• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.154-155
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• 2022

본 논문에서는 RGB-D 카메라 캘리브레이션의 결과를 개선하는 새로운 기법을 제안한다. 멀티 뷰 카메라 캘리브레이션은 카메라를 통해 획득한 이미지에서 특징점을 찾아 다른 카메라에서 촬영된 동일한 특징점을 기준으로 캘리브레이션을 진행하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라를 통해 획득된 RGB-D 영상은 필연적으로 렌즈와 Depth senor에 의한 오차가 포함되기 때문에 정확한 캘리브레이션 결과를 획득하는 것은 어려운 과정이다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 획득한 특징점을 기반으로 캘리브레이션을 진행한 후, 최소제곱법을 통해 각 특징점간의 거리가 최소가 되는 카메라 파라미터를 획득하여 결과를 개선하는 기법을 제안한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.433-434
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• 2015

카메라 캘리브레이션은 다시점 카메라 시스템에서 내부와 외부 인자로 이루어진 카메라 파라미터를 획득하는 과정을 의미 한다. 이는 3차원으로 표현되는 장면과 카메라간의 구조를 다루기 위해 중요하다. 그러나 카메라 캘리브레이션은 사람이 직접 손으로 각 영상에서 사각형의 네 점을 정확히 찍어 주어야 하는 과정 때문에 카메라의 수와 패턴 영상의 수가 늘어남에 따라 상당히 번거로운 작업이 된다. 본 논문에서는 카메라 캘리브레이션 과정에서 손으로 수행하는 작업을 줄이기 위해 자동으로 패턴 특징점을 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 영상에서 패턴 특징점의 후보를 찾기 위해 해리스 코너 검출 방법을 사용한다. 그리고 후보 주변의 원형 샘플 화소를 이용하여 유효한 패턴 특징점을 추출한다. 실험 결과는 Matlab 캘리브레이션 툴박스를 이용하여 획득한 카메라 파라미터와 비교해 보았을 때 큰 차이가 없지만 수작업의 번거로움을 상당히 감소시켰음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.703-706
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• 2001

본 논문에서는 pan/tilt 회전이 가능한 카메라 시스템을 이용한 캘리브레이션 기법에 대하여 소개한다. 제안된 방법을 이용하여 optical center, 초점거리를 추정할 수 있다. 캘리브레이션 대상물체로는 포인트(point)특징점을 이용하고 있으며 카메라 구동부에서 제공되는 각도 정보를 이용하며 캘리브레이션 대상 물체에 대한 기하학적 사전 지식이나 3 차원 정보를 필요로 하지 않는다 각각의 캘리브레이션 파라메타를 구하기 위해서 두 프레임을 필요로 한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 캘리브레이션 방법의 실용 가능성을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.2
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• pp.137-148
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• 2004

In this paper, we propose a new camera calibration method for rotating multi-view cameras to generate image-based panoramic 3D Virtual Environment. Since calibration accuracy worsens with an increase in distance between camera and calibration pattern, conventional camera calibration algorithms are not proper for panoramic 3D VE generation. To remedy the problem, a geometric relationship among all lenses of a multi-view camera is used for intra-camera calibration. Another geometric relationship among multiple cameras is used for inter-camera calibration. First camera parameters for all lenses of each multi-view camera we obtained by applying Tsai's algorithm. In intra-camera calibration, the extrinsic parameters are compensated by iteratively reducing discrepancy between estimated and actual distances. Estimated distances are calculated using extrinsic parameters for every lens. Inter-camera calibration arranges multiple cameras in a geometric relationship. It exploits Iterative Closet Point (ICP) algorithm using back-projected 3D point clouds. Finally, by repeatedly applying intra/inter-camera calibration to all lenses of rotating multi-view cameras, we can obtain improved extrinsic parameters at every rotated position for a middle-range distance. Consequently, the proposed method can be applied to stitching of 3D point cloud for panoramic 3D VE generation. Moreover, it may be adopted in various 3D AR applications.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.165-168
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• 2016

