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스테레오 카메라를 위한 렌즈 왜곡 및 3차원 자세 보정 알고리즘 개발

Implementation of 3D Undistorting Algorithm for Stereo Camera

대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회, 2009 July 14, 2009년, pp.1850 - 1851  

이승민 (한국원자력연구원) ,  이남호 (한국원자력연구원)

초록
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본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용한 대상물체의 3차원 정보 추출 및 가시화를 위하여 우선적으로 실시해야 하는 카메라 대한 렌즈 왜곡 보정 및 3차원 자세 보정알고리즘의 적용에 대하여 살펴보았으며, 렌즈의 왜곡 보정 부분에서는 렌즈의 구면 수차로 인한 왜곡은 각 카메라에 대하여 패턴 영상을 획득한 후 렌즈왜곡보정계수를 산출하여 왜곡 보정 실시하였다. 더불어 보정을 통하여 보다 입체감 있는 영상의 출력이 가능함을 확인할 수 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 두 대의 카메라를 통하여 입력된 영상을 이용하여 대상 물체에 대하여 3차원 정보를 추출하고 가시화하는 일련의 과정 중에서 초기화 과정이라 할 수 있는 카메라의 내, 외부 파라미터 산출과 렌즈에 대한 왜곡 보정 방법에 대하여 논하고 있으며, 입체영상으로 디스 플레이 될 때 관측자에게 보다 입체감 있는 영상을 제공하기 위해 렌즈 왜곡 보정을 실시하였다.
  • 본 논문에서는 스테레오 카메라에 대한 3차원 자세 보정 및 카메라 렌즈에 대한 왜곡 보정 알고리즘을 적용하기 위하여 자체 개발된 렌즈 왜곡 보정 계수 산출용 프로그램을 이용하여 각 카메라에 대한 내, 외부 파라미터 및 렌즈 왜곡 보정계수를 산출하였고, 산출된 카메라의 내부 변수와 렌즈 왜곡 보정계수를 적용하여 획득된 렌즈 왜곡 영상을 보정 영상으로 변환하는 Matrix를 산출하였다. 이 Matrix를 각 카메라에 적용하여 렌즈 왜곡 보정 실험을 실시하였는데, 초점 거리가 짧은(왜곡도가 심한) 4mm와 2.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
카메라의 변수는 무엇이 있는가? 카메라의 변수는 내부변수, 외부변수, 렌즈왜곡계수가 있고, 카메라에 대한 3차원 자세보정에 중요한 역할을 수행하는 Perspective Projection matrix가 있으며, 이를 M-matrix라고도 표현한다. 또한 M-matrix는 QR decomposition을 통해 카메라 내부변수, 외부 변수로 산출 될 수 있다는 점에서 큰 의미를 가진다.
M-matrix가 큰 의미를 가지는 이유는? 카메라의 변수는 내부변수, 외부변수, 렌즈왜곡계수가 있고, 카메라에 대한 3차원 자세보정에 중요한 역할을 수행하는 Perspective Projection matrix가 있으며, 이를 M-matrix라고도 표현한다. 또한 M-matrix는 QR decomposition을 통해 카메라 내부변수, 외부 변수로 산출 될 수 있다는 점에서 큰 의미를 가진다.
카메라에 대한 보정문제는 무엇보다도 정확한 영상을 요구하는 영상처리 분야에서 중요한 문제인 이유는? 최근에 개발되고 있는 CCD 카메라의 경우에는 렌즈에 의한 왜곡이 매우 적지만 어안렌즈와 같은 특수한 용도의 렌즈를 사용하는 카메라의 경우에 있어서는 렌즈에 의한 영상의 왜곡이 크게 발생할 수 있으며 이러한 카메라를 통하여 입력되는 영상은 카메라의 내부 혹은 외부의 영향에 의하여 왜곡된 형태의 영상으로 나타날 수 있다.[2] 카메라의 렌즈가 왜곡이 적게 제작되었다 하더라도 카메라를 사용하는 환경 조건에 따라서 보정이 필요하게 된다. 따라서 카메라에 대한 보정문제는 무엇보다도 정확한 영상을 요구하는 영상처리 분야에서 중요한 문제라 할 수 있다.
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