• 제목/요약/키워드: 어안 렌즈

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어안 렌즈 카메라 영상을 이용한 기절동작 인식 (Development of a Fall Detection System Using Fish-eye Lens Camera)

  • 소인미;한대경;강선경;김영운;정성태
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.97-103
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    • 2008
  • 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 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 전경 픽셀을 추출한다. 그리고 연결되어 있는 전경픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑한다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단한다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 추출하는 방법이 보다 높은 인식률을 보였다.

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시설물 감시용 CCTV의 초광각 렌즈 왜곡보정 (The Fish-eye Lens Distortion Correction of Facilities Monitoring CCTV)

  • 강진아;남상관;김태훈;오윤석
    • 한국측량학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.323-330
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    • 2009
  • 최근 도시시설물의 안전과 범죄 모니터링에 대한수요가 증가하고 있으나, 사용되는 산업장비용 CCTV의 경우 고가가 대부분이다. 본 연구에서는 초 광각 렌즈인 어안렌즈와 사진측량 알고리즘을 이용하여 단일 카메라의 시야각을 증대시켜 모니터링의 효율성을 극대화 시키고자 한다. 어안렌즈를 이용한 모니터링을 위해 우선 실험실 내에서 왜곡계수 산출 실험을 실시하였는데 이는 일정 간격의 고정된 종이 타겟을 여러 방향에서 촬영한 후, 격자점을 이용하여 왜곡 계수를 추출하였다. 또한 추출된 왜곡보정 계수를 보정 및 모니터링 프로그램에 삽입하여 실시간 보정된 영상을 획득할 수 있다. 또한 보정된 영상에 대한 검증을 위해, 타겟을 스캐닝하여 왜곡 보정된 영상과 비교한 결과 RMSE가 3.2pixel로 나타났다.

박동철의 사진강좌 - 다섯번째 - 초점 거리별 렌즈의 활용

  • 박동철
    • 광학세계
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    • 통권129호
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    • pp.65-69
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    • 2010
  • 렌즈들의 고유한 초점거리는 모두 대각선 방향의 화각을 표시한 것으로 화각은 말 그대로 화면을 담을 수 있는 각도를 말한다. 화각이 제일 넓은 렌즈는 물고기가 바라보는 것과 같다고 해서 붙여진 어안렌즈를 비롯하여 광각렌즈, 망원렌즈 등이 있다. 이번호에서는 표준렌즈, 망원렌즈, 광각렌즈 등을 통해 초점 거리별 렌즈의 활용법을 알아보자.

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비기계적으로 동작하는 팬/틸트 카메라 시스템 (Non-mechanical Pan/Tilt Camera System)

  • 권기준;신주홍;남동환;정순기;김영달
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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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.

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차량 주위 전방향 촬영영상을 이용한 차선 검출 시스템 개발 (Development of Lane Detection System using Surrounding View Image of Vehicle)

  • 금창훈;조동찬;김회율
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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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.

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정변형과 양선형 보간법을 이용한 파노라마 영상 개선 (Panoramic Image Improvement using Forward Warping and Bilinear Interpolation Method)

  • 김광백
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권10호
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    • pp.2108-2112
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    • 2012
  • 본 논문에서는 정변형을 이용하여 파노라마 영상으로 변환하고 파노라마 영상으로 변환하는 과정에서 손실되는 영상 정보를 복원하기 위하여 양선형 보간법을 적용하여 개선된 파노라마 영상을 획득할 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.

어안 렌즈를 이용한 파노라마 시스템 개발에 관한 연구 (The Development of a Panorama System with Fish-Eye Lens)

  • 이운근;조석빈;백광렬;강범수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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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.

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선형 스케일링을 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 (Conversion of Fish Eye Image to Perspective Image Using Linear Scaling)

  • 김태우
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.273-274
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    • 2008
  • 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.

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FisheyeNet: 딥러닝을 활용한 어안렌즈 왜곡 보정 (FisheyeNet: Fisheye Image Distortion Correction through Deep Learning)

  • 이홍재;원재성;이다은;이성배;김규헌
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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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.

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어안렌즈 카메라를 이용한 터널 모자이크 영상 제작 (Tunnel Mosaic Images Using Fisheye Lens Camera)

  • 김기홍;송영선;김백석
    • 대한공간정보학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.105-111
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    • 2009
  • 최근 각종 건설현장에서 최신측량기술을 이용한 다양한 정보 취득을 통해 시공성 및 안전성을 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 디지털 영상은 영상 취득이 간편할 뿐만 아니라 영상으로부터 다양한 정보를 취득할 수 있기 때문에 최근 영상처리기술의 발전과 더불어 많은 활용성이 기대되고 있다. 본 연구에서는 터널과 같은 지하공간의 경우 일반렌즈로는 영상 촬영이 어려운 단점을 극복하기 위하여 어안렌즈를 활용한 영상 취득을 제안하였으며, 터널벽면을 모자이크 영상으로 매핑하는 프로그램을 개발하였다. 터널벽면에 대한 모자이크영상은 터널현장에서 절리면의 검출과 콘크리트 라이닝의 균열, 누수, 백화, 박리 등의 이상을 검측하고 분석하는데 활용될 수 있다.

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