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문제 정의
- 본 연구에서는 사진측량학적 관점에서로봇비젼에서의 어안렌즈 왜곡 보정 모델에 관해 접근하였다. 왜곡 요소에 대한 이론적인 체계적인 모델과 체계를 재정립하고 단일/다중 영상 기반 왜곡요소 보정기법을 검증할 수 있는 프로그램을 구현하였다.
- 본연구에서는 렌즈를 사용하는 시각인식기술에 국한하여 고찰하였는데, 시각인식에 의한 자기 위치 결정을 위해서는 렌즈 화각(시야각: Angular Field of View)이 커야 하고, 영상의 위치 품질이 좋아야 한다. 화각이 큰 렌즈, 즉 어안렌즈(어안렌즈)에서는 영상의 위치 왜곡을 피할 수 없고, 이에 따른 렌즈 왜곡의 보정이 가장 중요한 문제가 된다.
가설 설정
- 1. 일반 렌즈보다 초점거리가 짧다.
- 2. 보드 카메라로 촬영된 영상을 왜곡 보정한다.
- 3. 일반 렌즈에 비해 넓은 범위가 촬영된다.
- 4. 촬영 대상이 렌즈에 가까울수록 크게 과장 된다.
- 5. 광범위하게 촬영되고 배경은 작게 찍히므로 원근감이 강조된다.
- 5. 보정 영상의 격자 거리에 스케일 벡터를 곱한다.
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