모델(위치 정보), (x, y, z)는
    Figure 112012067770420-pat00033
    이고, (u, v)는
    Figure 112012067770420-pat00034
    이며,
    상기 카메라 내부 파라미터는 상기 복수 개의 카메라에서 촬영된 영상에서 서로 대응되어 추출된 코너 정보(
    Figure 112012067770420-pat00035
    )와, 상기 복수 개의 카메라의 위치 및 자세 정보를 기초로 하여 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여
    Figure 112012067770420-pat00036
    가 최소가 되는 값으로 구해지는 것을 특징으로 하는 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 시스템.
  10. 제 7 항에서,
    상기 가상 영상 생성부는,
    상기 가상 시점 영상에서 상기 픽셀의 3차원 공간 좌표를 이용하여 채워지지 않는 영역을 보간법을 적용하여 채우고, 상기 보간법이 적용된 영상에 렌더링을 수행하는 것을 특징으로 하는 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 시스템.
  11. 제 7 항에서,
    상기 픽셀 공간 좌표 계산부는,
    상기 복수 개의 카메라의 입력 영상을 구성하는 픽셀의 3차원 공간 좌표를 매 프레임마다 계산하는 것을 특징으로 하는 감시 영상의 3차원 정합 모니터링 시스템.
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