최근 이슈가 되어온 스마트폰에는 고해상도 카메라, Assisted GPS, 가속도계, 자이로스코프, 그리고 자기 계측 센서와 같이 측량에 직접 이용할 수 있는 다양한 센서들이 탑재되어 있다. 본 연구는 고해상도 영상을 제공하는 스마트폰 카메라를 검정하고 그 정확도를 평가함으로써, 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성을 제시하는데 그 목적을 둔다. 먼저, 스마트폰 카메라의 정확도 평가에 앞서 각 카메라의 렌즈 왜곡을 보정하기 위한 카메라 검정이 이루어졌고, 이 과정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표 및 대상물 좌표의 정확도를 분석하였다. 또한, 3차원 위치 결정에 있어 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 결과 분석이 이루어졌고, 최종적으로 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였다. 그 결과, 스마트폰 카메라의 왜곡 보정에 있어 고차항의 방사 왜곡 계수도 고려되어야 하며, 측량용 카메라에 의한 결과와 미소한 차이를 나타내어 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.
최근 이슈가 되어온 스마트폰에는 고해상도 카메라, Assisted GPS, 가속도계, 자이로스코프, 그리고 자기 계측 센서와 같이 측량에 직접 이용할 수 있는 다양한 센서들이 탑재되어 있다. 본 연구는 고해상도 영상을 제공하는 스마트폰 카메라를 검정하고 그 정확도를 평가함으로써, 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성을 제시하는데 그 목적을 둔다. 먼저, 스마트폰 카메라의 정확도 평가에 앞서 각 카메라의 렌즈 왜곡을 보정하기 위한 카메라 검정이 이루어졌고, 이 과정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표 및 대상물 좌표의 정확도를 분석하였다. 또한, 3차원 위치 결정에 있어 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 결과 분석이 이루어졌고, 최종적으로 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였다. 그 결과, 스마트폰 카메라의 왜곡 보정에 있어 고차항의 방사 왜곡 계수도 고려되어야 하며, 측량용 카메라에 의한 결과와 미소한 차이를 나타내어 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.
The smartphones which have been recently are embedded with high resolution quality camera, assisted GPS, accelerometer, gyroscope and various sensors including magnetometer sensor that could be directly used for measurement. This study aims to suggest the possible application of smartphone camera pr...
The smartphones which have been recently are embedded with high resolution quality camera, assisted GPS, accelerometer, gyroscope and various sensors including magnetometer sensor that could be directly used for measurement. This study aims to suggest the possible application of smartphone camera providing high resolution images in terms of photogrammetry by calibrating it and assessing its accuracy. First of all, prior to the accuracy assessment of smartphone camera, camera calibration was conducted to correct lens distortion of each camera and the accuracy of image coordinates and object coordinates calculated by bundle adjustment during this procedure was analyzed. Also regarding three-dimensional positioning, result analysis depending on considering lens distortion coefficients was conducted, and finally relative accuracy of smartphone camera on metric camera was assessed. The result showed that in terms of distortion correction of smartphone camera, also higher order symmetric radial lens distortion coefficients should be considered, and three dimensional position determined by smartphone images was a little difference from that by metric camera. Therefore it is expected that smartphone images have huge possibility to be used for photogrammetry.
The smartphones which have been recently are embedded with high resolution quality camera, assisted GPS, accelerometer, gyroscope and various sensors including magnetometer sensor that could be directly used for measurement. This study aims to suggest the possible application of smartphone camera providing high resolution images in terms of photogrammetry by calibrating it and assessing its accuracy. First of all, prior to the accuracy assessment of smartphone camera, camera calibration was conducted to correct lens distortion of each camera and the accuracy of image coordinates and object coordinates calculated by bundle adjustment during this procedure was analyzed. Also regarding three-dimensional positioning, result analysis depending on considering lens distortion coefficients was conducted, and finally relative accuracy of smartphone camera on metric camera was assessed. The result showed that in terms of distortion correction of smartphone camera, also higher order symmetric radial lens distortion coefficients should be considered, and three dimensional position determined by smartphone images was a little difference from that by metric camera. Therefore it is expected that smartphone images have huge possibility to be used for photogrammetry.
