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.
180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.
어안렌즈(fisheye lens)란 통상 초 광각의 시야각을 가지는 렌즈를 일컫는다. 초 광각의 시야각을 가지는 렌즈에서는 주변부시야각으로 갈수록 상의 조도가 급격히 저하하게 되는데, 본 논문에서는 이의 원인과 개선방안에 관해 논의한다. 왜냐하면 어안렌즈와 같은 초 광각의 렌즈에서는 기하광학적인 수차특성보다 오히려 시야각의 안정적인 확보가 광학적인 성능을 훨씬 더 좌우할 수 있기 때문이다. 그러므로 이를 위해, 먼저, 방향코사인벡터의 부호규약과 곡면 상에서의 법선벡터의 방향을 해석기하학적으로 다룬다. 이어서 해석기하학적인 논의를 바탕으로 조도저하의 다양한 원인들에 대해 수치 및 원리적인 분석을 실시하고, 개선에 대한 방안들을 제시한다.
이동 로봇의 위치인식 기술을 위하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시야각이 넓은 어안렌즈를 장착한 단일 카메라를 사용하여 천장의 특징점을 이용한 자기위치 인식에 관한 방안을 제시한다. 여기서는 어안렌즈 기반의 비전 시스템이 가지는 왜곡 영상의 보정, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기반의 강인한 특징점을 추출하여 이전 영상과 이동한 영상과의 정합을 통해 최적화된 영역 함수를 도출하는 과정, 그리고 기하학적 적합모델 설계 등을 제시한다. 제안한 방법을 실험실 환경 및 복도 환경에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
일반적인 카메라의 시야는 사람에 비하여 매우 좁기 때문에 큰 물체를 한 화면으로 얻기 힘들며, 그 움직임도 넓게 감시하기에 어려움 점이 많다. 이에 본 논문에서는 어안 렌즈(Fish-Eye Lens)를 사용하여 넓은 시야의 영상을 획득하고 전방향 감시를 위한 투시(perspective) 영상과 파노라마(panorama) 영상을 복원하는 방법을 제시한다. 영상 변환 과정에서 어안 렌즈의 특성으로 인한 해상도 차이를 보완하기 위하여 여러 가지 영상 보간법을 적용하고 결과를 비교하였다. 그리고 ME(Moving Edge) 방법으로 움직임을 검출하여 다중 물체를 추적할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 어안렌즈의 방사왜곡을 고려한 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 어안렌즈에서 발생하는 방사왜곡의 보정은 크게 좌표 변환과 보간 작업의 두 단계를 통해 진행된다. 본 논문은 방사왜곡을 고려한 보간법에 대한 연구이다. 기존 기술과 달리 왜곡 영상이 아닌 보정 영상에서 근접한 좌표 4개를 사용한 보간법을 제안한다. 실험결과는 주관적인 화질과 객관적인 화질(PSNR)이 향상되는 것을 보여준다.
본 논문에서는 비행 시간 측정(TOF) 센서와 동일한 View로 고정되고 차량의 진행 방향으로 수평 설치 가능한 카메라를 연구 개발한다. 이 카메라는 객체 인식 정확도 향상을 위하여 1,280×720 해상도 적용하고 30fps로 영상을 출력하며 180°이상의 광각 어안렌즈를 적용하는 것이 가능도록 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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