The distortion correction system of Head up display that is installed in vehicle has been studied both experimentally and theoretically for the removal of the optical lens distortion. A new adaptive correction method is having a decisive effect on correction in the optical lens distortion of Head up display. This adaptive correction system removes various distortion that has occurred because of the design tolerances of Head up display and the assemble tolerances into vehicle. It is especially efficient in removal of a barrel distortion and pin cushion of Head up display.
This paper analyzes the distortion correction of the in the micro DMD(digital micro mirror device) projector system using 0.25 or less optical throwing distance ratio. The distortion of projected image occurs depending on the performance of the optical lens, the installation location of the projection system, and the tilt of the screen. This study analyzed the physical tilt values influencing of the distortion of projected image, removed the tilt distortion of throwing distance ratio optical lens, and adjusted the distortion image by the simulation of calibration displacements. The results of this study demonstrated within 5% TV distortion reference. Moreover, the correction method reduced the pin-distortion correction of projection system.
A realization for image distortion correction processing system with DSP processor is presented in this paper. The image distortion correcting algorithm is realized by DSP processor for focusing on more real time processing than image quality. The lens and camera distortion coefficients are processed by YCbCr Lookup Tables and the correcting algorithm is applied to reverse mapping method for geometrical transform. The system experimentation results in the processing time about 34.6 msec on $720{\times}480$ curved image at 150 degree visual range.
Lens distortions have a significant impact on captured or projected image geometry. This paper proposes a lens distortion correction with gradient components for wide-angle lenses. In most cases, distortion coefficients are estimated using a distortion model by point correspondences. Corrected images using only point correspondences can be compensated excessively, therefore, producing bended lines into the opposite direction near the corners. To curtail these phenomena, we propose to adopt the gradient components in addition to positions to obtain the distortion coefficients. We verified the improved accuracy and the straightness of the proposed method through experimentation.
어안렌즈는 사각이 넓어서 터널 내부 벽면의 영상을 취득하는 데 유용하다. 원통투영의 원리를 이용하여 어안렌즈터널 영상을 우리의 눈에 익숙한 일반 영상으로 변환시킬 수 있는데, 이 과정에서 여러 종류의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문은 투영영상의 터널 바닥면과 벽면 사이 경계선에서 발생하는 왜곡을 다루고 있다. 경계선 왜곡의 발생 원인을 분석하고 모형을 제작하여 보정량 계산식을 유도하였다. Visual C++로 제작한 소프트웨어를 이용하여 계산된 보정량을 투영영상에 적용한 결과 경계선이 보정된 영상을 얻을 수 있었다. 투영영상에 나타난 다른 왜곡에 대한 연구가 추가된다면 어안렌즈 영상을 통해 실제 터널 벽면과 유사한 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
For the purposes of enhancing usability of Numerical Weather Prediction (NWP), the quantitative precipitation prediction scheme by machine learning has been proposed. In this study, heavy rainfall was corrected for by utilizing rainfall predictors from LENS and Radar from 2017 to 2018, as well as machine learning tools LightGBM and XGBoost. The results were analyzed using Mean Absolute Error (MAE), Normalized Peak Error (NPE), and Peak Timing Error (PTE) for rainfall corrected through machine learning. Machine learning results (i.e. using LightGBM and XGBoost) showed improvements in the overall correction of rainfall and maximum rainfall compared to LENS. For example, the MAE of case 5 was found to be 24.252 using LENS, 11.564 using LightGBM, and 11.693 using XGBoost, showing excellent error improvement in machine learning results. This rainfall correction technique can provide hydrologically meaningful rainfall information such as predictions of flooding. Future research on the interpretation of various hydrologic processes using machine learning is necessary.
랜즈왜곡은 상의 위치를 변화시키므로 이에 대한 보정은 사진측량의 정확도 향상에 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 기준점 성과와 space resection의 과정없이 단사진으로 보정계수 결정이 가능한 plumb line method를 이용하여 거리에 따른 측정용, 비측정용 카메라의 렌즈왜곡 보정계수를 구하고 이를 실제 피사체의 3차원 위치해석에 적용, 정확도 향상을 기하고자 함에 목적이 있다. 그 결과, 측정용 카메라는 큰 차이를 보이지 않으나 비측정용 카메라는 방사방향, 접선방향 왜곡 보정계수가 촬영거리에 따라 면하므로 촬영거리에 따른 보정계수 적용이 바람직하며, 비측정용 카메라에 이를 적용하였을 경우 오차가 약 30%∼76%까지 현저히 감소되었다.
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.
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.
냉각형 검출기를 사용하는 열상장비에서 렌즈의 표면 반사율에 의해 발생하는 나르시서스는 검출기의 불균일 보정(non-uniformity correction, NUC)에 의해 제거할 수 있다. 그래서 일반적으로 열상장비에서는 나르시서스를 무시할 수 있다고 가정한다. 그러나 불균일 보정은 시스템의 민감도를 감소시켜 열상장비의 성능인 최소분해능온도차에 영향을 줄 수 있다. 또한 시스템 내부의 온도가 변하면 불균일 보정 후에도 나르시서스에 의해 음영이 발생할 수 있다. 그래서 설계 단계에서 나르시서스를 고려한 설계가 필요하다. 본 논문에서는 중적외선 광학계를 설계하고 렌즈 표면 반사율을 1%로 설정하여 나르시서스 양을 분석하였다. 또한 설계를 초기설계, 개선설계, 최소화설계 단계로 구분하여 나르시서스 양을 초기 설계 대비 약 56% 수준으로 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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