• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.3B
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• pp.302-314
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• 2001

많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.105-108
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• 1999

렌즈를 통하여 촬영하는 모든 영상은 근본적으로 렌즈에 의한 기하학적인 왜곡이 발생하게 된다. 특히 방송영상에 있어서 더 넓은 영역을 촬영하기 위하여 어안렌즈를 사용하게 되면 왜곡은 더욱 심각해진다. 이러한 기하학적인 렌즈 왜곡은 반지름 r에 대한 다항식으로 모델링될 수 있고 여기서 각 항의 계수를 구함으로써 왜곡은 보정될 수 있다. 각항의 계수는 Block-Matching Algorithm(BMA)을 이용한 대응 화소 검출을 통해서 얻어 질 수 있는데 기존의 BMA는 사각형의 정해진 크기의 탐색 영역(search region)을 가지게 되므로 렌즈왜곡과 같은 특수한 상황에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 렌즈 왜곡에 적응적인 탐색 영역(search region)을 갖는 새로운 BMA를 제안한다. 이는 렌즈 왜곡의 특성을 분석하여 렌즈 왜곡이 많이 일어나는 부분만을 특별히 정해서 대응 화소를 찾으므로 찾는 속도는 현저히 증가하고 성능은 기존의 BMA와 같은 성능을 보인다. 이러한 알고리즘은 하드웨어 구현에도 많은 도움이 될 것이다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.4
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• pp.267-277
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• 2019

Photogrammetry and computer vision are identical in determining the three-dimensional coordinates of images taken with a camera, but the two fields are not directly compatible with each other due to differences in camera lens distortion modeling methods and camera coordinate systems. In general, data processing of drone images is performed by bundle block adjustments using computer vision-based software, and then the plotting of the image is performed by photogrammetry-based software for mapping. In this case, we are faced with the problem of converting the model of camera lens distortions into the formula used in photogrammetry. Therefore, this study described the differences between the coordinate systems and lens distortion models used in photogrammetry and computer vision, and proposed a methodology for converting them. In order to verify the conversion formula of the camera lens distortion models, first, lens distortions were added to the virtual coordinates without lens distortions by using the computer vision-based lens distortion models. Then, the distortion coefficients were determined using photogrammetry-based lens distortion models, and the lens distortions were removed from the photo coordinates and compared with the virtual coordinates without the original distortions. The results showed that the root mean square distance was good within 0.5 pixels. In addition, epipolar images were generated to determine the accuracy by applying lens distortion coefficients for photogrammetry. The calculated root mean square error of y-parallax was found to be within 0.3 pixels.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.205-207
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• 2003

본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발견할 수 있는 렌즈계 왜곡에 의한 영상 품질 저하 현상을 소개하고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 렌즈계 왜곡은 크게 두 가지로 나눌 수 있는데 기하학적 왜곡과 광도 왜곡이 그것이다. 이상적인 렌즈계가 아닌 경우 이러한 왜곡 현상은 필연적으로 발생을 하게 되는데 왜곡 보정을 위해서 기존의 카메라 캘리브레이션과는 다른 방식의 접근이 필요하게 된다. 본 논문에서는 기하학적 왜곡 보정을 위한 이미지 워핑 방법을 제시하며 아울러 광도 왜곡 보정을 위한 보정 방법을 다루고자 한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.3
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• pp.299-310
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• 2009

In this paper, we proposed a new method to correct the zoom lens distortion for the video sequence captured by the zoom lens. First, we defined the nonlinear zoom lens distortion model which is represented by the focal length and the lens distortion using the characteristic that lens distortion parameters are nonlinearly and monotonically changed while the focal length is increased. Then, we chose some sample images from the video sequence and estimated a focal length and a lens distortion parameter for each sample image. Using these estimated parameters, we were able to optimize the zoom lens distortion model. Once the zoom lens distortion model was obtained, lens distortion parameters of other images were able to be computed as their focal lengths were input. The proposed method has been made experiments with many real images and videos. As a result, accurate distortion parameters were estimated from the zoom lens distortion model and distorted images were well corrected without any visual artifacts.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.133-138
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• 2007

본 논문에서는 어안렌즈 및 왜곡경향을 조사하고, 기존 보정기법을 토대로 어안렌즈에 적합한 사진측량학적 기법을 이용한 보정기법을 채용하였다. 이를 이용하여 어안렌즈를 보정하여 왜곡계수를 산출하여, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 적용된 보정 기술은 컴퓨터비젼분야, 제어계측분야에서 광범위하게 사용되고 있는 어안렌즈의 왜곡보정을 실시하여 영상을 보정하는데 목적이 있다. 이렇게 보정된 어안렌즈 영상은 실내 위치추적 및 모니터링 분야에 사용되고 있는 어안렌즈영상에 정확도 향상에 기여할 수 있으리라 예상된다. 또 본 논문에서는 렌즈 보정기술의 효율성을 높이기 위해서 단영상 왜곡보정 프로그램 및 다수 영상 왜곡 보정 프로그램을 구현하였다. 단영상 프로그램은 로봇의 대략 생산체제를 위해 구현하였으며, 다수영상 프로그램은 사용자 입장에서 구현하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1850_1851
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• 2009

본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용한 대상물체의 3차원 정보 추출 및 가시화를 위하여 우선적으로 실시해야 하는 카메라 대한 렌즈 왜곡 보정 및 3차원 자세 보정알고리즘의 적용에 대하여 살펴보았으며, 렌즈의 왜곡 보정 부분에서는 렌즈의 구면 수차로 인한 왜곡은 각 카메라에 대하여 패턴 영상을 획득한 후 렌즈왜곡보정계수를 산출하여 왜곡 보정 실시하였다. 더불어 보정을 통하여 보다 입체감 있는 영상의 출력이 가능함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.8
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• pp.11-19
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• 2013

This paper presents a simple method to estimate center of distortion and correct radial distortion from fish-eye lens. If the center of image is not locate that of lens in a straight line, the disadvantage of FOV model is low accurate because of correcting distortion without estimated centre of distortion. We propose a method accurately estimating Distortion center using FOV model and 2D pattern from wide angle lens. Our method determines the center of distortion in least error between straight lines and curves with FOV model. The results of experimental measurements on synthetic and real data are presented.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.673-676
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• 2002

저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 많은 렌즈 왜곡을 보인다. 이러한 현상은 제조 가격 및 소형 구현시의 제한에 기인하는 것으로 렌즈 재설계를 통한 물리적 보정에는 비용 및 구현시 부피 등의 측면에서 바람직하지 못한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 이러한 렌즈 왜곡을 소프트웨어 측면에서 보정하는 경우에 카메라 캘리브레이션을 통한 렌즈 왜곡 변수를 계산하는 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법에 대해 알아본다. 아울러 이러한 방법의 적용 타당성을 살펴보기 위하여 카메라 캘리브레이션을 통해 scale factor ratio 및 이미지 센터와 같은 카메라 상수를 처리하는 방식에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.271-274
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• 2021

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.