본 논문에서는 컴퓨터 비전을 이용하는 정밀 측정 장비인 VMS(video measuring system)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈를 보정하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. VMS에서 사용하는 줌 렌즈는 초점과 조리개가 고정되어 있기 때문에 줌의 변화에 영향을 받는 이미지의 중심과 픽셀의 가로, 세로 크기에 대하여 보정한다. 줌 렌즈의 모든 줌제어 단계에 대하여, 모든 카메라 변수 값들을 계산하기 위해서는 많은 계산량과 저장공간이 필요하다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 효율적인 계산과 저장공간을 위하여 최소 단계의 줌 단계에 대한 보정으로도 모든 영역의 줌 단계에 대한 보정 값들을 계산할 수 있는 방법을 사용해서 VHS에서 효율적이고 간단한 줌 렌즈 캘리브레이션 방법을 제안한다.
가우스 괄호법을 이용하여 무한 물점을 포함한 모든 유한 물점을 대상으로 하는 모든 복잡한 줌 렌즈에서 사용가능한 일반적인 근축광선 줌 궤적 추적식을 유도하였다. 이를 Visual Basic으로 프로그램화하여 수치해석적으로 줌 궤적을 구하였다. 이 결과 이 식의 해는 물체의 거리에 관계없이 모든 종류의 줌 렌즈에서 줌 궤적에 대한 초기설계에 유연하면서 통합적으로 적용할 수 있다. 이 식의 유용성을 증명하기 위하여 $M_{4a}$와 $M_{4h}$ 형태의 4군 줌 렌즈들과 $M_{5n}$ 형태의 5군 줌 렌즈의 줌 궤적을 유한 물점에 대해서 빠르게 산출할 수 있음을 보였다.
유한 물점의 줌 렌즈에서 물체거리가 변할 때에 전체 줌 렌즈의 각 군을 모두 움직이지 않고 특정한 한 개의 렌즈군(조출군)을 이동시켜서 고정된 상면에 결상시킬 수 있다. 이 조출군의 이동량(조출량)을 가우스 괄호법과 근축광선 추적식의 행렬표기법을 이용하여 이론적으로 유도하고, 수치해석적으로 이 조출량을 구하였다. 이 방법은 물체의 거리에 관계없이 모든 종류의 유한물점 줌 렌즈의 조출량에 대한 초기설계에 대해서 유연하면서 통합적으로 적용할 수 있다. 이를 증명하기 위하여 줌 렌즈에서 가장 복잡한 $M_{5n}$ 형태의 5군 줌 렌즈에 적용하여 조출량을 빠르게 신출할 수 있음을 보였다.
줌렌즈 카메라 보정은 매우 중요하고 적어도 두 가지 면에서 어려운 문제이다. 첫 번째는 실시간의 변화에 따라 카메라 내부 파라미터의 보정이고 두번째는 단일 렌즈 시스템의 핀홀모델은 줌렌즈시스템이 바로 적용하기가 어렵다. 그래서 이 논문에서는 이러한 문제의 일부분을 렌즈의 굴절현상, 초점 거리의 보정과 모델링, 확대에 관한 중요한 원리들뿐만 아니라 실제적으로 유용한 부분들을 기술하였다. 컴퓨터에 의해 제어되는 줌, 초점, 그리고 구경들의 실험결과가 제시되어있다.
최근 고해상력을 가진 줌 렌즈 CCD(Charge Coupled Device) 카메라가 출시되면서 디지털 영상을 쉽게 취득할 수 있게 되어 일상적인 활용에서부터 컴퓨터 시각(computer vision)이나 사진측량과 같은 전문적인 분야에 이르기까지 다양하게 응용할 수 있는 계기가 마련되고 있다. 현재 상용되고 있는 일반 줌 렌즈 CCD 카메라는 영상을 취득하는 데 많은 장점을 갖고 있으나 실제 영상 취득과정에서 다양한 줌의 이동으로 인하여 표정요소계산 및 카메라 렌즈 오차검정에 상당한 어려움이 발생하여 이에 대한 연구가 진행되어오고 있다. 본 연구에서는 기존에 비측량용 카메라에서 취득된 영상을 해석하는 기법으로 사진측량 분야에서 사용되어온 DLT(Direct Linear Transformation) 모델식과 컴퓨터 시각(computer vision)분야에서 카메라 검정 및 3차원 복원에 사용되고 있는 Tsai 모델식을 도입ㆍ적용하여 표정요소계산 및 3차원 복원정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 Tsai 모델식에 의한 결과가 DLT 모델식에 의한 결과보다 정확도 및 안정성면에서 향상된 결과를 보여주고 있어서 Tsai 모델식에 대한 사용이 기대된다.
줌 렌즈는 이제 휴대폰에도 적용되기 시작했다. 휴대폰에 적용되는 줌 렌즈는 주로 망원 영역을 촬영하기 위해 적용되고 있으며, 이러한 광학계는 고배율 줌 광학계와 유사하게 초점거리가 길어서 부품의 제작 오차에 의한 촬상 소자의 위치도 크게 변한다. 이를 보정하기 위해 기존에는 렌즈군 1군과 광학계 전체를 이동해서 촬상 소자의 위치 변화를 보정했으나, 본 논문에서는 이동하는 렌즈군 2개를 임의로 선택해서 촬상 소자의 위치를 보정할 수 있음을 확인했다. 다만, 이를 위해서는 이동하는 렌즈군 앞쪽과 뒤쪽으로 간격을 더 확보해야 함을 알 수 있었다.
