본 논문에서는 정밀 측정 장비인 VMS(Video Measuring System)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈 보정에 대하여 연구하였다. 이전의 자동화된 줌 렌즈의 연구들은 줌, 초점과 조리개 3 가지의 렌즈 설정에 대한 모든 카메라 파라미터들에 대하여 보정하였지만, VMS 의 자동화된 줌 렌즈의 보정은 줌의 렌즈 설정에 대해서만 보정한다. 줌 렌즈 설정에 의해 보정 되는 파라미터들은 줌에 따라 변화하는 이미지 중심과 픽셀 크기이다. 카메라의 외부 파라미터들을 제외한 이유는 VMS에서는 카메라가 움직이고 않고, 스테이지가 움직이면서 그에 따른 좌표 값을 주기 때문에 카메라의 이동과 회전에 대하여 보정할 필요가 없다. 줌을 조정하는 줌 단계가 많기 때문에 모든 줌 단계를 보정하기 위해서는 많은 시간과 노력이 든다. 본 논문에서는 보정 파라미터들을 최소 단계의 줌 렌즈 설정에 대하여 계산하고 계산되지 않은 영역들을 보간법으로 빠르고 효과적인 줌 렌즈 보정을 할 수 있는 방법을 제안하였다.
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.
동영상의 줌 움직임 추정은 구현이 아주 복잡하다. 본 논문에서는 줌 움직임 추정을 구현하기 위하여 깊이 카메라와 색상 카메라를 동시에 이용하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라로부터 현재블록과 참조블록 사이의 거리 정보를 얻고, 이 거리 정보로부터 두 블록사이의 줌 비율을 계산한다. 줌 비율에 맞게 참조블록을 확대 또는 축소시켜 줌으로서 움직임 추정 차신호를 줄일 수 있다. 따라서, 제안된 방법은 줌 움직임 추정을 위한 복잡도가 크지 않으면서 움직임 추정 정확도를 높이는 것이 가능하다. 모의실험을 바탕으로 제안된 방법의 움직임 추정 정확도를 측정하였으며, 기존 블록정합 방법에 비하여 움직임 추정 오차값이 크게 감소함을 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.
본 논문에서는 문자인식이 가능하도록 줌, 포커스를 제어하여 한글 문서 영상을 확대/축소하는 시스템을 구현하였다. 한글 문서 영상에서 확대/축소 할 영역이 지정되면 그 영역의 가로, 세로 거리를 펄스 수로 변환한 후 Step모터를 제어하여 그 위치만큼 카메라를 이동시킨다. 문서 영상이 입력되면 문자인식이 가능한 크기만큼 줌을 제어하고, 피드백 되어진 영상으로부터 조정된 줌에 맞는 포커스로 근접 제어한 후, 더욱 선명한 영상을 얻기 위해 명암 차이에 의한 미세 조정을 하였다. 이 경우, 줌 및 포커스는 퍼지 추론으로 .제어하는 DC모터로 조정하였다.
본 논문에서는 이종 입체 카메라 시스템의 광학적 특성을 일치화하여 동일한 품질의 입체영상을 생성하는 기술을 제안한다. 이종 입체 카메라의 광학적 특성에는 크게 줌, 심도, 초점이 있으며 이들의 차이는 결과적으로 입체영상의 품질에 영향을 주어 사람의 시각 피로를 발생시키는 요인이 된다. 본 논문에서 제안하는 광학 특성 일치화 기술은 이종 카메라의 줌 영상을 일치한 후 동일 피사체에 대해 초점을 맞추고 심도를 일치화하는 과정으로 이루어진다. 이를 위하여 이종 입체 카메라의 줌 영상의 비교 알고리즘을 통하여 줌 렌즈에 대한 룩업테이블(LUT)을 작성하였다. 그리고 입체 영상의 에지(edge)에서 초점 정보를 추출하여 심도를 일치화하였다. 광학적 특성 일치화 실험을 위하여 직교방식의 리그를 제작하고 서로 다른 사양의 HD급 카메라를 이용하여 입체 카메라 장치를 구성하였다. 줌 일치화 및 심도 일치화에 대한 실험 결과로 시각 피로를 줄일 수 있는 입체 영상 생성이 가능함을 보였다.
렌즈 하나로 광각부터 망원, 게다가 마크로까지 촬영할 수 있는 만능 렌즈가 고배율 줌의 장점이다. 본 고는 광기술컨텍트 2009년 9월호 특집인 최근의 렌즈 설계 동향에서 주식회사 Tamron 광학개발본부의 SAKURABA Shogo씨가 기고한 <최근의 고배율 줌렌즈의 특징>을 번역한 것이다. 일안 리플렉스 카메라의 고배율 줌렌즈의 선구자라 불리는 Tamron의 개발 역사와 광학설계기술의 트랜드에 대해서 소개했다.
이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬을 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순한 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio 가 변화하지 않으면 단지 한 개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이터와 실제 영상 데이터를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.
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.
본 논문에서는 인간의 시각처리 원리 및 블록기반 영상처리기법에 바탕을 둔 실시간 이동물체 추적시스템을 소개한다. 제안하는 실시간 아동물체 추적시스템은 인간의 망막이 갖고 있는 생물학적 메커니즘의 장점을 활용하기 위하여 광각렌즈를 장착한 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라와 펜-틸트-줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라를 사용하여 줌인(zoom-in)과 줌아웃(zoom-out) 효과를 동시에 발생시킬 수 있도록 구성되었고, 추적의 오차를 줄이기 위하여 입력되는 영상을 개별 화소 단위가 아닌 여러 개의 블록으로 나누어 처리하는 방식을 채택하여 영상처리를 빠르게 함과 동시에 미세한 잡영도 제거하여 이동하는 물체를 실시간으로 효율적이고도 빠르게 추적한다. 제안하는 시스템의 성능을 확인하기 위해 여러가지 형태의 실험을 수행하였으며 분석 결과를 통해 제안하는 시스템이 미세한 잡영에 거의 방해를 받지 않으면서도 움직이는 물체를 빠르게 감지해서 펜-틸트-줌 카메라를 올바르게 제어함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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