• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.133-138
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• 2007

본 논문에서는 어안렌즈 및 왜곡경향을 조사하고, 기존 보정기법을 토대로 어안렌즈에 적합한 사진측량학적 기법을 이용한 보정기법을 채용하였다. 이를 이용하여 어안렌즈를 보정하여 왜곡계수를 산출하여, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 적용된 보정 기술은 컴퓨터비젼분야, 제어계측분야에서 광범위하게 사용되고 있는 어안렌즈의 왜곡보정을 실시하여 영상을 보정하는데 목적이 있다. 이렇게 보정된 어안렌즈 영상은 실내 위치추적 및 모니터링 분야에 사용되고 있는 어안렌즈영상에 정확도 향상에 기여할 수 있으리라 예상된다. 또 본 논문에서는 렌즈 보정기술의 효율성을 높이기 위해서 단영상 왜곡보정 프로그램 및 다수 영상 왜곡 보정 프로그램을 구현하였다. 단영상 프로그램은 로봇의 대략 생산체제를 위해 구현하였으며, 다수영상 프로그램은 사용자 입장에서 구현하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1850_1851
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• 2009

본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용한 대상물체의 3차원 정보 추출 및 가시화를 위하여 우선적으로 실시해야 하는 카메라 대한 렌즈 왜곡 보정 및 3차원 자세 보정알고리즘의 적용에 대하여 살펴보았으며, 렌즈의 왜곡 보정 부분에서는 렌즈의 구면 수차로 인한 왜곡은 각 카메라에 대하여 패턴 영상을 획득한 후 렌즈왜곡보정계수를 산출하여 왜곡 보정 실시하였다. 더불어 보정을 통하여 보다 입체감 있는 영상의 출력이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.205-207
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• 2003

본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발견할 수 있는 렌즈계 왜곡에 의한 영상 품질 저하 현상을 소개하고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 렌즈계 왜곡은 크게 두 가지로 나눌 수 있는데 기하학적 왜곡과 광도 왜곡이 그것이다. 이상적인 렌즈계가 아닌 경우 이러한 왜곡 현상은 필연적으로 발생을 하게 되는데 왜곡 보정을 위해서 기존의 카메라 캘리브레이션과는 다른 방식의 접근이 필요하게 된다. 본 논문에서는 기하학적 왜곡 보정을 위한 이미지 워핑 방법을 제시하며 아울러 광도 왜곡 보정을 위한 보정 방법을 다루고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권3B호
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• pp.302-314
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• 2001

많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.11-19
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• 2013

본 논문은 넓은 시야각을 갖는 어안렌즈로 촬영 시, 발생하는 방사 왜곡을 보정하는데 있어 왜곡의 중심을 추정하는 방법을 제안한다. FOV 왜곡 보정 모델의 경우 렌즈의 왜곡중심을 별도로 추정하지 않기 때문에 영상의 중심점과 렌즈의 왜곡중심의 오차가 클수록 왜곡보정의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문은 광각 렌즈에서 FOV 모델과 2D 패턴을 이용하여 렌즈의 왜곡중심 추정을 통해 보다 정밀한 왜곡 보정 방법을 제안한다. 이를 위해 FOV 모델로부터 발생하는 왜곡곡선을 직선과 비교하여 곡선과 직선의 차가 가장 적은 위치를 왜곡의 중심으로 설정한다. 이 방법을 통하여 렌즈와 센서 중심점의 오차에 의해 발생하는 왜곡 중심 추정의 정확도를 향상시킬 수 있었고 실험결과를 통하여 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.673-676
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• 2002

저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 많은 렌즈 왜곡을 보인다. 이러한 현상은 제조 가격 및 소형 구현시의 제한에 기인하는 것으로 렌즈 재설계를 통한 물리적 보정에는 비용 및 구현시 부피 등의 측면에서 바람직하지 못한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 이러한 렌즈 왜곡을 소프트웨어 측면에서 보정하는 경우에 카메라 캘리브레이션을 통한 렌즈 왜곡 변수를 계산하는 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법에 대해 알아본다. 아울러 이러한 방법의 적용 타당성을 살펴보기 위하여 카메라 캘리브레이션을 통해 scale factor ratio 및 이미지 센터와 같은 카메라 상수를 처리하는 방식에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.105-108
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• 1999

렌즈를 통하여 촬영하는 모든 영상은 근본적으로 렌즈에 의한 기하학적인 왜곡이 발생하게 된다. 특히 방송영상에 있어서 더 넓은 영역을 촬영하기 위하여 어안렌즈를 사용하게 되면 왜곡은 더욱 심각해진다. 이러한 기하학적인 렌즈 왜곡은 반지름 r에 대한 다항식으로 모델링될 수 있고 여기서 각 항의 계수를 구함으로써 왜곡은 보정될 수 있다. 각항의 계수는 Block-Matching Algorithm(BMA)을 이용한 대응 화소 검출을 통해서 얻어 질 수 있는데 기존의 BMA는 사각형의 정해진 크기의 탐색 영역(search region)을 가지게 되므로 렌즈왜곡과 같은 특수한 상황에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 렌즈 왜곡에 적응적인 탐색 영역(search region)을 갖는 새로운 BMA를 제안한다. 이는 렌즈 왜곡의 특성을 분석하여 렌즈 왜곡이 많이 일어나는 부분만을 특별히 정해서 대응 화소를 찾으므로 찾는 속도는 현저히 증가하고 성능은 기존의 BMA와 같은 성능을 보인다. 이러한 알고리즘은 하드웨어 구현에도 많은 도움이 될 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.103-110
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• 2008

현재 사진측량 분야에서 널리 사용되는 표준렌즈의 경우 비교적 좁은 시야각으로 인하여 취득한 영상에 대한 영상정합 기법을 적용하고 있으며 이로 인하여 시간적, 경제적인 비용이 많이 요구되고 있다. 최근 이러한 표준렌즈의 단점을 보완하기 위하여 로보틱스 분야에 널리 사용되고 있는 광각렌즈를 사진측량학에 응용하는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 사진측량에서 사용되는 왜곡보정 방법을 저가형 로봇에서 사용되는 광각어안렌즈에 적용하여 광각렌즈에 적합한 보정모델을 개발하였다. 이를 위하여 광각렌즈영상 보정을 위한 왜곡계수를 산출하였으며, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치를 보정하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 검정하기 위하여 모양과 위치에 대한 검정을 실시하였으며, 그 결과 약 3픽셀의 2D RMSE와 cx = 2, cy = 3의 차이가 나타났다.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제27권3호
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• pp.323-330
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• 2009

최근 도시시설물의 안전과 범죄 모니터링에 대한수요가 증가하고 있으나, 사용되는 산업장비용 CCTV의 경우 고가가 대부분이다. 본 연구에서는 초 광각 렌즈인 어안렌즈와 사진측량 알고리즘을 이용하여 단일 카메라의 시야각을 증대시켜 모니터링의 효율성을 극대화 시키고자 한다. 어안렌즈를 이용한 모니터링을 위해 우선 실험실 내에서 왜곡계수 산출 실험을 실시하였는데 이는 일정 간격의 고정된 종이 타겟을 여러 방향에서 촬영한 후, 격자점을 이용하여 왜곡 계수를 추출하였다. 또한 추출된 왜곡보정 계수를 보정 및 모니터링 프로그램에 삽입하여 실시간 보정된 영상을 획득할 수 있다. 또한 보정된 영상에 대한 검증을 위해, 타겟을 스캐닝하여 왜곡 보정된 영상과 비교한 결과 RMSE가 3.2pixel로 나타났다.