Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.2
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pp.114-123
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2014
Vehicle Black Box (Event Data Recorder EDR) only recognizes the general surrounding environments of load. In addition, general EDR is difficult to recognize the images of a sudden illumination change. It appears that the lens is being a severe distortion. Therefore, general EDR does not provide the clues of the circumstances of the accident. To solve this problem, we estimate the value of Normalized Luminance Descriptor(NLD) and Normalized Contrast Descriptor(NCD). Illumination change is corrected using Normalized Image Quality(NIQ). Second, we are corrected lens distortion using model of Field Of View(FOV) based on designed method of fisheye lens. As a result, we propose integration algorithm of two methods that correct distortions of images using each Gamma Correction and Lens Correction in parallel.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.1
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pp.156-161
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2009
This paper proposes a new method about performance improvement of soccer robots system by the revision of lens distortion most commonly occurred in camera and the revision of position and angle error in robot patch for the realization of robot position. Among the lens distortions, we revise geometrical distortion and apply it to soccer robots system for realtime environment. Patch used in the recognition and the distinction for coordination and direction of robot occurs a position and angle error according to the figure of it. In this paper, we suggest the method of reduction for position and angle error of robot by improved patch and verify its propriety through the experiment.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.17
no.3
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pp.257-264
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1999
The lens distortions were corrected directly using the high-order polynomial which was offered in camera calibration data for the forward transformation and the root of Newton-Raphson's $2\times{2}$ nonlinear system for the backward transformation. The 0.04~0.08 pixels increase in accuracy was indicated through the use of direct correction of lens distortions instead of least square methods of commercial software. The least square adjustment method of high-order polynomial requires many control points which has a same weight. But this suggested method which is unnecessary to determine control points was developed and applied. The algorithm showed improved efficacy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.718-720
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2004
일반적으로 카메라는 좁은 시각 영역(field of view)를 가짐으로 인해, 넓은 영역의 뷰를 얻기 위해서는 모터를 이용하여 카메라를 팬/틸트시키는 것이 일반적이다. 하지만, 이들은 아직까지 기계적으로 카메라를 직접 움직여 원하는 영역의 영상을 보여주기 때문에, 내구성이 떨어지며 생산 원가도 많이 든다. 또한 움직임으로 인한 모션 블러 현상도 나타난다. 본 논문에서는 한번에 보은 지역을 촬영할 수 있고, 비기계적으로 팬/틸트가 가능한 카메라 시스템을 개발하고자 한다. 한번의 촬영으로 널은 영역을 얻기 위해, 어안렌즈를 CCD 센서와 항께 사용한다. 또한, 어안렌즈(fish-eye lens)를 통해 얻은 왜곡된 영상을 와핑 기술을 이용해 편 다음, 원하는 부분의 영상을 보여준다. 본 논문은 TI사의 TMS320DSC25 프로세서로 구현하였으며, 어안 렌즈 캘리브레이션 및 실시간 왜곡 보정, 영상 출력을 위한 방법을 소개한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.331-334
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2013
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
A compact virtual-reality (VR) device with wider field of view provides users with a more realistic experience and comfortable fit, but VR lens distortion is inevitable, and the amount of distortion must be measured for correction. In this paper, we propose two different full-field distortion-measurement methods, considering the characteristics of the VR device. The first is the distortion-measurement method using multiple images based on camera calibration, which is a well-known technique for the correction of camera-lens distortion. The other is the distortion-measurement method by measuring lens distortion at multiple measurement points by rotating a camera. Our proposed methods are verified by measuring the lens distortion of Google Cardboard, as a representative sample of a commercial VR device, and comparing our measurement results to a simulation using the nominal values.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.413-416
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2007
카메라 캘리브레이션은 비젼(vision) 시스템의 광학왜곡을 보정하기 위해, 영상 좌표계와 실세계 좌표계간의 변환관계를 정의해 주는 mapping을 구하는 과정으로 카메라를 이용한 측정, 검사, 위치보정 등의 응용에서 매우 중요하다. 카메라 캘리브레이션 방법으로 많이 사용되는 Tsai 알고리즘은 여러 카메라 내부 상수들을 필요로 하며, 적절한 활용을 위해서는 이에 대한 이해와 카메라와 렌즈왜곡의 모델에 대한 사전지식을 요한다. 본 논문에서는 카메라나 렌즈왜곡에 대한 모델이나 가정없이, 영상좌표와 실세계 좌표간의 변환을 고차(higher order) polynomial을 이용하여 구현하여 사용이 손쉬운 카메라 캘리브레이션 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과, 3차 polynomial을 이용한 카메라 캘리브레이션 방법이 Tsai알고리즘보다 정밀도에서 우수하였다.
In this paper, we present a distortion correction for wearable Augmented Reality (AR) on mobile phones. Head Mounted Display (HMD) using mobile phones, such as Samsung Gear VR or Google's cardboard, introduces lens distortion of the rendered image to user. Especially, in case of AR the distortion is more complicated due to the duplicated optical systems from mobile phone's camera and HMD's lens. Furthermore, such distortions generate mismatches of the visual cognition or perception of the user. In a natural way, we can assume that transparent wearable displays are the ultimate visual system which generates the least misperception. Therefore, the image from the mobile phone must be corrected to cancel this distortion to make transparent-like AR display with mobile phone based HMD. We developed a transparent-like display in the mobile wearable AR environment focusing on two issues: pincushion distortion and field-of view. We implemented our technique and evaluated their performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.1
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pp.1-6
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2010
The lens distortion in the machine vision system is inevitable phenomenon. Distortion is getting worse, due to the selection of lens in the trend of reducing prices and size of the system. In this trend, the distortion correction becomes more important. But, the traditional correction methods has problems, such as complexity and requiring more operations. Effective distorted digital image correction is the precondition of target detection and recognition based on vision inspection. To overcome the disadvantage of traditional distortion correction algorithms, such as complex modeling, massive computation and marginal information loss, an image distortion correction algorithm based on photogrammetry method is proposed in this paper. In our method, we use the lattice image as the measurement target. Through the experimental results, we could find that we can reduce the processing time by 4ms. And also the inspection failure rate of our method was reduced by 2.3% than human-eyes inspection method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.7
no.2
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pp.45-51
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1989
Lens distortion would produce image displacement, therefore correction of lens distortion is required urgently to improve accuracy of results in photogrammetry. The objective of this study is to find out lens distortion coefficients versus focussing distance on non-metric and metric camera and to investigate propriety of application of lens distortion coefficients to three dimensional analysis. Analytical plumb line method which needs not perform control survey and space resection and requires only one photograph was used in order to get lens distortion coefficients. As the result of this study, the coefficients of radial and tangential distortion change as focussing distance changes, and consequently it is reasonable to apply the eigenvalues of lens distortion coefficients according to focussing distance. When these coefficients were applied to actual measurement, standard errors decreased about 30% or 76% remarkably.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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