본 논문에서는 컴퓨터 비전을 이용하는 정밀 측정 장비인 VMS(video measuring system)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈를 보정하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. VMS에서 사용하는 줌 렌즈는 초점과 조리개가 고정되어 있기 때문에 줌의 변화에 영향을 받는 이미지의 중심과 픽셀의 가로, 세로 크기에 대하여 보정한다. 줌 렌즈의 모든 줌제어 단계에 대하여, 모든 카메라 변수 값들을 계산하기 위해서는 많은 계산량과 저장공간이 필요하다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 효율적인 계산과 저장공간을 위하여 최소 단계의 줌 단계에 대한 보정으로도 모든 영역의 줌 단계에 대한 보정 값들을 계산할 수 있는 방법을 사용해서 VHS에서 효율적이고 간단한 줌 렌즈 캘리브레이션 방법을 제안한다.
본 논문은 줌-렌즈로 취득한 비디오 영상에 대해서 줌-렌즈의 왜곡을 자동으로 보상할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저, 초점거리의 증가에 따라 렌즈의 왜곡 계수가 비선형적으로 단조 감소하는 특징으로부터 초점거리와 렌즈 왜곡 계수로 표현되는 비선형 줌-렌즈 왜곡 모델을 정의하였다. 그리고 취득한 비디오 영상으로부터 몇 장의 샘플 영상을 선정하고, 이 샘플영상에 대한 초점거리와 렌즈 왜곡 계수는 기존의 방법들을 이용하여 측정하였다. 이렇게 측정한 초점거리와 렌즈 왜곡 계수들로 부터 줌-렌즈 왜곡 모델을 최적화 시켰다. 최적화된 줌-렌즈 왜곡 모델은 각 비디오 영상의 초점거리를 입력으로 하여 렌즈 왜곡계수를 자동으로 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 다양한 실사 영상과 비디오 영상에 적용하여 그 성능을 검증하였으며, 화질의 열화 없이 영상의 왜곡을 보상할 수 있었다.
줌렌즈 카메라 보정은 매우 중요하고 적어도 두 가지 면에서 어려운 문제이다. 첫 번째는 실시간의 변화에 따라 카메라 내부 파라미터의 보정이고 두번째는 단일 렌즈 시스템의 핀홀모델은 줌렌즈시스템이 바로 적용하기가 어렵다. 그래서 이 논문에서는 이러한 문제의 일부분을 렌즈의 굴절현상, 초점 거리의 보정과 모델링, 확대에 관한 중요한 원리들뿐만 아니라 실제적으로 유용한 부분들을 기술하였다. 컴퓨터에 의해 제어되는 줌, 초점, 그리고 구경들의 실험결과가 제시되어있다.
줌 렌즈 CCD 카메라는 사용상 많은 장점을 갖고 있으나 기하학적으로 불안정하여 카메라 검정이 어려운 문제점을 가지고 있으며 이것은 일반적으로 알려진 것과 같이 줌 카메라의 변수가 줌 위치에 따라 변화하기 때문이다. 본 연구에서는 줌 렌즈 CCD카메라의 변수계산과 3차원 위치정확도를 평가하기 위하여 Abdel-Aziz와 Karara가 제안한 DLT기법과 Tsai 기법을 비교분석하였다. 그 결과, 기준점을 대상물이 위치한 공간에 함께 배치할 경우에 Tsai와 DLT모델식에 의한 3차원 위치정확도는 두 방법 모두 비슷하였으나, 기준점과 대상물이 이격되는 경우 DLT에 비해 Tsai가 더 안정적임을 알 수 있었다. 따라서, 그 동안 많이 사용해 온 DLT기법의 변수 최적화를 위한 추가적인 연구가 3차원 위치 정확도 향상을 위해 필요하다고 판단된다.
