파노라마(Panorama) 및 360도 영상과 같은 몰입형(Immersive) 미디어 영상은 영상 내 공간을 사용자가 직접 방문한 것 같은 현장감을 제공해야하므로 실제 세계의 모습을 사실 그대로 나타낼 수 있어야 한다. 그러나 파노라마 및 360도 영상에서는 촬영 카메라들간의 시차(Parallax)로 인해 사물이 사라지거나 중복해서 나타나는 현상이 나타나며, 이와 같은 시차 왜곡은 사용자의 콘텐츠 몰입을 방해할 수 있다. 이에 따라서, 시차 왜곡을 극복하기 위한 많은 동영상 스티칭 알고리즘이 제안되고 있지만, Object detection 모듈의 낮은 성능과 Seam 생성 방식 등의 제한으로 여전히 시차 왜곡이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 동영상 스티칭 기술의 제한 사항을 분석하고, 해당 동영상 스티칭 기술의 제한을 극복하기 위하여 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 영상 평가를 활용한 동영상 스티칭의 시차 왜곡 검출 및 정정 방법을 제안한다.
최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 헤드업 디스플레이에서 발생하는 왜곡수차와 양안시차를 정량적으로 분석 및 보정하는 방법을 제시한다. 비대칭적인 왜곡수차를 분석하기 위해 다섯 종류의 왜곡수차를 제시하고, 이를 아이박스의 중심부에서 측정된 왜곡수차로부터 다른 4개의 가장자리에서 측정된 왜곡수차의 변화량을 상대적인 왜곡으로 정의하였다. 또한 아이박스 내 6개의 양안 위치에서 수렴 양안시차 및 발산 양안시차에 대해 정의하고 평가하였다. 이런 분석 방법을 이용하여 아이박스 내 눈의 위치에 따른 양안시차 및 왜곡수차 변화량을 제한조건으로 두어 최적설계를 진행하여 왜곡수차 및 양안시차가 보정 된 헤드업 디스플레이용 광학계를 구성하였다.
위성 카메라의 두 밴드가 다른 관측 각(Look angle)으로 촬영 시, 두 밴드간의 정합이 요구된다. 밴드 정합(Band registration)은 플랫폼의 다이나믹스(Dynamics)와 시차효과로 인하여 상수매개변수(constant parameter)로 수학적인 모델을 수립하여 정합(registration)을 수행하기 어렵다. 시차효과는 지표면 표고에 의해 야기되는 현상으로 이는 두 밴드간 정합 특성이 지표면의 표고의 함수로 주어진다. 두 밴드간 정합이 성공적으로 이뤄지기 위하여 시차효과를 보상하는 표고시차보상기법이 요구된다. 이러한 표고시차보상은 특히 고해상도 영상정합에서 중요하다. 표고시차보상기법은 하나의 밴드를 다른 관측 각을 가지는 다수의 CCD라인으로 구성한 경우에도 적용이 가능하다. 한 밴드에서 촬영된CCD라인 영상들은 연결된CCD라인마다 다른 관측 각을 가짐으로CCD라인간 표고시차가 발생하여 CCD라인간 지상거리 차가 표고에 따라 증가되는 왜곡 현상이 나타나기 때문이다. 이를 보상하기 위해 기준밴드 또는 기준 CCD라인과 대상밴드 또는 대상 CCD라인간 영상과 지상간의 관계를 다항식을 사용하여 수학적으로 모델 하는RFM을 사용하였다. 실험결과, 표고시차가 존재하는 영상에 대해서도 제안된 기법으로 밴드 정합이 성공적으로 수행되는 것을 확인하였다.
스테레오 영상에서 관찰자의 위치 변화는 왜곡 발생의 주요 원인이다. 특히, 디스플레이 장치의 중심을 기준으로 한 관찰자의 회전 이동은 관찰자 양안의 수평위치가 다르므로 수평, 전후 이동과는 다른 스테레오 영상의 왜곡이 크게 발생하게 된다. 본 논문에서는 전산모사를 통하여 관찰자의 회전이동에 의한 왜곡을 분석하였고 왜곡 보정결과도 보였다. 마지막으로 관찰자의 회전이동과 수평, 전후 이동의 왜곡형태를 비교를 통하여 두 이동에서 나타나는 왜곡의 형태가 다름을 보였다.