카메라 캘리브레이션은 실제 세상인 3차원의 좌표와 카메라가 만든 영상의 2차원 좌표 사이에서 수학적 관계를 알기 위해서 필요하다. 보통 체커보드의 교점을 이용하여 2차원의 좌표를 정확하게 찾는데 사용하며, 이는 카메라 캘리브레이션 계산으로 응용된다. 따라서 체커보드의 교점을 정확하게 찾아야만 카메라 캘리브레이션이 정상적인 성능을 낼 수 있다. 현존하는 체커보드 검출 방법은 입력 인수를 많이 필요로 하거나 정확도가 낮아 체커보드의 교점을 정확히 입력하지 못하면 좋지 않은 결과가 나타난다. 따라서 체커보드를 자동으로 검출하여 카메라 캘리브레이션 하는 방법은 아직 신뢰도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 보다 안정적인 카메라 캘리브레이션을 위해서 체커 보드의 검출 성능을 높이고자 한다. 주위 픽셀들간의 미분 값을 기준삼아 검출된 교점들을 이용하여 체크 모양의 직선을 추측한다. 이 직선을 이용하면 장애물이 있거나 노이즈가 있어서 검출하기 어려운 교점들이 있는 경우에도 교점 보간 (point interpolation) 방법을 사용하여 나머지 교점들을 찾을 수 있다. 보간 과정을 통해서 검출에 방해가 되는 요소들이 있는 상황에서 체커 보드 교점 검출의 성능을 높이도록 하였다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.34 no.3
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• pp.248-253
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• 2014

Camera calibration is an indispensable process for improving measurement accuracy in industry fields such as machine vision. However, existing calibration cannot be applied to the calibration of mid-wave and long-wave infrared cameras. Recently, with the growing use of infrared thermal cameras that can measure defects from thermal properties, development of an applicable calibration target has become necessary. Thus, based on heat conduction analysis using finite element analysis, we developed a calibration target that can be used with both existing visible cameras and infrared thermal cameras, by implementing optimal design conditions, with consideration of factors such as thermal conductivity and emissivity, colors and materials. We performed comparative experiments on calibration target images from infrared thermal cameras and visible cameras. The results demonstrated the effectiveness of the proposed calibration target.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.773-776
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• 2001

본 논문에서는 캘리브레이션 패턴을 카메라와 평행한 평면에 위치시켜 카메라의 회전 요소를 없게 하여 회전 행렬이 단위 행렬이 되게 한 상태에서 카메라를 캘리브레이션 하였다. 카메라의 투영중심에 대한 투영면과 프레임 버퍼에서의 영상 중심 위치($C_x,\;C_y$), 촛점거리(f) 등의 내부 파라메타와 세계 좌표의 원점에 대한 카메라의 상대 위치($T_x,\;T_y,\;T_z$)를 서로 다른 거리에서 획득한 두 장의 패턴 영상을 이용하여 효과적으로 계산하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.4
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• pp.621-628
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• 2021

This paper proposes a method to calibrate a thermal camera with three different perspectives. In particular, the intrinsic parameters of the camera and re-projection errors were provided to quantify the accuracy of the calibration result. Three lenses of the camera capture the same image, but they are not overlapped, and the image resolution is worse than the one captured by the RGB camera. In computer vision, camera calibration is one of the most important and fundamental tasks to calculate the distance between camera (s) and a target object or the three-dimensional (3D) coordinates of a point in a 3D object. Once calibration is complete, the intrinsic and the extrinsic parameters of the camera(s) are provided. The intrinsic parameters are composed of the focal length, skewness factor, and principal points, and the extrinsic parameters are composed of the relative rotation and translation of the camera(s). This study estimated the intrinsic parameters of thermal cameras that have three lenses of different perspectives. In particular, image enhancement based on a deep learning algorithm was carried out to improve the quality of the calibration results. Experimental results are provided to substantiate the proposed method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.89-90
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• 2021

본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 멀티 뷰 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 멀티 뷰 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다.