• Journal of the Optical Society of Korea
• /
• 제14권3호
• /
• pp.245-259
• /
• 2010

We have developed mathematically precise image-processing algorithms for extracting panoramic images from fisheye images. Furthermore, we have successfully built a DSP-based panoramic camera employing single fisheye lens.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.117-121
• /
• 2009

어안 렌즈 카메라로 촬영한 어안 영상은 일반 카메라 영상보다 화각이 크다. 반면 영상에서 피사체의 왜곡이 커서 사용자의 인지가 어려우므로 원근 영상으로 변환이 필요하다. 기존의 Ishii 방법[1]은 등거리 투영을 사용하므로 피사체가 변환 영상에서 크기와 기하학적 왜곡이 생기는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 스케일링 함수를 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 실험에서, 제안한 방법은 스케일링 함수를 적용함으로써 크기 왜곡과 기하학적 왜곡이 감소되었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제2권6호
• /
• pp.339-344
• /
• 2013

This paper presents an automatic focal length estimation method to correct the fisheye lens distortion in a spatially adaptive manner. The proposed method estimates the focal length of the fisheye lens by generating two reference focal lengths. The distorted fisheye lens image is finally corrected using the orthographic projection model. The experimental results showed that the proposed focal length estimation method is more accurate than existing methods in terms of the loss rate.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제49권4호
• /
• pp.16-22
• /
• 2012

본 논문에서는 어안렌즈의 교정(calibration)과 기하학적 왜곡을 보정하기 위해서 광학 시뮬레이터에 적합한 나선형 패턴을 제안하고, 이를 이용하여 별도의 수학적 모델링이 필요 없는 교정 알고리듬을 제안한다. 나선형 패턴을 광학 시뮬레이터의 입력 영상으로 이용하여 어안렌즈로 왜곡 시킨 영상에서 기하학적으로 이동된 점들의 정합을 통하여 교정을 수행한다. 이러한 과정에서 나선형 패턴 영상에서 중심으로부터 멀어지는 점들이 어안렌즈의 기하학적 왜곡을 거쳐 이동되는 정보를 왜곡되기 전의 위치와 정합하기 때문에 정확한 교정이 가능한 동시에, 별도의 모델링이 필요 없기 때문에 효율적인 처리가 가능하다. 제안된 기술은 어안렌즈를 이용한 패턴인식 시스템에서 손실 없는 디지털 영상 확대를 통하여 정확한 정보를 추출하는 데에 이용할 수 있다. 또한 넓은 시야각을 필요로 하는 다양한 영상처리 분야에 적용하여 어안렌즈의 교정과 왜곡 보정을 가능하게 한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.20-30
• /
• 2022

최근 VR (Virtual Reality) 기술이 주목받기 시작하면서 생동감 넘치는 VR 컨텐츠를 볼 수 있는 360° 파노라마 영상이 많은 관심을 받고 있다. 이미지 스티칭 기술은 360° 파노라마 영상을 제작하는데 주요한 기술로서 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적인 스티칭 알고리즘은 특징점 기반 이미지 스티칭을 기반으로 한다. 하지만 기존의 특징점 기반 이미지 스티칭 방법들은 특징점에 크게 영향을 받는다는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 딥러닝 기반의 이미지 스티칭 기술들이 연구되고 있지만 이미지 간의 겹치는 영역이 거의 없거나 큰 시차가 존재할 때 여전히 많은 문제점이 존재한다. 또한 실제 환경에서는 라벨링 된 정답 파노라마 영상을 얻을 수 없으므로 완전한 지도학습에 한계가 존재한다. 따라서 자율주행분야에 많이 이용되는 칼라(Carla) 시뮬레이터를 통해 카메라 센터가 다른 3개의 fisheye 이미지와 그에 대응되는 정답 영상을 제작하였다. 우리는 제작한 fisheye 영상으로360° 파노라마 영상을 만드는 이미지 스티칭 모델을 제안한다. 최종 실험 결과로는 실제 환경과 비슷하게 구성한 가상의 데이터 세트로 다양한 환경과 큰 시차에도 강인한 스티칭 결과를 검증한다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.55-63
• /
• 2011

