스테레오 카메라 시스템은 물리적으로 고정된 기선길이를 가지고 있어 축척이 일정하나 스테레오 영상에서 매번 특징점 매칭을 통해서 상호표정요소를 결정할 경우 축척이 고정 되어 있지 않아 실제 3차원 좌표를 측정하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수정된 공선조건식을 이용하여 좌우측 카메라의 내부적인 특성 및 카메라간의 관계를 동시에 결정하는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 수행하고 이를 단일 카메라 캘리브레이션과 비교하는 것을 목적으로 하였다. 실험을 통해 근거리에 촬영한 영상에서 결정한 3차원 거리를 비교하였을 경우 단일 캘리브레이션의 결과에서는 ${\pm}0.014m$의 평균제곱근오차가 발생한 반면 스테레오 카메라의 경우에는 오차가 거의 발생하지 않았기 때문에 스테레오 카메라 캘리브레이션의 3차원 거리의 정확도가 우수하게 나타났다. 에피폴라 영상의 종시차에 대한 비교에서는 스테레오 카메라를 이용한 경우가 단일 카메라의 경우 보다 평균제곱근오차가 최대 0.3 픽셀 정도의 차이를 보였으나 그 영향은 크지 않은 것으로 나타났다.
근거리 사진측량에서 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 위치를 결정하기 위해 카메라의 내부표정요소뿐만 아니라 카메라 간의 상호표정요소를 결정하는 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 한다. 카메라 캘리브레이션을 수행하고 나서 시간이 흐르면 비측량용 카메라의 경우 내부적인 불안정성이나 외부적인 요인에 의해 내부표정요소와 상호표정요소가 변할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 안정성을 평가하기 위해 두 대의 단일 카메라와 스테레오 카메라의 안정성을 분석뿐만 아니라 검사점을 이용하여 3차원 위치 정확도를 평가하였다. 4개월간 3회의 카메라 캘리브레이션을 수행한 실험을 통해 단일 카메라의 안정성을 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.001mm로 나타났으며, 스테레오 카메라의 평균제곱근오차는 ±0.012mm ~ ±0.025mm로 나타났다. 또한, 검사점을 이용한 거리정확도를 평가한 결과 ±1mm로 나타나 다시기에 걸쳐 추정한 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소는 안정적인 것으로 판단되었다.
카메라 캘리브레이션을 위해 일반적으로 체커보드를 이용하여 주점, 초점거리, 렌즈 왜곡을 결정한다. 체커보드는 평면 형태와 3차원 형태가 있으며 체커보드의 크기, 타겟의 배치와 타겟점의 개수에 따라 카메라 캘리브레이션 매개변수에 영향을 미친다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 위해 체커보드의 유형에 따른 정확도를 검사점을 이용하여 비교하였으며 이를 통해 가장 성능이 우수한 체커보드를 제안하는 것을 목적으로 하였다. 평면 형태의 크기가 큰 체커보드는 검사점과의 비교를 통해서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 그러나 체커보드의 크기로 인하여 이동과 회전이 불편하였고 스테레오 카메라에서 타겟점이 모두 나타날 수 있도록 촬영하는 것이 어려운 단점이 있었다. 평면 형태의 작은 크기로 제작된 체커보드는 이동 및 회전이 편리하지만 가장 낮은 3차원 정확도를 나타내었다. 높이 값이 있는 타겟을 부착한 체커보드는 타겟점의 3차원 좌표를 카메라 캘리브레이션을 위해서 관측장비를 이용하여 결정해야 하는 번거로움이 있었지만 크기가 작아 이동과 회전이 편리하였고 가장 높은 3차원 정확도를 나타내었다.
본 연구는 실내 정밀 매핑과 정교한 영상 기반 서비스에 활용 가능한 실내의 입체 전방위 영상을 취득하는 시스템과 이에 대한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 회전식 스테레오 라인 카메라 방식으로 구성되며, 안정적인 입체시와 객체점의 정밀한 결정에 적합한 입체 전방위 영상을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 투영모델을 기반으로 캘리브레이션을 위한 수학적 모델을 도출한다. 이를 통해 캘리브레이션을 수행하여, 실내 공간에 대해 ${\pm}16cm$ 이내의 정확도로 객체점을 추정할 수 있었다. 제안된 시스템과 캘리브레이션 방법은 실내의 정밀한 3차원 모델링에 활용될 것이다.
본 연구에서는 캘리브레이션 박스와 같은 사전에 약속된 물체를 사용하지 않고 일반적인 환경(unstructured environment)의 컬러 스테레오 영상으로부터 특징점을 찾고, 특징점 사이의 대응관계를 사용자 개입 없이 파악하는 방법에 대해 소개한다. 또한 찾은 대응관계를 이용해 스테레오 카메라 사이의 에피폴라 기하학(epipolar geometry) 관계를 계산하여 셀프 캘리브레이션에 이용한다. 이와 유사한 연구는 많이 진행되어 왔으나 대부분의 연구가 흑백 영상에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컬러 이미지의 속성을 이용해 흑백 영상을 이용할 때보다 외부 환경의 변화에 강인하며, 정밀한 대응 관계를 찾을 수 있음을 실험을 통해 보인다.
