본 논문에서는 축구 영상 시퀀스로부터 공과 같은 물체가 축구 경기장내에서 이동한 거리와 속도를 추정하는 알고리듬을 제안하였다. 물체가 이동한 시간과 그 시간 동안의 경기장에서의 물체 위치를 알면 물체의 이동거리와 속도를 구할 수 있다. 본 논문에서는 물체가 이동한 시간이 주어질 때 영상에서의 물체 위치들을 경기장에서의 위치들로 변환하여 그 사이의 거리를 구하고 주어진 시간으로 구산 거리를 나누어 속도를 구하였다. 축구 영상과 경기장간의 대응되는 특징점(경기장 선들의 교차점)이 4개 이상이고, 그 중 세 특징점이 한 직선 위에 존재하지 않는 경우에는 투영 변위 필드 모델에 의해 영상에서의 물체 위치를 경기장에서의 물체 위치로 직접 변환하였다. 또한, 영상에 특징점이 4개 미만 존재하는 경우에는 일단 특징점이 4개 이상인 영상으로 물체 위치를 변환한 후 다시 투영 변위 필드 모델에 의해 경기장에서의 물체 위치로 변환하였다. 특징점이 4개 미만 존재하는 영상과 4개 이상이 영상간의 위치 변환 관계를 구하기 위하여 영상 시퀀스의 모든 영상간에 존재하는 카메라의 패닝, 확대/축소를 구하였다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬을 컴퓨터 그래픽 툴로 합성한 축구 영상에 적용하여 물체의 이동 거리와 속도 추정의 정확도를 정량적으로 분석하고, 방송용 축구 영상에 적용하여 그 유용성을 보였다.
In this paper, we propose an algorithm which estimates the displacements and velocities of objects in the soccer field from the soccer image sequences. Assuming the time interval of an object movement is given, we transform the object positions into those in the soccer field model and compute the distance and the velocity. When four corresponding pairs of the feature points, such as the crossing points of the lines in the soccer field, exist and three of them are not on a line, we transform the object positions in the soccer image into those in the soccer field by using the perspective displacement field model. In addition, when the soccer image has less than four feature points, we first transform the object positions into those in the image which has more than four feature points, and then transform the positions into those in the soccer field again. To find the coordinate transformation between two images, we estimate the panning and zooming for consecutive images in the sequence. In the experimental results, we quantitatively evaluated the estimation accuracy by applying our algorithm to the synthetic. soccer image sequences generated by graphic tools, and applied it to the real soccer image sequences for broadcasting to show its usefulness.
