• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.68-71
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• 2007

자연스러운 가상현실 제작을 위해서는 정확한 카메라 보정(camera calibration) 과정이 필수적인 선결 조건으로 요구된다. 그러나 기존의 영상처리에 의한 카메라 보정 방식은 특징점 추출에서의 에러 발생과 여러 장의 영상을 촬영해야 하는 등의 단점으로 줌렌즈 카메라 보정에는 사용되기 힘들었다. 본 논문에서는 카메라보정 객체의 모델에 기반하여 카메라 파라미터를 최적화하는 방법으로 카메라 보정을 구현하였다 최적화 방법으로는 경사기반 방식에 비해 국부최적점에 강인한 것으로 알려진 유전자알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였다. 카메라 보정 객체에 낮은 공간주파수성분을 보강하고, 목적함수에 영상의 밝기 정보를 포함하며, 유전자알고리즘을 사용함으로써 초기치가 최적점에서 멀리 떨어져있는 경우에도 수렴이 가능함을 실험적으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.175-175
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• 2004

애니메이션과 컴퓨터 게임 등의 다양한 산업에 이용되고 있는 모션캡쳐 시스템은 현재 카메라를 이용한 고가의 고속 카메라를 사용하여 일반인들이 범용으로 사용하기에는 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 고가의 고속카메라를 사용하는 대신 저가의 PSD 센서를 사용하여 광학방식의 모션캡쳐 시스템을 구성하였다. 또한 시스템에서 획득한 3 차원 데이터의 정확성을 위해 일반적으로 CCD 카메라에 사용되어지는 카메라 보정 알고리즘을 PSD 모션캡쳐 시스템에 적용하여 손쉽게 보정을 하면서 적은 오차를 가질 수 있는 방법을 제시하였다.(중략)

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1850_1851
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• 2009

본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용한 대상물체의 3차원 정보 추출 및 가시화를 위하여 우선적으로 실시해야 하는 카메라 대한 렌즈 왜곡 보정 및 3차원 자세 보정알고리즘의 적용에 대하여 살펴보았으며, 렌즈의 왜곡 보정 부분에서는 렌즈의 구면 수차로 인한 왜곡은 각 카메라에 대하여 패턴 영상을 획득한 후 렌즈왜곡보정계수를 산출하여 왜곡 보정 실시하였다. 더불어 보정을 통하여 보다 입체감 있는 영상의 출력이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.41-49
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• 2009

In this paper, the multi-camera calibration algorithm for optical motion capture system is proposed. This algorithm performs 1st camera calibration using DLT(Direct linear transformation} method and 3-axis calibration frame with 7 optical markers. And 2nd calibration is performed by waving with a wand of known length(so called wand dance} throughout desired calibration volume. In the 1st camera calibration, it is obtained not only camera parameter but also radial lens distortion parameters. These parameters are used initial solution for optimization in the 2nd camera calibration. In the 2nd camera calibration, the optimization is performed. The objective function is to minimize the difference of distance between real markers and reconstructed markers. For verification of the proposed algorithm, re-projection errors are calculated and the distance among markers in the 3-axis frame and in the wand calculated. And then it compares the proposed algorithm with commercial motion capture system. In the 3D reconstruction error of 3-axis frame, average error presents 1.7042mm(commercial system) and 0.8765mm(proposed algorithm). Average error reduces to 51.4 percent in commercial system. In the distance between markers in the wand, the average error shows 1.8897mm in the commercial system and 2.0183mm in the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.623-626
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• 2011

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.649-652
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• 2007

이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.11 no.4 s.33
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• pp.495-506
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• 2006

In this paper, we propose a self-calibration of a multi-camera system using factorization techniques for realistic contents generation. The traditional self-calibration algorithms for multi-camera systems have been focused on stereo(-rig) camera systems or multiple camera systems with a fixed configuration. Thus, it is required to exploit them in 3D reconstruction with a mobile multi-camera system and another general applications. For those reasons, we suggest the robust algorithm for general structured multi-camera systems including the algorithm for a plane-structured multi-camera system. In our paper, we explain the theoretical background and practical usages based on a projective factorization and the proposed affine factorization. We show experimental results with simulated data and real images as well. The proposed algorithm can be used for a 3D reconstruction and a mobile Augmented Reality.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.294-295
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 Shape from Shading 방법으로 3차원 형상 취득을 위한 카메라와 플래시의 보정 기법을 제시한다. 영상에서 관찰되는 화소 값은 카메라의 반응곡선에 의해 비선형적으로 표현되고 렌즈의 왜곡으로 인해 3차원 형상 복원에 오차를 발생 시킨다. 기하학적(geometric) 보정과 방사량(radiometric) 보정, 플래시 보정을 수행함으로써 3차원 형상 복원의 오차를 줄인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.625-627
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• 2003

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.413-418
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• 2001

In this paper, we propose a new camera calibration method which is based on a fuzzy model instead of a physical camera model of the conventional method. The camera calibration is to determine the correlation between camera image coordinate and real world coordinate. The camera calibration method using a fuzzy model can not estimate camera physical parameters which can be obtained in the conventional methods. However, the proposed method is very simple and efficient because it can determine the correlation between camera image coordinate and real world coordinate without any restriction, which is the objective of camera calibration. With calibration points acquired out of experiments, 3-D real world coordinate and 2-D image coordinate are estimated using the fuzzy modeling method and the results of the experiments demonstrate the validity of the proposed method.