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위치 추정을 위한 영상 특징점 정보 검출 방법

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Author(s)
나정현
Issued Date
2012
Abstract
This paper investigates a method to find coordinate of a feature captured by the image sensing device Kinect provided by microsoft. It detects landmarks from the image and calculates their coordinates. From the color image and depth information by the Kinect, it extracts features from the background. It uses channel transformation, binary transformation, labeling, convex hull algorithm for the extraction. Once feature is extracted, it's coordinate is calculated. For these processes, it uses OpenCV library. To remove the discrepancy between the color image and depth image, coordinate adjustment is needed. The coordinate is represented with respect to the Kinect coordinate frame. The method is tested and verified indoors. The proposed method can be used for localization, mapping, and simultaneous localization and mapping(SLAM) which are indispensable for autonomous navigation of mobile robots.
Alternative Title
A Detection Method of Visual Landmark Information for Mobile Robot
Alternative Author(s)
Na Jung Hyun
Department
일반대학원 제어계측공학과
Advisor
고낙용
Awarded Date
2013-02
Table Of Contents
제1장 서론 1
제1절 연구 배경 및 목적 1
제2절 연구 범위와 방향 3
제3절 논문의 구성 4

제2장 센서 정보의 중요성 및 기존 특징점 검출 방법 5
제1절 위치 추정에 대한 센서 정보 획득의 중요성 5
1. 이동 로봇의 모션 모델 5
가. 이동 로봇의 위치에 대한 불확실성 5
나. 불확실성 추가 소스 코드 6
다. 불확실성이 포함된 이동 로봇의 위치 예측 소스 코드 7
2. 시뮬레이션을 통한 이동 로봇의 위치 8
가. 노이즈 추가에 따른 이동 로봇의 위치 8
나. 정확한 센서 정보 획득 후 이동 로봇 위치 추정 8
다. 이동 로봇 위치 추정 비교 9
제2절 기존 영상을 이용한 특징점 검출 방법 11
1. SURF를 이용한 특징점 검출 11
2. 영상위치센서 12
3. 컬러표식기반 13
제3절 기존 센서를 이용한 특징점 검출 방법 15
1. GPS를 이용한 거리 측정 15
2. LRF를 이용한 특징점 검출 방법 16

제3장 제안된 특징점 검출 방법 17
제1절 키넥트(Kinect) 활용 17
1. 키넥트 소개 및 개발 환경 17
가. 키넥트 소개 17
나. 키넥트 구조 및 원리 18
다. 키넥트 SDK 사용 및 개발 환경 19
2. 키넥트의 기본 영상 및 거리정보 20
가. 키넥트 영상 정보 20
나. 키넥트 거리 정보 22
제 2절 영상 처리를 이용한 특징점 검출 방법 23
1. 이미지의 채널 변환 23
가. RGB와 Ycbcr 23
나. 채널 변환 24
다. 영상 이진화 25
라. 채널 변환 및 이진화 소스코드 25
마. 특징점 레이블링(Labeling)방법 27
바. 컨벡스헐(Convex Hull) 28
사. 컨벡스헐를 이용한 꼭지점 검출 28
아. 꼭지점 검출 소스 코드 29
제 3절 영상의 좌표 변환 31
1. 기존의 좌표 변환 방법 31
가. 핀홀 카메라(Pinhole Camera) 모델 31
나. 핀홀 카메라 투영 32
2. 제안한 좌표 변환 방법 33
가. 영상 좌표계와 월드 좌표계 33
나. 제안된 특징점의 정보 추출 방법 33
3. 특징점 구별 및 좌표 보정 35
가. 특징점의 크기 구별 방법 35
나. RGB영상과 Depth영상 좌표 보정 37
다. 키넥트 영상 보정 함수 38
라. 키넥트 영상 보정 방법 39

제4장 실험 및 결과 41
제 1절 키넥트를 이용한 특징점 검출 41
1. 특징점 검출 41
가. RGB채널 영상에서 특징점 검출 41
나. Ycbcr채널 영상에서 특징점 검출 41
2. 레이블링 검출 확인 42
가. Ycbcr 채널을 이용한 레이블링 검출 결과 42
나. 주변 환경의 변화에 따른 레이블링 검출 결과 43
다. 관심 영역 확인 44
3. 컨벡스헐을 이용한 특징점 좌표 추출 45
가. 컨벡스 헐 결과 확인 45
나. 특징점의 꼭지점 좌표 추출 46
제 2절 키넥트의 RGB영상과 Depth영상 보정 47
1. RGB영상과 Depth 영상의 오차 47
가. RGB영상과 Depth영상의 차이 확인 47
나. RGB영상과 Depth영상의 오차 48
다. RGB영상과 Depth영상 Calibration 결과 49
제 3절 특징점의 위치 좌표 추출 50
1. 고정된 위치에서 특징점 검출 및 실거리 확인 50
가. 실험환경 50
나. 영상의 좌표계 51
다. 검출된 특징점의 꼭지점 좌표 52
라. 거리와 각도의 변화에 따른 특징점 검출 및 정보 53
마. 거리 변화에 따른 측정된 꼭지점의 거리 그래프 56
2. 마우스 포인트를 이용한 특징점의 실거리 확인 57
가. 마우스 포인트를 이용한 꼭지점의 정보 57
나. 주변환경의 특징점 정보 58
3. 이동 로봇의 주행중 특징점 검출 60
가. 실험 환경 60
나. 거리에 따른 특징점 검출 정보 63

제5장 결론 및 향후 계획 68
참고문헌 69
후 기 72
Degree
Master
Publisher
조선대학교 대학원
Citation
나정현. (2012). 위치 추정을 위한 영상 특징점 정보 검출 방법.
Type
Dissertation
URI
https://oak.chosun.ac.kr/handle/2020.oak/9756
http://chosun.dcollection.net/common/orgView/200000263743
Appears in Collections:
General Graduate School > 3. Theses(Master)
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  • AuthorizeOpen
  • Embargo2012-12-21
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