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초록
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본 논문은 플렌옵틱 영상에 CCD 카메라 모델을 적용하여 플렌옵틱 카메라의 내부 파라미터를 구하는 편리한 방법을 제안한다. 플렌옵틱 카메라 캘리브레이션에 사용되는 영상은 일반적으로 CCD 카메라 캘리브레이션에서 사용하는 체크보드패턴을 사용한다. CCD 카메라 모델에 기반 하여 플렌옵틱 카메라 모델의 행렬식을 구하고 이를 통해 초점거리, 주점, 베이스라인, 가상카메라와 물체사이의 거리를 나타내는 4가지 방정식을 공식화한다. 그리고 비선형 최적화 기법을 수행하여 방정식의 해를 찾는다. 구해진 추정치는 실제 매개 변수와 비교하고 구해진 파라미터를 이용해 재 투영 오차율을 구한다. 실험 결과 제안한 방법을 통해 구한 매개 변수는 실제와 매우 유사한 값을 가지며 재투영 오차율은 수용할 수 있는 정도로 나타난다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a convenient method to estimate the internal parameters of plenoptic camera using CCD(charge-coupled device) camera model. The images used for plenoptic camera calibration generally use the checkerboard pattern used in CCD camera calibration. Based on the CCD camera model, the de...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 복잡한 플렌옵틱 카메라 캘리브레이션 방법 대신 플렌옵틱 카메라 모델에 CCD 카메라 캘리브레이션 방법을 적용하는 편리한 방법을 제안한다. 먼저 CCD 카메라 모델과 플렌옵틱 카메라 모델 사이의 수식적 관계를 도출하고 캘리브레이션을 위해 플렌옵틱 카메라 모델의 정규좌표계 행렬식을 사용한다.
  • 본 논문에서는 일반적인 CCD 카메라의 캘리브레이션 방법을 플렌옵틱 카메라에 적용시키는 캘리브레이션 방법을 제안했다. 플렌옵틱 카메라 모델 분석을 통한 4가지 식을 도출한 뒤 플렌옵틱 카메라의 내부 파라미터 값에 대한 추정 방법을 제안 했다.
  • 본 논문에서는 플렌옵틱 카메라 모델과 같은 구조를 가지는 카메라 파라미터를 설정하고 체크보드를 촬영했을 때 얻을 수 있는 인공 영상을 만들어 실험을 진행하였다. 그림 6은 아래와 같은 파라미터 설정으로 만들어진 플렌옵틱 인공 영상 (5067×4008) 이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
플렌옵틱 영상이 활용되는 분야는? 플렌옵틱 영상은 다양한 정보를 가지고 있기 때문에 재 초점, 3차원 모델링[2], 초고해상도 영상 생성[3] 등 다양한 분야에 활용할 수 있다. 이러한 다양한 분야에 응용하기 위해서는 정확한 파라미터를 기반으로 하여 진행되어야 한다.
카메라 캘리브레이션 작업이 의미하는 것은? 3차원 공간을 카메라로 촬영하여 2차원 영상으로 변환하게 되는데 영상 획득당시의 카메라 위치나 방향, 카메라 내부의 기구적인 부분에 의해서 영향을 받는다. 따라서 정확한 계산을 위해서 카메라 내부 요인을 제거하고 내부 파라미터를 구하는 작업이 필요하다. 이러한 작업을 카메라 캘리브레이션이라고한다.
플렌옵틱 카메라 모델에 CCD 카메라 캘리브레이션 방법을 적용할 때 과정은? 본 논문에서는 복잡한 플렌옵틱 카메라 캘리브레이션 방법 대신 플렌옵틱 카메라 모델에 CCD 카메라 캘리브레이션 방법을 적용하는 편리한 방법을 제안한다. 먼저 CCD 카메라 모델과 플렌옵틱 카메라 모델 사이의 수식적 관계를 도출하고 캘리브레이션을 위해 플렌옵틱 카메라 모델의 정규좌표계 행렬식을 사용한다. 이를 통해 4개의 방정식을 도출할 수 있다. 그리고 플렌옵틱 카메라를 통해 얻은 SA영상에 CCD 카메라 캘리브레이션 방법을 적용한다. 내부 파라미터는 4가지 방정식을 사용하여 비선형 최적화를 통해 유추할 수 있다.
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참고문헌 (9)

  1. R. Ng, M. Levoy, M. Br' edif, G. Duval, M. Horowitz, and P. Hanrahan. "Light field photography with a hand-held plenoptic camera," Stanford University Computer Science Technical Report CSTR 2005-02, April 2005. 

  2. O. Y. Kwon, K. T. Seo, "3D Reconstruction Using a Single Camera," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 19, no. 12, pp. 2943-2948, Dec. 2015. 

  3. D. H. Kim, "SVD-based Image Enhancement Method using Weighted Average of Histogram Stretching and Equalization," Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities and Sociology, ISSN: 2383-5281, vol.5, no.5, pp. 77-85, Oct. 2015. 

  4. Z. Zhang, "A Flexible New Technique for Camera Calibration," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, no. 22, no. 11, pp. 1330-1334, Nov. 2000. 

  5. Y. Bok, H. G. Jeon, and L. S. Kweon, "Geometric calibration of micro-lens-based light-field cameras using line features," in Proceeding of European Conference on Computer Vision, pp. 47-61, 2014. 

  6. O. Johannsen, C. Heinze, B. Goldluecke, and C. PerwaB. "On the calibration of focused plenoptic cameras," in Lecture Notes in Computer Science, vol. 8200, Springer, pp. 302-317, Sept. 2013. 

  7. C. Zhang, Z. Ji, and Q. Wang. "Decoding and calibration method on focused plenoptic camera," Computational Visual Media, vol 2, no 1, pp. 57-69, Mar. 2016. 

  8. D. G. Dansereau, O. Pizarro, and S. B. Williams. "Decoding, calibration and rectification for lenselet-based plenoptic cameras," in Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1027-1034, 2013. 

  9. S. R. Kim, H. S. Kang, S. W. Lee, "Disparity Analysis on Plenoptic Images," in Proceeding of Korea IEIE Conference, pp. 386-388, Nov. 2016. 

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