어안렌즈는 사각이 넓어서 터널 내부 벽면의 영상을 취득하는 데 유용하다. 원통투영의 원리를 이용하여 어안렌즈터널 영상을 우리의 눈에 익숙한 일반 영상으로 변환시킬 수 있는데, 이 과정에서 여러 종류의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문은 투영영상의 터널 바닥면과 벽면 사이 경계선에서 발생하는 왜곡을 다루고 있다. 경계선 왜곡의 발생 원인을 분석하고 모형을 제작하여 보정량 계산식을 유도하였다. Visual C++로 제작한 소프트웨어를 이용하여 계산된 보정량을 투영영상에 적용한 결과 경계선이 보정된 영상을 얻을 수 있었다. 투영영상에 나타난 다른 왜곡에 대한 연구가 추가된다면 어안렌즈 영상을 통해 실제 터널 벽면과 유사한 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Optical Society of Korea
• /
• 제14권2호
• /
• pp.109-120
• /
• 2010

We have developed mathematically precise image-processing algorithms for extracting rectilinear images from fisheye images as well as digital pan/tilt/zoom technology. Using this technology, vertical lines always appear as vertical lines in the panned and/or tilted images. Furthermore, polygonal panoramic images composed of multiple rectilinear images have been obtained using the developed digital pan/tilt technology.

• 센서학회지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.393-399
• /
• 2013

We propose a method of sensing the rotation and distance of a camera by using a fisheye lens system as a vision sensor. We estimate the rotation angle of a camera with a modified correlation method by clipping similar regions to avoid symmetry problems and suppressing highlight areas. In order to eliminate the rectification process of the distorted points of a fisheye lens image, we introduce an offline process using the normalized focal length, which does not require the image sensor size. We also formulate an equation for calculating the distance of a camera movement by matching the feature points of the test image with those of the reference image.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.1021-1028
• /
• 2009

In this paper, a location identification for a cleaning robot using a camera shooting forward a room ceiling which kas three point landmarks is introduced. These three points are made from a laser source which is placed on an auto charger. A fisheye lens covering almost 150 degrees is utilized and the image is transformed to a camera image grabber. The widly shot image has an inevitable distortion even if wide range is coverd. This distortion is flatten using an image warping scheme. Several vision processing techniques such as an intersection extraction erosion, and curve fitting are employed. Next, three point marks are identified and their correspondence is investigated. Through this image processing and image distortion adjustment, a robot location in a wide geometrical coverage is identified.

• 보존과학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.312-321
• /
• 2021

Underwater archaeology relies heavily on photography and video image recording during surveillances and excavations like ordinary archaeological studies on land. All underwater images suffer poor image quality and distortions due to poor visibility, low contrast and blur, caused by differences in refractive indices of water and air, properties of selected lenses and shapes of viewports. In the Yellow Sea (between mainland China and the Korean peninsula), the visibility underwater is far less than 1 m, typically in the range of 30 cm to 50 cm, on even a clear day, due to very high turbidity. For photographing 1 m x 1 m grids underwater, a very wide view angle (180°) fisheye lens with an 8 mm focal length is intentionally used despite unwanted severe barrel-shaped image distortion, even with a dome port camera housing. It is very difficult to map wide underwater archaeological excavation sites by combining severely distorted images. Development of practical compensation methods for distorted underwater images acquired through the fisheye lens is strongly desired. In this study, the source of image distortion in underwater photography is investigated. We have identified the source of image distortion as the mismatching, in optical axis and focal points, between dome port housing and fisheye lens. A practical image distortion compensation method, using customized image processing software, was explored and verified using archived underwater excavation images for effectiveness in underwater archaeological applications. To minimize unusable area due to severe distortion after distortion compensation, practical underwater photography guidelines are suggested.