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멀티모달 다중 카메라의 영상 보정방법
A Calibration Method for Multimodal dual Camera Environment 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.9, 2015년, pp.2138 - 2144  

임수창 (Department of Computer Science, Sunchon National University) ,  김도연 (Department of Computer Engineering, Sunchon National University)

초록
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멀티모달 다중 카메라 시스템은 동일 기종이 아닌 적외선 열화상 카메라와 광학 카메라를 이용하여 구성한 스테레오 형태의 시스템이다. 본 논문에서는 열화상 카메라와 광학카메라에서 동시에 인식이 가능한 전용 타겟을 제작하여 스테레오 보정을 진행하였다. 일반적인 스테레오 교정에서는 두 카메라 사이의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 이용하여 교정을 진행 하지만, 본 연구에서는 각각의 영상에서 코너점을 검출하고, 검출된 코너점의 좌표를 이용하여 두 영상 사이의 픽셀 오차율, 영상의 회전정도 및 영상의 크기 차이를 구한다. 이를 이용하여 기하학적 변환중 하나인 어파인 변환을 이용하여 보정을 진행 하였으며, 최종적으로 보정된 영상에 매핑되는 영역을 재구성하여 최종 결과 영상을 구했다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Multimodal dual camera system has a stereo-like configuration equipped with an infrared thermal and optical camera. This paper presents stereo calibration methods on multimodal dual camera system using a target board that can be recognized by both thermal and optical camera. While a typical stereo c...

주제어

#스테레오 카메라   #보정   #열화상 카메라   #어파인 변환  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 시스템을 이용한다. 광학 카메라로 영상을 탐지할 수 없는 상황을 막고자, 열화상 카메라를 이용하여 카메라 간의 한계점을 상호 보완하기 위해 제작 하였다. 그러나 서로 다른 화각, 해상도, 베이스라인의 평행 오차를 가진 이종의 스테레오 카메라 환경으로 촬영된 영상을 보정하는 과정이 필요하다.
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참고문헌 (9)

  1. FLIR, Application stories. Available : http://www.flir.com/cs/display/?id40991 

  2. H. C. Shin, S. H. Kim, K. H. Sohn, “Hybrid Stereoscopic Camera System ,” Journal of broadcast engineering, vol. 16, no. 4, pp. 602-613, 2011. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. S. H. Lee, J. H. Lee, “Dual camera based wide-view imaging system and In-line image registration algorithm,” The Institute of Electronics and Information Engineers, pp. 1343- 1346, Jun. 2011. 

  4. Zhang et al, "A flexible new technique for camera calibration", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, , vol 22, No. 11, pp1330-1334, 2000. 

    상세보기 crossref

  5. L. G. Shapiro, G. C. Stockman, "Computer Vision", New York: Prentice Hall, 2001. 

  6. Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle, “Image Processing, Analysis, and Machine Vision,” 4th Ed. Cengage Learning. 

  7. W. T. Kim, “Principles and System Configuration of Infrared Thermography,” Journal of the Korean society for nondestructive testing, Vol.31, No.2, pp.181-188, Apr., 2011. 

  8. Open Source Computer Vision Library, Available: http://opencv.org/ 

  9. G. Bradski, A. Kaehler, "Learning OpenCV",1th ed, CA: O’Reilly Media Pub, 2008. 

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