렌즈 왜곡현상은 비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 비전 검사에서 디지털 이미지의 효과적인 왜곡 보정은 물체 탐지 및 인식의 전제 조건이다. 복잡한 모델링, 대규모 계산과 한계 정보 손실 같은 전통적인 왜곡 보정 알고리즘의 결점을 극복하기위해 본 논문에서는 사진측량적 기법을 보정 기법으로 이용하였다. 이 방법은 표준 격자 배열의 이미지를 이용하여 왜곡 이미지를 보정하는 방법으로, 제안하는 방법을 이용하여 ALC 블럭의 검사 시스템에 실험한 결과 약 4ms의 처리시간을 단축하였으며, 사람의 육안에 의한 검사보다 검사의 에러율이 2.3% 줄어들었다.
렌즈 왜곡현상은 머신비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 그 비선형 때문에 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 또한 최근 각광을 받고 있는 인공신경 망을 이용한 보정방법 역시 정확성과 효율성의 측면에서 문제점이 발견되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 형태의 알고리즘을 제안한다. K-means 군집분석 방법을 사용하여 왜곡영상을 실제 왜곡정도에 따라 분할한 후 각 영역에 인공신경 망을 적용하여 영상을 보정한다. 그 결과 새롭게 제안된 영상분할을 적용한 신경망 알고리즘은 영상분할을 하지 않은 기존 방법들보다 더 정확한 왜곡보정 결과를 나타내었다.
광각 카메라는 단 초점 렌즈를 장착하여 넓은 시야의 이미지를 처리하는데, 렌즈의 광학 문제로 인해 이미지에 베럴 왜곡(barrel distortion)이 발생한다. 본 논문에서는 베럴 왜곡을 실시간 디지털 신호처리를 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 프로세서 구조를 제시하고 이를 실제 구현하여 유효성을 검증하였다. 제안하는 왜곡 보정 프로세서는 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서, 좌표 위치 보정에 필요한 계산을 점증적(incremental)으로 수행한다. 또한, 높은 보정 속도를 달성하기 위해 파이프 라인 구조로 설계하였다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11{\mu}m$ complementary metal-oxide semiconductor(CMOS) 공정을 사용하여 14.3K의 논리 게이트로 구현되었다. $2048{\times}2048$ 픽셀 영상에 대하여, 최대 314MHz의 동작 주파수로 초당 74.86번의 속도로 보정이 가능하다.
본 논문에서는 집적영상의 획득 과정에서 발생하는 기하학적 왜곡 중 투영 왜곡을 교정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 집적영상의 스펙트럼 특성을 이용하여 왜곡 교정을 수행한다. 집적영상의 요소영상들이 대체로 주기적으로 반복됨에 따라 집적영상을 푸리에 변환하였을 경우 그 스펙트럼이 임펄스열로 나타난다. 반면, 왜곡이 존재하는 영상에서는 임펄스열이 뚜렷하게 나타나지 않는 특성이 있다. 따라서 집적영상의 푸리에 변환을 통해 얻어진 스펙트럼의 특성을 이용하여 투영 왜곡 파라미터를 찾아내고 이를 이용하여 교정하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 왜곡을 효과적으로 교정하는지 검증한다.
Single Photon Emission CT(SPECT)기술은 산업의 비접촉 계측 시스템 분야에 있어서 단층 영상을 얻는데 이용되고 있다. 재구성된 영상의 화질이 왜곡되는 문제점의 하나는 시준기 특성에 있다. 영상 왜곡은 시준기의 기하학적 구조에 원인이 있다. 본 논문은 시준기의 구조로 인한 영상 왜곡을 제거하는 보정법을 제시하고 기존의 보정법과 비교하였다. 보정법은 투영 데이터를 공간 주파수상에서 위치 의존적 왜곡 함수로 디콘볼루션 하여 영상 왜곡을 제거하였다. 본 논문에서 시준기의 각도, 검출기와 물체 중심의 거리에 대하여 시뮬레이션을 하고, 실험을 통하여 검증하였다. 실제산업에서의 응용을 고려하여 보정법의 유효성 및 한계를 검토하였다.
