• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.65-68
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• 2011

도시의 방범 대책의 일환으로 거리감시 카메라의 설치가 진행되고 있다. 이때 가능하면 넓은 범위를 포함하고, 사각을 없애기 위해 다수의 카메라가 필요하기 때문에 기기 도입에 많은 비용이 발생하게 된다. 또한 카메라에 모터를 장착하여, 상하 좌우로 움직이는 기계적인 장치를 추가하여, 기기의 대수를 줄이는 경우에도 많은 유지 보수비용이 필요하다. 그러나 360도를 관찰할 수 있는 어안렌즈 카메라를 이용하면 다수의 카메라 대신 한 대의 카메라로 대응할 수 있어 유지보수 비용을 절약할 수 있다. 그러나 어안 렌즈를 이용할 경우에는 영상이 굴절되어 보이기 때문에 감시 카메라용 렌즈로써는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 굴곡 되어 있는 영상의 개선을 위하여 Forward Warping을 이용하여 파노라마 영상으로 변환하고 파노라마 영상으로 변환 중에 손실되는 영상 정보를 복원하기 위하여 양선형 보간법을 적용하여 개선된 파노라마 영상을 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 어안 렌즈 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 어안 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.1
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• pp.117-121
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• 2009

The fisheye image acquired with a fisheye camera has wider field of view than a general use camera. But large distortion of the object in the image requires conversion of the fisheye image to the perspective image because of user's difficult perception. The existing Ishii's method[1] has the problem that the object can has sire and geometrical distortion in the transformed image because it uses equidistance projection. This paper presented a conversion technique of the fisheye image to the perspective image using sealing function. In the experiments, it was shown that our method reduced size and geometrical distortion by applying the scaling function.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.829-832
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• 2004

실제영상으로 가상환경을 구축해서 사용자가 가상환경을 돌아다님으로써 보다 큰 몰입감과 현실감을 제공하는 영상기반 가상현실 기술은 최근 들어 웹 기반 가상현실시스템을 구축하기 위해서 많이 사용된다. 이 기술은 가상환경 구축에 있어 항해를 쉽게 하기 위한 한 방법으로 넓은 시각 영역(field of view)을 얻을 수 있는 wide-angle 렌즈를 흔히 사용한다. 어안렌즈(fish-eye lens)는 전형적인 넓은 시각 영역을 가진 렌즈로서, 매우 큰 radial distortion 을 가진다. 왜곡을 없앤 영상을 얻기 위해 본 논문에서는 구면기하(spherical geometry) 및 사영기하(projective geometry)를 사용하여 어안영상을 보정하는 non-metric기법을 제안한다. 제안한 이 방법은, 기존의 방법들 보다는 쉽고 빠른 속도로 왜곡을 보정할 수 있으므로 어안영상의 왜곡을 보정하는 하드웨어를 효율적으로 구현할 수 있다. 그리고 spheroid 를 이용해 좀 더 왜곡을 정확히 보정방법과 별도의 서보 모터 없이 pan/title 를 가능케 하는 시점이동에 따른 왜곡 보정 방법을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.4
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• pp.97-103
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• 2008

This study is to present a fainting motion recognizing method by using fish-eye lens images to sense emergency situations. The camera with fish-eye lens located at the center of the ceiling of the living room sends images, and then the foreground pixels are extracted by means of the adaptive background modeling method based on the Gaussian complex model, which is followed by tracing of outer points in the foreground pixel area and the elliptical mapping. During the elliptical tracing, the fish-eye lens images are converted to fluoroscope images. the size and location changes, and moving speed information are extracted to judge whether the movement, pause, and motion are similar to fainting motion. The results show that compared to using fish-eye lens image, extraction of the size and location changes. and moving speed by means of the conversed fluoroscope images has good recognition rates.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.718-720
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• 2004

일반적으로 카메라는 좁은 시각 영역(field of view)를 가짐으로 인해, 넓은 영역의 뷰를 얻기 위해서는 모터를 이용하여 카메라를 팬/틸트시키는 것이 일반적이다. 하지만, 이들은 아직까지 기계적으로 카메라를 직접 움직여 원하는 영역의 영상을 보여주기 때문에, 내구성이 떨어지며 생산 원가도 많이 든다. 또한 움직임으로 인한 모션 블러 현상도 나타난다. 본 논문에서는 한번에 보은 지역을 촬영할 수 있고, 비기계적으로 팬/틸트가 가능한 카메라 시스템을 개발하고자 한다. 한번의 촬영으로 널은 영역을 얻기 위해, 어안렌즈를 CCD 센서와 항께 사용한다. 또한, 어안렌즈(fish-eye lens)를 통해 얻은 왜곡된 영상을 와핑 기술을 이용해 편 다음, 원하는 부분의 영상을 보여준다. 본 논문은 TI사의 TMS320DSC25 프로세서로 구현하였으며, 어안 렌즈 캘리브레이션 및 실시간 왜곡 보정, 영상 출력을 위한 방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.331-334
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• 2013

본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.10
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• pp.2108-2112
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• 2012

In this paper, we propose a method obtaining an improved panoramic image with forward warping transformation and bilinear interpolation in recovering information lost during the transforming process. The proposed fish-eyed image restructuring method is verified to be sufficiently effective in the experiment with various forms of fish-eyed lens images.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2428-2430
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• 2001

일반적인 카메라의 시야는 사람에 비하여 매우 좁기 때문에 큰 물체를 한 화면으로 얻기 힘들며, 그 움직임도 넓게 감시하기 어려움 점이 많다. 이에 본 논문에서는 어안 렌즈(Fish-Eye Lens)를 사용하여 넓은 시야의 영상을 획득하여 perspective 영상과 panorama 영상을 실시간 복원하는 파노라마 시스템을 구현하였다. 또한 어안 렌즈의 특성으로 인한 영상 변환과정에서 발생되는 해상도 차이를 보완하기 위하여 여러 가지 interpolation 방법을 적용하여 이의 결과를 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.463-466
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• 2011

증강현실이 주목받고 있는 시점에서 현실세계를 3차원으로 가상현실화 하고자 하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 현실세계를 CCTV카메라에 담기 위해서는 넓은 시야각을 가진 렌즈가 필요한데, 대안으로써 보통 어안렌즈를 많이 사용한다. 어안렌즈는 시야각을 넓게 하여 정해진 범위 내에 많은 양의 데이터를 활용할 수 있기 때문에 CCTV를 이용한 감시 시스템에 사용된다. 그러나 어안렌즈는 직선성분을 왜곡하여 곡선성분으로 나타내는 경향이 발생하며, 심할 경우 대상을 식별하기가 힘들 수도 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 원 영상이 왜곡된 영상보다 직선성분이 많다는 것에 착안하여 Hough Transform에 의한 직선검출을 이용해 왜곡을 자동으로 보정하고, Calibration 파라미터를 산출하는 기법을 본 논문에서 제안하고, 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1005-1007
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• 2017

본 논문에서는 어안렌즈를 통해 획득한 전방향 영상을 파노라마 영상으로 변환하기 위한 영역분할 방법을 제안한다. 각 분할된 영역에 대한 변환 과정에서 발생하는 영상 왜곡을 완화하면서 에지를 보존하기 위하여 기존 양성형 보간 방법을 대체하는 바이래터럴 필터 보간 방법을 제안한다. 또한 파노라마 변환 영상에서 본 논문의 제안방법의 결과가 기존 결과보다 에지가 잘 보존됨을 확인하였다.