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.
$180^{\circ}$ 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fish-eye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하고 센서로 이용하기 위해서는 캘리브레이션을 통해 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 그런데 차량용 어안렌즈의 경우, 대각선 어안렌즈로 일반 원상 어안렌즈로 촬영한 둥근 화상의 바깥둘레에 내접하는 부분을 잘라낸 직사각형 영상과 같으며, 수직, 수평 화각에 따라 왜곡이 비대칭구조로 설계되었다. 본 논문에서는, 영상의 특징점(feature points)을 이용하여 차량용 어안렌즈에 적합한 카메라 모델 및 캘리브레이션 기법을 소개한다. 캘리브레이션한 결과, 제안한 방법은 화각이 다른 차량용 어안렌즈에도 적용 가능하다.
어안 영상은 화각이 일반 카메라 영상보다 큰 반면, 영상의 피사체 왜곡이 커서 사용자의 인지에 자연스럽지 못하다. 그래서 어안 영상은 원근 영상으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 스케일링 함수를 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 특히 스케일링 함수를 적용한 결과 영상에서 크기 왜곡과 기하학적 왜곡을 감소되는 장점을 보였다.
어안 렌즈 카메라로 촬영한 어안 영상은 화각이 일반 카메라 영상보다 크다. 반면 영상의 피사체 왜곡이 커서 사용자의 인지에 자연스럽지 못하므로 원근 영상으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 선형 스케일링을 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 선형 스케일링을 적용한 결과 영상에서 크기 왜곡과 기하학적 왜곡을 감소되는 장점을 보였다.
이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 화각이 170인 RGB 컬러 모델의 어안 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 동적으로 배경 영상을 갱신한다. 입력 영상의 평균 밝기를 구하고 평균 밝기가 급격하게 변화하지 않도록 영상 픽셀을 보정한 뒤, 입력 영상과 배경 영상과 차이가 큰 픽셀을 찾음으로써 움직이는 객체를 추출하였다. 그리고 연결되어 있는 전경 픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑하고 움직이는 객체 영역의 형태를 단순화하였다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도 정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단하도록 하였다. 본 논문에서는 실험자로 하여금 기절동작, 걷기 동작, 앉기 동작 등 여러 동작을 취하게 하고 기절 동작 인식을 실험하였다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
본 논문에서는 어안렌즈의 교정(calibration)과 기하학적 왜곡을 보정하기 위해서 광학 시뮬레이터에 적합한 나선형 패턴을 제안하고, 이를 이용하여 별도의 수학적 모델링이 필요 없는 교정 알고리듬을 제안한다. 나선형 패턴을 광학 시뮬레이터의 입력 영상으로 이용하여 어안렌즈로 왜곡 시킨 영상에서 기하학적으로 이동된 점들의 정합을 통하여 교정을 수행한다. 이러한 과정에서 나선형 패턴 영상에서 중심으로부터 멀어지는 점들이 어안렌즈의 기하학적 왜곡을 거쳐 이동되는 정보를 왜곡되기 전의 위치와 정합하기 때문에 정확한 교정이 가능한 동시에, 별도의 모델링이 필요 없기 때문에 효율적인 처리가 가능하다. 제안된 기술은 어안렌즈를 이용한 패턴인식 시스템에서 손실 없는 디지털 영상 확대를 통하여 정확한 정보를 추출하는 데에 이용할 수 있다. 또한 넓은 시야각을 필요로 하는 다양한 영상처리 분야에 적용하여 어안렌즈의 교정과 왜곡 보정을 가능하게 한다.
어안렌즈의 특성으로 인해 발생하는 왜곡을 보정하는 일반적인 방법은 크게 두 가지 방법으로 분류할 수 있다. 첫 번째 방법은 렌즈의 특성을 고려한 수학적 모델링을 통한 보정 방법이고, 두 번째 방법은 렌즈의 종류와 상관없이 획득되는 영상만을 통한 보정 방법이다. 렌즈의 특성을 고려하는 경우는 렌즈의 파라미터와 실세계에 존재하는 3차원 실세계좌표와 2차원 영상좌표의 관계를 통해 기하학적으로 보정 식을 구할 수 있다. 그러나 기존 어안렌즈 보정에 관한 논문들은 구형태의 어안렌즈를 기준으로 유도되었기 때문에 타원체 형태의 어안렌즈에 대해서는 맞지 않는다. 본 논문에서는 어안렌즈를 타원체로 모델링하여 기하학적으로 보정하는 방법을 제안한다. 보정한 결과를 통해 제안한 방법이 타당한 것을 확인할 수 있다.
어안렌즈는 사각이 넓어서 터널 내부 벽면의 영상을 취득하는 데 유용하다. 원통투영의 원리를 이용하여 어안렌즈터널 영상을 우리의 눈에 익숙한 일반 영상으로 변환시킬 수 있는데, 이 과정에서 여러 종류의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문은 투영영상의 터널 바닥면과 벽면 사이 경계선에서 발생하는 왜곡을 다루고 있다. 경계선 왜곡의 발생 원인을 분석하고 모형을 제작하여 보정량 계산식을 유도하였다. Visual C++로 제작한 소프트웨어를 이용하여 계산된 보정량을 투영영상에 적용한 결과 경계선이 보정된 영상을 얻을 수 있었다. 투영영상에 나타난 다른 왜곡에 대한 연구가 추가된다면 어안렌즈 영상을 통해 실제 터널 벽면과 유사한 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 어안렌즈의 방사형 왜곡을 보정하면서 생기는 계단 현상과 흐려짐 현상을 제거하기 위해서 자기 예제 참조기반 단계적 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 포물선 방정식을 적용해서 어안 렌즈 영상을 단계적으로 보정하고, 보정된 결과 영상에 자기 예제 참조 방법을 적용하여 계단 현상(jagging artifact)과 흐려짐 현상(blur artifact) 등의 부작용을 제거한다. 제안된 방법은 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 주변부 열화 개선이 필요한 자동차의 전후방 카메라, 비디오 감시 시스템 등에 적용하여 손실율이 적은 영상 획득을 가능하게 한다.
기존의 보안 감시 시스템은 화각이 좁은 일반 렌즈를 주로 사용하여 천정이 낮고 실내가 넓은 환경에 적용하기가 어려웠다. 이를 해결하기 위해 단순히 카메라의 수를 늘리는 방법은 비용의 증가와 설치의 어려움 등의 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 화각이 180도인 어안 카메라를 다수 설치한 사용자 감시 시스템을 제안하였다. 단일 어안 카메라에서 물체간의 교차에 의한 가림현상이 발생되는 문제를 해결하기 위해서 카메라간의 상동관계를 다중 어안 카메라 시스템에 적용하였다. $17{\times}14m$의 공간의 2.5m 높이에 설치된 4대의 어안 카메라에서 5명이 서로 교차하면서 움직이도록 하여 수행한 결과, 단일 어안카메라에서 최대 46.1% 낮은 검출율을 보인 반면 제안된 시스템에서 83.0%로 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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