• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.23-31
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• 2010

180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권3호
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• pp.248-253
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• 2014

카메라 영상 캘리브레이션은 머신비전과 같은 비전검사기술분야에서 영상으로부터 기하학적 정보를 정확하게 추출하고자 할 때 정확성을 높이는데 필요한 매우 중요한 과정이다. 그러나 기존에 가시광 카메라에 사용되던 캘리브레이션 타겟은 중적외선, 원적외선 열화상 카메라에 적용하기 어렵다. 최근에 적외선 열화상카메라를 이용한 결함측정기술이 많이 사용되면서 적용할 수 있는 캘리브레이션 타겟 개발이 요구되고 있다. 따라서 본고에서는 유한요소 열전달 해석을 이용하여 가시광 카메라와 적외선 열화상카메라 모두에 적용 가능한 캘리브레이션 타겟을 제안하였다. 개발된 캘리브레이션 타겟을 열화상카메라와 가시광 카메라로 촬영하여 비교실험 하였으며, 실험결과 제안된 캘리브레이션 타겟의 효율성을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제21권3호
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• pp.245-254
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• 2003

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.208-208
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• 2022

Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R², NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.867-873
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• 1999

카메라 교정(Camera calibration)은 알고있는 월드 좌표계(world coordinate system)의 제어점(control points)들에 대하여 카메라의 내부/외부 인자(internal and external parameters)들을 계산하는 과정이다. 정확한 카메라 교정은 정밀한 측정을 위해서 반드시 요구된다. 본 논문에서, 우리는 3D 기하학이나 카메라 광학에 대한 특별한 지식을 요구하지 않는 신경망을 이용하여 간단하면서도 유연한 카메라 교정을 제안한다. 제안한 방법은 내부/외부 인자를 요구하지 않는 응용 분야에 매우 유용하다. 또한 제안한 카메라 교정은 물체가 이미지 평면과 거의 평행할 경우에 발생하는 악조건(ill-condition)문제를 해결할 수 있는 장점을 가졌다. 이러한 악조건은 시각 시스템을 이용하여 제품 검사를 할 경우에 흔히 발생한다. 좀더 정확한 교정을 위해 획득한 이미지는 렌즈의 방사형 왜곡에 따라 두 개의 지역으로 분할하여 교정된다. 그리고 Tsai의 알고리즘을 이용한 결과와 제안한 방법을 이용하여 교정한 결과를 실험을 통해 타당성을 증명한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.504-507
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• 2007

The KOMPSAT-2 satellite is a push-broom system with MSC (Multi Spectral Camera) which contains a panchromatic band and four multi-spectral bands covering the spectral range from 450nm to 900nm. The PAN band is composed of six CCD array with 2528 pixels. And the MS band has one CCD array with 3792 pixels. Raw imagery generated from a push-broom sensor contains vertical streaks caused by variability in detector response, variability in lens falloff, pixel area, output amplifiers and especially electrical gain and offset. Relative radiometric calibration is necessary to account for the detector-to-detector non-uniformity in this raw imagery. Non-uniformity correction (NUC) is that the process of performing on-board relative correction of gain and offset for each pixel to improve data compressibility and to reduce banding and streaking from aggregation or re-sampling in the imagery. A relative gain and offset are calculated for each detector using scenes from uniform target area such as a large desert, forest, sea. In the NUC of KOMPSAT-2, The NUC table for each pixel are divided as HF NUC (high frequency NUC) and LF NUC (low frequency NUC) to apply to few restricted facts in the operating system ofKOMPSAT-2. This work presents the algorithm and process of NUC table generation and shows the imagery to compare with and without calibration.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권7호
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• pp.545-551
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• 2016

적외선 열화상 방식을 사용하여 초음속 풍동모델 표면온도를 측정하였다. 표면온도를 정량적으로 파악하기 위해 적외선 카메라 감지신호의 흑체 보정, 카메라와 렌즈의 불완전한 평형 등으로 야기되는 왜곡 보정, 그리고 모델표면 시야각에 따른 방사율 보정을 수행하였다. 본 연구를 통해 적외선 카메라를 이용한 표면온도측정의 왜곡보정 기술을 확보하였으며, 공력특성 실험을 통해 통상적으로 사용되는 이차원 시험모델 사용시 정성적일 뿐만 아니라 정량적인 계측을 위해서는 왜곡보정이 고려되어야 함을 입증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2372-2374
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• 2003

With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. But, radial lens distortion is not modeled. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1,2,3,4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1617-1620
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• 1997

This paper describes the camera caliberation based-neural network with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distoriton causes an inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to various degrees of decentering, that is the optical centers of lens elements are not strictly collinear. Thin prism distortion arises from imperfection in lens design and manufacturing as well as camera assembly. It is our purpose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of parts and to apply the line of manufacturing. The performance of proposed camera aclibration is illustrated by simulation and experiment.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.490-495
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• 1996

Though the increment of using computer vision system in modern industry, there are lots of difficulties to measure precisely because of measurement error distortion phenomenon. Among these reasons, the distortion of edge is dominant reason which is occurred by the blurred image. The blurred image is happened when camera can not discriminate its precise focus. To calibrate and generalize distortion phenomenon is important. Thus, we must fix the discrimination criteria which is collected by image recognition of precise focus. Also, radial distortion causes an inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. This type of distortion is mainly caused by flawed radial curvature curve of the elements. Thus, we were analyzed the distortion in terms of the changed with lens magnification.