SWASH형 시험선의 제어 시스템에 입력 값으로 사용되는 심도 값은 초음파 센서를 통해 측정한다. 선수부에 부착한 초음파 센서를 통해 수면과의 거리를 측정하여 시험선의 무게중심까지의 거리를 단순히 계산 할 수 있지만, 시험선의 자세와 초음파 센서로 측정한 값에 대한 기하학적 관계를 함께 적용해야만 시험선의 정확한 심도를 예측 할 수 있다. 본 연구에서는 초음파 센서와 시험선의 자세 값을 이용한 SWASH형 시험선의 심도를 보정해주는 방법을 소개한다.
본 논문에서는 빠르게 움직이는 화물 대상체의 효율적인 검색을 위해 스테레오 X-선 영상을 이용하여 장치 켈리브레이션을 통한 최적화된 구조에 대하여 연구하였다. 스테레오 X-선 스캔 영상은 X-선 발생장치, 듀얼 라인 어래이 검출기, 컨베이어 시스템 등으로 구성된 특별하게 제작된 스테레오 X-선 검색 장치로부터 획득하였다. 스테레오 X-선 영상을 이용하여 영상과 실제 대상체의 3차원 형상 구성사이의 관계를 찾기 위해 센서에 대한 캘리브레이션을 수행하였다. 스테레오 영상을 얻기 위해 구성된 두 개의 검출기 사이의 거리를 다양하게 변화 시키며 획득한 영상을 이용하여 영상에서의 GCP(Ground Control Point)에 대하여 계산 하였다. 계산된 GCP 값과 실제 대상체의 GCP의 좌표값을 비교하여 오차가 작은 효율적인 장치의 구조에 대하여 결과를 얻었다. 실험의 결과는 화물검색을 위한 영상의 효율적인 가시화 및 스테레오 매칭의 정확도를 향상시키기 위해 활용될 것이다.
레이저 거리센서와 비전 카메라의 정보를 융합하기 위해서는 두 센서 사이의 상대적인 위치관계를 설명하는 외부 파라미터를 정확하게 보정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 레이저 거리센서와 카메라 좌표계 간의 외부 파라미터를 기존에 알려진 방법보다 쉬우면서도 정확하게 획득할 수 있는 새로운 보정 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법의 접근법은 레이저 거리센서로 획득한 3차원 구조물의 모서리 정보를 영상으로 투영하였을 때 반드시 하나의 직선상에 존재해야 한다는 것을 제약조건으로 한다. 이러한 제약조건을 만족하는 3차원 기하모델을 제시하고 이 모델의 에너지 함수를 최소화하기 위한 수치적 해법을 소개한다. 또한 높은 정밀도의 보정을 위하여 레이저 거리정보 및 카메라 영상의 획득 과정에 대해서도 상세히 설명한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 기존의 방법에 비하여 보다 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있었다.
최근 항공측량분야의 가장 큰 기술적 특징은 Camera 혹은 Lidar와 같은 주 센싱 장비에 GPS, IMU 등 다양한 위치결정 센서를 연계한 Direct Georeferencing 기술의 활용이다. 아울러 항측용 디지털 카메라의 기술적 우월성과 이의 활용성이 입증됨에 따라 다양한 종류의 항측용 디지털 카메라가 개발 및 보급되고 있다. 이에 부응하여 국내에서도 일반적인 항공촬영으로는 취득이 불가능한 건물측면과 비고가 큰 지형에서 발생하는 사각지역에 대하여도 3차원 정보취득과 Texture Mapping이 가능한 다각(Multi-looking)항공촬영시스템의 개발이 시도되고 있다. 하지만 다양한 센서 결합과 다중 카메라의 배열에 따른 센서들간의 시각동기화와 함께 정확한 기하 및 복사보정을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 이를 해결하기 위해서는 항공측량 시스템의 센서검정(Sensor Calibration)에 필요한 테스트 필드가 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공측량용 테스트 필드 구축과 관련한 국외 사례를 고찰하고 국내 테스트 필드 구축방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 2장의 영상으로부터 카메라 내부 파라미터를 추출하는 교정 방법을 제시한다. 카메라 교정은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위해서는 필수 불가결한 기술이다. 기존의 많은 연구들이 수행되어 왔는데, 영상내에 체크 패턴을 포함한 3장의 영상을 이용하는 방법과 연속된 3장의 영상으로부터 Kruppa 방정식을 풀어 카메라 교정하는 방법이 대표적인 예가 되겠다. 본 논문에서는 인간이 만든 조형물에서 쉽게 발견할 수 있는 기하학적인 정보를 이용하여 보다 쉽고 빠르게 내부 파라미터를 추출한다. 이러한 내부 파라미터는 소실점들로부터 추정되며 대응되는 2장의 영상에서 대응점들로부터 외부 파라미터를 추출할 수 있다. 이렇게 교정된 내부, 외부 파라미터를 이용하여 사영 행렬을 유도하고, 유도된 사영행렬로 3차원 정보를 얻게 되고 3차원 재구성을 구현하게 된다.