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문제 정의
본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 스마트폰에 내장된 다양한 센서 중 고해상도 영상을 제공하는 카메라를 검정하고, 그 정확도를 평가함으로써 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 500만 화소 및 800만 화소를 지원하는 2대의 스마트폰을 이용하였고, 스마트폰 카메라의 정확도 평가를 위해 2대의 측량용 카메라를 이용한 촬영도 동시에 수행하였다.
본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 스마트폰 영상의 활용 가능성을 평가하기 위해 스마트폰에 내장된 카메라 검정을 수행하고, 스마트폰 영상으로부터 결정된 3차원 위치의 정확도를 평가하였다.
가설 설정
사진측량에서 삼각측량 및 삼각수준측량 등과 같은 방법에 의해 결정된 검사점(check point)을 이용한 정확도 평가가 주로 이용되고 있지만, 원형 타깃에서 중심의 3차원 위치를 정확히 결정하기엔 많은 어려움이 있다. 따라서 표 2와 같이 광속조정에서 가장 양호한 결과를 나타낸 d7metric 카메라의 결과를 최확값으로 가정하였다. 또한 이것과 나머지 3개 카메라 결과와의 차이를 분석함으로써, 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였고, 그 결과는 표 6과 같다.
사진측량은 대상 공간 내의 점 P , 투영중심 O′, 그리고 초점면상의 점 P′ 가 일직선을 이룬다는 가정을 바탕으로 하는 공선조건식을 근거로 한다.
제안 방법
광속조정에 의한 대상물 좌표 결정에 있어 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 광속조정 계산 결과를 비교·분석하였다.
끝으로 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 광속조정 계산 결과를 비교·분석하였고, 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였다.
다음으로 스마트폰 카메라 유형 B에 의해 획득된 영상을 처리함에 있어 각 왜곡 계수의 고려에 따른 광속조정의 계산 결과를 분석하였고, 그 결과는 표 4와 같다.
측량용 카메라와 달리 스마트폰 카메라는 일반적으로 자동 초점 기능으로 운용되기 때문에, 촬영 시 자동 초점 기능에 의한 초점 거리의 변화가 발생될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 안드로이드 SDK 내의 카메라 초점 모드를 자동이 아닌 무한대 초점으로 설정하고, 사진을 촬영하였다.
그러나 스마트폰과 같이 비측량용으로 제조된 카메라의 경우 저가의 렌즈 특성상 A2 이후의 항의 고려 여부가 렌즈의 왜곡에 어떠한 영향을 미치는지 알 수 없다. 따라서 사용된 각 카메라별로 카메라의 검정에 의해 계산된 왜곡 계수 중 A2 이후의 항을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우 왜곡량의 변화 패턴을 분석하였다. 그림 5는 왜곡 계수 중 A2 이후의 항의 고려 여부에 따른 각 카메라별 렌즈 왜곡 곡선을 나타낸 것이다.
따라서 표 2와 같이 광속조정에서 가장 양호한 결과를 나타낸 d7metric 카메라의 결과를 최확값으로 가정하였다. 또한 이것과 나머지 3개 카메라 결과와의 차이를 분석함으로써, 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였고, 그 결과는 표 6과 같다. d7metric과 나머지 3개 카메라간 차이의 평균값과 표준편차는 d30metric의 경우 방향별로 -0.
스마트폰 카메라의 기하학적 검정과 그 정확도를 평가하기 위해 근접 수치사진측량에서 널리 이용되고 있는 측량용 카메라와의 비교 평가가 이루어졌다. 이를 위해, 갤럭시 S와 갤럭시 S2, 그리고 2대의 측량용 카메라(Rollei d7metric과 d30metric)가 사용되었다.
이를 위해 500만 화소 및 800만 화소를 지원하는 2대의 스마트폰을 이용하였고, 스마트폰 카메라의 정확도 평가를 위해 2대의 측량용 카메라를 이용한 촬영도 동시에 수행하였다. 스마트폰 카메라의 정확도 평가에 앞서 각 카메라의 렌즈 왜곡을 보정하기 위한 카메라 검정이 우선적으로 이루어졌고, 이 과정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표 및 대상물 좌표의 정확도를 분석하였다. 끝으로 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 광속조정 계산 결과를 비교·분석하였고, 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가하였다.
