로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
지금까지 대부분의 렌더링(rendering)에 대한 연구는 빛의 반사(reflection)와 광원과 물체 표면에서의 조명(illumination)에 대한 것이었다. Kolb가 [1]에서 밝힌 것처럼 카메라와 렌즈에 대한 연구는 렌더링 연구에서 중요한 요소임에도 불구하고 연구 결과가 많지 않았다. 본 논문에서는 카메라 렌즈에서의 범프 맵핑과 새로운 렌즈개발을 위한 프레임 워크를 소개한다. 이 프레임 워크는 새로운 렌즈 개발에 쓰일 수 있고, 범프 맵핑은 그림 2,3,4,5에서처럼 어안 렌즈등 여러 다른 렌즈들과 혼합되어 다양한 효과를 거둘 수 있다.
어안 렌즈 카메라로 촬영한 어안 영상은 일반 카메라 영상보다 화각이 크다. 반면 영상에서 피사체의 왜곡이 커서 사용자의 인지가 어려우므로 원근 영상으로 변환이 필요하다. 기존의 Ishii 방법[1]은 등거리 투영을 사용하므로 피사체가 변환 영상에서 크기와 기하학적 왜곡이 생기는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 스케일링 함수를 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 실험에서, 제안한 방법은 스케일링 함수를 적용함으로써 크기 왜곡과 기하학적 왜곡이 감소되었다.
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.
본 논문은 넓은 시야각을 갖는 어안렌즈로 촬영 시, 발생하는 방사 왜곡을 보정하는데 있어 왜곡의 중심을 추정하는 방법을 제안한다. FOV 왜곡 보정 모델의 경우 렌즈의 왜곡중심을 별도로 추정하지 않기 때문에 영상의 중심점과 렌즈의 왜곡중심의 오차가 클수록 왜곡보정의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문은 광각 렌즈에서 FOV 모델과 2D 패턴을 이용하여 렌즈의 왜곡중심 추정을 통해 보다 정밀한 왜곡 보정 방법을 제안한다. 이를 위해 FOV 모델로부터 발생하는 왜곡곡선을 직선과 비교하여 곡선과 직선의 차가 가장 적은 위치를 왜곡의 중심으로 설정한다. 이 방법을 통하여 렌즈와 센서 중심점의 오차에 의해 발생하는 왜곡 중심 추정의 정확도를 향상시킬 수 있었고 실험결과를 통하여 확인할 수 있었다.
This paper considers the lens distortions such as a fisheye distortion and a perspective distortion. While a fisheye lens has a wide field-of-view, it causes a large distortion to the images. Regardless of a fisheye lens or a rectilinear lens, a lens generates perspective distortion in a vertical direction when the lens views in an upward direction or downward direction. These distortions deform images differently from human visual functions. Therefore, this paper presents a method to correct the distortions, and whereby, the research in this paper enlarges choices of images to image processing algorithm that may select the distorted images and the corrected images depending on applications. An infinite polynomial model is employed in the fisheye radial distortion correction, and the vertical perspective distortion correction is done by using a vanishing point. The methods introduced in this paper are implemented on the images captured by a rear-view camera installed on a vehicle and showed their robustness of the correction.
현재 사진측량 분야에서 널리 사용되는 표준렌즈의 경우 비교적 좁은 시야각으로 인하여 취득한 영상에 대한 영상정합 기법을 적용하고 있으며 이로 인하여 시간적, 경제적인 비용이 많이 요구되고 있다. 최근 이러한 표준렌즈의 단점을 보완하기 위하여 로보틱스 분야에 널리 사용되고 있는 광각렌즈를 사진측량학에 응용하는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 사진측량에서 사용되는 왜곡보정 방법을 저가형 로봇에서 사용되는 광각어안렌즈에 적용하여 광각렌즈에 적합한 보정모델을 개발하였다. 이를 위하여 광각렌즈영상 보정을 위한 왜곡계수를 산출하였으며, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치를 보정하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 검정하기 위하여 모양과 위치에 대한 검정을 실시하였으며, 그 결과 약 3픽셀의 2D RMSE와 cx = 2, cy = 3의 차이가 나타났다.
본 연구에서는 여러 매의 렌즈들로 구성된 광학계의 색수차 보정을 위해 색수차 보정 지도에서 대칭 그래픽 방식을 제시한다. 광학계를 구성하는 렌즈의 공기간격과 매수를 고려하여 대칭 그래픽 방식을 적용하기 위해 각 렌즈에서 근축광선의 상대적인 높이 비와 등가 단일렌즈 개념을 이용한다. 임의의 광학계를 여러 종류의 이중렌즈 광학계들로 변경한 다음, 소재선택과 굴절능재분배를 통해 색수차 보정에 가장 효과적인 이중렌즈를 선택한다. 이러한 설계방법을 가시광선 영역의 어안렌즈 설계에 적용한 결과 색수차가 보정된 광학계를 효과적으로 얻을 수 있었다.
인터넷 환경과 디지털자원의 활용환경이 빠르게 변화됨에 따라 탐색과 브라우징을 제공해주는 정보시스템의 인터페이스 또한 새롭게 변해가고 있다. 특히 최근에 검색 인터페이스에서 많이 사용되고 있는 긴 리스트의 메뉴항목을 이용자가 보다 쉽게 브라우징하고 선택할 수 있도록 하기 위하여 시각화기법을 이용하여 디스플레이하고 있다. 본 연구는 이용자와 데이터 특성에 맞는 긴 메뉴항목 시각화 기법을 제안하기 위하여 긴 리스트의 메뉴항목을 시각화하기 위하여 많이 사용되고 있는 기법 즉 트리구조 메뉴, 목차방식 메뉴, 롤-오버방식 메뉴, 클릭방식 메뉴, 어안렌즈 방식 메뉴를 비교하였다. 그 결과 계층구조 메뉴 중에서는 전문가는 목차방식 메뉴를, 초보자는 트리구조 메뉴를 선호하고, 또 순차적 구조 메뉴 중에서는 전문가와 초보자 모두 롤오버방식 메뉴를 선호하고 있음을 알 수 있었다.
CCTV이미지에서 교통정보를 수집하려고 할 때 관측자가 카메라를 움직이면 설치된 검지영역이 손실되고 복원하려고 해도 기계적 오차로인해 어려움을 겪게 된다. 그래서 어안이나 거울을 이용하면 카메라를 움직이지 않아도 된다. 하지만 이러한 상황하에서 가장 큰 문제점은 영상의 왜곡이다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 극복하기 위해 비선형 확산 방정식을 이용한 분할과 이 영역에디포메이션을 적용하여 디블러링 한 후 차량정보 수집을 시도한 결과 이전 결과보다 5% 향상된 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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