The horizontal geo-location accuracy of KOMPSAT-2, without GCPs (Ground Control Points) is 80 meters CE90 for monoscopic image of up to 26 degrees off-nadir angle, after processing including POD (Precise Orbit Determination), PAD(Precise Attitude Determination) and AOCS (Attitude and Orbit Control Subsystem) sensor calibration. In case of multiple stereo images, without GCPs, the vertical geometric accuracy is less than 22.4 meters LE 90 and the horizontal geometric accuracy is less than 25.4 meters. There are two types of sensor model for KOMPSAT-2, direct sensor model and Rational Function Model (RFM). In general, a sensor model relates object coordinates to image coordinates The major objective of this investigation is to check and verify the geometrical performance when initial KOMPSAT-2 images are employed and briefly introduce the sensor model of KOMPSAT-2.
Kim, Hyung Tae;Lee, Duk Yeon;Choi, Dongwoon;Kang, Jaehyeon;Lee, Dong-Wook
Current Optics and Photonics
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제6권2호
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pp.161-170
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2022
Three-dimensional (3D) geometric models are introduced to correct vignetting, and a downhill simplex search is applied to determine the coefficients of a 3D model used in digital microscopy. Vignetting is nonuniform illuminance with a geometric regularity on a two-dimensional (2D) image plane, which allows the illuminance distribution to be estimated using 3D models. The 3D models are defined using generalized polynomials and arbitrary coefficients. Because the 3D models are nonlinear, their coefficients are determined using a simplex search. The cost function of the simplex search is defined to minimize the error between the 3D model and the reference image of a standard white board. The conventional and proposed methods for correcting the vignetting are used in experiments on four inspection systems based on machine vision and microscopy. The methods are investigated using various performance indices, including the coefficient of determination, the mean absolute error, and the uniformity after correction. The proposed method is intuitive and shows performance similar to the conventional approach, using a smaller number of coefficients.
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.
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.
본 논문에서는 실외에서 촬영된 비교정 영상으로부터 3차원 건물 구조를 복원하는 반자동화 방법론을 제안한다. 사용자는 관심있는 건물을 임의의 위치에서 촬영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 먼저, 입력영상에 대하여 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점과 대응점을 추출한다. 두 번째로, 각 영상에 존재하는 선과 소실점을 추정하고, 추정된 소실점으로 추출한 선들을 그룹화 한다. 다음으로, 각 영상 간의 관계를 대응점의 개수로 정의한 인접 그래프를 이용하여 입력 영상에 대한 순서를 정의하여, 각 영상을 촬영한 카메라의 위치 정보를 보정한다. 최종적으로 추정한 카메라의 정보와 각 영상에서 그룹화된 선을 이용하여 건물의 대략적인 3차원 구조를 복원한다. 하프 에지(half-edge) 자료 구조와 오일러 연산자(Euler operator)를 이용한 상세 모델링을 수행함으로써 완성된 건물 구조를 복원할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 추출된 기하학적 정보를 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 건물을 복원 할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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