렌즈들의 고유한 초점거리는 모두 대각선 방향의 화각을 표시한 것으로 화각은 말 그대로 화면을 담을 수 있는 각도를 말한다. 화각이 제일 넓은 렌즈는 물고기가 바라보는 것과 같다고 해서 붙여진 어안렌즈를 비롯하여 광각렌즈, 망원렌즈 등이 있다. 이번호에서는 표준렌즈, 망원렌즈, 광각렌즈 등을 통해 초점 거리별 렌즈의 활용법을 알아보자.
본 논문은 교통상태 감시 등 교통관제를 위해 설정한 CCTV 카메라의 화각 상태에서 교통량, 속도 등 교통정보 수집을 동시에 수행할 수 있는 CCTV 카메라 자세보정 알고리즘 개발에 관한 것이다. 개발한 자율자세보정 알고리즘은 차량인식 및 추적기법을 이용하여 도로를 식별하고, 운영자의 교통감시 및 교통정보 수집을 위한 화각을 결정한다. 제안 알고리즘의 성능검증은 현장에 설치한 CCTV를 이용하였으며, 교통감시 및 교통정보 수집을 위해 각각 설정한 화각에 대해 자율자세보정 알고리즘이 자동 산출한 화각의 결과와 비교하였다. 분석결과 운영자 감시를 위한 화각은 상호 96%의 일치성을 보였다. 교통정보의 경우는 교통량 및 속도의 정확도가 각각 96%, 95%로 산출됐으며 수동 설정한 화각과 비교할 때 약 2%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 관제용 CCTV를 이용하여 교통정보 수집 및 교통상황 감시를 동시에 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 일반적인 동일 기종의 카메라를 사용한 스테레오 카메라 시스템이 아닌, 서로 다른 화각 및 해상도를 가진 이기종 카메라를 이용하여 스테레오 카메라를 설계한다. 본 논문에서 설계하는 스테레오 카메라는 카메라의 수평오차 및 화각, 해상도가 다르다. 따라서 해당 스테레오 카메라를 통해 송출되는 1:1 매칭 되지 않는 영상을 본 논문에서 제시한 코너점 좌표와 기하학변환 방법으로 교정하고 매칭되는 영역을 잘라내는 조정의 과정을 제안한다. 해당 교정 및 조정에는 컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV를 이용하고 사용자에게 볼 수 있는 프로그램을 MFC를 이용하여 제작한다. 해당 시스템을 통해 교정 및 조정된 영상은 최소한의 픽셀 오차율을 보여 동일한 영역의 감시활동에 효과적임을 보여준다.
한 장의 영상에 보다 많은 영상정보를 담기 위해서는 넓은 시야각이 필요하다. 넓은 시야각을 갖는 영상은 보안, 감시, 원격화상회의, 이동로봇 등의 산업분야에서 사용된다. 본 논문에서는 광각의 파노라마 영상을 획득하기 위해 쌍곡면 실린더형 반사체를 이용한 영상획득 방법을 제안한다. 일반적인 응용 예에서 수직화각 보다 수평화각이 중요하므로 수직방향으로는 평면거울과 같고, 수평방향으로 쌍곡선 형태를 갖는 실린더형 반사체를 설계하였다. 광학적 성능 분석을 위해 광선추적법을 통해 본 쌍곡면 실린더형 반사체 영상계의 영상획득 모델을 구하였으며, 쌍곡면 실린더형 반사체를 실제 제작하였고, 영상 실험을 통해 광각 영상획득 성능을 검증하였다. 제안하는 영상 시스템은 기존 방법에 비해 경제적이며, 별도의 영상처리 없이 수평화각 210도에 이르는 광각의 실시간 파노라마 영상을 획득할 수 있었다.
목적: 4매의 비구면 렌즈를 사용하여 optical distortion과 TV distortion을 감소시켜 주변부 상의 왜곡을 줄인 광각의 모바일 카메라를 설계하였다. 방법: 광학적 설계는 화각 $95^{\circ}$에서 ${\pm}1%$내의 optical distortion을 만족하도록 하였으며, 광학계 전체길이는 모바일 카메라의 두께를 고려하여 4.5 mm 이내로 하였다. 센서는 1/3.2"의 5M급 CCD를 사용하였으며 MTF는 140 lp/mm에서 20% 이상을 만족하도록 설계 조건을 설정하였다. 결과: 최적화 설계된 모바일 광각 카메라는 화각 $95^{\circ}$의 full field에서 optical distortion은 모든 field에서 ${\pm}1%$내의 결과를 보였으며 TV distortion도 0.46%로 주변부 상의 왜곡이 감소되었다. MTF 성능은 모든 field에서 20%이상으로 나타났다. 광선수차와 비점수차 모두 적은 양으로 안정된 성능을 보였다. 결론: 기존의 모바일 카메라의 화각보다 더 큰 화각을 갖는 광각의 모바일 카메라의 distortion을 광학적으로 개선하여 주변부의 상의 왜곡을 감소시켜 보다 쾌적한 넓은 시야를 얻을 수 있었으며 소프트웨어로 보정할 때 발생하는 단점을 보완할 수 있었다. 이는 안경과 접목되는 카메라의 연구에 활용될 수 있으리라 사료된다.
180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.
현대전에서 무인기의 역할은 지속해서 커지고 있으며, 무인기의 자율적 임무 수행 능력이 필요해지고 있다. 따라서, 촬영 영상을 기반으로한 무인기의 자율적인 표적 탐지/식별이 필수적이다. 하지만, 영상인식 인공지능 모델의 표적 인식률은 영상 내 표적의 선명도에 따라 큰 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 요구 공간해상도를 고려한 촬영 장비의 화각 및 무인기의 비행 위치를 결정하는 방법을 다룬다. 먼저, 촬영하고자 하는 좌표에 대한 무인기의 상대 고도, 지면 거리, 그리고 촬영 화각에 따라 촬영 영역의 크기를 계산 방법을 다룬다. 이 방법을 통해, 본 논문에서는 촬영하고자 하는 공간해상도를 만족시킬 수 있는 촬영 영역의 넓이를 먼저 계산하고, 이를 만족할 수 있는 무인기의 상대 고도, 지면 거리, 그리고 촬영 화각을 계산한다. 또한, 촬영하고자 하는 좌표를 중심으로 요구되는 공간해상도를 만족시킬 수 있는 촬영 화각에 따른 무인기의 유효한 위치 범위를 계산하고, 이를 촬영 임무 계획에 활용할 수 있도록 표 형식으로 가공하는 방법을 제안한다.
$180^{\circ}$ 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.
완전한 자율 주행에 이르기 위해서는 주변 환경을 인지하는 인지 능력이 사람보다 뛰어나야 한다. 자율 주행에서 주로 사용되는 $60^{\circ}$ 협각, $120^{\circ}$ 광각 카메라는 시야각에 따른 각각의 단점이 존재한다. 본 논문의 목적은 광각, 협각 카메라가 가진 각각의 단점을 극복하기 위하여, 다중화각 차량 전방 카메라 시스템을 이용하여 더 넓은 영역의 전방을 대상으로 더 정확히 객체를 인식할 수 있는 심층신경망 알고리즘을 개발하는 것이다. 광각, 협각 카메라로 취득된 데이터의 종횡비를 분석해 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘을 수정하였고, 취득된 데이터를 학습하여 단안 카메라만을 사용할 때 보다 높은 성능을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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