[논문]보정 이미지의 최 근접 좌표를 이용한 실시간 방사 왜곡 보정 하드웨어 설계

송남훈; 이준환

doi:10.9708/jksci/2012.17.12.049

[국내논문] 보정 이미지의 최 근접 좌표를 이용한 실시간 방사 왜곡 보정 하드웨어 설계
A Hardware Design for Realtime Correction of a Barrel Distortion Using the Nearest Pixels on a Corrected Image 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.17 no.12, 2012년, pp.49 - 60

초록
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본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a hardware design for correction of barrel distortion using the nearest coordinates in the corrected image. Because it applies the nearest distance on corrected image rather than adjacent distance on distorted image, the picture quality is improved by the image whole area, solve the staircase phenomenon in the exterior area. But, because of additional arithmetic operation using design of bilinear interpolation, required arithmetic operation is increased. Look up table(LUT) structure is proposed in order to solve this, coordinate rotation digital computer(CORDIC) algorithm is applied. The results of the synthesis using Design compiler, the design of implementing all processes of the interpolation method with the hardware is higher than the previous design about the throughput, In case of the rear camera, the design of using LUT and hardware together can reduce the size than the design of implementing all processes with the hardware.

주제어

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	어안렌즈의 단점은?	사물의 위치 정보를 얻기 위하여 자동차 전후방카메라[2], 로봇의 영상 센서[3] 등에도 사용된다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 일반 렌즈와는 다른 특수한 구성 때문에 영상의 중심으로부터 멀어질수록 방사 왜곡[4]이 생기며 영상의 정보가 압축되어 원하는 이미지를 얻기 힘들다.
	보간법의 종류는?	보간법의 경우, 어안 이미지에서 거리를 이용하는 최 근접 이웃 보간법(nearest neighbor interpolation), 양 선형 보간법(bilinear interpolation), 3차 회선 보간법(cubic convolution interpolation)[10,11]와 보정 이미지에서 거리를 이용하는 보정된 영상 위 양 선형 보간법(bilinear interpolation on corrected image)[12] 및 보정된 영상 위 최 근접 좌표를 이용한 보간법(nearest neighbor based interpolation on corrected image)[13]이 있다.
	어안렌즈가 이용되는 사례는?	어안렌즈는 화각이 180도 이상인 초 광각 렌즈로써 넓은 시야를 획득할 수 있어 다양한 산업 분야에 적용된다. 예를 들어, 감시 산업의 경우 시야의 사각 지역이 발생하지 않도록 전방위 360도 감시를 진행할 경우 일반 카메라 4대를 단일 어안 카메라로 해결이 가능하기 때문에 비용이 줄일 수 있고, 좁은 공간에서 많은 정보를 얻기 위하여 내시경[1]에 이용된다. 사물의 위치 정보를 얻기 위하여 자동차 전후방카메라[2], 로봇의 영상 센서[3] 등에도 사용된다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 일반 렌즈와는 다른 특수한 구성 때문에 영상의 중심으로부터 멀어질수록 방사 왜곡[4]이 생기며 영상의 정보가 압축되어 원하는 이미지를 얻기 힘들다.

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