줌 렌즈를 이용해 피사체를 촬영할 때 카메라 렌즈의 줌, 포커스, 조리개수치와 같은 요소들은 촬영 현장의 상황에 따라 변하게 된다. 특히 줌 조작을 하여 카메라 렌즈의 초점거리를 변화시키면 렌즈의 기하학적 배열은 크게 변하기 때문에 렌즈모델도 그에 따라 변하게 된다. 본 연구에서는 일반적인 카메라의 촬영 조건하에서 줌 조작시 렌즈모델이 어떻게 변하는지를 조사하였다. 이를 위해 포커스와 조리개 등의 요소를 카메라가 임의로 조절하는 상황에서도 모델의 각 요소들을 효과적으로 모델링할 수 있는지를 검토해보았다. 이를 위해 렌즈모델 추정을 위한 이미지를 촬영후 각각의 초점거리별로 자체검정을 실시하여 렌즈모델의 각 변수들을 수집하고 정리하였다. 그리고 수집된 데이터에서 패턴을 찾아 매개변수의 변화 양상이 특정한 패턴을 보이는지 관찰하였다. 그 결과 포커스와 조리개 수치를 통제하지 않는 조건임에도 불구하고 방사왜곡과 관련된 매개변수에서 일정한 패턴이 관찰되었으며 특히 방사왜곡의 2차항의 계수가 뚜렷한 선형성을 가지고 있음이 확인되었다. 이 계수를 모델링하고 촬영시의 초점거리를 알고 있으면 영상 촬영시 줌 조작을 하여도 별도의 자체검정 과정 없이 영상의 왜곡을 상당부분 제거할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we address practical methods for calculating camera lens distortion for real time applications. Although the lens distortion problem can be easily ignored for constant-parameter lenses, in the field of real-time camera calibrations, for zoom lenses a large number of calculations are needed to calculate the distortion. However, if the distortion can be calculated independently of the other camera parameter, we can easily calibrate a camera without the need for a large number of calculations. Based on Tsai's camera model, we propose two different methods for calculating lens distortion. These methods are so simple and require so few calculations that the lens distortion can be rapidly calculated even in real-time applications. The first method is to refer to the focal length - lens distortion Look Up Table(LUT), which is constructed in the initialization process. The second method is to use the relationship between the feature points found in the image. Experiments were carried out for both methods, results of which show that the proposed methods are favorably comparable in performance with non-real full optimization method.
줌렌즈에서 특정 렌즈군을 이동하여 손떨림 보정을 하는 광학적 방법에서는 광학계 설계단계에서 디센터(decenter)를 고려하여 설계한다. 이 때 여러 가지 광학설계 소프트웨어들은 디센터를 포함한 비대칭 오차요인이 있는 경우에 여러 가지 광학 성능들을 쉽게 계산할 수 있지만, 편심 광학계에 대한 정확한 분석이 부족하여 종수차 계산시에는 일부 계산오차가 생긴다. 특히 왜곡의 경우에는 비정상적으로 계산되는데, 이는 비대칭 오차요인이 있는 편심 광학계에서는 근축광선 추적이 제대로 되지 않기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 손떨림으로 인한 디센터나 틸트(tilt)와 같은 비대칭 요인이 발생하는 줌렌즈에서 편심 광학계에 대한 근축광선 추적식을 새로이 유도하고, 이를 이용하여 비대칭 요인을 갖는 결상계의 종수차를 정확히 계산하는 방법을 제안한다. 이러한 편심 광학계에 대한 종수차 계산 방법은 줌렌즈의 손떨림 보정에 실제로 사용할 수 있다.
A new dimension measuring method for the measurement of diameter of an object has been developed using laser triangulation. The 3-D data of an object was calculated from the 2dimensional image information obtained by the laser stripe using the laser triangulation. The system can measure the diameter of hole not only in a normal plane but also in an incline plane. We can experiment with magnification that is optimized according to size of object using zoom lens. In this paper, the theoretical formula and calibration of the system were described. The measuring precision of the system was investigated by experiment.
본 논문에서는 정밀 측정 장비인 VMS(Video Measuring System)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈 보정에 대하여 연구하였다. 이전의 자동화된 줌 렌즈의 연구들은 줌, 초점과 조리개 3 가지의 렌즈 설정에 대한 모든 카메라 파라미터들에 대하여 보정하였지만, VMS 의 자동화된 줌 렌즈의 보정은 줌의 렌즈 설정에 대해서만 보정한다. 줌 렌즈 설정에 의해 보정 되는 파라미터들은 줌에 따라 변화하는 이미지 중심과 픽셀 크기이다. 카메라의 외부 파라미터들을 제외한 이유는 VMS에서는 카메라가 움직이고 않고, 스테이지가 움직이면서 그에 따른 좌표 값을 주기 때문에 카메라의 이동과 회전에 대하여 보정할 필요가 없다. 줌을 조정하는 줌 단계가 많기 때문에 모든 줌 단계를 보정하기 위해서는 많은 시간과 노력이 든다. 본 논문에서는 보정 파라미터들을 최소 단계의 줌 렌즈 설정에 대하여 계산하고 계산되지 않은 영역들을 보간법으로 빠르고 효과적인 줌 렌즈 보정을 할 수 있는 방법을 제안하였다.
가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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