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타원체 모형을 통한 어안 영상 보정
Fisheye Image Correction with Ellipsoid Model 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.10 no.2, 2015년, pp.177 - 182  

김현태 (동의대학교 멀티미디어공학과)

초록
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어안렌즈의 특성으로 인해 발생하는 왜곡을 보정하는 일반적인 방법은 크게 두 가지 방법으로 분류할 수 있다. 첫 번째 방법은 렌즈의 특성을 고려한 수학적 모델링을 통한 보정 방법이고, 두 번째 방법은 렌즈의 종류와 상관없이 획득되는 영상만을 통한 보정 방법이다. 렌즈의 특성을 고려하는 경우는 렌즈의 파라미터와 실세계에 존재하는 3차원 실세계좌표와 2차원 영상좌표의 관계를 통해 기하학적으로 보정 식을 구할 수 있다. 그러나 기존 어안렌즈 보정에 관한 논문들은 구형태의 어안렌즈를 기준으로 유도되었기 때문에 타원체 형태의 어안렌즈에 대해서는 맞지 않는다. 본 논문에서는 어안렌즈를 타원체로 모델링하여 기하학적으로 보정하는 방법을 제안한다. 보정한 결과를 통해 제안한 방법이 타당한 것을 확인할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

General method for correcting the distortion caused by the characteristic of the fish-eye lens may be classified in two ways. The first method is a calibration method using a mathematical model taking into account the characteristics of the lens, the second method is a method using only the distorti...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러나 기존 어안렌즈 보정에 관한 논문들은 구형태의 어안렌즈를 기준으로 유도되었기 때문에 타원체 형태의 어안렌즈에 대해서는 맞지 않는다[7-10]. 본 논문에서는 어안렌즈를 타원체로 모델링하여 기하학적으로 보정하는 방법을 제안한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
렌즈 보정 방법의 역할은 무엇인가? 먼저, 렌즈의 특성을 고려한 수학적 모델링을 통한 왜곡 보정 방법이다. 이러한 접근 방법은 가장 널리 사용되는 렌즈 보정 방법으로, 렌즈를 하나의 시스템으로 생각하고 렌즈의 응답함수를 추정한다. 응답함수 분석을 통해 렌즈의 열화 과정을 모델링 한 후 이 과정에 대한 역 필터링을 통하여 열화 과정을 보정하게 된다.
어안렌즈는 어디에 많이 이용되는가? 어안렌즈는 다양한 영상기반 보안 및 감시 시스템에서 보다 적은 수의 카메라로 보다 넓은 지역의 감시에 많이 이용된다. 하지만 영상 왜곡으로 인해 시인성이 떨어지고, 특정 대상 물체에 대해 오인식이나 오분류되는 문제점을 가진다.
어안렌즈가 지닌 문제점은 무엇인가? 어안렌즈는 다양한 영상기반 보안 및 감시 시스템에서 보다 적은 수의 카메라로 보다 넓은 지역의 감시에 많이 이용된다. 하지만 영상 왜곡으로 인해 시인성이 떨어지고, 특정 대상 물체에 대해 오인식이나 오분류되는 문제점을 가진다. 이러한 어안렌즈의 특성으로 인해 발생하는 왜곡을 보정하는 일반적인 방법은 크게 두 가지 방법으로 분류할 수 있다.
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참고문헌 (10)

  1. J. Weng, P. Cohen, and M. Herniou, "Camera Calibration with Distortion Models and Accuracy Evaluation," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 14, no. 10, Oct. 1992, pp. 965-980. 

  2. A. Nowakowski, and W. Skarbek, "Lens Radial Distortion Calibration Using Homography of Central Points," EUROCON, 2007. The International Conference on Computer as a Tool, Warsaw, Poland, Sept. 2007, pp. 340-343. 

  3. C. Brauer-Burchardt, "Automatic Correction of Weak Radial Lens Distortion in Single Views of Urban Scenes Using Vanishing Points," IEEE Int. Conf. on Image Processing, vol. 3, Jun. 2002, pp. 865-868. 

  4. Thorsten Thormahlen and Hellward Broszio, "Automatic line-based estimation of radial lens distortion," Integrated Computer-Aided Engineering, vol. 12, no. 2, 2005, pp. 177-190. 

  5. K. Kim, S. Han, and J. Park, "A Distortion Correction Method of Wide-Angle Camera Images through the Estimation and Validation of a Camera Model," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 8, no. 12, 2013, pp. 1923-1931. 

  6. J. Lee, M. Kang, W. Kim, and K. Lee, "Design of High-resolution Wide-angle Lenz Module, and Image Distortion Compensation for Smart NUX," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 7, no. 10, 2012, pp. 999-1004. 

  7. S. Shah, J. Aggarwal," Intrinsic parameter calibration procedure for a (higher distortion) fish-eye lens camera with distortion model and accuracy estimation", Pattern Recognition, 29(11) : 1996, pp. 1775-1788. 

  8. D. Scaramuzza, A. Martinelli, and R. Siegwart, "A flexible technique for accurate omnidirectional camera calibration and structure from motion", in IEEE International Conference on Computer Vision Systems (ICVS 2006), New York, 2006. 

  9. Z. Zhang, "A flexible new technique for camera calibration", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, issue 11, 2000, pp. 1330-1334. 

  10. S. Jung, "Image distortion correction apparatus and method and an image display system using them", Republic of Korea, Patent Publication no. 10-2006-0041116(2006. 5. 11) 

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