FisheyeNet: Fisheye Image Distortion Correction through Deep Learning

FisheyeNet: 딥러닝을 활용한 어안렌즈 왜곡 보정

Fisheye 카메라로 촬영된 영상은 일반 영상보다 넓은 시야각을 갖는 장점으로 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 fisheye 카메라로 촬영된 영상은 어안렌즈의 곡률로 인하여 영상의 중앙 부분은 팽창되고 외곽 부분은 축소되는 방사 왜곡이 발생하기 때문에 영상을 활용함에 있어서 어려움이 있다. 이러한 방사 왜곡을 보정하기 위하여 기존 영상처리 분야에서는 렌즈의 곡률을 수학적으로 계산하여 보정하기도 하지만 이는 각각의 렌즈마다 왜곡 파라미터를 추정해야 하기 때문에, 개별적인 GT (Ground Truth) 영상이 필요하다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 렌즈의 종류마다 GT 영상을 필요로 하는 기존 기술의 제한 사항을 극복하기 위하여, fisheye 영상만을 입력으로 하여 왜곡계수를 계산하는 딥러닝 네트워크를 제안하고자 한다. 또한, 단일 왜곡계수를 왜곡모델로 활용함으로써 layer 수를 크게 줄일 수 있는 경량화 네트워크를 제안한다.