Optical distortion of experimental results can be found in many studies. Thus, a method of the optical correction for visualization of an axisymmetric droplet was developed in this study. The correction method was derived to extract refracted vectors. In order to obtain the refracted vectors, a projection vector and a normal vector should be calculated. Then, a distortion distance can be found by the calculated refracted vector and Snell's law. The developed method was also verified by the simulation and the experimental results to apply for a liquid droplet which was formed at a nozzle tip.
The geometric distortion of image is one of the most important parameters that take effect on the accuracy of optical inspection systems. We propose a new correction method of the image distortion to increase the accuracy of PCB inspection systems. The model-free method is applied to correct the randomly distorted image that cannot be represented by mathematical model. To reduce the correction time of inspection system, we newly propose a grid reduction algorithm that minimize the number of grids by the quad-tree approach. We apply the proposed method to a PCB inspection system, and verify its usefulness through experiments using actual inspection images.
신경 외과적 수술의 한분야인 정위적 방사선 수술은 두 개강 내의 병변의 위치 계산 후, 고선량의 방사선을 조사하여 병변을 치료하는 방법이기 때문에, 효과적인 수술을 위해서는 병변의 정확한 위치 정보가 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 DSA(Digital Subtraction Angiography) 영상이 내재적으로 이미지 왜곡이라는 문제점을 가지고 있기 때문에, 이것의 보정을 통하여 더욱 정확한 target 위치를 계산하였다 이미지 왜곡을 보정하기 위하여 grid 팬텀을 제작하였고, localization 알고리즘의 정확도를 평가하기 위하여, target 팬텀을 제작하였다. Image Intensifier의 앞쪽에 grid 팬텀을 부착하고, target 팬텀을 Leksell Frame에 고정시킨 후, DSA 영상을 얻었다. 본 실험을 위하여 개발된 프로그램을 이용하여, Anterior and Posterior, Left and Right 영상에서 bilinear transform을 적용하여 왜곡을 보정한 후, target 위치를 계산하였다. 그리고, 이와 같은 방법을 통하여 계산된 target 위치 좌표와 target 팬텀의 절대 좌표의 비교를 통하여 localization 오차가 계산되었다. 이번 실험의 결과는 왜곡을 보정하지 않은 경우, localization 오차는 $\pm$0.41mm, 왜곡 보정을 한 경우는 $\pm$0.34mm이었다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘 정밀도가 인정되며, 환자의 치료에 적합한 것으로 사료된다.
The paper studies in the wide-angle lens and distortion tendency and employs the correction techniques suitable to the fish-eye lens using the existing photographic survey methods. After carrying out the calibration of the the fish-eye lens, we calculated the correction parameters, and then developed the method that convert the original image-point to new image-point correcting distortion. The objectives of suggested calibration method in this paper are to calibrate the image of the the fish-eye lens used in the computer-vision and the control-instrumentation field widely. The proposed technique expects to improve the accuracy of the image of the fish-eye lens in the indoor tracking and monitoring field. Also the referenced cross point auto-extraction program is embodied for improving efficiency of the lens correction techniques. Consequently, this calibration method would be applied to the automated distorting correction method on not only the fish-eye lens also general lens.
어안렌즈는 사각이 넓어서 터널 내부 벽면의 영상을 취득하는 데 유용하다. 원통투영의 원리를 이용하여 어안렌즈터널 영상을 우리의 눈에 익숙한 일반 영상으로 변환시킬 수 있는데, 이 과정에서 여러 종류의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문은 투영영상의 터널 바닥면과 벽면 사이 경계선에서 발생하는 왜곡을 다루고 있다. 경계선 왜곡의 발생 원인을 분석하고 모형을 제작하여 보정량 계산식을 유도하였다. Visual C++로 제작한 소프트웨어를 이용하여 계산된 보정량을 투영영상에 적용한 결과 경계선이 보정된 영상을 얻을 수 있었다. 투영영상에 나타난 다른 왜곡에 대한 연구가 추가된다면 어안렌즈 영상을 통해 실제 터널 벽면과 유사한 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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