3차원 정보를 얻기 위해서는 레이저나 카메라와 같은 많은 센서들이 이용된다. 그러나 대부분의 레이저 캘리브레이션 방법은 많은 량의 메모리와 실험 데이터가 필요하기 때문에 비효율적인 방법이다. 본 논문에서 제시하는 방법은 레이저 캘리브레이션 데이터를 단순히 삼각법을 이용하여 구하기 때문에 컴퓨터의 메모리와 실험 데이터의 량을 줄일 수 있는 장점이 있다. 실 세계상에 놓여있는 물체의 3차원 정보를 얻기 위해서는 레이저 캘리브레이션이 필요한데 본 논문에서는 삼각법을 이용한 슬릿 빔 레이저 캘리브레이션 방법을 소개하고자 한다. xy테이블에 수직으로 설치된 레이저빔이 아랫 방향으로 사영되고 CCD 카메라는 물체와 사영면이 교차하는 교차면 데이터를 저장한 후 저장된 관측 데이터와 캘리브레이션 데이터를 이용하여 3차원 정보를 얻게된다.
본 논문에서는 의료용 초음파를 이용하는 로봇 시스템을 위한 3차원 캘리브레이션 방법을 제안한다. 고정된 기준점을 구성하기 위한 캘리브레이션 블록을 제작한 후 옵티컬 트래커(optical tracker)를 이용하여 초음파 프루브(probe)의 위치와 기준점의 위치를 측정한다. 초음파 영상의 픽셀 좌표와 센서로 측정된 위치를 비교하여 6개의 파라미터로 이루어진 초음파 프루브와 영상 내의 픽셀 좌표와의 관계 행렬을 구하고 2개의 파라미터로 이루어진 스케일링 행렬을 계산한다. 정밀한 캘리브레이션을 위해 캘리브레이션 블록 내부 모양과 매질 선택에 대한 적절성을 실험을 통해 검증한다. 제안된 방법은 간단한 형태의 캘리브레이션 블록과 옵티컬 트래커를 사용하여 설치에 많은 시간이 필요하지 않는 장점이 있기 때문에 초음파 영상을 이용하는 로봇 작업에 널리 적용이 가능하다.
3차원 정보를 얻기 위해서는 레이저나 카메라와 같은 많은 센서들이 이용된다. 그러나 대부분의 레이저 캘리브레이션 방법은 많은 량의 메모리와 실험 데이터가 필요하기 때문에 비효율적인 방법이다. 실 세계상에 놓여있는 물체의 3차원 정보를 얻기 위해서는 레이저 캘리브레이션이 필요한데 본 논문에서는 삼각법을 이용한 슬릿 빔 레이저 캘리브레이션 방법을 소개하고자 한다. xy테이블에 수직으로 설치된 레이저 빔이 아랫 방향으로 사영되고 CCD 카메라는 물체와 사영면이 교차하는 교차면 데이터를 저장한 후 저장된 관측 데이터와 캘리브레이션 데이터를 이용하여 3차원 정보를 얻게된다. 본 논문에서 제시하는 방법은 레이저 캘리브레이션 데이터를 단순히 삼각법을 이용하여 구하기 때문에 컴퓨터의 메모리와 실험 데이터의 량을 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 영상기반 파노라믹 3D 가상 환경 (Virtual Environment: VE) 생성을 위해 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라를 위한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 일반적으로, 카메라 캘리브레이션 알고리즘은 카메라와 캘리브레이션 패턴 사이의 이 멀어질수록 획득되는 카메라 파라미터의 정확도가 상당히 저하되어 파노라마 영상 제작에는 부적합하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 멀티뷰 카메라의 렌즈간 그리고 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라간의 기하학적인 상관 위치 관계를 이용하여 정확도를 높인다. 우선, Tsai의 캘리브레이션 알고리즘을 적용하여 획득된 카메라 파라미터를 카메라 렌즈간의 사전 기하 정보와 비교하여 그 오차에 기반한 인트라 카메라 캘리브레이션 (Intra-camera Calibration)을 수행한다. 그리고 가상 공간에 역투영된 3D point cloud에 ICP 알고리즘을 적용하여 인터 카메라 캘리브레이션 (Inter-camera Calibration)을 수행한다. 이를 확장하여, 다수의 카메라를 회전시켜 획득된 3D point cloud에 대해 기준 카메라의 위치를 중심으로 인터 카메라 캘리브레이션을 연속적으로 수행함으로써 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이와 같은 캘리브레이션 방법을 통해 중에서도 비교적 개선된 카메라 파라미터를 획득할 수 있기 때문에 파노라믹 3D 가상 환경을 생성하기 위한 정합과정에 사용할 수 있다. 또한, 실시간 3D 객체 추적 및 AR 응용 시스템 등의 다양한 AR 응용분야에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.
