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사영 컨투어를 이용한 전방향 카메라의 움직임 추정 방법
Omnidirectional Camera Motion Estimation Using Projected Contours 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.44 no.5 = no.317, 2007년, pp.35 - 44  

황용호 (중앙대학교 첨단영상대학원 영상공학과) ,  이재만 (중앙대학교 첨단영상대학원 영상공학과) ,  홍현기 (중앙대학교 첨단영상대학원 영상공학과)

초록
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넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 카메라 교정(calibration), 공간의 3차원 재구성(reconstruction) 등에 널리 응용되고 있다. 실 세계에 존재하는 직선 성분들은 전방향 카메라 모델에 의해 컨투어로 사영(projection)되기 때문에, 영상간에 대응되는 컨투어 성분은 카메라의 회전 및 이동 등의 추정에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 컨투어를 이루는 대응점에 대한 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터간의 각도 오차함수 및 사영된 컨투어의 거리 오차를 단계별로 최소화하는 카메라 파라미터를 계산한다. 등거리(equidistance) 사영된 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 카메라의 위치 정보를 정확하게 추정함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Since the omnidirectional camera system with a very large field of view could take many information about environment scene from few images, various researches for calibration and 3D reconstruction using omnidirectional image have been presented actively. Most of line segments of man-made objects we...

주제어

#Omnidirecional camera   #camera calibration   #projection model   #corresponding contour  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 또한 좋은 결과를 위해 RANSAC 등의 강건한 알고리즘照을 이용하면 많은 계산 시간이 필요하며, 카메라의 위치에 대한 단위 방향벡터만을 추정하기 때문에 영상 시퀀스에서의 이동 정도 등을 결정하기 힘들다. 본 논문에서는 사전에 해석된 전방향 카메라의 사영모델을 대상으로 영상에 존재하는 각 대응점에 대한 에피폴라 평면과 역사영된 3차원 벡터간의 각도 오차함수 및 사영된 컨투어의거리 오차의 단계별 최소화를 통해 카메라 간의 상대적인 위치와 회전 정보를 추정하는 방법이 제안된다.
  • 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안되었다. 먼저, 교정 패턴을 이용해 카메라의 사영모델을 추정한 다음, 대응점에 대한 에피폴라 평면과 역사영된 3차원 벡터의 각도 오차함수를 최소화하는 카메라 파라미터를 계산하였다.
  • 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안된다. 실 세계에 존재하는 직선 성분들은 전방향 영상에 컨투어로사영(projection)되기 때문에, 영상간에 대응되는 컨투어성분은 카메라의 회전 및 이동 등의 추정에 효과적으로 활용될 수 있다.
  • 합성 영상과 어안렌즈로 취득된 실제 영상의 실험 결과로부터 제안된 알고리즘이 카메라 정보를 정확하게 추정함을 확인하였다. 본 연구에서는 전방향 영상내에 특징점의 초기 대응관계가 이미 설정된 경우를 고려하였다. 이후에는 컨투어의 대응관계 설정과 카메라의 위치 해석과정 등을 함께 연구하며, 3차원 공간의 재구성에 대한 연구도 진행될 예정이다.

가설 설정

  • 각각 Ri과 ti의 y축에 대한 회전각이다. 본 논문에서는 카메라를 삼각대에 설치하여 영상을 취득하기 때문에 카메라는 xz평면상에서 이동하며 y축에 대한 회전만이 고려된다. 식 (9)와 같이 각도 오차가 최소일 때의 ®와 ①를 Ri과 ti에 대한 대략적인 초기 회전각 %, ①, 湖으로 결정하며 식 (10)의 범위 Qnax 내에서 검색한다.
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참고문헌 (17)

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  3. A. Basu and S. Licardie, 'Alternative Models for Fish-Eye Lenses,' Pattern Recognition Letters, Vol. 16, pp. 433-441, 1995 

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  13. J. Han and J. Park, 'Contour matching using epipolar geometry,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 22, No. 4, 358-370, 2000 

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  14. C. Schmid and A. Zisserman, 'Automatic line matching across views,' Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 666-672, 1997 

  15. R. Hartley and A. Zisserman, 'Multiple View Geometry in Computer Vision,' Cambridge Univ., 2000 

  16. Z. Zhang, R. Deriche, O. Faugeras and Q. Loung, 'Arobust technique for matching two uncalibrated images through the recover of the unknown epipolar geometry,' Artificial Intelligence Journal, Vol. 78, pp. 87-119, 1995 

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  17. http://www.ignorancia.org 

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