허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 이 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 또한 ESHT에서만 발생할 수 있는 왜곡을 분석하고 해결방안을 제시한다. 제시한 방법에 의해 직선의 왜곡이 감소하는 것은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 하지만 허프 공간의 크기는 허프 변환 이전에 정해지므로, 정해진 허프 공간에 대해 왜곡의 발생이 최소가 되도록 하는 방법을 제시한다. 또한 경계선 강도 허프 변환의 경계선 확장과 강도 설정 과정을 통해 경계선 강도 허프 변환에서만 발생할 수 있는 직선 왜곡을 분석하고 이를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과에서는 제시한 방법이 직선의 왜곡이 감소하는 것을 확인하였다.
증강현실이 주목받고 있는 시점에서 현실세계를 3차원으로 가상현실화 하고자 하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 현실세계를 CCTV카메라에 담기 위해서는 넓은 시야각을 가진 렌즈가 필요한데, 대안으로써 보통 어안렌즈를 많이 사용한다. 어안렌즈는 시야각을 넓게 하여 정해진 범위 내에 많은 양의 데이터를 활용할 수 있기 때문에 CCTV를 이용한 감시 시스템에 사용된다. 그러나 어안렌즈는 직선성분을 왜곡하여 곡선성분으로 나타내는 경향이 발생하며, 심할 경우 대상을 식별하기가 힘들 수도 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 원 영상이 왜곡된 영상보다 직선성분이 많다는 것에 착안하여 Hough Transform에 의한 직선검출을 이용해 왜곡을 자동으로 보정하고, Calibration 파라미터를 산출하는 기법을 본 논문에서 제안하고, 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 이진화 결과 임펄스 노이즈 형태가 나타나는 영상에서 직선 성분을 검출할 때 사용되는 에지 패턴 분리 방법을 제안한다. 임펄스 노이즈가 발생하면 직선형태의 에지 패턴이 왜곡되어 복잡한 형태의 에지 형태가 된다. 왜곡된 상태에서 직선 검출 알고리즘을 적용하면 노이즈로 왜곡된 직선을 검출하지 못하기 때문에 전체 영상의 에지 성분을 방향성을 이용하여 분리하여야 한다. 본 논문에서는 4 방향에 대해서 에지 성분을 분리하였고, 분리한 각 영상에 대해서 겹쳐진 직선 패턴을 분리하여 직선을 검출하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 직선을 검출함을 보여준다.
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.
일반적으로 실제 사용되는 카메라들은 렌즈 왜곡이 존재하며, 렌즈왜곡의 정도는 카메라의 가격뿐만 아니라 특정 용도에 의해 달라진다. 현재까지의 많은 렌즈 왜곡 보정기법들은 왜곡 변수를 찾기 위해 투영 기하학의 불변량 속성을 기반으로 한 것으로, "물체의 직선은 이미지에서의 직선"이라는 상식에서 출발한다. 하지만, 평행선인 경우 이전의 연구들은 렌즈 왜곡 변수를 결정하는데 제약이 있다. 본 논문에서는 렌즈왜곡 변수를 결정할 때 동시에 평행선 유지를 보증할 수 있는 방법을 제안함으로써, 핀홀 카메라 모델을 이용하여 투영된 이미지와 실제 이미지가 근접한 결과를 얻게 된다. 실제 이미지와 제안된 기법을 사용한 보정이미지를 비교하여 그 효율성을 입증하였다.
본 논문은 스테레오 영상의 왜곡 현상을 분석하는 수학적인 해석 방법을 제안하였다. 스테레오 카메라의 중심과 투사기의 중심을 연결하는 직선이 스크린이 가지는 평면의 중심을 지나는 법선 벡터가 되고, 스테레오 카메라와 투사기의 두 렌즈의 광축이 스크린의 중심에 놓일 경우에 사진을 찍는 조건, 투영 조건 및 관측 조건에 해당하는 해석해를 유도하였다. 위 세 가지 조건에 따라 영상의 왜곡 정도가 바뀌게 되는데 왜곡을 최소한으로 만들 수 있는 조건식을 유도하였다.
본 논문에서는 평면 스크린을 사용할 수 없는 휴대형 프로젝터의 사용 환경에서 평면이 아닌 임의의 영사면(혹은 벽면)의 기하학적 형태에 의해 발생되는 영상의 기하학적 왜곡을 효과적으로 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 격자패턴을 임의의 영사면에 영사한 후 영사면의 형태에 따라 왜곡된 격자패턴과 원본 격자패턴 간의 기하학적 관계를 나타내는 직선의 방정식을 도출한다. 다음으로 영사면의 기하학적 형태에 따라 적절하게 적용될 수 있는 원본 격자패턴의 크기를 결정하여 도출된 직선의 방정식으로부터 왜곡된 영상을 대칭적으로 보정할 수 있는 보정패턴을 생성한다. 최종적으로 프로젝터로부터 영사될 실제 영상을 격자패턴과 동일하게 분할하여 보정패턴에 맞게 미리 워핑(warping)함으로써 영사된 영상의 기하학적 왜곡을 보정한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 평면 스크린을 사용할 수 없는 영사 환경에서 자주 접할 수 있는 영사면 형태들인 기울어진 평면, 꺾인 평면 및 곡면을 대상으로 영사 영상 보정에 대한 실험을 진행하였다. 실험결과로부터 일반적으로 발생하는 몇 가지 영사면의 형태들에 인한 기하학적 왜곡들이 적절히 보정되어 제안한 방법이 영사 영상의 기하학적 왜곡을 매우 효과적으로 보정할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.
전산화된 지적도를 그대로 사용하여 필지경계점 위치, 필지면적, 필지경계선의 길이를 계산하고, 법적으로 유효한 도면으로 사용하기 위해서는 왜곡을 보정하여야 한다. 왜곡보정방법으로서 4 도곽점을 이용한 2차원부등각변환법, 지적도를 9개의 영역으로 분할하는 방법, 세부측량원도를 이용하는 방법, 도곽선을 직선화하면서 보정하는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 이 네가지 보정방법을 지적도에 적용하여 필지경계점의 위치 보정을 하고, 그 보정의 정확도를 비교 분석하였다. 불규칙적으로 일어난변형을 완전하게 보정할 수는 없으나, 4 도곽점을 이용하여 2차원투영변환으로 보정한 후 도곽선 직선화에 의한 보정을 추가하는 것이 왜곡을 최소화할 수 있는 방안으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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