많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발견할 수 있는 렌즈계 왜곡에 의한 영상 품질 저하 현상을 소개하고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 렌즈계 왜곡은 크게 두 가지로 나눌 수 있는데 기하학적 왜곡과 광도 왜곡이 그것이다. 이상적인 렌즈계가 아닌 경우 이러한 왜곡 현상은 필연적으로 발생을 하게 되는데 왜곡 보정을 위해서 기존의 카메라 캘리브레이션과는 다른 방식의 접근이 필요하게 된다. 본 논문에서는 기하학적 왜곡 보정을 위한 이미지 워핑 방법을 제시하며 아울러 광도 왜곡 보정을 위한 보정 방법을 다루고자 한다.
방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.
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.
OFDM은 다수 반송파 전송(multicarrier transmission)의 특수한 형태로 볼 수 있으며 고속의 하나의 데이터열이 보다 낮은 데이터 전송률을 갖는 부반송파를 통해 전송된다. OFDM기술은 OFDM 반송파의 HPA에 의해 생긴 비선형 왜곡에 대해 민감하게 반응하여 반송파간 간섭이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서 그 단점의 영향을 최소화하기 위해 고출력증폭기의 왜곡성분을 해석한 후, 그 왜곡 성분을 보상하는 전치왜곡기의 구조를 진폭부분과 위상부분을 분리하여 비선형 왜곡을 제거하는 사전 왜곡제거기방식을 제안하였다. 제안한 사전 왜곡제거기를 사용하여 OFDM시스템을 시뮬레이션하여 제안한 사전 왜곡제거기를 사용함으로 고출력 증폭기로 인한 비선형 왜곡성분이 보상됨을 보았으며, 기존에 제안된 사전 왜곡제거기들을 사용하 여 시뮬레이션한 결과와 비교하여 논문에서 제안한 사전 왜곡제거기의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 고출력 증폭기와 송신 펄스 성형 필터로서 Raised Cosine filter (RCF)를 사용하는 OFDM 시스템에서 비선형 왜곡 보상을 위한 고정점 반복 사전왜곡기를 제안하고 이의 성능을 검증하였다. 제안된 사전왜곡기는 RCF 전단에 위치하나 이의 Zero-Intersymbol Interference 성질을 이용하여 단지 고출력 증폭기에 의한 기억성이 없는 비선형 왜곡만을 보상하는 효율적인 구조이다. 또한 성능 검증을 위해 필터 전단에 위치하는 사전왜곡기와 증폭기 전단에 위치하여 증폭기의 비선형 왜곡만을 보상하는 사전왜곡기를 비교하여, 필터에서 ISI를 제거한 경우에는 사전왜곡기의 위치에 관계없이 비선형 왜곡을 효과적으로 보상할 수 있다는 점을 모의실험을 통해 확인하였다.
자동차를 위한 전방향(omnidirectional) 감시 시스템 같은 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비젼 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있어서 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 실시간으로 보정하기 위해서는 많은 연산량을 요구하므로 임베디드 환경에서는 왜곡 보정을 위해 별도의 시스템을 추가하거나 SOC 형태로 개발한 전용 H/W를 추가한다. 본 논문에서는 왜곡 보정 과정에 필요한 연산들을 분석하고, 연산량을 줄일 수 있는 개선된 왜곡 보정 방법을 제안한다. 또한, ARM11 기반 임베디드 환경에서 제안한 왜곡 보정 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 임베디드 환경에서 추가의 시스템이나 추가의 비용없이 왜곡 보정을 수행할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.
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.
본 논문에서는 OFDM 시스템의 송신기에서 사용되는 선형 필터와 고출력 증폭기의 결합에 의한 \"기억성을 갖는 비선형 왜곡\"을 실제 하드웨어 구현에 적합하게 적은 계산량으로 보상할 수 있는 참조 테이블(look up table; LUT) 기반의 사전왜곡기를 제안한다. LUT를 이용하는 사전왜곡기들은 이미 많이 연구되었으나, 본 논문에서는 다중 입력/단일 출력 형태의 기억성을 갖는 비선형 왜곡을 작은 크기의 LUT를 이용하여 효율적으로 보상한다는 점에서 큰 차이가 있다. 제안 방법에서는 먼저 기억성이 없는 고출력 증폭기만이 존재할 때의 사전왜곡기를 우리가 이미 제안한 고정점 반복 사전왜곡기 알고리즘에 기반하여 LUT로 구현하고, 여기에 선형 역 시스템을 결합하여 기억성을 갖는 비선형 왜곡을 보상한다. 실제 구현 가능성 검토를 위해 제안된 사전왜곡기와 16-QAM, 256-IFFT/FFT OFDM 시스템 기저대역 모뎀을 TMS320C30 DSP를 이용하여 구현하였으며, 실험 결과 작은 크기의 LUT를 이용하여도 원래의 고정점 반복 사전왜곡기에 비해 매우 적은 계산량을 요구하면서 동일한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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