[논문]단일카메라 전방향 스테레오 비전 시스템을 이용한 거리측정

이수영; 김순철

doi:10.5302/j.icros.2013.13.9028

단일카메라 전방향 스테레오 비전 시스템을 이용한 거리측정
Depth Measurement using an Omnidirectional Stereo Vision System with a Single Camera 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.11, 2013년, pp.955 - 959

이수영 (서울과학기술대학교 전기정보공학과) , 김순철 (서울과학기술대학교 전기정보공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

It is possible to obtain an omnidirectional stereo image via a single camera by using a catadioptric approach with a convex mirror and concave lens. In order to measure three-dimensional distance using the imaging system, the optical parameters of the system are required. In this paper, a calibration procedure to extract the parameters of the imaging system is described. Based on the parameters, experiments are carried out to verify the performance of the three-dimensional distance measurement of a single camera omnidirectional stereo imaging system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 (5)와 같은 단일 카메라 전방향 스테레오 영상 시스템에서 3차원 거리계산에 필요한 매개변수들을 사전 캘리브레이션을 통해 추출하고, 이를 이용하여 실험을 통해 거리측정 성능을 검증하고자 한다. 또한 얻어진 매개변수 들을 기반으로 본 스테레오 영상시스템의 거리측정 정밀도를 분석함으로써 적용가능 범위 해석을 제시한다.
한 대의 카메라를 이용하여 스테레오 영상을 얻는 방법은 경제적 이고 대응점 정합이 쉽다는 장점이 있으나, 스테레오 영상간의 시각편차가 짧기 때문에 측정가능 거리가 길지 않고 화소 측정 오차에 따른 거리오차가 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 거리측정 정밀도 분석을 기반으로 적용가능한 거리 측정 범위를 제시하였다.
특히 단일 카메라 전방향 스테레오 영상 시스템은 한 대의 카메라로 효과적으로 전방향의 3차원 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 곡면형 거울과 오목렌즈의 반사, 굴절 광학 특성을 이용한 단일 카메라 전방향 스테레오 영상시스템에서 3차원 거리측정을 위한 매개변수 추출 방법을 제시하였으며, 거리측정 성능을 실험을 통해 검증하였다. 한 대의 카메라를 이용하여 스테레오 영상을 얻는 방법은 경제적 이고 대응점 정합이 쉽다는 장점이 있으나, 스테레오 영상간의 시각편차가 짧기 때문에 측정가능 거리가 길지 않고 화소 측정 오차에 따른 거리오차가 크다는 단점이 있다.
그림에서 보는 바와 같이 대응되는 두 영상점, ρ₁과 ρ₂는 영상의 광 중심점을 기점으로 반지름 선상에 함께 놓이므로 쉽게 대응점을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 스테레오 대응점 정합(matching) 알고리즘 개발을 목적으로 하고 있지는 않으므로 화면상에서 수작업을 통해 대응점을 정합하였다.

제안 방법

본 논문에서는 (5)와 같은 단일 카메라 전방향 스테레오 영상 시스템에서 3차원 거리계산에 필요한 매개변수들을 사전 캘리브레이션을 통해 추출하고, 이를 이용하여 실험을 통해 거리측정 성능을 검증하고자 한다. 또한 얻어진 매개변수 들을 기반으로 본 스테레오 영상시스템의 거리측정 정밀도를 분석함으로써 적용가능 범위 해석을 제시한다. [10]에서는 이론적인 거리계산식을 유도하였으며 실험을 통한 거리측정 결과가 부족하였다.
영상시스템에 있어서 매개변수 캘리브레이션은 미리 크기와 모양을 알고 있는 기준 패턴과 이를 영상시스템을 통해 관측한 패턴을 비교함으로써 영상획득 과정에 관련된 매개 변수들을 역으로 추출하는 것이다. 본 논문에서는 표 1의 매개변수들을 추출하는 과정을 (1) 카메라 자체의 내재 매개변수[11] 추출 과정과 (2) 전방향 스테레오 영상 광학계에 관련된 매개변수 추출 과정, 그리고 (3) 통합 보정의 3단계로 나누어 진행하였다.
두 스테레오 영상의 시각편차(disparity)가 크지 않으므로 측정가능 거리가 크지 않고, 화소 측정오차에 따른 거리 오차도 큰 편이다. 본 영상 시스템의 거리측정 정밀도를 확인하기 위해 그림 8과 같이 거리 계산의 정밀도(depth resolution)를 구하였다. 거리 정밀도를 얻기 위해 필요한 매개 변수들은 앞서 최소제곱법에 의해 구한 값들을 사용하였다.
본 절에서는 이해를 돕기 위하여 단일 카메라 전방향 스테레오 영상획득 시스템의 3차원 거리계측 원리를 그림 1을 통해 간단히 설명한다[10]. 제안하는 영상 시스템은 전방향성 볼록 거울과 오목렌즈의 광반사 및 굴절 특성을 이용한 것이다. 전방향 거울로는 일반적으로 많이 사용되는 쌍곡면형 (hyperbolic) 거울을 채택하였다.

