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2차원 스테레오 이미지를 획득하는 영상 획득부; 상기 2차원 스테레오 이미지의 각 좌표를 3차원 좌표로 변환하고, 변환된 상기 3차원 좌표를 거리에 대한 높이의 2차원 이미지로 투영하여, 상기 2차원 스테레오 이미지에서 각 좌표의 거리에 따른 높이를 분석함으로써, 1차 도로 영역을 추출하는 기하 정보 추출부; 및 상기 1차 도로 영역의 색상 정보를 기초로, 상기 2차원 스테레오 이미지의 색상 분포를 분석하여, 상기 1차 도로 영역의 색상 정보와 기설정된 범위 이내의 색상 정보를 갖는 영역을 최종 도로 영역으로 추출하는 색상 분포 분석부; 를 포함하고, 상기 기하 정보 추출부는 상기 2차원 스테레오 이미지로부터 기설정된 방식으로 디스패리티를 획득하는 디스패리티 추출부; 상기 디스패리티를 이용하여 상기 2차원 스테레오 이미지의 2차원 좌표를 X, Y, Z의 3차원 좌표로 변환하여 3차원 영상을 생성하는 3D 변환부; 상기 3차원 영상을 거리(Z)에 대한 높이(Y)의 YZ 평면에 투영하여, 거리에 대한 높이의 분포값을 나타내는 2차원 투영 이미지로 변환하는 그리드 변환부; 및 상기 투영 이미지를 기지정된 동적 프로그래밍 알고리즘에 따라 분석하여, 거리에 대한 높이의 분포가 가장 큰 영역을 확률적으로 획득함으로써, 상기 1차 도로 영역을 추출하는 기하 분포 검출부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 영역 추출 장치
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제1 항에 있어서, 상기 3D 변환부는 상기 2차원 스테레오 이미지의 2차원 좌표(u, v)를 디스패리티(d)를 이용하여 수학식(여기서 F는 초점 거리(focal length), B는 기준선(baseline), (u0, v0) 는 주점(principal point)의 좌표를 의미한다
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제3 항에 있어서, 상기 그리드 변환부는 상기 2차원 투영 이미지를 수학식 (여기서 G(yi, zi)는 YZ 평면에 투영되고 그리드 변환된 이미지의 각 좌표에서의 값이고, N은 3차원 좌표의 전체 개수, n은 그리드 개수, yi, zi는 각각 높이와 거리에 대한 그리드의 인덱스(index)를 의미한다
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제4 항에 있어서, 상기 기하 분포 검출부는 그리드 변환된 상기 2차원 투영 이미지에 대해 상기 동적 프로그래밍 알고리즘에 따라 미리 설정된 수학식 (여기서 는 그리드 변환된 이미지의 각 좌표에서의 값을 나타내고, 는 거리()에 따른 도로의 높이를 의미하며, p는 패널티 함수이며, T는 기설정된 기준값이고, C는 기설정된 상수이다
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제4 항에 있어서, 상기 색상 분포 분석부는 수학식(여기서 Fi는 거리에 대한 i번째 그리드(G(·, zi))에 해당하는 좌표들(ui, vi)에 대해서 색상 정보를 고려한 도로 영역의 이미지 좌표들(uin, vin)을 의미하고, I(ui, vi)는 좌표들(ui, vi)에 대한 색상 정보를 의미하며, mi, σi는 각각의 색상 정보에 대한 평균과 분산을 의미한다
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영상 획득부, 기하 정보 추출부 및 색상 분석부를 구비하는 도로 영역 추출 장치의 도로 영역 추출 방법에 있어서, 상기 영상 획득부가 2차원 스테레오 이미지를 획득하는 단계; 상기 기하 정보 추출부가 상기 2차원 스테레오 이미지의 각 좌표를 3차원 좌표로 변환하는 단계; 상기 기하 정보 추출부가 상기 3차원 좌표를 거리에 대한 높이의 2차원 이미지로 투영하여, 상기 2차원 스테레오 이미지에서 각 좌표의 거리에 따른 높이 분포를 분석하는 단계; 분석된 높이 분포를 기초로 1차 도로 영역을 추출하는 단계; 및 상기 색상 분석부가 상기 1차 도로 영역의 색상 정보를 기초로, 상기 2차원 스테레오 이미지의 색상 분포를 분석하여, 상기 1차 도로 영역의 색상 정보와 기설정된 범위 이내의 색상 정보를 갖는 영역을 최종 도로 영역으로 추출하는 단계; 를 포함하고, 상기 3차원 좌표로 변환하는 단계는 상기 2차원 스테레오 이미지로부터 기설정된 방식으로 디스패리티를 획득하는 단계; 및 상기 디스패리티를 이용하여 상기 2차원 스테레오 이미지의 2차원 좌표를 X, Y, Z의 3차원 좌표로 변환하여 3차원 영상을 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 영역 추출 방법
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제7 항에 있어서, 상기 3차원 영상을 생성하는 단계는 상기 2차원 스테레오 이미지의 2차원 좌표(u, v)를 디스패리티(d)를 이용하여 수학식(여기서 F는 초점 거리(focal length), B는 기준선(baseline), (u0, v0) 는 주점(principal point)의 좌표를 의미한다
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제7 항에 있어서, 상기 높이 분포를 분석하는 단계는 상기 3차원 영상을 거리(Z)에 대한 높이(Y)의 YZ 평면에 투영하여, 거리에 대한 높이의 2차원 투영 이미지로 변환하는 단계; 및 상기 2차원 투영 이미지를 기설정된 방식으로 그리드 변환하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 영역 추출 방법
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제10 항에 있어서, 상기 그리드 변환하는 단계는 상기 2차원 투영 이미지를 수학식 (여기서 G(yi, zi)는 YZ 평면에 투영되고 그리드 변환된 이미지의 각 좌표에서의 값이고, N은 3차원 좌표의 전체 개수, n은 그리드 개수, yi, zi는 각각 높이와 거리에 대한 그리드의 인덱스(index)를 의미한다
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제11 항에 있어서, 상기 1차 도로 영역을 추출하는 단계는 그리드 변환된 상기 2차원 투영 이미지에 대해 동적 프로그래밍 알고리즘에 따라 미리 설정된 수학식 (여기서 는 그리드 변환된 이미지의 각 좌표에서의 값을 나타내고, 는 거리()에 따른 도로의 높이를 의미하며, p는 패널티 함수이며, T는 기설정된 기준값이고, C는 기설정된 상수이다
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제12 항에 있어서, 상기 최종 도로 영역으로 추출하는 단계는 수학식(여기서 Fi는 거리에 대한 i번째 그리드(G(·, zi))에 해당하는 좌표들(ui, vi)에 대해서 색상 정보를 고려한 도로 영역의 이미지 좌표들(uin, vin)을 의미하고, I(ui, vi)는 좌표들(ui, vi)에 대한 색상 정보를 의미하며, mi, σi는 각각의 색상 정보에 대한 평균과 분산을 의미한다
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제7 항 및 제9 항 내지 제13 항 중 어느 한 항에 따른 도로 영역 추출 방법을 실행하기 위한 프로그램 명령어가 기록된, 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체
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