본 논문은 플렌옵틱 영상에 CCD 카메라 모델을 적용하여 플렌옵틱 카메라의 내부 파라미터를 구하는 편리한 방법을 제안한다. 플렌옵틱 카메라 캘리브레이션에 사용되는 영상은 일반적으로 CCD 카메라 캘리브레이션에서 사용하는 체크보드패턴을 사용한다. CCD 카메라 모델에 기반 하여 플렌옵틱 카메라 모델의 행렬식을 구하고 이를 통해 초점거리, 주점, 베이스라인, 가상카메라와 물체사이의 거리를 나타내는 4가지 방정식을 공식화한다. 그리고 비선형 최적화 기법을 수행하여 방정식의 해를 찾는다. 구해진 추정치는 실제 매개 변수와 비교하고 구해진 파라미터를 이용해 재 투영 오차율을 구한다. 실험 결과 제안한 방법을 통해 구한 매개 변수는 실제와 매우 유사한 값을 가지며 재투영 오차율은 수용할 수 있는 정도로 나타난다.
최근 네트워크 RTK 측량은 지적측량분야에서도 많이 활용되는 등 그 사용 분야가 확대 되고 있다. 지적확정측량 점진적 민간이양계획 및 지적재조사측량 민간업체 낙찰에 따라 GPS정지측량의 민간업체 수행이 많아지고 있으며, 사업 적용 시 지역좌표계 기준점 성과의 상호간 불부합으로 인하여 이들 간의 부합을 점검할 수 있는 확인 방법의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 안양시 지역의 지적기준점을 대상으로 지역좌표계상 네트워크 RTK 사이트 캘리브레이션 기능을 이용한 부합여부 분석결과를 GPS 정지측량에 반영하여 진행한 과정을 설명하고자 한다. 추가적으로 지역측지계상 GPS 정지측량 망 조정 성과와 네트워크 RTK 사이트 캘리브레이션 기능의 측량결과를 비교하여 측량결과의 RMSE(평균제곱근 오차)가 최대 0.04m 이내에서 성과가 결정되었고, 적용방법에 대한 추가적 연구를 통한 실무 활용이 필요하다 생각된다.
근거리 사진측량에서 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 위치를 결정하기 위해 카메라의 내부표정요소뿐만 아니라 카메라 간의 상호표정요소를 결정하는 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 한다. 카메라 캘리브레이션을 수행하고 나서 시간이 흐르면 비측량용 카메라의 경우 내부적인 불안정성이나 외부적인 요인에 의해 내부표정요소와 상호표정요소가 변할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 안정성을 평가하기 위해 두 대의 단일 카메라와 스테레오 카메라의 안정성을 분석뿐만 아니라 검사점을 이용하여 3차원 위치 정확도를 평가하였다. 4개월간 3회의 카메라 캘리브레이션을 수행한 실험을 통해 단일 카메라의 안정성을 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.001mm로 나타났으며, 스테레오 카메라의 평균제곱근오차는 ±0.012mm ~ ±0.025mm로 나타났다. 또한, 검사점을 이용한 거리정확도를 평가한 결과 ±1mm로 나타나 다시기에 걸쳐 추정한 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소는 안정적인 것으로 판단되었다.
모바일 맹핑시스템에 장착되어 있는 카메라와 INS의 물리적 관계 (두 좌표축 간의 거리(lever-arm) 와 각도(boresight) 캘리브레이션은 카메라 영상의 지리적 정보를 생성하기 위해 필요로 한다. 이 목적을 위해 기존연구는 카메라 캘리브레이션을 통하여 이 물리적 관계를 추정하고 있다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 좌표가 할당된 타겟을 이용하여 움직이는 카메라의 렌즈 왜곡과 내/외부 표정 계산하는 것이다. 이 추정에서, 저가의 INS의 초기상태인 자세, 각도는 사용자의 측량에 의해 결정이 된다. 만약 정교한 측량이 없을 경우, 카메라 영상의 지리적 정보는 잘못된 정보를 제공 할 것이다. 정교한 측량의 어려움을 피하기 위해, 본 논문은 카메라와 초기상태 정보가 없는 INS간의 물리적 관계를 위한 수학적 모델을 설계하였다. 시스템에 장착된 카메라와 INS의 초기 기준 좌표계의 관계는 lever-arm과 boresight을 이용한 좌표축 변환으로 정의 될 수 있으며, 이 시스템이 이동 후, 카메라 초기 기준 좌표계에서 INS의 위치는 두 개의 벡터 경로로 정의 될 수 있다. 이 두 벡터 경로는 카메라와 INS의 상대 외부표정의 관계를 이용하여 계산된 벡터들의 조합으로 정의된다. 본 논문은 여러 쌍의 경로로부터 lever-arm과 boresight을 추정하였다.
