• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권5호
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• pp.365-373
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• 2002

병변의 정확한 위치 결정은 정위적 방사선 수술에서 정상조직을 보호하고 방사선을 정확히 병변에 조사하기 위하여 매우 중요하다. 병변의 검출 및 위치 결정에 보편적으로 사용되는 디지털 혈관조영술에서는 영상증배관의 기하학적 특성으로 인해 영상이 중심부로 휘는 바늘겨레 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 병변 위치 결정의 오차를 증가시키므로 보정해주어야만 한다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 바늘겨레 왜곡을 모사한 영상을 만들었다. 이렇게 만든 왜곡 모사 영상을 기하학적 변환 방법인 bilinear 변환과 polynomial 변환을 사용하여 보정하였다. 이러한 보정 방법으로 왜곡을 보정한 영상과 왜곡되지 않았을 때의 영상을 모사한 원영상과의 각 화소값과의 차이를 구하여 통계적인 오차를 계산하였다. 보정 결과 두 변환 방법 모두에서 원 영상과의 오차가 2% 이내로 보정 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 또한 서로 다른 두 보정 방법간의 비교에서는 전 영역에서 거의 같은 오차를 나타냄으로써 두 보정 방법간의 차이가 나타나지 않음을 확인하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제34권5호
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• pp.448-457
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• 2004

환자의 진단과 치료계획 수립시 필수적인 두부방사선사진 분석을 위한 컴퓨터 프로그램의 개발로 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환시키는 과정이 필요하게 되었다 이 때 디지털 카메라를 이용할 경우 초점거리에 따른 이미지의 왜곡이 발생하는데 이는 두부방사선사진 분석시 계측치의 오차를 발생시킬 수 있다 또한 이미지 크기와 압축비에 따른 디지털 이미지의 질에 의해서도 두부방사선사진 분석시 가장 중요한 과정인 계측점식별에 있어 오차를 가져올 수 있다. 따라서 본 연구에서는 COOLPIX4500 디지털 카메라(Nikon, Japan)를 이용하여 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환시 최소한의 왜곡을 보이는 초점거리를 결정하고 필름 두부방사선사진상에서 보이는 수준의 정확한 계측점 식별을 위한 최소한의 디지털 카메라 셋팅에 관하여 조사한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 기존의 필름 두부방사선사진 촬영시 초점거리 16.4mm (35mm 필름 카메라로 환산시 79.4mm)에서 최소한의 상의 왜곡을 보였다. 초점거리가 16.4mm보다 짧은 광각(wide) 촬영시 상의 원통형 왜곡(barrel distortion)이 발생했고 16.4mm 보다 긴 망원(tele) 촬영시 상의 실패형 왜곡(pincushion distortion)이 발생했다. 필름 두부방사선사진상에서 직접 손으로 tracing한 필름 이미지 셋팅 수준의 정확한 계측점 식별을 위한 최소한의 디지털 카메라 셋팅은 $2272{\times}1704 pixel\;normal(1/8)$ compression 이었다. 따라서 COOLPIX4500 디지털 카메라(Nikon, Japan)를 이용하여 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환하는 경우 초점거리 16.4mm에서 최소한 $2272{\times}1704$ 픽셀 (pixel) 이미지 사이즈와 normal(1/8) 압축비의 셋팅을 설정하여야 한다.

• 보존과학회지
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• 제37권4호
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• pp.312-321
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• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.43-50
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• 2016

이 논문에서는 스마트폰을 사용한 비디오 투과식 증강현실에서 왜곡 보정과 시야각 조정을 다룬다. 삼성 기어 VR이나 구글의 카드보드와 같은 스마트폰을 사용한 HMD(Head Mounted Display)에서는 일반적으로 렌즈로 인해서 영상이 왜곡되어 렌더링이 된다. 특히나 스마트폰을 사용한 증강현실에서는 스마트폰의 카메라와 HMD의 렌즈로 인해서 발생하는 왜곡이 합해져서 보다 복잡한 형태의 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 사용자에게 시각적인 인지나 인식 기능에 부조화를 야기하게 된다. 유리와 같은 투명 디스플레이를 궁극적인 형태의 HMD라고 생각하면 최대한 이런 왜곡을 없애서 투명한 것과 같은 효과를 주어야 한다. 이 논문에서는 스마트폰 기반 비디오 투과식 증강현실 방식에서 왜곡을 보정하고 시야각을 조정하여 투명에 가까운 효과를 주는 방법을 제시한다. 논문에서 왜곡 보정 및 시야각 조정 모듈을 개발하고 이에 대한 성능을 측정하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3981-4004
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• 2019

This paper proposes a novel method for locating objects in real space from a single remote image and measuring actual distances between them by automatic detection and perspective transformation. The dimensions of the real space are known in advance. First, the corner points of the interested region are detected from an image using deep learning. Then, based on the corner points, the region of interest (ROI) is extracted and made proportional to real space by applying warp-perspective transformation. Finally, the objects are detected and mapped to the real-world location. Removing distortion from the image using camera calibration improves the accuracy in most of the cases. The deep learning framework Darknet is used for detection, and necessary modifications are made to integrate perspective transformation, camera calibration, un-distortion, etc. Experiments are performed with two types of cameras, one with barrel and the other with pincushion distortions. The results show that the difference between calculated distances and measured on real space with measurement tapes are very small; approximately 1 cm on an average. Furthermore, automatic corner detection allows the system to be used with any type of camera that has a fixed pose or in motion; using more points significantly enhances the accuracy of real-world mapping even without camera calibration. Perspective transformation also increases the object detection efficiency by making unified sizes of all objects.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.855-856
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• 2008

In this paper, we studied the performance evaluation of a vehicular rear-view camera through quantifying the image quality based on several objective criteria from the ISO (International Organization for Standardization). In addition, various experimental environments are defined considering the conditions under which a rear-view camera may need to operate. The process for evaluating the performance of a rear-view camera is composed of five objective criteria: noise test, resolution test, OECF (opto-electronic conversion function) test, color characterization test, and pincushion and barrel distortion tests. The proposed image quality quantification method then expresses the results of each test as a single value, allowing easy evaluation.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.76-79
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• 2009

This paper investigates the performance of a vehicular rear-view camera through quantifying the image quality based on several objective criteria from the ISO (International Organization for Standardization). In addition, various experimental environments are defined considering the conditions under which a rear-view camera may need to operate. The process for evaluating the performance of a rear-view camera is composed of five objective criteria: noise test, resolution test, OECF (opto-electronic conversion function) test, color characterization test, and pincushion and barrel distortion tests. The proposed image quality quantification method then expresses the results of each test as a single value, allowing easy evaluation. In experiments, the performance evaluation results are analyzed and compared with those for a regular digital camera.