국제 수로기구(IHO)에서는 해양분야에 범용으로 사용 가능한 국제 GIS 표준으로 S-100 표준규격을 채택하였다. 이에 따라 GIS 표준기술 기반의 차세대 항행정보 지원시스템에 대한 기술이 개발되고 있으며, 현재 CCTV 영상에 항행정보를 덧입혀 항행에 지원할 수 있는 증강현실 기반의 항행정보시스템이 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 이 시스템을 효과적으로 지원할 수 있는 방안으로 투명 디스플레이에서의 적용을 고려하였다. 투명 디스플레이 적용 시 시계확보를 위한 광각 렌즈사용으로 인한 영상왜곡, 사용자 위치에서의 CCTV 영상과 투명 디스플레이 투영 이미지의 불일치로 인하여 사용자가 실제 바라보는데 이질감이 발생하므로, 이를 해결하기 위한 시계정합 및 영상보정 방법에 대한 연구를 진행하였으며, 이를 프로토타입으로 개발하여 기술적용의 가능성을 입증하였다.
다수의 카메라를 이용하여 취득된 영상을 정합 하여 하나의 넓은 시야각을 가지는 영상을 합성하는 기술이 많은 영역에서 사용되고 있다. 영상의 정합 영역 내에 이동 객체가 등장한 경우 객체의 왜곡 없이 영상을 정합 하기 위하여 움직임 정보를 이용하는 시접선 추정 방법을 제안한다. 기존 시접선 추정 기반 기술들은 영상 외곽선 정보와 시차 등을 이용하여 에너지 함수를 형성하고 시접선을 추정하는 방법을 사용하여 왔으나, 본 논문에서는 프레임 별 외곽선 정보를 이용하여 움직임 정보를 계산하고, 이를 에너지 함수에 반영하여 영상 정합 시 이동 객체의 왜곡을 방지하는 시접선 추정 기술을 제안한다. 또한, 정합 영상의 왜곡 정도를 정량화 할 수 있는 지표를 제안하여 기존 기술과 제안된 방법의 성능 차이를 검증한다.
Kim, Nam-Woo;Hong, Seok-Min;Lee, Hoon Jae;Lee, Byung-Gook;Lee, Joon-Jae
Journal of the Optical Society of Korea
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제18권5호
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pp.517-522
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2014
In this paper we propose an axially distributed image-sensing method with a wide-angle lens to capture the wide-area scene of 3D objects. A lot of parallax information can be collected by translating the wide-angle camera along the optical axis. The recorded wide-area elemental images are calibrated using compensation of radial distortion. With these images we generate volumetric slice images using a computational reconstruction algorithm based on ray back-projection. To show the feasibility of the proposed method, we performed optical experiments for visualization of a partially occluded 3D object.
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.
2010년 발사 예정인 다목적실용위성 5호 (KOMPSAT-5, KOrea Multi-Purpose SATellite-5)는 기상상태와 태양고도에 제약을 받지 않고 영상 획득이 가능한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템이 탑재된다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 레이더 측량기법 (radargrarnrnetry)을 적용하기 위하여 KOMFSAT-5의 예상 궤도와 영상 모드를 분석하여 최적의 영상 조합을 제시하였다. 임의의 지상점에서 가장 가까운 위치에 있는 궤도로부터 패스번호를 부여하였고, 충분한 고도해상도를 얻기 위해 시차(parallax)에 따른 도민감도는 0.5이상을 선택하였으며, 레이더 영상의 기하왜곡을 고려하여 고도민감도가 0.8이하가 되는 영상 조합을 최적 조건으로 제시하였다. 예를 들어, 인접한 패스간의 거리가 약 95 km인 적도에서는 기하학적 모델을 이용하여 패스번호 3-9와 5-3의 두 쌍이 최적의 영상조합으로 제시되었다. 또한 임의로 선택한 대전과 남극 세종기지 지점에서는 STK 소프트웨어를 통해 궤도를 계산하였다. 대전에서는 5-4, 7-5, 8-5의 세 영상 조합을, 남극 세종기지에서는 8-6, 9-7, 10-7, 11-8, 12-8, 13-9, 14-9, 15-9, 15-10, 15-11의 열 쌍의 영상 조합이 레이더 측량기 법에 최적임을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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