• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권3호
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• pp.245-259
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• 2010

We have developed mathematically precise image-processing algorithms for extracting panoramic images from fisheye images. Furthermore, we have successfully built a DSP-based panoramic camera employing single fisheye lens.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권10호
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• pp.22-29
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• 2006

This paper considers the lens distortions such as a fisheye distortion and a perspective distortion. While a fisheye lens has a wide field-of-view, it causes a large distortion to the images. Regardless of a fisheye lens or a rectilinear lens, a lens generates perspective distortion in a vertical direction when the lens views in an upward direction or downward direction. These distortions deform images differently from human visual functions. Therefore, this paper presents a method to correct the distortions, and whereby, the research in this paper enlarges choices of images to image processing algorithm that may select the distorted images and the corrected images depending on applications. An infinite polynomial model is employed in the fisheye radial distortion correction, and the vertical perspective distortion correction is done by using a vanishing point. The methods introduced in this paper are implemented on the images captured by a rear-view camera installed on a vehicle and showed their robustness of the correction.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.271-274
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• 2021

Fisheye 카메라로 촬영된 영상은 일반 영상보다 넓은 시야각을 갖는 장점으로 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 fisheye 카메라로 촬영된 영상은 어안렌즈의 곡률로 인하여 영상의 중앙 부분은 팽창되고 외곽 부분은 축소되는 방사 왜곡이 발생하기 때문에 영상을 활용함에 있어서 어려움이 있다. 이러한 방사 왜곡을 보정하기 위하여 기존 영상처리 분야에서는 렌즈의 곡률을 수학적으로 계산하여 보정하기도 하지만 이는 각각의 렌즈마다 왜곡 파라미터를 추정해야 하기 때문에, 개별적인 GT (Ground Truth) 영상이 필요하다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 렌즈의 종류마다 GT 영상을 필요로 하는 기존 기술의 제한 사항을 극복하기 위하여, fisheye 영상만을 입력으로 하여 왜곡계수를 계산하는 딥러닝 네트워크를 제안하고자 한다. 또한, 단일 왜곡계수를 왜곡모델로 활용함으로써 layer 수를 크게 줄일 수 있는 경량화 네트워크를 제안한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권6호
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• pp.339-344
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• 2013

This paper presents an automatic focal length estimation method to correct the fisheye lens distortion in a spatially adaptive manner. The proposed method estimates the focal length of the fisheye lens by generating two reference focal lengths. The distorted fisheye lens image is finally corrected using the orthographic projection model. The experimental results showed that the proposed focal length estimation method is more accurate than existing methods in terms of the loss rate.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1406-1407
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• 2015

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1080-1083
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• 2020

본 논문에서는 구면 파노라마를 기반으로 하는 SLAM 시스템을 제안한다. Vision SLAM은 촬영하는 시야각이 넓을수록 적은 프레임으로도 주변을 빠르게 파악할 수 있고, 많은 양의 주변 데이터를 이용해 더욱 안정적인 추정이 가능하다. 구면 파노라마 비디오는 가장 화각이 넓은 영상으로, 모든 방향을 활용할 수 있기 때문에 Fisheye 영상보다 더욱 빠르게 3D 맵을 확장해나갈 수 있다. 기존의 시스템 중 Fisheye 영상을 기반으로 하는 시스템은 전면 광각만을 수용할 수 있기 때문에 구면 파노라마를 입력으로 하는 경우보다 적용 범위가 줄어들게 된다. 본 논문에서는 기존에 Fisheye 비디오를 기반으로 하는 SLAM 시스템을 구면 파노라마의 영역으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 카메라의 투영 모델이 요구하는 파라미터를 정확히 계산하고, Dual Fisheye Model을 통해 모든 시야각을 손실 없이 활용한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.117-121
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• 2009

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.16-22
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• 2012

본 논문에서는 어안렌즈의 교정(calibration)과 기하학적 왜곡을 보정하기 위해서 광학 시뮬레이터에 적합한 나선형 패턴을 제안하고, 이를 이용하여 별도의 수학적 모델링이 필요 없는 교정 알고리듬을 제안한다. 나선형 패턴을 광학 시뮬레이터의 입력 영상으로 이용하여 어안렌즈로 왜곡 시킨 영상에서 기하학적으로 이동된 점들의 정합을 통하여 교정을 수행한다. 이러한 과정에서 나선형 패턴 영상에서 중심으로부터 멀어지는 점들이 어안렌즈의 기하학적 왜곡을 거쳐 이동되는 정보를 왜곡되기 전의 위치와 정합하기 때문에 정확한 교정이 가능한 동시에, 별도의 모델링이 필요 없기 때문에 효율적인 처리가 가능하다. 제안된 기술은 어안렌즈를 이용한 패턴인식 시스템에서 손실 없는 디지털 영상 확대를 통하여 정확한 정보를 추출하는 데에 이용할 수 있다. 또한 넓은 시야각을 필요로 하는 다양한 영상처리 분야에 적용하여 어안렌즈의 교정과 왜곡 보정을 가능하게 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.20-30
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• 2022

최근 VR (Virtual Reality) 기술이 주목받기 시작하면서 생동감 넘치는 VR 컨텐츠를 볼 수 있는 360° 파노라마 영상이 많은 관심을 받고 있다. 이미지 스티칭 기술은 360° 파노라마 영상을 제작하는데 주요한 기술로서 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적인 스티칭 알고리즘은 특징점 기반 이미지 스티칭을 기반으로 한다. 하지만 기존의 특징점 기반 이미지 스티칭 방법들은 특징점에 크게 영향을 받는다는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 딥러닝 기반의 이미지 스티칭 기술들이 연구되고 있지만 이미지 간의 겹치는 영역이 거의 없거나 큰 시차가 존재할 때 여전히 많은 문제점이 존재한다. 또한 실제 환경에서는 라벨링 된 정답 파노라마 영상을 얻을 수 없으므로 완전한 지도학습에 한계가 존재한다. 따라서 자율주행분야에 많이 이용되는 칼라(Carla) 시뮬레이터를 통해 카메라 센터가 다른 3개의 fisheye 이미지와 그에 대응되는 정답 영상을 제작하였다. 우리는 제작한 fisheye 영상으로360° 파노라마 영상을 만드는 이미지 스티칭 모델을 제안한다. 최종 실험 결과로는 실제 환경과 비슷하게 구성한 가상의 데이터 세트로 다양한 환경과 큰 시차에도 강인한 스티칭 결과를 검증한다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 1995년도 특별강연 및 추계학술발표 개요집
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• pp.212-213
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• 1995