병변의 정확한 위치 결정은 정위적 방사선 수술에서 정상조직을 보호하고 방사선을 정확히 병변에 조사하기 위하여 매우 중요하다. 병변의 검출 및 위치 결정에 보편적으로 사용되는 디지털 혈관조영술에서는 영상증배관의 기하학적 특성으로 인해 영상이 중심부로 휘는 바늘겨레 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 병변 위치 결정의 오차를 증가시키므로 보정해주어야만 한다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 바늘겨레 왜곡을 모사한 영상을 만들었다. 이렇게 만든 왜곡 모사 영상을 기하학적 변환 방법인 bilinear 변환과 polynomial 변환을 사용하여 보정하였다. 이러한 보정 방법으로 왜곡을 보정한 영상과 왜곡되지 않았을 때의 영상을 모사한 원영상과의 각 화소값과의 차이를 구하여 통계적인 오차를 계산하였다. 보정 결과 두 변환 방법 모두에서 원 영상과의 오차가 2% 이내로 보정 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 또한 서로 다른 두 보정 방법간의 비교에서는 전 영역에서 거의 같은 오차를 나타냄으로써 두 보정 방법간의 차이가 나타나지 않음을 확인하였다.
본 논문은 렌즈와 여러 요인에 의해 야기되는 왜곡 영상을 본래 영상에 가까운 영상으로 보정하기 위한 방법을 제안한다. 왜곡되지 않은 가정된 표준영상과 왜곡 영상간의 3차 변환 모델링을 통하여 보정 계수를 구한 후 왜곡 영상에 이 계수를 적용하여 원하는 영상을 얻는다. 보정계수는 카메라의 위치나 렌즈 변경등 촬영 환경이 변경될 때까지 유효하다. 본 연구는 보정계수를 구하기 위한 영상처리 과정과 왜곡 영상에 보정계수를 적용하여실 영상으로 간주되는 영상을 만들어내는 보정계수 적용 과정으로 되어 있다. 본 논문에서제안하는 방법은 특정 시스템 환경과 카메라 렌즈의 영향에 의해 부과된 변형된 영상으로부터 실제 영상을 관측하는 시스템에 적용하기 위한 것이며 실험은 원자로에 부착 될 CCD카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 대상으로 하였고 보정 정도가 기존 방법보다 우수함을 보인다.
표면영상유속계는 매우 간편하고 신속하게 하천의 유속장을 측정하는 기법이지만 하천의 넓은 구역을 카메라로 촬영하기 때문에 영상왜곡이 필연적으로 발생한다. 이러한 왜곡을 보정하기위해 많이 사용되고 있는 2차원 투영좌표변환법을 이용하여 유속을 분석하였다. 하지만 2차원 투영좌표변환법의 경우 표정점이 수표면의 높이와 같은 위치에 존재하지 않으면 유속 분석 결과에 큰 오차를 유발시킨다. 홍수 시 하천의 수위가 급변할 경우 표정점을 수위 변화에 맞추어 이동시키면서 영상을 촬영한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하기위해 하천의 수위 변화에 대응하는 영상왜곡 보정 기법 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존의 2차원 투영좌표변환법을 개선하기 위해 제방근처의 표정점 4개와 카메라의 좌표와 카메라와 수표면까지의 연직거리를 이용한 영상왜곡 보정식을 개발하였다. 그리고 표정점과 수표면의 높이를 다양하게 변화시키면서 개발한 보정식을 적용하였다. 표정점이 수위에 맞게 설정된 경우를 기준으로 수위보다 높게 설정된 표정점에 대하여 보정식을 적용한 경우의 유속은 표정점이 수위보다 높게 설정된 경우의 유속과 비교한 결과 오차가 크게 개선되었음을 확인하였다. 따라서 하천에 CCTV를 고정적으로 설치하여 유량을 산정할 경우 본 연구에서 제시한 표정점 보정식을 활용한다면 수위가 급변하는 상황에서도 정확한 표면유속을 산정할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 휴대기기들의 CMOS 영상 센서의 사용으로 Rolling shutter에 의한 왜곡현상이 발생하고 있다. 이러한 왜곡현상을 보정하기 위한 기존의 방법은 동영상에서의 움직임 정보만을 주로 이용하고 있다. 따라서 본 논문은 움직임 정보를 이용한 보정의 성능을 더욱 좋게 하기위하여 정지영상에서 Rolling Shutter 왜곡현상에 대한 추가적인 움직임 정보를 찾아내고 보정하는 알고리즘을 제안하고 있다.
