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이종 입체영상 카메라의 피사계심도 일치화
DOF Correction of Heterogeneous Stereoscopic Cameras 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.7, 2014년, pp.169 - 179  

최성인 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ,  박순용 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부)

초록
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본 논문에서는 서로 다른 광학적 특성을 가지는 3차원 카메라의 내부 변수 값을 자동으로 결정하여 스테레오 영상의 심도를 일치시키는 기술을 제안한다. 3차원 카메라에서 획득한 스테레오 영상에서 물체의 크기가 다르거나 심도의 차이가 큰 경우에 사람의 눈은 시각적 피로감을 느끼게 된다. 획득된 좌, 우 영상에서 물체의 크기가 동일하도록 카메라의 줌(zoom)을 LUT(Look Up Table)을 이용하여 일치시키고 피사체까지의 거리에 따라 전방심도와 후방심도의 범위를 결정한다. 이들을 이용하여 렌즈의 F-값을 결정하고 카메라의 광학 특성값을 자동으로 조절함으로써 스테레오 영상의 심도를 일치시킨다. 주-부 방식의 3차원 카메라와 GUI 소프트웨어를 통한 실험을 통하여 제안한 방법으로 스테레오 영상의 심도를 자동으로 일치시킬 수 있음을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a DOF (Depth of Field) correction technique by determining the values of the internal parameters of a 3-D camera which consists of stereoscopic cameras of different optical properties. If there is any difference in the size or the depth range of focused objects in the left ...

주제어

#heterogeneous stereoscopic camera   #geometric properties   #3D display   #zoom   #depth of field   #focus  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
3차원 카메라에서 획득한 스테레오 영상에서 물체의 크기가 다르거나 심도의 차이가 큰 경우, 발생하는 문제점은? 본 논문에서는 서로 다른 광학적 특성을 가지는 3차원 카메라의 내부 변수 값을 자동으로 결정하여 스테레오 영상의 심도를 일치시키는 기술을 제안한다. 3차원 카메라에서 획득한 스테레오 영상에서 물체의 크기가 다르거나 심도의 차이가 큰 경우에 사람의 눈은 시각적 피로감을 느끼게 된다. 획득된 좌, 우 영상에서 물체의 크기가 동일하도록 카메라의 줌(zoom)을 LUT(Look Up Table)을 이용하여 일치시키고 피사체까지의 거리에 따라 전방심도와 후방심도의 범위를 결정한다.
3차원 영상 기술의 핵심은 무엇인가? 3차원 입체 TV, 모니터, 프로젝터 등 다양한 3차원 디스플레이 장치가 상용화에 성공함으로써 최근 학계에서는 이러한 3차원 디스플레이 장치에 사용될 수 있는 컨텐츠를 보다 쉽고 빠르게 제작하기 위한 다양한 연구 결과들이 소개되고 있다. 3차원 영상 기술의 핵심은 입체감에 있으며 시청자에게 이러한 입체감을 실감나게 전달하기 위해서는 3차원 카메라가 반드시 필요하다. 3차원 카메라는 다수의 CCD 센서를 이용하여 사물의 다시점 영상을 획득하고 이를 합성하여 3차원 비디오 신호를 생성하는 장치를 말하며, 두 개의 CCD 센서를 사용하는 스테레오 비전 형태가 현재 가장 보편적인 3차원 카메라로 널리 사용되고 있다.
스테레오 비전 시스템을 구축할 때, 동일한 특성을 가진 두 개의 동종 카메라를 사용하는데 이것은 사람의 어떤 생물학적 특징을 반영한 것인가? 사람의 두 눈은 동일한 광학특성으로 사물을 바라보고 인지하려는 습성을 가지고 있다. 이러한 생물학적 특징을 바탕으로 현업에서는 스테레오 비전 시스템을 구축할 때 동일한 특성을 가진 두 개의 동종 카메라를 사용한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. H. C. Lee, "3D video and human factor," The institute of Electronics Engineers of Korea, vol. 37, No. 9, pp. 960-968, Sept. 2010. 

  2. 3Ality, http://3alitydigital.com/ 

  3. Sony, http://pro.sony.com/ 

  4. J. Knight, I. Reid, "Active visual alignment of a mobile stereo camera platform," in Proceedings of IEEE Conference on Robotics and Automation (ICRA), San Francisco, USA, April 2000. 

  5. P. Surman, I. Sexton, K. Hopf, W. K. Lee, E. Buckley, G. Jones, and R. Bates, "European Research into Head Tracked Autostereoscopic Displays," 3DTV Conference: The True Vision - Capture, Transmission and Display of 3D Video, Istanbul, May 2008. 

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  7. S. Kumar, C. Micheloni, C. Piciarelli, and G. L. Foresti, "Stereo rectification of uncalibrated and heterogeneous images," Pattern Recognition Letters, vol. 31, No. 11, pp.1445-1452, 2010. 

    상세보기 crossref

  8. R. Hartley, and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, 2nd ed., Cambridge Univ. press, pp. 202-207, 2004. 

  9. E. K. Jung, S. H. Baek, S. Y. Park, and H. W. Jang, "Optical Properties Correction of a Heterogeneous Stereoscopic Camera," Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea, vol. 49, No. 11, pp. 74-85, 2012. 

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  10. E. Trucco and A. Verri, Introductory techniques for 3-D computer vision, Prentice hall, pp. 21, 1998. 

  11. O. Grau, M. Muller, and J. Kluger, "Tools for 3D-TV Programme Production," 3DTV Conference: The True Vision - Capture, Transmission and Display of 3D Video, Antalya, May 2011. 

  12. H. Bay, T. Tuytelaars and L. V. Gool, "SURF: Speeded up robust features," In Proceeding of European Conference on Computer Vision (ECCV), Graz, May 2006. 

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