본 논문은 두 대의 카메라로 제안하는 물체의 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 3차원 공간상의 움직임을 실시간으로 추출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서 제안하는 물체는 구조상 물체 자체가 캘리브레이션 물체의 역할을 포함하여 캘리브레이션이 되지 않은 상황에서도 정확하게 물체의 3차원 정보를 추출할 수 있으므로 3차원 입력 디바이스로 이용할 수 있다. 3차원 움직임을 추출하기 위해 먼저 3차원 공간상의 물체와 좌우 영상의 상관관계를 구하고 좌우 즉 영상에서 원이 위치할 탐색영역은 MAWUPC 알고리즘을 이용하여 예측한다. 탐색영역 안에서 PCA를 사용하여 원의 정확한 위치를 찾으며 좌우 영상에서 얻은 원의 위치와 스테레오 카메라의 기하학적 구조를 종합하여 3차원 움직임을 추출한다. 추출한 3차원 움직임은 가상환경에서 가상 물체의 움직임을 제어하는데 응용할 수 있다.
본 논문에서는 Video See Through VR을 구현하기 위해 외부 광학 카메라와 HMD(Head Mounted Display)간의 영상을 혼합하기 위한 기술로 두 소스 간의 정렬, 캘리브레이션 등의 관련 기법에 대해 고찰한다. 스테레오 카메라 영상의 혼합과 광학적으로 왜곡된 영상의 보정, 현실 스케일과 렌즈를 통해 들어오는 영상과의 스케일 매칭 관련 사항을 제시한다.
이 논문에서는 쓰레기 매립의 표준화 및 고도화를 위한 일환으로 쓰레기 체적을 주기적으로 계산하는 알고리즘을 제시하였다. 카메라 캘리브레이션 이후에 대상체의 표면에 대한 포인트 클라우드(point cloud) 데이타를 얻을 수 있었으며 이것을 제시된 체적 계산 알고리즘의 입력이 된다. 균일(uniform) 및 비균일 삼각 격자 기반 메싱(non-uniform triangular meshing) 방법에 기초한 두 개의 체적 계산 알고리즘을 제안하였으며 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션과 실제 현장 실험을 통해 입증하였다.
광학 반사체를 이용하여 카메라 영상을 얻는 방법을 catadioptric 영상법이라고 부른다. Catadioptric 영상법은 360도 모든 방향의 시각정보를 한 장의 영상면에 담기 위한 전방향 영상 획득시스템에 많이 사용된다. 대표적인 전방향 광학 반사체로서 그릇 모양의 3차원 쌍곡면형 거울이 있다. 본 논문에서는 쌍곡면형 반사체를 이용한 catadioptric 전방향 영상 시스템에 간단히 오목 렌즈를 추가함으로써 하나의 카메라로 시점이 다른 전방향 스테레오 영상을 얻는 방법에 관해 연구하였다. 시점이 다른 전방향 스테레오 영상 정합을 통해 대상 물체의 3차원 좌표를 복원할 수 있다. 본 전방향 스테레오 영상 시스템은 한 대의 카메라를 사용하므로 경제적이며, 스테레오 영상간에 카메라 내재 매개변수가 같으므로 정합이 쉽다는 장점이 있다. 본 논문에서는 3차원 좌표값 측정에 필요한 매개변수들을 3 단계 캘리브레이션을 이용하여 추출하였고, 실험을 통해 전방향 3차원 거리측정 성능을 검증하였다. 또한 거리측정 정밀도를 분석하여 본 스테레오 영상 시스템의 신뢰할 만한 측정범위를 제시하였다.
이 논문에서는 쓰레기 매립의 표준화를 위한 일환으로 쓰레기 체적을 주기적으로 계산하는 알고리즘을 제시하였다. 안전하고 쾌적한 도시 환경을 조성하기 위해 폐기물 매립 시설은 필요하며 폐기물 부피 관리의 신뢰성 및 용량 정보의 정확성을 파악하는 것이 필요하다. 카메라 캘리브레이션 이후에 대상체의 표면에 대한 포인트 클라우드(point cloud)를 얻을 수 있었으며 이것을 물체의 체적 계산 알고리즘의 입력으로 선택하였다. 비균일 격자(uniformmeshing) 방법에 기초한 체적 계산 알고리즘을 제안하였으며 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 입증하였다. 제시된 알고리즘은 쓰레기 매립의 체적 계산 뿐 만이 아니라 삼차원 객체의 일반적인 체적 계산을 위한 알고리즘으로도 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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