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[국내논문] 3차원 공간정보 생성을 위한 반자동 카메라 교정 방법
Semi-Auto Camera Calibration Method for 3D Information Generation 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.52 no.5, 2015년, pp.127 - 135  

김형태 (중앙대학교 첨단영상대학원) ,  백준기 (중앙대학교 첨단영상대학원)

초록

본 논문에서는 사용자의 입력을 포함한 반자동 카메라 교정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자가 정의한 기준선을 소실점 추정을 위한 정보로 사용하는 동시에, 추정 과정에서 발생하는 아웃라이어 제거를 위한 추가 제약 조건으로 사용한다. 제안된 카메라 교정 방법은 대수적, 기하학적 방법을 모두 사용하여 기존 방법으로는 불가능한 조건에서 교정이 가능하도록 성능을 확장하였다. 교정 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 자동 교정보다 교정 정확도가 높은 것을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose the semi-auto camera calibration method including user input. The proposed method estimates the vanishing points using user defined reference lines and defines the constraint for reducing outlier in vanishing points estimation process. The proposed camera calibration method...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러나 이 소실점 추정 방법들도 영상 내 아웃라이어 성분이 지배적인 경우와 소실점 추정을 위한 선 성분이 부족한 경우에는 정확한 소실점을 추정할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자가 정의한 기준선을 소실점 추정에 필요한 최소 선 성분으로 사용하고, 추정 과정에서 발생하는 아웃라이어 제거를 위한 제약 조건으로 사용하는 반자동 카메라교정 방법을 제안한다.

가설 설정

  • 그림 1과 그림 2는 좌표계간의 상호관계를 나타낸다. 본 논문에서는 카메라 좌표계를 기준으로 다른 좌표공간을 정의하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
카메라 교정이란? 카메라 교정은 카메라에 의해 3차원 공간좌표가 2차원 영상좌표로 변환되는 관계를 계산하고 계산된 관계로부터 카메라의 내·외부 파라미터를 찾는 과정을 말한다. 일반적으로 많이 사용하는 바늘구멍 사진기(pin-hole camera) 모델을 사용한 3차원 공간에서 2차원 영상으로의 변환 관계는 다음과 같이 표현된다.
일반적인 교정 절차에는 어떠한 방법이 사용되는가? 이 밖에도 원형 패턴을 사용한 교정 방법이 제안 되었다[2]. 일반적인 교정 절차는 교정 패턴상의 점들의 로컬리제이션(localization)을 수행하고 카메라 변수에 대해서 계산하거나 또는 패턴의 기하학적 성질을 이용하여 카메라 파라미터를 추정하는 방법이 사용된다. 현재 가장 널리 사용되는 수동적인 방법은 여러 각도에서 촬영한 패턴 영상, 혹은 서로 다른 각도에서 동일한 지점을 촬영한다수의 영상을 사용한다[1, 19∼20].
자동 교정 기술은 어떠한 문제점이 존재하는가? 자동 교정 기술은 영상에서 추출한 일반적인 정보를 사용하여 소실점을 추정하고 추정된 소실점을 사용하여 카메라 정보를 추정하는 방법이다. 그러나 영상에 원하는 패턴이 존재하지 않는 경우 소실점 추정 과정에서 잘못된 선들이 만드는 오류가 발생하고,이 결과 소실점 추정 오류가 발생한다. 이 문제는 교정데이터를 사용 하여 객체 추적 및 크기 추정을 수행하는 지능형 감시시스템에서 잘못된 객체 추적 및 잘못된 크기 추정 문제를 야기 시킨다. 교정 데이터의 신뢰도와 정확도를 높이기 위해 두 개 이상의 영상정보를 사용하는 방법이 [7]에서 제안되었으나, 영상의 개수가 증가함에 따라 연산량도 같이 증가하는 문제와 한대의 카메라를 이용한 감시시스템에서는 활용이 불가능한 단점이 있다.
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참고문헌 (20)

  1. Z. Zhang, "A flexible new technique for camera calibration," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. vol. 22, no. 11, pp. 1330-1334, November 2000. 

