• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2116-2120
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• 2007

본 논문은 어안 렌즈 카메라의 영상 왜곡 보정 처리 시스템 구현에 관한 것이다. 영상 보정 처리 알고리즘은 역맵핑기법을 적용하고 실시간 처리를 위해 DSP 프로세서를 사용하여 시스템을 구현하였다. 알고리즘 적용시 카메라의 왜곡 계수는 실시간 처리를 위해 룩업 테이블화하여 처리한다. 실험 결과, 원영상과 각도변화에 대한 PSNR 변화는 8.3%정도로 안정적 자연스러우며, 화질보다는 실시간 처리에 중점을 두어 한 프레임 $720{\times}480$ 왜곡영상 처리 시간이 약 31.3ms 소요되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.114-123
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• 2014

자동차용 영상 사고기록장치(블랙박스)는 도로위의 일반적인 상황만을 촬영하게 된다. 또한, 급격한 조도변화의 상황에서는 주위의 환경을 제대로 인식하기 어렵고 렌즈 자체의 왜곡이 매우 심하기 때문에 사고 발생 시 명확한 증거로 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법으로 정규화된 밝기 정보의 수표현자인 NLD(Normalized Luminance Descriptor)값과 정규화된 명암정보의 수표현자인 NCD(Normalized Contrast Descriptor)값을 정의하여 추출하고 두 값의 관계를 갖는 영상의 수표현자인 NIQ(Normalized Image Quality)값을 사용하여 급격한 조도변화에 대응하였다. 두 번째로, 어안렌즈가 디자인되는 방법을 기본으로 하는 FOV(Field Of View)모델을 이용하여 렌즈의 왜곡을 보정한다. 결과적으로 두 가지 영상왜곡은 각각 감마보정 및 렌즈왜곡보정의 영상처리 기법을 사용하여 병렬로 처리한 후 이를 하나의 영상으로 통합하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.161-164
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• 2007

The paper studies in the wide-angle lens and distortion tendency and employs the correction techniques suitable to the fish-eye lens using the existing photographic survey methods. After carrying out the calibration of the the fish-eye lens, we calculated the correction parameters, and then developed the method that convert the original image-point to new image-point correcting distortion. The objectives of suggested calibration method in this paper are to calibrate the image of the the fish-eye lens used in the computer-vision and the control-instrumentation field widely. The proposed technique expects to improve the accuracy of the image of the fish-eye lens in the indoor tracking and monitoring field. Also the referenced cross point auto-extraction program is embodied for improving efficiency of the lens correction techniques. Consequently, this calibration method would be applied to the automated distorting correction method on not only the fish-eye lens also general lens.

• 전기학회논문지
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• 제62권9호
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• pp.1270-1275
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• 2013

A lot of research about camera calibration and lens distortion for wide-angle lens has been made. Especially, calibration for fish-eye lens which has 180 degree FOV(field of view) or above is more tricky, so existing research employed a huge calibration pattern or even 3D pattern. And it is important that calibration parameters (such as distortion coefficients) are suitably initialized to get accurate calibration results. It can be achieved by using manufacturer information or lease-square method for relatively narrow FOV(135, 150 degree) lens. In this paper, without any previous manufacturer information, camera calibration and barrel undistortion for fish-eye lens with over 180 degree FOV are achieved by only using one calibration pattern image. We applied QR decomposition for initialization and Regularization for optimization. With the result of experiment, we verified that our algorithm can achieve camera calibration and image undistortion successfully.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1021-1028
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• 2009

In this paper, a location identification for a cleaning robot using a camera shooting forward a room ceiling which kas three point landmarks is introduced. These three points are made from a laser source which is placed on an auto charger. A fisheye lens covering almost 150 degrees is utilized and the image is transformed to a camera image grabber. The widly shot image has an inevitable distortion even if wide range is coverd. This distortion is flatten using an image warping scheme. Several vision processing techniques such as an intersection extraction erosion, and curve fitting are employed. Next, three point marks are identified and their correspondence is investigated. Through this image processing and image distortion adjustment, a robot location in a wide geometrical coverage is identified.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.994-999
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• 2007

전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 보다 적은 수의 영상으로부터 주변 장면(scene)에 대한 많은 정보를 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 전방향 영상을 이용한 자동교정(self-calibration)과 3차원 재구성 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 교정 방법들을 이용하여 추정된 사영모델(projection model)의 정확성을 검증하기 위한 새로운 방법이 제안된다. 실 세계에서 다양하게 존재하는 직선 성분들은 전방향 영상에 컨투어(contour)의 형태로 사영되며, 사영모델과 컨투어의 양 끝점 좌표 값을 이용하여 그 궤적을 추정할 수 있다. 추정된 컨투어의 궤적과 영상에 존재하는 컨투어와의 거리 오차(distance error)로부터 전방향 카메라의 사영모델의 정확성을 검증할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 구 맵핑(spherical mapping)된 합성(synthetic) 영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여 사영모델의 정확성을 판단하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.128-135
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• 2019

This paper presents a deep learning-based object detection method for recognizing vehicles in images acquired through cameras installed on ceiling of underground parking lot. First, we present an image enhancement method, which improves vehicle detection performance under dark lighting environment. Second, we present a new CNN-based multiscale classifiers for detecting vehicles in images acquired through cameras with fisheye lens. Experiments show that the presented vehicle detector has better performance than the conventional ones.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.672-673
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• 2022

본 논문에서는 TOF 센서와 동일한 View로 고정되고 차량의 진행 방향으로 수평 설치 가능한 카메라에 대하여 논한다. 이 카메라는 객체 인식 정확도 향상을 위해 1,280×720 해상도 적용하고 30fps로 영상을 출력하며 180°이상의 광각 어안렌즈를 적용 가능하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-18
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• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.268-271
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• 2017

본 논문에서는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 개발을 제안한다. 제안하는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라는 $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부와 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부로 구성된다. $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부는 등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식을 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 한다. 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 CMOS 센서 & ISP 부, DSP 부, I/O 부 등으로 구성하여 카메라에 들어온 영상을 디지털 영상으로 변환하여 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한 후에, NVR(Network Video Recorder)에 전송한다. 제안된 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 성능을 평가하기 위하여 외부시험기관에서 실험한 결과, 1200만 화소의 영상효율, $360^{\circ}$ 전방위 렌즈 화각, 전자파 인증 규격 등이 목표값에 적합하게 측정됨이 확인되었다.