본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 스마트폰에 내장된 다양한 센서 중 고해상도 영상을 제공하는 카메라를 검정하고, 그 정확도를 평가함으로써 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 500만 화소 및 800만 화소를 지원하는 2대의 스마트폰을 이용하였고, 스마트폰 카메라의 정확도 평가를 위해 2대의 측량용 카메라를 이용한 촬영도 동시에 수행하였다. 스마트폰 카메라의 정확도 평가에 앞서 각 카메라의 렌즈 왜곡을 보정하기 위한 카메라 검정이 우선적으로 이루어졌고, 이 과정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표 및 대상물 좌표의 정확도를 분석하였다.
대상 데이터
그림 2. 본 연구에 사용된 스마트폰. (a) 갤럭시 S1의 모습 및 내장된 카메라와 영상 처리 IC 모습, (b) 갤럭시 S2
그러므로, 카메라 검정은 사진측량 시스템에서 필수적인 부분이다. 본 연구에 사용한 카메라는 그림 2와 같이 삼성 갤럭시 S와 갤럭시 S2이며, 이것에 내장된 카메라 렌즈는 저가형 렌즈로 가장 저렴한 단렌즈를 사용한다. 삼성 갤럭시 S에 내장된 카메라는 삼성전자에서 제작한 S5K5CAG CMOS 센서를 갤럭시 S2는 S5K3H1GX CMOS 센서를 각각 사용하며, 갤럭시 S는 영상처리 IC로 NEC MC-10170을 사용한다.
본 연구에 사용한 카메라는 그림 2와 같이 삼성 갤럭시 S와 갤럭시 S2이며, 이것에 내장된 카메라 렌즈는 저가형 렌즈로 가장 저렴한 단렌즈를 사용한다. 삼성 갤럭시 S에 내장된 카메라는 삼성전자에서 제작한 S5K5CAG CMOS 센서를 갤럭시 S2는 S5K3H1GX CMOS 센서를 각각 사용하며, 갤럭시 S는 영상처리 IC로 NEC MC-10170을 사용한다. 일반적으로 모바일 폰에 내장된 렌즈는 비측량용으로 제작된 렌즈이다.
스마트폰 카메라의 기하학적 검정과 그 정확도를 평가하기 위해 근접 수치사진측량에서 널리 이용되고 있는 측량용 카메라와의 비교 평가가 이루어졌다. 이를 위해, 갤럭시 S와 갤럭시 S2, 그리고 2대의 측량용 카메라(Rollei d7metric과 d30metric)가 사용되었다. 본 연구에 사용된 카메라의 특성은 표 1과 같다.
카메라 검정을 위해 그림 3과 같이 비행기 격납고 바닥(5.0 × 3.8m)에 높은 대비 특성을 가진 직경 8cm의 원형 타깃(signalized targets)을 부착하고, 높이 6m에 설치된 크레인에서 사진 촬영이 이루어졌다.
데이터처리
스마트폰 카메라의 기하학적 검정과 그 정확도 평가를 위해 측량용 카메라에 의한 결과와의 비교, 분석이 이루어졌다. 먼저, 카메라 검정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표의 RMS 오차는 x, y 방향별로 스마트폰 유형 A는 0.
이론/모형
광속조정은 추출된 검정 계수의 정밀도와 신뢰도 평가와 함께 모든 시스템 계수의 동시 결정을 가능하게 한다. 본 연구에 사용된 카메라의 내부 표정 요소는 Rollei사에서 개발한 CDW(Close-range Digital Workstation)에 의해 계산되었다. 그림 4는 CDW를 이용한 카메라 검정 중 각 영상에서의 표정점 추출 및 다중 영상 표정 모습을 나타낸 것이다.
성능/효과
표 2는 각 카메라별 검정에 사용된 사진매수, 표정점 개수, 그리고 광속조정에 의한 계산에서 영상 좌표(image coordinate)와 대상물 좌표(object coordinate)에 발생된 RMS 오차를 나타낸 것이다. 광속조정 결과, 영상 좌표의 RMS 오차는 x, y 방향별로 d7metric은 0.16, 0.29pixel, d30metric은 0.28, 0.35pixel로 나타났고, 스마트폰 유형 A는 0.19, 0.21pixel, 유형 B는 0.30, 0.28pixel로 나타났다. 비측량용 카메라를 이용한 3차원 위치 결정에 관련한 이전의 연구에 따르면, Rieke-Zapp와 Nearing(2005), D'Amelio와 Brutto(2009)는 고해상도 카메라 검정에 0.
