본 논문에서는 광각 카메라로 촬영한 영상에서 생기는 영상의 왜곡 문제를 해결하기 위하여, 카메라 모델의 추정과 검증을 통하여 광각 카메라 영상에서의 방사형 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 먼저, 교정 패턴으로부터 렌즈의 초점 거리와 주점의 위치 등으로 구성된 내부 파라미터와 회전과 위치 정보로 구성된 외부 파라미터를 찾음으로써 카메라의 왜곡 모델을 추정한다. 다음으로, 추정된 카메라 모델로부터 역으로 코너점을 다시 추출하여 검증하고, 마지막으로, 검증된 카메라 모델을 이용하여 영상의 왜곡을 보정한다. 일반 웹 카메라와 광각 카메라로부터 격자 모양의 교정 패턴을 촬영한 영상을 이용하여 방사형 왜곡을 보정하는 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 80% 이상의 개선 성능을 보임을 확인하였다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 파악하는 연구이다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴 및 눈동자 움직임을 추적하였다. 그러나 이러한 경우, 광각 카메라 내에 포함된 눈동자 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있었다. 그러므로 이 논문에서는 얼굴 영상을 취득하기 위한 광각 카메라 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라, 즉 2개의 카메라를 이용하여 시선 위치추적 시스템을 구현하였다. 또한, 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라에서 추출된 얼굴 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 실험자가 눈동자는 고정으로 하고 얼굴만 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.1cm, 흐리고 얼굴 및 눈동자를 같이 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.57cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다. 처리 속도도 Pentium-IV 1.8 GHz에서 약 30ms 이내의 처리 속도를 나타냈다.
본 논문에서는 광각렌즈를 장착한 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 블록에 기반을 둔 영상처리 방법을 사용하여 움직임 정보를 추출한 후, 펜틸트줌 기능을 갖고 있는 카메라를 이용하여 이동하는 물체를 추적해 가는 실시간 이동물체 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력되는 전체 영상 화면을 여러 개의 블록으로 나누어 처리함으로써 보다 빠른 연산 속도를 보이면서도 잡영에도 강하다는 특성을 가진다.
완전한 자율 주행에 이르기 위해서는 주변 환경을 인지하는 인지 능력이 사람보다 뛰어나야 한다. 자율 주행에서 주로 사용되는 $60^{\circ}$ 협각, $120^{\circ}$ 광각 카메라는 시야각에 따른 각각의 단점이 존재한다. 본 논문의 목적은 광각, 협각 카메라가 가진 각각의 단점을 극복하기 위하여, 다중화각 차량 전방 카메라 시스템을 이용하여 더 넓은 영역의 전방을 대상으로 더 정확히 객체를 인식할 수 있는 심층신경망 알고리즘을 개발하는 것이다. 광각, 협각 카메라로 취득된 데이터의 종횡비를 분석해 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘을 수정하였고, 취득된 데이터를 학습하여 단안 카메라만을 사용할 때 보다 높은 성능을 달성하였다.
본 논문에서는 광각렌즈기반의 WDR(Wide Dynamic Range)인 2M(Mega)급 CMOS 이미지 센서를 통해 왜곡영상을 보정하는 카메라 모듈의 설계와 렌즈영상의 성능을 분석한다. 또한, 설계한 광각렌즈모듈의 광각렌즈($176^{\circ}$) 특성으로 인한 왜곡영상의 보정된 결과를 분석하였으며, 카메라 모듈의 스마트 NUX(Natural User eXprience) 활용방안을 제안하였다.
목적: 4매의 비구면 렌즈를 사용하여 optical distortion과 TV distortion을 감소시켜 주변부 상의 왜곡을 줄인 광각의 모바일 카메라를 설계하였다. 방법: 광학적 설계는 화각 $95^{\circ}$에서 ${\pm}1%$내의 optical distortion을 만족하도록 하였으며, 광학계 전체길이는 모바일 카메라의 두께를 고려하여 4.5 mm 이내로 하였다. 센서는 1/3.2"의 5M급 CCD를 사용하였으며 MTF는 140 lp/mm에서 20% 이상을 만족하도록 설계 조건을 설정하였다. 결과: 최적화 설계된 모바일 광각 카메라는 화각 $95^{\circ}$의 full field에서 optical distortion은 모든 field에서 ${\pm}1%$내의 결과를 보였으며 TV distortion도 0.46%로 주변부 상의 왜곡이 감소되었다. MTF 성능은 모든 field에서 20%이상으로 나타났다. 광선수차와 비점수차 모두 적은 양으로 안정된 성능을 보였다. 결론: 기존의 모바일 카메라의 화각보다 더 큰 화각을 갖는 광각의 모바일 카메라의 distortion을 광학적으로 개선하여 주변부의 상의 왜곡을 감소시켜 보다 쾌적한 넓은 시야를 얻을 수 있었으며 소프트웨어로 보정할 때 발생하는 단점을 보완할 수 있었다. 이는 안경과 접목되는 카메라의 연구에 활용될 수 있으리라 사료된다.
자동차를 위한 전방향(omnidirectional) 감시 시스템 같은 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비젼 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있어서 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 실시간으로 보정하기 위해서는 많은 연산량을 요구하므로 임베디드 환경에서는 왜곡 보정을 위해 별도의 시스템을 추가하거나 SOC 형태로 개발한 전용 H/W를 추가한다. 본 논문에서는 왜곡 보정 과정에 필요한 연산들을 분석하고, 연산량을 줄일 수 있는 개선된 왜곡 보정 방법을 제안한다. 또한, ARM11 기반 임베디드 환경에서 제안한 왜곡 보정 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 임베디드 환경에서 추가의 시스템이나 추가의 비용없이 왜곡 보정을 수행할 수 있음을 보인다.
현재 시판되고 있는 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 모두 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 사각지대는 크고 작은 사고의 원인이 되기도 한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 자동차 기업들은 자사의 고급 자동차 후방에 광각(wide-angle) 카메라를 장착하고 있다. 광각 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 후방의 모든 사각지대를 제거해주지는 못한다. 그러므로 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌, 우측 그리고 후방에 3대의 카메라를 장착하고, 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상을 통합한 파노라마 영상을 생성하는 방법과 다양한 환경에서 실험한 결과를 제시한다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서 제안하는 방법은 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다. 제시된 방법으로 다양한 상황에 따라 실험을 수행하고, 이를 통해 문제점을 찾아본다.
본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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