• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.383-386
• /
• 2007

허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 이 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 또한 ESHT에서만 발생할 수 있는 왜곡을 분석하고 해결방안을 제시한다. 제시한 방법에 의해 직선의 왜곡이 감소하는 것은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.369-377
• /
• 2008

Though the Hough transform(HT) is a well-known method for detecting analytical shape represented by a number of free parameters, the basic property of the HT, the one-to-many mapping from an image spare to a Hough space, causes the innate problem, the sensitivity to noise. This basic problem also deteriorates the quality of detected lines and makes the detected line deviated from the real one or generates some bogus, multiple lines where only one real line exists. The size of Hough space also affects the quality of detected lines. In this paper, we analyzed the line distortions in the traditional Hough transform and showed that the distortions are relieved in the edge strength Hough transform(ESHT), which is a modified HT. However the usage of expanded edge and edge strength in ESHT can cause some new line distortions which do not exist in the HT. These new ones can be solved by a proper setting of decreasing and broadening parameter values and the optimal values can be determined only by some pre-determined values. We also illustrated several examples to show the distortion-decreasing property of ESHT.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.463-466
• /
• 2011

증강현실이 주목받고 있는 시점에서 현실세계를 3차원으로 가상현실화 하고자 하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 현실세계를 CCTV카메라에 담기 위해서는 넓은 시야각을 가진 렌즈가 필요한데, 대안으로써 보통 어안렌즈를 많이 사용한다. 어안렌즈는 시야각을 넓게 하여 정해진 범위 내에 많은 양의 데이터를 활용할 수 있기 때문에 CCTV를 이용한 감시 시스템에 사용된다. 그러나 어안렌즈는 직선성분을 왜곡하여 곡선성분으로 나타내는 경향이 발생하며, 심할 경우 대상을 식별하기가 힘들 수도 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 원 영상이 왜곡된 영상보다 직선성분이 많다는 것에 착안하여 Hough Transform에 의한 직선검출을 이용해 왜곡을 자동으로 보정하고, Calibration 파라미터를 산출하는 기법을 본 논문에서 제안하고, 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2011.10a
• /
• pp.918-920
• /
• 2011

In this paper, a simple edge pattern classification method is proposed for detecting straight line segments in an image corrupted by impulse noise. Corrupted images have complicated edge patterns. To detect straight line from an complicated edge pattern, it is needed to simplify the entire edge. The proposed algorithm separates the entire edge into 4 directional partial edge patterns. Each line segment is separated from the partial edge image where several line segments are overlapped, and then the straight line is detected. The results of the experiments emphasize that the proposed algorithm is simple but accurate.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.13 no.8
• /
• pp.11-19
• /
• 2013

This paper presents a simple method to estimate center of distortion and correct radial distortion from fish-eye lens. If the center of image is not locate that of lens in a straight line, the disadvantage of FOV model is low accurate because of correcting distortion without estimated centre of distortion. We propose a method accurately estimating Distortion center using FOV model and 2D pattern from wide angle lens. Our method determines the center of distortion in least error between straight lines and curves with FOV model. The results of experimental measurements on synthetic and real data are presented.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.48 no.6
• /
• pp.115-123
• /
• 2011

Most of cameras being used in practice induce lens distortion; the amount of distortion depends on the specific applications as well as the camera cost. Up to now, many methods of lens distortion correction have relied on invariant properties of projective geometry to find distortion parameters. A common property is "the straight line in scene is straight line in image". However, if the straight lines are also parallel together, the previous works have missed this restriction in determining lens distortion parameters. In this paper, we propose a method that leads to guarantee of the restrictions simultaneously for the determination. Therefore, corrected image will close to an ideal image taken by the pinhole camera model. The effectiveness of the proposed method is verified by our experiments on both synthetic images and real images.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
• /
• 2001.02a
• /
• pp.198-199
• /
• 2001

본 논문은 스테레오 영상의 왜곡 현상을 분석하는 수학적인 해석 방법을 제안하였다. 스테레오 카메라의 중심과 투사기의 중심을 연결하는 직선이 스크린이 가지는 평면의 중심을 지나는 법선 벡터가 되고, 스테레오 카메라와 투사기의 두 렌즈의 광축이 스크린의 중심에 놓일 경우에 사진을 찍는 조건, 투영 조건 및 관측 조건에 해당하는 해석해를 유도하였다. 위 세 가지 조건에 따라 영상의 왜곡 정도가 바뀌게 되는데 왜곡을 최소한으로 만들 수 있는 조건식을 유도하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.27-35
• /
• 2010

In this paper, we propose a method that can compensate the geometric distortions of image caused from an arbitrary nonflat display surface(or wall) under the environment of portable overhead projector without a flat screen. In the proposed method, we first project a grid pattern to an arbitrary nonflat display surface and then derive an equation of straight line that represents the geometry relationship between the distorted grid pattern and the original grid pattern. Next, after determining the proper size of the original grid pattern according to the form of the display surface, we generate a compensation pattern from the derived equation of straight line, which can symmetrically compensate for the distorted image. Finally, we compensate for the geometric distortions of the projected image by segmenting the real image to be projected from portable overhead projector and prewarping it according to the compensation pattern. To evaluate the proposed method, we performed experiments of image compensation on inclined surface, bent surface and curved surface that are frequently occurred in the environment of portable overhead projector without a flat screen. From the experimental results, we found that the proposed method could be very effective in compensating for the general types of the geometric distortions of the projected images.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.11a
• /
• pp.132-133
• /
• 2015

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.

• Spatial Information Research
• /
• v.11 no.4
• /
• pp.421-437
• /
• 2003

In order to calculate the position of parcel boundary points, the area of the Parcel, and the length of the parcel boundary lines using a digitalized cadastral map or maps, the distortion of the map has to be corrected. The correction methods, such as the method of 2D affine transformation using 4 comer points of the edge lines, the method of tessellation into 9 subregions, the method of using the original surveying sheets, and the method of straightening the 4 edge lines, have been developed. In this Paper, the four methods were programed and applied to some sample cadastral maps and the correction accuracies were obtained and analysed. No method could prefectly correct the distortions because the distortions were irregular throughout the maps. However, it is found that tile method of straightening the 4 edge lines is the one which can minimize the distortions when the method is applied after applying the 2D projective transformation on the maps using the 4 comer points of the edges.