광속조정에 의한 대상물 좌표 결정에 있어 렌즈 왜곡 계수의 고려 유무에 따른 광속조정 계산 결과를 비교·분석하였다. 그 결과, 스마트폰 카메라의 경우 방사 왜곡 계수 중 A2 이후 항의 고려 여부에 따른 왜곡 곡선의 변화가 크게 나타나, 스마트폰 카메라의 왜곡 보정에 있어 A2 이후의 항도 꼭 고려되어야 한다고 판단된다. 아울러 각 왜곡 계수의 고려에 따른 광속조정의 계산 결과를 분석한 결과, 방사 왜곡 계수 중 A1과 A2 계수만 고려한 경우에 RMS 오차가 매우 크게 발생하였다.
끝으로, 광속조정에서 가장 양호한 결과를 나타낸 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가한 결과, 스마트폰 영상에 의해 결정된 3차원 위치가 높은 정확도를 가진 측량용 카메라에 의해 결정된 3차원 위치간의 상대 정확도 분석에서 미소한 차이를 나타내어 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성이 클 것으로 판단된다. 또한, 스마트폰에는 고해상도 카메라, GPS, 가속도계, 자이로스코프, 그리고 자기 계측 센서와 같이 측량에 직접 이용할 수 있는 다양한 센서들이 탑재되어 있어, 향후 이러한 센서의 검정에 관련한 지속적인 연구가 이루어 질 것으로 판단된다.
표 4와 같이 모든 왜곡 계수를 고려한 경우와 방사 및 비대칭 왜곡 계수를 고려한 경우는 광속조정의 계산 결과에 미소한 차이를 보였다. 또한 방사 왜곡 계수만을 고려한 경우 비대칭 왜곡 계수를 함께 고려한 경우에 비해 광속조정의 RMS 오차가 조금 크게 나오는 경향을 보였고, 방사 왜곡 계수 중 A1과 A2 계수만 고려한 경우와 A1 계수만 고려한 경우에 RMS 오차가 매우 크게 발생함을 알 수 있다. 이는 앞서 언급한 바와 같이 스마트폰 카메라에 의한 3차원 위치 결정에 있어 방사 왜곡 계수 중 A2 이후의 항이 꼭 고려되어야 함을 보여준다.
스마트폰 카메라의 기하학적 검정과 그 정확도 평가를 위해 측량용 카메라에 의한 결과와의 비교, 분석이 이루어졌다. 먼저, 카메라 검정에서 광속조정에 의해 계산된 영상 좌표의 RMS 오차는 x, y 방향별로 스마트폰 유형 A는 0.19, 0.21pixel, 유형 B는 0.27, 0.23pixel로 나타났고, 이는 측량용 카메라의 광속조정 결과에 상당하는 결과일 뿐만 아니라, 비측량용 카메라에 관련한 최근 연구 결과에 상당하거나 그보다 우수한 결과이다. 또한 대상물 좌표의 RMS 오차는 X, Y, Z 방향별로 스마트폰 유형 A는 0.
또한, Parian과 Gruen(2010), Lagüela 등(2011)은 다양한 카메라의 정확도 평가에 관련한 연구를 수행하여 RMS 오차가 준측량용 카메라의 경우 1pixel 이내, 열화상 카메라와 파노라믹 카메라의 경우 1pixel 이상으로 나타남을 발표했다. 본 연구에 사용된 스마트폰 카메라는 비교 평가를 위해 사용된 측량용 카메라의 광속조정 결과에 상당하는 결과를 보였을 뿐만 아니라, 이에 관련한 최근 연구 결과에 상당하거나 그보다 우수한 결과를 나타냈다.