  2. Q. Chen, H. Wu, and T. Wada, "Camera calibration with two arbitrary coplanar circles," European Conf. Computer Vision. pp. 521-532, 2004. 

  3. R. Orghidan, J. Salvi, M. Gordan, C. Florea, and J. Batlle, "Structured light self-calibration with vanishing points," Machine Vision and Applications. vol. 25, no. 2, pp. 489-500, February 2014. 

  4. S. Alvarez, D.F. Llorca, and M.A. Sotelo, "Hierarchical camera auto-calibration for traffic surveillance systems," Expert Systems with Applications. vol. 41, no. 4, pp. 1532-1542, March 2014. 

  5. S. Alvarez, D.F. Llorca, and M.A. Sotelo, "Camera auto-calibration using zooming and zebra-crossing for traffic monitoring applications," IEEE Int. Conf. on Intelligent Transportation Systems. pp. 608-613, October 2013. 

  6. R. Feris, B. Siddiquie, Y. Zhai, J. Petterson, L. brown, and S. Pankanti," attribute-based vehicle search in crowded surveillance videos," Int. Conf. Multimedia Retrieval no. 18, 2011. 

  7. J. Chu, L. Wang, R. Feng, and G. Zhang, "Linear camera calibration and pose estimation from vanishing points," Chinese Optics Letters. vol. 10, no. B06, pp. 83-87, April 2012. 

  8. B. Li, K. Peng, X. Ying, and H. Zha, "Vanishing point detection using cascaded 1D hough transform from single images," Pattern Recognition Letters. vol. 33, no. 1, pp. 1-8, January 2012. 

  9. M. Niteo, and L. Salgado, "Non-linear optimization for robust estimation of vanishing points," IEEE Int. Conf. on Image Processing. pp. 1885-1888, September 2010. 

  10. A. Almansa, A. Desolneux, and S. Vamech, "Vanishing point detection without any a priori information," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. vol. 25, no. 4, pp. 502-507, April 2003. 

  11. J. M. Coughlan, and A.L. Yuille, "Manhattan world: orientation and outlier detection by bayesian inference," Neural Computation, vol.15, no., 5, pp.1063-1088, May 2003. 

  12. I. Junejo, and H. Foroosh, "Robust auto-calibration from pedestrians," IEEE Int. Conf. on Video and Signal Based Surveillance, pp. 92-97, 2006. 

  13. R. Hartley, Multiple view geometry in computer vision, 2nded,. Cambridge university press, 2003. 

  14. J.M. Coughlan, and A.L. Yuille, "Manhattan world: orientation and outlier detection by bayesian inference," Neural Computation, vol.15, no., 5, pp.1063-1088, 2003. 

  15. E. Guillou, D. Meneveaux, E. Maisel, and K. Bouatouch, 'Using vanishing points for camera calibration and coarse 3D reconstruction from a single image,' The Visual Computer, vol. 16, no. 7, pp.396-410, November 2000. 

  16. E. Tretiak, O. Barinova, P. Kohli, and V. Lempitsky, "Geometric image parsing in man-made environments," Int. Journel of computer vision, vol. 97, no. 3, pp.305-321, May 2012. 

  17. R. Orghidan, J. Salvi, M. Gordan, and B. Orza, "Camera calibration using two or three vanishing points," IEEE Federated Conf. on Computer Science and Information Systems, pp.123-130, September 2012. 

  18. R. Cipolla, T. Drummond, and D. Robertson, "Camera calibration from vanishing points in images of architectural scenes," British Machine Vision Conf. vol.99, pp.382-391, September 1999. 

  19. H. Jun, J. Park, and M. Go, "Camera calibration for 3D data acquisition," Workshop on Image Processing and Image Understanding, vol. 9, pp. 203-208, January 1997. 

  20. S. Kim, K. Kim, and W. Woo, "Multiple camera calibration for panoramic 3D virtual environment," Journal of the IEEK, vol. 41, no. 2, pp. 137-148, March 2004. 

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