Texture mapping is the process of covering 3D models with texture images in order to increase the visual realism of the models. For proper mapping the coordinates of texture images need to coincide with those of the 3D models. When projective images from the camera are used as texture images, the texture image coordinates are defined by a camera calibration method. The texture image coordinates are determined by the relation between the coordinate systems of the camera image and the 3D object. With the projective camera images, the distortion effect caused by the camera lenses should be compensated in order to get accurate texture coordinates. The distortion effect problem has been dealt with iterative methods, where the camera calibration coefficients are computed first without considering the distortion effect and then modified properly. The methods not only cause to change the position of the camera perspective line in the image plane, but also require more control points. In this paper, a new iterative method is suggested for reducing the error by fixing the principal points in the image plane. The method considers the image distortion effect independently and fixes the values of correction coefficients, with which the distortion coefficients can be computed with fewer control points. It is shown that the camera distortion effects are compensated with fewer numbers of control points than the previous methods and the projective texture mapping results in more realistic image.
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 lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. 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. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
The objective of this study is to review the expressive effect of fashion illustrations and to enlarge its expressive range by analysing the correlations between fashion illustrations and surrealistic expressive characteristics. The results are as follows. The surrealistic expressive methods of fashion illustration such as depaysement and automatism have been used by many foreign and domestic fashion illustrators. I think that these methods reinforce the subjective aspect of expressive effects and enlarge the transmitting function of fashion message. The elements of expression are divided into color, texture, shape/form and space. Subjective colors rather than natural colors are used for the surrealistic expressive effect of color in fashion illustrations, and illusion of space is expressed by the change of brightness. The surrealistic expressive effect in fashion illustrations distorted the experience of factual texture and disturbed the visual texture. The use of tactile texture presented strange effects perspectively. The objects of shape in fashion illustrations were mainly human body. The form of human body presents reconstituted and reinterpreted figure by transformation or distortion according to the intention of the artist rather than realistic and physical form. In fashion illustration, the transformation of the human body itself whose body parts get separated, superposition of exterior material and human body, and the distortion of human body by the change are done. Space is where background and shapes are inter-penetrated because they are ambiguous and untransparent, and where all are in disorder and unbalance. The method of projection uses distance perspective, multiple perspective and amplified perspective representation, and forms a psychological space feeling. And I think the use of surrealistic expressive methods are very useful for the subjective sensitiveness and the transmission of a fashion message, and presents a possibility to develop a new expressive method.
홀로그래픽 스테레오그램은 여러 시점에서 취득한 다수의 이미지를 사용하므로 입체피로나 어지러움 없는 입체감을 제공한다. 홀로그래픽 스테레오그램을 제작하기 위해서는 실사 물체의 다시점 투영 이미지를 획득한 후 디지털 홀로그램 프린터를 이용해 필름에 기록하는 과정을 거쳐야 한다. 다시점 투영 이미지(Perspective Images)를 획득할 때, 대상 물체와 카메라 사이의 거리가 일정해야 왜곡 없는 홀로그램을 제작할 수 있다. 대상 물체가 소형이면카메라와의 거리를 일정하게 유지하는 것이 가능하지만, 대형인 경우에는 물체와 카메라와의 일정 거리 유지가 어렵다. 본 논문에서는 대형 물체의 홀로그램 제작에 필요한 다시점 투영 이미지를 획득하기 위해, 드론을 이용하여 스마트 비행 모드인 POI(Point of Interest)방법으로 촬영하였다. 이후, 예기치 못한 흔들림이나 대상 물체와의 거리가 일정하지 못한 부분은 후반에서의 작업을 통해 문제점을 보정하는 단계를 거쳐 대형 물체의 다시점 투영 이미지를 제작하였다.
Recently, omni-directional cameras are broadly used due to their wide field of view. Fisheye camera is one of them. This paper proposes the system which uses a fisheye camera for face recognition and analyzes its advantages. Since face images taken with a fisheye camera are affected by perspective distortion and radial distortion, we suggest a two-step method for removing those distortions from the face images.
본 논문에서는 마커를 이용한 기존의 전처리 기술을 개선하여 최소한의 마커로 왜곡을 교정하고 요소 영상을 자동으로 추출하는 방법에 대해 제안한다. 기존의 마커 방식과 성능은 비슷하지만 더 간단한 계산법을 이용한 방법을 제안하고, 이를 위한 컴퓨터 실험을 수행하고 교정 전, 후의 복원 영상을 비교하였다.
A circular image in a space don't appear as an exact circular image and appear as an oval in image buffer because distortion of camera lens, number of horizontal pixel of CCD photographing element and unmber of horizontal pixel of image buffer are not in accordance. By using familiar 3-D coordinate, know as circle's diameter, and cicle's center, you correct a pin-hole camera and get an exact circle with reprojection a circle into image buffer, according to a perspective.
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.
차량의 주행속도는 설계일관성을 평가하는 주요한 척도로 활용되며 그 중 곡선반경은 여러 연구에서 공통적으로 제시한 주된 요인으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 복합선형에서 설계속도별 적정 평면곡선반경 범위기준을 정립하고 운전자의 인지 행태를 나타낼 수 있는 인지반경을 정립하여 입체선형에서 적합한 평면곡선반경을 제시하고자 한다. 첫째, 본 연구에서는 저속차량의 방해요소를 최소화하기 위하여 입체선형을 고려한 도로의 임의지점에서 횡방향 미끄럼 마찰계수와 주행방향 미끄럼 마찰계수를 동시에 고려하여 설계속도와 종단경사별 평면곡선반경을 제시하였다. 둘째, 본 연구에서는 곡선부 인지반경을 통하여 평면 곡선부와 편평한 종단경사가 조합된 경우, 평면 곡선부와 종단곡선부가 조합된 경우를 비교한 후, 곡선부 인지반경을 산정하여 설계속도별 적정 평면곡선반경과 인지반경 비율을 제시하였다.
본 논문은 다수의 카메라로부터 입력받은 동영상을 하나의 파노라마 동영상으로 합치는 기법을 제안한다. 서로 인접하면서 겹치는 영상들을 하나의 큰 영상으로 만들어주는 파노라마 영상은 사진 측량법, 위성사진, 컴퓨터 그래픽 등의 분야에서 응용된다. 일반적으로 영상을 모자이크할 때 발생하는 왜곡을 최소화를 위해 투시 변환(perspective transformation)을 사용하는데, 변환 추정에 필요한 특징점을 얻어내는 방법이 결과물의 품질을 결정하게 된다. 본 논문에서는 코너점을 특징점으로 사용했으며, 결과물의 품질이 우수하고 연산 속도가 빠르게 하기 위해 모폴로지 구조를 사용해서 코너점을 추출하였다. 그리고 거의 모든 상황에서 안정적으로 코너점을 검출하기 위해 코너점의 강도를 구분하는 방법을 이용했다. 인접한 영상의 대응점으로부터 추정한 8-변수 투시 변환 값으로 영상 모자이크를 했으며, 결과 영상의 잔상을 제거하기 위해 쌍일차 색상혼합을 적용했다. 실험결과 제안한 방법은 여러 조건에서 빠른 속도와 좋은 화질의 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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