그 결과, 스마트폰 카메라의 경우 방사 왜곡 계수 중 A2 이후 항의 고려 여부에 따른 왜곡 곡선의 변화가 크게 나타나, 스마트폰 카메라의 왜곡 보정에 있어 A2 이후의 항도 꼭 고려되어야 한다고 판단된다. 아울러 각 왜곡 계수의 고려에 따른 광속조정의 계산 결과를 분석한 결과, 방사 왜곡 계수 중 A1과 A2 계수만 고려한 경우에 RMS 오차가 매우 크게 발생하였다.
56mm로 나타났다. 카메라 검정에 의한 각 카메라의 내부 표정 요소는 표 3과 같고, 스마트폰 카메라의 경우 제품 특성에 제시된 초점 거리에 비해 약 0.1mm 크게 나타났다.
후속연구
끝으로, 광속조정에서 가장 양호한 결과를 나타낸 측량용 카메라에 대한 스마트폰 카메라의 상대 정확도를 평가한 결과, 스마트폰 영상에 의해 결정된 3차원 위치가 높은 정확도를 가진 측량용 카메라에 의해 결정된 3차원 위치간의 상대 정확도 분석에서 미소한 차이를 나타내어 사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성이 클 것으로 판단된다. 또한, 스마트폰에는 고해상도 카메라, GPS, 가속도계, 자이로스코프, 그리고 자기 계측 센서와 같이 측량에 직접 이용할 수 있는 다양한 센서들이 탑재되어 있어, 향후 이러한 센서의 검정에 관련한 지속적인 연구가 이루어 질 것으로 판단된다.
010m로 나타났다. 이상과 같이 스마트폰 영상에 의해 결정된 3차원 위치는 높은 측정 정확도를 가진 측량용 카메라에 의한 결과와 미소한 차이를 나타내어, 지상사진측량에 스마트폰 영상의 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Pedersini 등, 1999에 따르면 카메라 모델은 무엇을 이용하여 정의된다고 하였는가?
카메라 모델은 그림 1과 같이 대상 공간 내의 점 P의 3차원 좌표와 영상면 상의 좌표간의 수학적 상관관계로 정의된다. 일반적으로 카메라 모델은 카메라의 모든 광학적, 기하학적 매개변수를 직접적으로 이용하여 정의된다(Pedersini 등, 1999).
본 연구에서 카메라 검정은 무엇을 보정하기 위해 필요하다고 하였는가?
특히, 수치사진측량에 있어 고해상도 비측량용 카메라 활용이 지속적으로 증대되고 있다(정수 등, 2005). 그러나, 대부분의 상업용 디지털 카메라는 수치사진측량의 용도로 설계되어 있지 않기 때문에, 측량의 목적으로 사용할 때 가장 유의해야 할 점은 카메라 렌즈에 포함된 왜곡을 보정하는 것이다(정성수 등, 2008). 이러한 왜곡을 보정하기 위해 카메라 검정(calibration)이 필요하며, 사진측량에 관측 정확도는 센서 품질과 내부표정의 정확한 모델링에 직접적으로 관계가 있다.
카메라 렌즈의 검정 방법에는 어떤 것이 있는가?
카메라 렌즈의 검정 방법에는 DLT(direct linear transformation) 기법, Tsai 기법, 그리고 전통적 사진측량의 해법에 포함된 해석적 자체검정(self-calibration) 기법이 있다. 일반적으로 사진측량학에 사용되고 공식화된 기하학적 카메라 모델은 다양하지만, 센서 표정과 검정은 주로 광속조정(bundle adjustment)에 의해 수행된다(Brown, 1971).
참고문헌 (26)
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정수, 이창노, 오재홍, 2005, "직접선형변환 매개변수로 부터 물리적 사진기 매개변수의 산정", 한국지형공간정보학회지, 제13권, 제2호, pp.39-43.
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Hinz, S., Stephani, M., Schiemann, L., Zeller, K., 2009,. "An image engineering system for the inspection of transparent construction materials", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64, pp.297-307.
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Pedersini, F., Sarti, A., Tubaro, S., 1999, "Accurate and simple geometric calibration of multi-camera systems", Signal Processing, 77, pp.309-334.
Rieke-Zapp, D.H., Nearing, M.A., 2005, "Digital close range photogrammetry for measurement of soil erosion", The Photogrammetric Record, 20(109), pp.69-87.
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