본 연구에서는 view angle(α_(v))이 큰 3개의 광각렌즈로부터 입력된 왜곡영상을 기하학적으로 보정할 수 있는 원근투영 알고리즘을 개발하고 이를 프로그래밍 하였으며, 개발된 프로그램의 검증을 위하여 grid pattern의 표준영상을 이용하여 초점거리를 15㎜부터 55㎜까지 10㎜간격으로 변화시키고 또한 view angle을 140°, 160°, 170°로 변화시키면서 이미지 보정을 행하였다. 연구를 통하여 얻어진 주요한 결론을 요약하면 다음과 같다. 동일한 view angle lens를 이용하는 경우 focal distance (fd)에 따른 이미지 보정의 정밀도는 fd가 커질수록 증가하였으며, 표준영상과 비교하여 평균 보정오차가 0.36%로 보정이 잘 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 원근투영 알고리즘에 의한 영상 보정시 초점거리(fd)가 증가할수록 영상 보정정밀도가 좋아졌다. perspective protection 알고리즘을 적용하여 광각렌즈의 왜곡영상에 대한 프로그램을 개발하고 이를 검증함으로써 왜곡영상의 실시간 보정을 행할 수 있는 기반을 확보할 수 있었다. 왜곡영상의 평균 보정오차(ε_(c))는 0.36%로서 우수한 보정정밀도를 보였으며 view angle이 클수록 다소 증가하는 경향을 나타내었다. 이상과 같이 광각렌즈로부터 입력된 영상을 실시간으로 ...
본 연구에서는 view angle(α_(v))이 큰 3개의 광각렌즈로부터 입력된 왜곡영상을 기하학적으로 보정할 수 있는 원근투영 알고리즘을 개발하고 이를 프로그래밍 하였으며, 개발된 프로그램의 검증을 위하여 grid pattern의 표준영상을 이용하여 초점거리를 15㎜부터 55㎜까지 10㎜간격으로 변화시키고 또한 view angle을 140°, 160°, 170°로 변화시키면서 이미지 보정을 행하였다. 연구를 통하여 얻어진 주요한 결론을 요약하면 다음과 같다. 동일한 view angle lens를 이용하는 경우 focal distance (fd)에 따른 이미지 보정의 정밀도는 fd가 커질수록 증가하였으며, 표준영상과 비교하여 평균 보정오차가 0.36%로 보정이 잘 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 원근투영 알고리즘에 의한 영상 보정시 초점거리(fd)가 증가할수록 영상 보정정밀도가 좋아졌다. perspective protection 알고리즘을 적용하여 광각렌즈의 왜곡영상에 대한 프로그램을 개발하고 이를 검증함으로써 왜곡영상의 실시간 보정을 행할 수 있는 기반을 확보할 수 있었다. 왜곡영상의 평균 보정오차(ε_(c))는 0.36%로서 우수한 보정정밀도를 보였으며 view angle이 클수록 다소 증가하는 경향을 나타내었다. 이상과 같이 광각렌즈로부터 입력된 영상을 실시간으로 자동보정을 할 수 있는 program 개발을 통하여 향후 web 기반 영상처리 및 영상측정, image monitoring 시스템 등의 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 view angle(α_(v))이 큰 3개의 광각렌즈로부터 입력된 왜곡영상을 기하학적으로 보정할 수 있는 원근투영 알고리즘을 개발하고 이를 프로그래밍 하였으며, 개발된 프로그램의 검증을 위하여 grid pattern의 표준영상을 이용하여 초점거리를 15㎜부터 55㎜까지 10㎜간격으로 변화시키고 또한 view angle을 140°, 160°, 170°로 변화시키면서 이미지 보정을 행하였다. 연구를 통하여 얻어진 주요한 결론을 요약하면 다음과 같다. 동일한 view angle lens를 이용하는 경우 focal distance (fd)에 따른 이미지 보정의 정밀도는 fd가 커질수록 증가하였으며, 표준영상과 비교하여 평균 보정오차가 0.36%로 보정이 잘 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 원근투영 알고리즘에 의한 영상 보정시 초점거리(fd)가 증가할수록 영상 보정정밀도가 좋아졌다. perspective protection 알고리즘을 적용하여 광각렌즈의 왜곡영상에 대한 프로그램을 개발하고 이를 검증함으로써 왜곡영상의 실시간 보정을 행할 수 있는 기반을 확보할 수 있었다. 왜곡영상의 평균 보정오차(ε_(c))는 0.36%로서 우수한 보정정밀도를 보였으며 view angle이 클수록 다소 증가하는 경향을 나타내었다. 이상과 같이 광각렌즈로부터 입력된 영상을 실시간으로 자동보정을 할 수 있는 program 개발을 통하여 향후 web 기반 영상처리 및 영상측정, image monitoring 시스템 등의 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
In this study we have developed Perspective projection algorism compensating an distorted image geomatically inputted from three wide-angle lenses a view angle is wide and made a program of it. To verify developed program, we have compensated images by varing the focal distance from 15㎜ to 55㎜ at in...
In this study we have developed Perspective projection algorism compensating an distorted image geomatically inputted from three wide-angle lenses a view angle is wide and made a program of it. To verify developed program, we have compensated images by varing the focal distance from 15㎜ to 55㎜ at intervals of 10 ㎜ and view angles at 140, 160 and 170 degrees using a standard image of grid pattern. Through this study we have reached some conclusions as below. In case of using the same view angle lens, we confirmed that the precision of an image compensation was increased according as fd was extended and the compensation was performed well through the fact that an average compensation error was 0.36 percent in comparison with an standard image. And in case of an image compensation by Perspective projection algorism, the precision of an image compensation was became high proportionately with fd extended. We have defined a foundation which is possible to compensate an distorted image occasionally an as a consequence of that developed the program about an wide-angle lens of an distorted image applying Perspective projection algorism and inspected it. An average compensation error of an distorted image was 0.36 percent, which showed that an image compensation was excellent and there is a tendency to become large in proportion to the increase of view angle. Through the program that can compensate automatically an distorted image inputted from an wide-angle lens from time to time, we expect that it will be utilized for an image process on the basis web, an image measurement and the development of image monitoring system in the future.
In this study we have developed Perspective projection algorism compensating an distorted image geomatically inputted from three wide-angle lenses a view angle is wide and made a program of it. To verify developed program, we have compensated images by varing the focal distance from 15㎜ to 55㎜ at intervals of 10 ㎜ and view angles at 140, 160 and 170 degrees using a standard image of grid pattern. Through this study we have reached some conclusions as below. In case of using the same view angle lens, we confirmed that the precision of an image compensation was increased according as fd was extended and the compensation was performed well through the fact that an average compensation error was 0.36 percent in comparison with an standard image. And in case of an image compensation by Perspective projection algorism, the precision of an image compensation was became high proportionately with fd extended. We have defined a foundation which is possible to compensate an distorted image occasionally an as a consequence of that developed the program about an wide-angle lens of an distorted image applying Perspective projection algorism and inspected it. An average compensation error of an distorted image was 0.36 percent, which showed that an image compensation was excellent and there is a tendency to become large in proportion to the increase of view angle. Through the program that can compensate automatically an distorted image inputted from an wide-angle lens from time to time, we expect that it will be utilized for an image process on the basis web, an image measurement and the development of image monitoring system in the future.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.