• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.601-605
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• 2009

$180^{\circ}$ 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fish-eye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하고 센서로 이용하기 위해서는 캘리브레이션을 통해 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 그런데 차량용 어안렌즈의 경우, 대각선 어안렌즈로 일반 원상 어안렌즈로 촬영한 둥근 화상의 바깥둘레에 내접하는 부분을 잘라낸 직사각형 영상과 같으며, 수직, 수평 화각에 따라 왜곡이 비대칭구조로 설계되었다. 본 논문에서는, 영상의 특징점(feature points)을 이용하여 차량용 어안렌즈에 적합한 카메라 모델 및 캘리브레이션 기법을 소개한다. 캘리브레이션한 결과, 제안한 방법은 화각이 다른 차량용 어안렌즈에도 적용 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.125-132
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• 2008

감시 및 로보트 분야 등에서 다양하게 사용되는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 넓은 시야각을 제공한다. 전방향 카메라의 사영모델과 외부변수를 추정하는 대부분의 기존 연구에서는 사전에 설정된 영상 간의 대응관계를 가정한다. 본 논문에서는 두 장의 전방향 영상으로부터 투영곡선을 자동으로 정합하여 카메라의 외부변수를 추정하는 새로운 알고리즘이 제안된다. 먼저 두 영상에서 대응되는 특징점으로부터 에피폴라 구속조건을 계산하여 초기 카메라 변수를 계산한다. 검출된 특징점과 투영곡선을 대상으로 능동적(active) 정합방법으로 대응관계를 결정한다. 최종 단계에서 대응 투영곡선을 구성하는 양 끝점의 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터의 각도 오차를 최소화하는 카메라 변수를 추정한다. 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득된 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 기존 방법에 비해 카메라의 외부변수를 정확하게 추정함을 확인하였다.