본 논문에서는 3개의 시점을 가진 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하고, 카메라의 내부 파라미터 추정 및 그 결과의 정확도를 파악하기 위해 역투영 오류값을 제시한다. 3개의 시점을 가진 카메라는 일반 카메라와 다르게 각 시점마다 겹치는 영상이 존재하지 않고, 획득한 영상의 화질은 일반 카메랄 획득한 영상보다 낮다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 실제 영상의 좌표 정보 또는 카메라와 목표물체 사이의 거리를 계산하기 전에 반드시 수행되어야 하는 작업이다. 카메라 캘리브레이션 작업을 통해 얻는 것은 카메라의 내부 및 외부 파라미터이며 내부 파라미터는 카메라의 초점거리, 비대칭계수, 이미지 중심점으로 구성되어 있고, 외부 파라미터는 사용되는 카메라들 사이 또는 사용되는 카메라의 상대적 위치인 회전행렬과 변위벡터로 구성되어 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하며, 열화상 카메라의 캘리브레이션 수행을 위해 온도에 반응하는 열상 체커보드를 활용한다. 캘리브레이션이 안정적으로 수행되기 위해 본 논문에서는 심층 학습 기반 촬영대상 물체의 화질을 개선하여 코너 추출의 정확도를 높인 후 캘리브레이션 파라미터 계산을 수행하고, 개선된 화질의 영상이 캘리브레이션을 개선한 결과를 제시한다.
적외선 조명을 이용한 간접시선추적 시스템에서는 촬영된 이미지에서 동공에 반사된 조명의 위치에 대한 캘리브레이션이 필수적이다. 하지만 안구의 크기나 머리의 위치에 따라 달라질 수도 있는 변수가 캘리브레이션 과정에서 정의된 상수로 계산에 포함되어 있어 오차를 감소시키는데 한계가 있다. 본 논문은 적외선 조명을 사용하면서도, 사용자 캘리브레이션 과정을 생략할 수 있는 방법을 연구한다. 반사각에 의한 글린트(glint)위치 차이에 영향을 받지 않게 하면서, 시스템의 모델과 시선 계산은 단순하게 하여 실시간 연산이 가능하도록 하는 것이 목표이다.
지금까지 3차원 정보를 얻기 위하여 CCD카메라, 레이저, 구조화된 격자 발생기 등과 같은 여러 센서들이 사용되어져 왔지만 대부분의 캘리브레이션 알고리즘들은 많은 메모리와 실험 시간을 필요로 하기 때문에 비효율적이었다. 본 논문에서는 실세계 상의 3차원 정보를 얻기 위한 삼각법을 기반으로한 구조화된 격자 캘리브레이션 알고리즘이 소개된다. CCD카메라와 수평으로 설치된 구조화된 격자 패턴 생성기로부터 생성된 빔들이 캘리브레이션 면에 사영된다. CCD 카메라는 대상물과 사영된 빔이 교차한 평면을 측정한다. 그리고 3차원 데이터는 측정된 값과 캘리브레이션 데이터를 이용하여 계산된다. 본 논문에서 제안한 방범은 3차원 정보를 간단한 삼각법으로 획득하였기 때문에 효율적인 측정시간과 메모리 절약의 이점을 가지고 있다.
본 연구는 실내 정밀 매핑과 정교한 영상 기반 서비스에 활용 가능한 실내의 입체 전방위 영상을 취득하는 시스템과 이에 대한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 회전식 스테레오 라인 카메라 방식으로 구성되며, 안정적인 입체시와 객체점의 정밀한 결정에 적합한 입체 전방위 영상을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 투영모델을 기반으로 캘리브레이션을 위한 수학적 모델을 도출한다. 이를 통해 캘리브레이션을 수행하여, 실내 공간에 대해 ${\pm}16cm$ 이내의 정확도로 객체점을 추정할 수 있었다. 제안된 시스템과 캘리브레이션 방법은 실내의 정밀한 3차원 모델링에 활용될 것이다.
캘리브레이션이란 회전요소, 이동요소, 크기요소 값을 이용하여 한 영상을 변형시킴으로서 두 영상간의 부분적으로 동일한 영역이 오버랩 되도록 하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 두 영상의 캘리브레이션을 위한 하나의 방법으로서 히스토그램을 작성하고, 이를 토대로 설정된 임의의 그레이 레벨에 해당하는 화소들은 seed로 하여 영역확장을 수행한 후, 대응하는 영역사이에 매칭을 행함으로서 회전요소 값, 이동요소 값, 크기요소 값을 구한다. 또한 실험을 텅해 얻은 각 요소값과 실제값을 비교함으로서 본 알고리즘의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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