• Title/Summary/Keyword: 어안 렌즈

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

  • So, In-Mi;Han, Dae-Kyung;Kang, Sun-Kyung;Kim, Young-Un;Jong, Sung-tae
    • 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.

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

  • Kang, Jin-A;Nam, Sang-Kwan;Kim, Tae-Hoon;Oh, Yoon-Seok
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.27 no.3
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    • pp.323-330
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    • 2009
  • The demand that we are monitoring security and crime of the urban facilities is increasing recently, but the using CCTV devices are expensive. In this research, we enlarge the angle of view using the Fish-eye Lens and the Photogrammetry, the efficiency of monitoring enhance. First, we carry out the calibration of the Fish-eye Lens indoors, we calculate the correction parameters, and then covert the original image-point to new image-point correcting distortion. Second, the correction program with the correction parameters can obtain the real-time correcting image. Lastly, for authorization the developed program we compare correcting-image with scanning-imge, it is showed the RMSE is 3.2pixel.

박동철의 사진강좌 - 다섯번째 - 초점 거리별 렌즈의 활용

  • Park, Dong-Cheol
    • The Optical Journal
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    • s.129
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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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Non-mechanical Pan/Tilt Camera System (비기계적으로 동작하는 팬/틸트 카메라 시스템)

  • 권기준;신주홍;남동환;정순기;김영달
    • 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.

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

  • Kum, Chang-Hoon;Cho, Dong-Chan;Kim, Whoi-Yul
    • 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.

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

  • Kim, Kwang-Baek
    • 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.

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

  • Yi, Un-Kun;Cho, Seog-Bin;Baek, Kwang-Ryul;Kang, Bum-Soo
    • 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.

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

  • Kim, Tae-Woo
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2008.05a
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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: Fisheye Image Distortion Correction through Deep Learning (FisheyeNet: 딥러닝을 활용한 어안렌즈 왜곡 보정)

  • Lee, Hongjae;Won, Jaeseong;Lee, Daeun;Rhee, Seongbae;Kim, Kyuheon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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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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Tunnel Mosaic Images Using Fisheye Lens Camera (어안렌즈 카메라를 이용한 터널 모자이크 영상 제작)

  • Kim, Gi-Hong;Song, Yeong-Sun;Kim, Baek-Seok
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.17 no.1
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    • pp.105-111
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    • 2009
  • A construction can be more convenient and safer with adequate informations. Consequently, studies on collecting various informations using newest surveying technology and applying these informations to a construction have been making progress recently. Digital images are easy to obtain and contain various informations. Therefore, with the recent development of image processing technology, the application field of digital images is getting wider. In this study, we proposed to use a fisheye lens camera in underground construction sites, especially tunnels, to overcome inconvenience in photographing with general lens cameras. A program for mapping the surface of a tunnel and making a mosaic image is also developed. This mosaic image can be applied to observe and analyze abnormal phenomenons on tunnel surface like cracks, water leakage, exfoliates, and so on.

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