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.
본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발견할 수 있는 렌즈계 왜곡에 의한 영상 품질 저하 현상을 소개하고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 렌즈계 왜곡은 크게 두 가지로 나눌 수 있는데 기하학적 왜곡과 광도 왜곡이 그것이다. 이상적인 렌즈계가 아닌 경우 이러한 왜곡 현상은 필연적으로 발생을 하게 되는데 왜곡 보정을 위해서 기존의 카메라 캘리브레이션과는 다른 방식의 접근이 필요하게 된다. 본 논문에서는 기하학적 왜곡 보정을 위한 이미지 워핑 방법을 제시하며 아울러 광도 왜곡 보정을 위한 보정 방법을 다루고자 한다.
표면영상유속측정법은 영상을 이용한 비접촉식 유속 측정 방법으로 카메라 외에 별도로 고가의 장비를 구매할 필요가 없을 뿐 아니라 현장 상황을 영상으로 확인할 수 있기 때문에 현장조사인력이 필요 없어 경제적이고, 안전하다는 장점을 갖고 있는 하천 유속 측정 방법이다. 표면영상유속측정법은 일반적으로 상호상관법을 이용하여 수표면을 촬영한 연속된 두 영상에서 입자군의 명암값 분포를 계산하여 입자군의 변위를 계산하고 이를 두 영상 사이의 시간 간격으로 나누어 입자군의 이동 속도를 산정하는 방법이다. 따라서 표면영상유속측정법으로 산정한 유속의 정확도를 높이기 위해서는 영상 내 두 입자군의 변위를 정확하게 계산하는 것이 무엇보다 중요하다. 즉, 분석하고자 하는 영상의 물리거리를 정확하게 계산할 수 있어야 한다. 카메라를 이용하여 실제 하천 영상을 촬영한 영상은 카메라 렌즈에 의한 왜곡이 필연적으로 발생하게 되고 이는 영상 내의 변위 산정 시에도 영향을 미친다. 특히 드론을 활용하여 넓은 하천 영역을 촬영할 경우 카메라 렌즈에 의한 왜곡은 실제 물리 변위 계산 정확도에 큰 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 카메라 왜곡이 영상 내 변위 산정 결과의 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과 카메라 렌즈 왜곡은 영상 중심에서 방사방향으로 점점 크게 발생하고 왜곡 정도는 비선형적으로 나타났으며, 변위 측정 오차는 영상의 중앙부에서는 거의 차이가 없었으며, 영상 외곽부에서 최대 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 그리고 카메라 렌즈 왜곡 보정을 실시하게 되면 영상 전체적으로 변위측정 오차는 모두 제거할 수 있는 것으로 확인하였다. 따라서 카메라 렌즈 왜곡 보정을 실시하여 표면영상유속 측정 결과의 정확도를 개선할 수 있는 것으로 나타났다. 향후 카메라 렌즈 왜곡 보정을 실시한다면 하천의 표면유속을 보다 정확하게 측정할 수 있을 것으로 기대한다.
많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
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.
사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.
Fisheye 카메라로 촬영된 영상은 일반 영상보다 넓은 시야각을 갖는 장점으로 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 fisheye 카메라로 촬영된 영상은 어안렌즈의 곡률로 인하여 영상의 중앙 부분은 팽창되고 외곽 부분은 축소되는 방사 왜곡이 발생하기 때문에 영상을 활용함에 있어서 어려움이 있다. 이러한 방사 왜곡을 보정하기 위하여 기존 영상처리 분야에서는 렌즈의 곡률을 수학적으로 계산하여 보정하기도 하지만 이는 각각의 렌즈마다 왜곡 파라미터를 추정해야 하기 때문에, 개별적인 GT (Ground Truth) 영상이 필요하다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 렌즈의 종류마다 GT 영상을 필요로 하는 기존 기술의 제한 사항을 극복하기 위하여, fisheye 영상만을 입력으로 하여 왜곡계수를 계산하는 딥러닝 네트워크를 제안하고자 한다. 또한, 단일 왜곡계수를 왜곡모델로 활용함으로써 layer 수를 크게 줄일 수 있는 경량화 네트워크를 제안한다.
일반적으로 실제 사용되는 카메라들은 렌즈 왜곡이 존재하며, 렌즈왜곡의 정도는 카메라의 가격뿐만 아니라 특정 용도에 의해 달라진다. 현재까지의 많은 렌즈 왜곡 보정기법들은 왜곡 변수를 찾기 위해 투영 기하학의 불변량 속성을 기반으로 한 것으로, "물체의 직선은 이미지에서의 직선"이라는 상식에서 출발한다. 하지만, 평행선인 경우 이전의 연구들은 렌즈 왜곡 변수를 결정하는데 제약이 있다. 본 논문에서는 렌즈왜곡 변수를 결정할 때 동시에 평행선 유지를 보증할 수 있는 방법을 제안함으로써, 핀홀 카메라 모델을 이용하여 투영된 이미지와 실제 이미지가 근접한 결과를 얻게 된다. 실제 이미지와 제안된 기법을 사용한 보정이미지를 비교하여 그 효율성을 입증하였다.
180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.
대부분의 저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 심한 렌즈 왜곡을 보이고 있다. 본 연구의 목적은 렌즈의 기하학적 왜곡에 의한 영상 품질의 저하를 보정하려는 것으로 Tsai의 카메라 캘리브레이션 방법을 단순화한 렌즈 왜곡 변수 계산 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 렌즈 왜곡 변수 계산 단계에서는 카메라 캘리브레이션 과정의 단순화를 위해 scale factor ratio 및 이미지 센터를 처리하는 실질적인 방식에 대해 보고하며 정량적인 이미지 품질 척도를 이용하여 왜곡보정 효과를 측정함으로써 제안된 방법의 타당성을 보인다. 한편, 렌즈 왜곡 변수 계산 단계에서의 결과를 바탕으로 이미지 워핑을 적용하기 위해 역공간 매핑 방식을 적용하는 경우 본 연구에서 적용된 방사상 렌즈 왜곡 모델의 정확한 해를 구하기 위해서는 3차 방정식의 해를 구하여야 한다. 본 논문에서는 정보기기로의 내장형 구현에 필수적인 실시간 처리를 목적으로 2차 방정식으로의 근사화 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 근사화 방법의 실시간 구현 가능성을 보이며 아울러 3차 방정식의 해를 이용한 이미지 워핑의 경우와 성능이 동등함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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