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문제 정의
- 다음으로 3차원 공간상의 평면의 소실선을 구해보자. 어떤 3차원 공간상의 평면
- 먼저, 3차원 공간상의 평행한 두 직선이 형성하는 소실점을 구해보자. 3차원 공간상의 점 (X0 ,Y0 ,Z0)를 지나고 벡터 (A,B,C)에 평행한 직선은 매개변수 t를 사용하여 다음과 같이 표현된다.
- 본 논문은 위 두 가지 방법의 장점을 결합하여, 연구/개발용 카메라 캘리브레이션과 사용 중 진단 (diagnosis)을 위한 차로표시 기반 포즈 추정 방법을 제안한다. 즉, 직선 도로의 좌우 차로표시는 평행하다고 가정하고, 차로표시와 카메라 광축 사이 수평 각도가 달라지도록 이동하면서 전방 영상을 촬영하고, 각 영상에서 좌우 차로표시의 교점인 소실점을 검출함으로써 소실선을 검출하고 이를 근거로 카메라 포즈를 추정한다.
가설 설정
- Fig. 5 Bird’s eye view image using the estimation result (a) When tilt and roll angle are compensated (b) When tilt, roll, and pan angle are compensated. Up right lane markings show that the estimated pose is correct and accurate
- 본 논문에서는 설명의 편의를 위해 두 초점거리 αu, αv가 서로 같은 값이라고 가정하고, α로 나타낸다.
- 즉, [0 1 0]T 을 X축에 대해서 θ만큼 회전시키고 Z축에 대해서 ψ만큼 회전시켜서 #이 되었다고 가정한다.
- 본 논문은 위 두 가지 방법의 장점을 결합하여, 연구/개발용 카메라 캘리브레이션과 사용 중 진단 (diagnosis)을 위한 차로표시 기반 포즈 추정 방법을 제안한다. 즉, 직선 도로의 좌우 차로표시는 평행하다고 가정하고, 차로표시와 카메라 광축 사이 수평 각도가 달라지도록 이동하면서 전방 영상을 촬영하고, 각 영상에서 좌우 차로표시의 교점인 소실점을 검출함으로써 소실선을 검출하고 이를 근거로 카메라 포즈를 추정한다. 제안된 방법은 차량이 이동하는 동안 카메라의 Z축과 지표면 법선벡터(normal vector) 사이 각도는 불변이라는 사실에 근거한다.
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