데이터처리

값도 큰 오차를 갖게 된다. 따라서 본 논문에서는 앞서 구한 매개변수의 값들을 통합적으로 보정하기 위해 기준 격자 패턴과 이를 관측한 영상을 비교하는 최소제곱오차(Least-squared-error) 과정을 적용하였다.

이론/모형

본 영상 시스템의 거리측정 정밀도를 확인하기 위해 그림 8과 같이 거리 계산의 정밀도(depth resolution)를 구하였다. 거리 정밀도를 얻기 위해 필요한 매개 변수들은 앞서 최소제곱법에 의해 구한 값들을 사용하였다. 거리 계산 정밀도는 거리에 따른 계산값의 신뢰성을 의미하는데, 그림에서 밀도가 높을수록 정밀 도가 높게 된다.
앞서 2절에서 기술한 거리 계산식은 이상적인 카메라 핀홀 모델을 기반으로 하고있으므로, 영상 왜곡을 보정하고, 영상면에서 광 중심점 (principal point) 좌표와 카메라 렌즈의 초점거리, λ 를 구하기 위한 작업이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 잘알려진 매트랩의 카메라 캘리브레이션 툴박스[11]를 사용하였다. 카메라 캘리브레이션 결과로부터 카메라 자체는 왜곡이 없는 이상적인 핀홀 영상장치로 간주할 수 있으며(그림 2), 또한 표 1의 매개변수 λ가 얻어진다
제안하는 영상 시스템은 전방향성 볼록 거울과 오목렌즈의 광반사 및 굴절 특성을 이용한 것이다. 전방향 거울로는 일반적으로 많이 사용되는 쌍곡면형 (hyperbolic) 거울을 채택하였다.그림 1에서 물체점 Po(r,z)는 3차원 좌표를 원통좌표계로 나타낸 것이며, 방향각은 전방향 영상계에서 그대로 유지되므로 나타내지 않았다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스테레오 영상 시스템의 특징은 무엇인가?	거울과 기존 카메라를 조합하여 영상을 얻는 방법을 catadioptric 방식이라 하는데, 360도 모든 방향의 시야각을 갖는 전방향 영상 시스템을 구성하는데 많이 사용된다[1]. 한편 서로 다른 시점 (view point)를 갖는 두 장의 전방향 영상을 획득하는 스테레오 영상 시스템은 한번에 360도 모든 방향의 3차원 거리정보를 얻을 수 있다는 특징이 있다. 지금까지 제안된 전방향 스테레오 영상시스템을 광학계의 조합방식에 따라 정리하면 다음과 같다:
	catadioptric 방식이란 무엇인가?	한 장의 영상에 가능한 한 많은 영상정보를 담기 위해서는 넓은 시야각(FOV: Field-Of-View)이 필요하다. 거울과 기존 카메라를 조합하여 영상을 얻는 방법을 catadioptric 방식이라 하는데, 360도 모든 방향의 시야각을 갖는 전방향 영상 시스템을 구성하는데 많이 사용된다[1]. 한편 서로 다른 시점 (view point)를 갖는 두 장의 전방향 영상을 획득하는 스테레오 영상 시스템은 한번에 360도 모든 방향의 3차원 거리정보를 얻을 수 있다는 특징이 있다.
	지금까지 제안된 전방향 스테레오 영상시스템을 광학계의 조합방식에 따라 어떻게 정리할 수 있는가?	(1) 두 대의 카메라와 두 개의 전방향 거울을 이용하여 구성하는 방법[2,3] (2) 두 대의 카메라, 한 개의 전방향 거울과 별도의 빔 스플리터를 이용한 방법[4] (3) 한 대의 카메라와 두 곡면을 갖는 거울을 이용한 방법[5-7] (4) 한 대의 카메라와 두 개의 곡면 거울을 이용한 방법[8,9] (5) 한 대의 카메라와 곡면거울/오목렌즈 조합을 이용한 방법[10]

참고문헌 (12)

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M. Fiala and A. Basu, "Panoramic stereo reconstruction using non-SVP optics," Computer Vision and Image Understanding, vol. 98, pp. 363-397, 2005.

상세보기
E. Cabral, J. Souza, and C. Hunoid, "Omnidirectional stereo vision with a hyperbolic double lobed mirror," Proc. of Int'l Conf. on Pattern Recognition'04, pp. 1-4, 2004.
G. Jang, S. Kim, and I. Kweon, "Single camera catadioptric stereo system," Proc. of Workshop on Omnidirectional Vision, Camera Networks and Non-Classical Cameras(OMNIVIS2005), 2005.
L. He, C. Luo, F. Zhu, Y. Hao, J. Ou, and J. Zhou, "Depth map regeneration via improved graph cuts using a novel omnidirectional stereo sensor," IEEE 11th International Conference on Computer Vision(ICCV), Oct. 2007.
S. Yi and B. Choi, "Single camera omnidirectional stereo imaging system," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 15, no. 4, pp. 400-405, 2009.

원문보기 상세보기
Camera Calibration Toolbox for Matlab, http://www.vision. caltech.edu/bouguetj/calib_doc/
W. Press, B. Flannery, S. Teukolsky, and W. Vetterling, Numerical Recipes in C, Cambridge University Press, 1988.

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