$180^{\circ}$ 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.
실사 영상에 가상 객체를 합성하기 위해서는 실사 영상 촬영 당시의 카메라 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 카메라 정보를 구하기 위하여 가상현실 분야에서 사용하고 있는 캘리브레이션 프리 정합 (Calibration-Free Registration) 기술을 기반으로 한 반자동 정합 기술을 제안하였다. 가상 현실은 실시간 응용인데 반하여 본 논문에서 제안하는 반자동 정합 기술은 합성 컨텐츠 저작을 위한 오프라인 응용에 적합한 방법으로 캘리브레이션 프리 정합기술의 합성 결과는 사용자의 입력정보와 밀접한 관계가 있다. 캘리브레이션 프리 정합기술은 두가지 사용자 입력을 필요로 한다. 첫번째 입력은 어파인공간 (Affine space)의 기저 (Basis vector)를 위한 특징점 정보이고, 두번째 입력 정보는 가상객체의 영상 투영점 입력이다. 본 논문에서는 이 두가지 사용자 입력중 기저를 위한 특징점 정보입력을 사용자가 쉽게, 정확한 정보를 입력할 수 있게하기 위하여, 사용자가 특징점을 개략적으로 입력하게 하고, 주변 영역에서 코너점 검출을 수행하여 사용자 입력을 수정하여 받아들리는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 구한 카메라 정보로 만족할 만한 합성 영상을 얻을 수 있었다.
In this study, calibration technology that increases the alignment accuracy in large flexible flat panels was studied. For precise of calibration, a systematization of the calibration algorithm was established, and a calibration correction technique was studied to revise calibration errors. A coordinate systems of camera and UVW stage was established to get the global position of the mark, and equations for translational and rotational calibration were systematically derived based on geometrical analysis. Correction process for the calibration data was carried, and alignment experiments were performed sequentially in cases of the presence or absence of calibration-correction. Alignment results of both calibration correction and non-calibration correction showed accuracy performance less than 1㎛. On the other hand, the standard deviation in calibration-correction is smaller than non-calibration correction. Therefore, calibration correction showed improvement of the alignment repeatability.
네트워크 RTK측량은 단일기준국 RTK측량의 한계를 극복하고자 개발된 GNSS 위치결정기술로 그 정확도와 효율성이 높아 일반측량, 지적측량 및 엔지니어링측량 등에서 많이 활용되고 있다. 지적재조사측량규정에서는 네트워크 RTK, 단일기준국 RTK와 정지측위를 지적재조사측량방법으로 규정하고 있는데, 본 연구에서는 경남 하동의 지적재조사측량지역을 대상으로 측량규정에 정한 방법인 네트워크 RTK와 정지측위 방식에 의한 기준점측량을 실시하고 그 결과를 비교하였다. 아울러 네트워크 RTK 측량의 정확도를 개선시키고자 사이트 캘리브레이션을 실시하고 경계점 측량을 수행하였으며 이를 사이트 캘리브레이션 실시없이 네트워크 RTK(VRS) 측량을 수행한 측량결과와 비교하였다. 연구결과 네트워크 RTK 방식과 정지측위 방식의 평균오차는 두 개 지구에서 각각 2.44cm와 1.53cm로 나타났고, 캘리브레이션을 실시한 경우에는 네트워크 RTK 방식과 정지측위 방식의 평균오차값이 두 개 지구에서 각각 0.19cm와 0.82cm로 나타나 캘리브레이션의 효과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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