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.
Weft straightener is an important process to control the final quality of the fabrics. It is needed to calibrate the distorted weft after dyeing process. During various fabric treatment processes, the fabric is almost done with heat treatment through a tenter machine. At this time, weft distortion is occurred with uneven tension distribution. Traditionally, photo sensor is commonly used to detect the weft distortion but it is not applicable for special fabric types such as twill, mesh, combi, etc. In this paper, a new method for detecting the weft distortion using camera is introduced. A new weft straightener simulator is also developed to test the ability of the proposed method. It is shown that the method can be applied for various fabric types.
Recently various types of driver assistance systems have been used for automobiles. In 2008, the U.S Congress passed a law which required that most cars be equipped with devices to warn objects behind the vehicle. Because of that, market of rear view cameras is expected to rise dramatically. Therefore many suppliers try to provide a wide angle camera for car makers. But a high distortion is caused by the wide angle might result in lower image quality. In order to improve the image quality, normally we use an algorithm to correct a distortion. Though we can improve the distorted image by correction algorithm, we must pay more cost to use it. In this paper, we propose a new optical system reducing a distortion in contrast to a conventional lens without cost. In other words, we can see only an area of interest. That is similar to reducing a field of view. Using a new optical system, we can get a less distorted image. In order to view an area of interest, we introduce an off axis optical system having refractive surfaces and reflective surfaces. In this paper, we describe the results of design and, evaluation of an off axis wide angle compact imaging system. In comparison to conventional wide angle lens, we can get the improvement of MTF, distortion, and lateral color aberrations. And we also can reduce a total cost because we don't need the outer apparatus or bracket to mount on the car.
Natural images often contain useful information about the scene such as text or company logos placed on a rectangular shaped plane. The 2D images captured from such objects by a camera are often distorted, because of the effects of the perspective projection camera model. This distortion makes the acquisition of the text information difficult. In this study, we detect the rectangular object on which the text is written, then the image is restored by removing the perspective distortion. The Hough transform is used to detect the boundary lines of the rectangular object and a bilinear transformation is applied to restore the original image.
본 논문에서는 도로 위 숫자 및 기호인식에 적합한 Calibration Model에 대하여 연구하였다. 기존에 제시된 Geometric Transform, Fisheye Projection, Caltech Toolbox 기반 방법으로 얻은 Calibration Model의 성능을 비교하였다. Geometric Transform은 Fisheye Distortion Correction에 부적합한 결과를 얻었고, Fisheye Projection은 성능은 좋으나 시스템에 사용할 Camera Lens의 Specification을 모르기 때문에 이를 예측해야 하는 단점이 있다. 마지막으로 Caltech Tool box 기반 방법은 Calibration을 위한 Keypoint를 수동으로 지정하다 보니까 이로 인한 오차가 존재하게 된다. Calibration을 시도 할 때마다 결과에 차이가 있었으며, Calibration 결과의 측면에서 Fisheye Projection이 가시적으로 가장 좋은 결과를 나타냈다.
촬영된 카메라의 기초 정보를 담고 있는 EXIF 파일을 편집 프로그램들을 통해 삭제 또는 변형하게 되어 우리 주변에서 출처를 알 수 없는 이미지들이 상당수 존재하게 되었다. 이와 같은 문제점은 디지털 이미지의 출처를 왜곡하여 공공기관에서 사건의 분석 및 감정에 혼선을 줄 수 있다. 특히 증거의 출처를 명시하는 법정 기관에 출처가 삭제, 변형된 EXIF 파일을 가진 디지털 사진은 객관적 증거의 역할을 할 수 없다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써 촬영에 사용된 카메라의 신원을 추적하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문은 디지털카메라 이미지 프로세싱에서 사용하는 렌즈 왜곡 보정 알고리즘을 주목하였다. 렌즈 왜곡 보정은 맵핑 알고리즘을 이용하며 이 때 위신호 인공물(Aliasing artifact)와 복원 인공물(Reconstruction artifact)의 발생을 제거하기 위한 보간 알고리즘을 사용한다. 여기서 보간은 맵핑의 패턴과 유사한 형태로 나타나며 이 보간의 흔적을 찾는 것이 연구의 핵심이다. 본 논문에서는 맵핑에 사용된 보간 패턴을 검출하기 위해 미니멈 필터(Minimum Filter)를 이용한 검출 알고리즘을 제안하였다. 보간이 발생한 영역과 그렇지 않은 영역을 분류하여 두 영역에 동일한 미니멈 필터를 적용한다. 이를 DFT를 통해 각 영역간의 주파수 특성이 어떻게 나타나는지 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 두 영역간의 차분값을 활용하여 최종 검출 맵으로 구현하였다.
A distortion correction technique is presented to enhance the 3D scanning performance of a micro-size camera-projector system. Recently, several types of micro-size digital projectors and cameras are available. However, there have been few effort to develop a micro-size 3D scanning system. We develop a micro-sized 3D scanning system which is based on the structured light technique. Three images of phase-shifted sinusoidal patterns are projected, captured, and analyzed by the system to reconstruct 3D shapes of very small objects. To overcome inherent optical imperfection of the micro 3D sensor, we correct the vignetting and blooming effects which cause distortions in the phase image. Error analysis and 3D scanning results on small real objects are presented to show the performance of the developed 3D scanning system.
This paper addresses the development of 3D data acquisition system (3D scanner) based laser structured-light image. The 3D scanner consists of a stripe laser generator, a conventional camera, and a rotation table. The stripe laser onto an object has distortion according to 3D shape of an object. By analyzing the distortion of the laser stripe in a camera image, the scanner obtains a group of 3D point data of the object. A simple semiconductor stripe laser diode is adopted instead of an expensive LCD projector for complex structured-light pattern. The camera has an optical filter to remove illumination noise and improve the performance of the distance measurement. Experimental results show the 3D data acquisition performance of the scanner with less than 0.2mm measurement error in 2 minutes. It is possible to reconstruct a 3D shape of an object and to reproduce the object by a commercially available 3D printer.
기존의 OCR 엔진은 보정된 환경에서 읽혀진 서류 영상에 맞게 설계되어있다. 스마트 폰을 비롯한 검정 화면 거리가 보정되지 않은 기기에서 읽혀진 영상에서는 삼차원 원근 투시에 의한 찌그러짐 또는 곡면상에서의 찌그러짐 등이 핵심적인 문제점들로 여겨진다. 휴대용 단말기에서 읽혀진 영상들에서의 OCR 기능에 대한 요구가 증가일로에 있는 시점에서, 본 논문에서는 문제점들을 세 가지로 구분하고 - 회전에 무관한 문자 영역 추출, 폰트 등의 크기에 무관한 문자 선 영역 추출, 3차원 매핑 이론 - 이를 해결하기위한 방법을 제시하였다. 이러한 방법론을 통합하여 카메라 영상 위에서의 OCR을 개발하였다.
CCD 사진기는 수치영상을 별도의 처리과정 없이 실시간으로 얻을 수 있기 때문에 그 효용성이 날로 증대되고 있다. 본 연구에서는 CCD 사진기의 검정을 위해서 직접선형변환식과 방사 및 편심 왜곡을 검정하기 위한 검정식을 결합한 모형식을 구성하고 3차원 실험모형을 이용해서 검정계수들을 구하였다. CCD 사진기에 의한 수치영상을 상관계수를 이용하여 정합하고 대상물의 3차원 위치를 구함으로써 근거리 사진측량에서의 CCD 사진기 활용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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