원적외선인 7.6$\mu$m 과정대역에서 회절한계 성는을 만족하는 무초점 줌 망원경 광학계응 설계하였다. 기계보정식 4군 줌 방식을 적용하여 줌 대물부 설계하였으며 접안부는 고정초점 렌즈를 구성하였다. 망원경의 줌 비(zoom ratio)는 4.05로 배율을 2.0배에서 8.1배까지 연속적으로 가변할수 있으며, 총 5개의 렌즈군에 9매의 렌즈로 구성하였다. 줌 대물부는 F/1.3의 텔리포트 형태로 설계하여 최고배율 초점거리에 비해 광학계의 길이가 작아 시스템 적용성이 우수하도록 하였으며, 초점조절 렌즈를 줌밍 렌즈군의 뒤에 놓아 물체까지의 거리에 따라 초점을 조절하도록 설계하였다. 광학계에 사용된 재질은 색수차 보정을 위하여 대물부의 렌즈 1매만 ZnSe를 적용하고 나머지 헨즈는 모두 Ge을 적용하여\ulcorner며, 총 18면의 곡률중 1면만 비구면을 적용하고 나머지 면은 모주 구면을 적용하였다. 설계된 망원경의 8.1배율에서의 시야는 $\pm$2.31$^{\circ}$,대물부 유효구경은 163mm이며, 모든 배율에서 회절한계 성능을 만족하는 것으로 평가하였다.
요즈음 개발되는 각종 카메라, 캠코더, CCTV, 복사기 등의 광학계는 줌과 비구면을 이용하여 작으면서도 광각과 망원을 동시에 수용하고 성능도 우수하다. 본 논문에서는 사진기에 이용되는 2군 줌 렌즈계(비구면 사용)와 3군 줌 렌즈계의 성능을 분석, 평가한 것들을 참고로 하여 사진기용 3군 줌 렌즈계도 설계하였다. 설계한 사진기용 줌 렌즈계는 3군으로 하고 비구면을 도입함으로써 성능향상과 소형화를 도모하였다. 설계결과는 광학계 평가 도구인 유한광선수차, MTF, Seidel 수차 계수 등을 이용하여 참고 모델과 비교하였으며 거의 비슷한 수준이 유지됨을 확인하였다.
줌 렌즈 CCD 카메라는 사용상 많은 장점을 갖고 있으나 기하학적으로 불안정하여 카메라 검정이 어려운 문제점을 가지고 있으며 이것은 일반적으로 알려진 것과 같이 줌 카메라의 변수가 줌 위치에 따라 변화하기 때문이다. 본 연구에서는 줌 렌즈 CCD카메라의 변수계산과 3차원 위치정확도를 평가하기 위하여 Abdel-Aziz와 Karara가 제안한 DLT기법과 Tsai 기법을 비교분석하였다. 그 결과, 기준점을 대상물이 위치한 공간에 함께 배치할 경우에 Tsai와 DLT모델식에 의한 3차원 위치정확도는 두 방법 모두 비슷하였으나, 기준점과 대상물이 이격되는 경우 DLT에 비해 Tsai가 더 안정적임을 알 수 있었다. 따라서, 그 동안 많이 사용해 온 DLT기법의 변수 최적화를 위한 추가적인 연구가 3차원 위치 정확도 향상을 위해 필요하다고 판단된다.
줌 렌즈를 이용해 피사체를 촬영할 때 카메라 렌즈의 줌, 포커스, 조리개수치와 같은 요소들은 촬영 현장의 상황에 따라 변하게 된다. 특히 줌 조작을 하여 카메라 렌즈의 초점거리를 변화시키면 렌즈의 기하학적 배열은 크게 변하기 때문에 렌즈모델도 그에 따라 변하게 된다. 본 연구에서는 일반적인 카메라의 촬영 조건하에서 줌 조작시 렌즈모델이 어떻게 변하는지를 조사하였다. 이를 위해 포커스와 조리개 등의 요소를 카메라가 임의로 조절하는 상황에서도 모델의 각 요소들을 효과적으로 모델링할 수 있는지를 검토해보았다. 이를 위해 렌즈모델 추정을 위한 이미지를 촬영후 각각의 초점거리별로 자체검정을 실시하여 렌즈모델의 각 변수들을 수집하고 정리하였다. 그리고 수집된 데이터에서 패턴을 찾아 매개변수의 변화 양상이 특정한 패턴을 보이는지 관찰하였다. 그 결과 포커스와 조리개 수치를 통제하지 않는 조건임에도 불구하고 방사왜곡과 관련된 매개변수에서 일정한 패턴이 관찰되었으며 특히 방사왜곡의 2차항의 계수가 뚜렷한 선형성을 가지고 있음이 확인되었다. 이 계수를 모델링하고 촬영시의 초점거리를 알고 있으면 영상 촬영시 줌 조작을 하여도 별도의 자체검정 과정 없이 영상의 왜곡을 상당부분 제거할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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