This paper investigates the performance of a vehicular rear-view camera through quantifying the image quality based on several objective criteria from the ISO (International Organization for Standardization). In addition, various experimental environments are defined considering the conditions under which a rear-view camera may need to operate. The process for evaluating the performance of a rear-view camera is composed of five objective criteria: noise test, resolution test, OECF (opto-electronic conversion function) test, color characterization test, and pincushion and barrel distortion tests. The proposed image quality quantification method then expresses the results of each test as a single value, allowing easy evaluation. In experiments, the performance evaluation results are analyzed and compared with those for a regular digital camera.
In this paper, we studied the performance evaluation of a vehicular rear-view camera through quantifying the image quality based on several objective criteria from the ISO (International Organization for Standardization). In addition, various experimental environments are defined considering the conditions under which a rear-view camera may need to operate. The process for evaluating the performance of a rear-view camera is composed of five objective criteria: noise test, resolution test, OECF (opto-electronic conversion function) test, color characterization test, and pincushion and barrel distortion tests. The proposed image quality quantification method then expresses the results of each test as a single value, allowing easy evaluation.
본 논문에서는 세 대의 카메라를 이용하여 사각지대를 효과적으로 제거하기 위한 파노라믹 비전 시스템(panoramic vision system)을 제안한다. 차량의 후방에는 광각 카메라를 사용하여 후방 거울(rear-view mirror)로부터 보이지 않는 사각지대를 제거하며, 나머지 두 대의 카메라는 측면 거울(side-view mirror)의 아래에 설치하여 측면 거울로 보지 못하는 사각지대를 제거한다. 좀 더 효과적인 사각지대 제거를 위해서 세 대의 카메라에서 얻어지는 영상을 정합하는 방법을 제공한다. 먼저, 후방 카메라에서 얻은 영상을 보정하고, 보정된 영상에서 focus-of-contraction(FOC)을 구한다. 그 뒤에 측방 카메라의 영상과 후방 카메라의 영상 사이의 호모그래피(homography)를 구한다. 그 다음으로 영상을 차도와 배경 영역으로 분리하고, 호모그래피를 사용하여 분리한 차도를 정합하고, 가상의 평면에 배경을 투영하여 최종정합을 완성한다. 마지막으로 정합된 영상을 보다 효과적으로 보여주기 위한 실린더 파노라마 영상, 가상의 Top-view 시스템, 그리고 차량의 다양한 정보와 함께 사각지대 영상을 보여주는 통합 정보 가시화 영상을 생성하여 제공한다.
자동차 후방카메라 시스템은 후진시 차량 후방을 모니터 영상으로 보여주어 인명보호와 주차의 편리, 운전자의 안전 운전을 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 우리나라가 독자 개발한 개인용 무선통신 Binary CDMA 신기술을 이용하여 설치가 자유롭고 설치비용과 기술료를 절감할 수 있는 자동차 후방카메라 시스템의 개발방법 및 설계에 관해 연구하였다.
자동차 후방카메라 시스템은 후진시 차량 후방을 모니터 영상으로 보여주어 안전 운전과 주차 편리를 위한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 우리나라가 개발한 개인용 무선통신 Binary CDMA 신기술을 이용하여 유선의 제약없이 설치가 자유롭고 설치비용을 절감할 수 있는 자동차 후방카메라 시스템의 구현방법 및 기술에 관해 연구하였다. 본 연구를 통해 시제품을 제작하였고, 무선영상 전송기와 중계기의 카메라 입력 및 모니터 출력, Bianry CDMA를 이용한 무선 통신, 영상전송기와 중계기 응용프로그램의 핵심 구현에 대해 연구하였다.
본 후진 주차 가이드 시스템은 운전자가 후진 시, 자동차의 후진 예상 경로를 네비게이션이나 휴대용 기기에 후방카메라 영상과 예상 경로를 함께 표시하여 안전 운전을 도와준다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션 방식이 아닌, 차종에 따른 조향각의 차이를 반영하며 후방 카메라의 특성 및 설치 위치에 따른 거리오차를 쉽게 보정할 수 있는, 차량 후진 경로 예측 방식을 제안하고 이 방식을 적용한 후진 주차 가이드 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 다양한 차종에 적용 가능하며, 다양한 후방 카메라의 특성 및 설치 환경을 지원하고, 네비게이션이나 휴대용 기기에 호환되며 시스템의 탈부착이 쉽고, 편리하게 구성할 수 있다.
최근 출시되는 주차보조시스템에서 후방물체와의 거리정보를 알아내는 방법으로는 초음파 센서나 레이더 등의 추가 센서장비를 활용하는 방법들이 있다. 하지만, 추가적인 장비의 사용은 추가적인 비용과 함께 기존 차량에서의 도입이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 다른 방법으로는 움직임 스테레오 기법이 제안되었다. 하지만, 스테레오 조정(Stereo Rectification) 단계에서 좋은 특징점의 검출과 정확한 매칭결과가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 후방카메라 1대만을 사용하여 취득한 연속영상정보를 바탕으로 평행주차상황에서 영상의 사각화 변환과 라인단위 적분 사영화 및 블록화 기반 유사도 조사를 통하여 연속거리정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 실험에는 Magna Parallel 영상을 사용하였으며, 수행한 실험결과 후방공간에 대한 화면의 라인단위 연속거리의 측정이 가능함을 보였다.
끊이지 않는 차량 인명피해 사고들로 인해, 그 원인을 분석하고 방지하는 장치 및 기술들이 다양하게 나오고 있다. 그 중에서 대표적으로 블랙박스 및 후방카메라 등이 있다. 이러한 기술이 발전함에도 불구하고 차량 인명사고가 계속 발생하고 있다. 그 이유는 운전자의 부주의나 차량이 후진 시에 사람이 갑자기 차량의 뒤로 지나가거나 기존의 후방 감지시스템이 어린이들을 제대로 감지하지 못하였기 때문이다. 따라서 본 논문은 사고를 방지하기 위한 Kinect를 이용한 후방 카메라와 사고의 원인을 정확하게 밝혀주는 블랙박스를 통합한 후방 블랙박스 시스템을 설계하고자 한다.
This paper proposes a method for rejecting false matches in automobile rear view camera image sequences. Our method consists of two submethods which utilize the motion characteristics of an automobile. One is for a straight motion and the other is for a curve motion. First, we classify an image sequence into a straight motion or a curve motion and then apply an appropriate submethod. Our method works in cases where the percentage of true matches is as low as 30%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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