This paper describes the recognition method of moving objects in mobile robot with an omnidirectional camera. The moving object is detected using the specific pattern of an optical flow in omnidirectional image. This paper consists of two parts. In the first part, the pattern of an optical flow is investigated in omnidirectional image. The optical flow in omnidirectional image is influenced on the geometry characteristic of an omnidirectional camera. The pattern of an optical flow is theoretically and experimentally investigated. In the second part, the detection of moving objects is presented from the estimated optical flow. The moving object is extracted through the relative evaluation of optical flows which is derived from the pattern of optical flow. In particular, Focus-Of-Expansion (FOE) and Focus-Of-Contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow. They are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is performed in four motions of a mobile robot such as straight forward, left turn, right turn and rotation. Experimental results using real movie show the effectiveness of the proposed method.

넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 감시, 3차원 해석 등의 분야에 널리 응용되고 있다. 본 논문에서는 어안(fisheye) 렌즈를 이용한 전방향 카메라로 입력된 영상으로부터 카메라의 이동 및 회전 파라미터를 자동으로 추정하는 새로운 자동보정 알고리즘이 제안되었다. 먼저, 카메라 위치를 임의의 각 도로 변환하여 얻어진 영상을 이용해 일차 매개변수로 표현된 카메라의 사영(projection)모델을 추정한다. 그리고 이후 다양하게 변환되는 카메라의 위치에 따라 에센셜(essential) 행렬을 구하며, 이 과정에서 대상 영상으로부터 적합한 인라이어(inlier) 집합을 구하기 위해 특징점이 영역 내에 분포 정도를 반영하는 표준편차(standard deviation)를 정량적(quantitative) 기준으로 이용한다. 다양한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 전방향 카메라의 사영 모델과 회전, 이동 등의 변환 파라미터를 정확하게 추정함을 확인하였다.