렌즈 왜곡현상은 머신비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 그 비선형 때문에 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 또한 최근 각광을 받고 있는 인공신경 망을 이용한 보정방법 역시 정확성과 효율성의 측면에서 문제점이 발견되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 형태의 알고리즘을 제안한다. K-means 군집분석 방법을 사용하여 왜곡영상을 실제 왜곡정도에 따라 분할한 후 각 영역에 인공신경 망을 적용하여 영상을 보정한다. 그 결과 새롭게 제안된 영상분할을 적용한 신경망 알고리즘은 영상분할을 하지 않은 기존 방법들보다 더 정확한 왜곡보정 결과를 나타내었다.
실제영상으로 가상환경을 구축해서 사용자가 가상환경을 돌아다님으로써 보다 큰 몰입감과 현실감을 제공하는 영상기반 가상현실 기술은 최근 들어 웹 기반 가상현실시스템을 구축하기 위해서 많이 사용된다. 이 기술은 가상환경 구축에 있어 항해를 쉽게 하기 위한 한 방법으로 넓은 시각 영역(field of view)을 얻을 수 있는 wide-angle 렌즈를 흔히 사용한다. 어안렌즈(fish-eye lens)는 전형적인 넓은 시각 영역을 가진 렌즈로서, 매우 큰 radial distortion 을 가진다. 왜곡을 없앤 영상을 얻기 위해 본 논문에서는 구면기하(spherical geometry) 및 사영기하(projective geometry)를 사용하여 어안영상을 보정하는 non-metric기법을 제안한다. 제안한 이 방법은, 기존의 방법들 보다는 쉽고 빠른 속도로 왜곡을 보정할 수 있으므로 어안영상의 왜곡을 보정하는 하드웨어를 효율적으로 구현할 수 있다. 그리고 spheroid 를 이용해 좀 더 왜곡을 정확히 보정방법과 별도의 서보 모터 없이 pan/title 를 가능케 하는 시점이동에 따른 왜곡 보정 방법을 제시한다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 먼저, 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 이후에 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하기 위해서 Sub-Pixel, 허프 변환 등의 여러 가지 방법이 있으며 현재 출시된 AVM 시스템에 직선이나 교점 및 코너 검출을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 검출하는 프로그램을 설계한다. 제안하는 코너 검출 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보인다.
저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 많은 렌즈 왜곡을 보인다. 이러한 현상은 제조 가격 및 소형 구현시의 제한에 기인하는 것으로 렌즈 재설계를 통한 물리적 보정에는 비용 및 구현시 부피 등의 측면에서 바람직하지 못한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 이러한 렌즈 왜곡을 소프트웨어 측면에서 보정하는 경우에 카메라 캘리브레이션을 통한 렌즈 왜곡 변수를 계산하는 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법에 대해 알아본다. 아울러 이러한 방법의 적용 타당성을 살펴보기 위하여 카메라 캘리브레이션을 통해 scale factor ratio 및 이미지 센터와 같은 카메라 상수를 처리하는 방식에 대해 살펴보고자 한다.
본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.
본 논문은 고보 조명 광학계의 image mask에 사전 왜곡을 적용하여, image를 선명하게 조사 및 보정하는 방법을 연구하였다. 고보 조명 광학계의 경우, 일반적으로 기울여 조사되는 경우가 많기 때문에 image에서 상·하 방향의 왜곡이 심하게 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 비례식을 이용해 image의 보정 좌표를 도출하고, 이를 image mask에 적용하여 왜곡을 보정하였다. 그 결과, 기존 image mask를 사용하였을 경우에 비해 왜곡이 64.5% 감소되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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