[논문]단일 스마트폰 카메라를 이용한 3D 거리 추정 방법

배철균; 고영민; 김승기; 김대진

단일 스마트폰 카메라를 이용한 3D 거리 추정 방법
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배철균 (전남대학교) , 고영민 (전남대학교) , 김승기 (전남대학교) , 김대진 (전남대학교)

최근 VR(Virtual Reality)와 AR(Augmented Reality)의 발전에 따라 영상 또는 이미지에서 카메라와 물체 사이의 거리를 추정하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라와 물체 사이의 거리 추정 방법 중에서 단일 카메라를 이용하여 촬영한 이미지의 흐림 정도를 분석하여 3D 거리를 추정하는 알고리즘을 연구한다. 특히 고가의 렌즈가 장착된 DSLR 카메라가 아닌 스마트폰 카메라 이미지에서 DFD를 이용한 거리 추정 방법 중 1개의 이미지를 이용한 3D 거리 추정 방법과 초점이 서로 다른 2개의 이미지를 결합하여 3D 거리를 추정하는 방법을 연구하고 최적회된 피사체 범위에 대해 연구하였다. 한 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 카메라의 초점 거리를 200 mm로 설정할 때, 두 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 두 이미지의 초점 거리를 각각 150 mm, 250 mm로 설정했을 때 가장 넓은 거리 추정 범위를 갖는다. 또한, 두 거리 추정 방법 모두 초점 거리가 가까울수록 가까운 물체의 거리 추정에 효율적인 것으로 나타났다.

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문제 정의

본 논문에서는 스마트폰 카메라를 이용하여 촬영한 이미지에 DFD를 적용하여 3D 거리 추정하는 알고리즘에 관한 연구를 진행하였다. 실험에는 LG V10 기종, f-넘버가 1.

가설 설정

1개의 이미지를 이용한 DFD에서는 가장 가까운 피사체에 초점을 맞추고 촬영을 해야 하는 제약이 있다. 예를 들어 카메라로부터 10cm, 20cm, 그리고 30cm에 물체가 놓여 있는 장면에서 20cm 거리에 있는 물체에 초점을 맞추고 촬영한 경우를 가정한다. 이때 10cm와 30cm 거리에 있는 물체 모두 흐림 효과가 발생하지만 흐림 효과가 초점면으로부터 가까운 쪽에 있는지 먼 쪽에 있는지 구분할 수가 없다.

제안 방법

본 논문에서는 스마트폰 카메라 이미지에서 DFD를 이용한 거리 추정 중 1개의 이미지를 이용한 거리 추정 방법[1]과 초점이 서로 다른 2개의 이미지를 결합하여 거리를 추정하는 방법[2]을 연구하고 최적화된 피사체 범위와 카메라 초점 거리 설정을 제안한다.
1개의 이미지를 이용하여 추정한 3D 거리에서의 오류 정도. 스마 트폰 카메라의 초점을 100 mm부터 300 mm까지 50 mm 간격으로 측정.
8, 초점거리 4 mm, 노출시간 1/60초, ISO 감도 50이다. 피사체는 카메라로부터 100mm 거리부터 50mm 간격으로 2000mm까지 셋팅하였다. 실험 환경은 그림 4와 같다.

대상 데이터

실험에 사용된 스마트폰은 LG V10기종이며, 전문가 촬영 모드로 초점 거리를 수동으로 조절할 수 있었다. 카메라의 f-넘버는 F/1.
본 논문에서는 스마트폰 카메라를 이용하여 촬영한 이미지에 DFD를 적용하여 3D 거리 추정하는 알고리즘에 관한 연구를 진행하였다. 실험에는 LG V10 기종, f-넘버가 1.8, 렌즈의 초점거리가 4mm인 전면 카메라를 사용하였다.

이론/모형

이에 반해 단일 카메라에서 촬영한 이미지를 이용한 거리추정은 흔히 우리가 볼 수 있는 사진을 이용하여 거리를 계산한다. 단일 카메라에 거리 계산을 위해 DFD(Depth from defocus)기법을 사용한다. DFD는 그림 1처럼 초점면의 피사체와 초점면에서 떨어진 피사체의 흐림 정도 차이를 사용한다.

성능/효과

1장의 이미지를 이용하여 추정한 거리 추정보다 2장의 이미지를 결합하여 추정한 거리 추정 방법이 유효범위가 더 넓은 것으로 나타났다. 첫 번째 이미지의 초점 거리를 150 mm, 두 번째 이미지의 초점거리를 250 mm로 설정하여 촬영한 두 장의 이미지를 이용하면 가까운 물체부터 멀리 있는 물체까지 거리 추정이 가능한 것으로 나타났다.
실험결과 한 장의 이미지를 사용한 DFD 추정에서는 스마트폰 카메라의 초점거리를 200 mm에 맞췄을 때 3D 거리 추정 유효 범위가 550 mm로 가장 넓었다. 2장의 이미지를 이용한 DFD 3D 거리 추정에서는 첫 번째 이미지의 초점거리를 150 mm, 두 번째 이미지의 초점거리를 250 mm로 설정하였을 때 3D 거리 유효 범위가 700 mm로 가장 넓었다. 2장의 이미지를 이용한 DFD에서 3D 거리 추정이 측정 가능한 유효범위가 더 넓은 것으로 나타났다.
2장의 이미지를 이용한 DFD 3D 거리 추정에서는 첫 번째 이미지의 초점거리를 150 mm, 두 번째 이미지의 초점거리를 250 mm로 설정하였을 때 3D 거리 유효 범위가 700 mm로 가장 넓었다. 2장의 이미지를 이용한 DFD에서 3D 거리 추정이 측정 가능한 유효범위가 더 넓은 것으로 나타났다. 다만 한 장면에 대해 서로 초점이 다른 2장의 이미지를 촬영하기 위해서는 물체가 정적이어야 하며 카메라를 고정할 수 있는 장치가 필요하다.
실험결과 1장의 이미지를 이용한 3D 거리 추정에서는 피사체가 렌즈로부터 500 mm 이내에 가깝게 위치한 경우 스마트폰의 초점을 100 mm에 맞춘 후 촬영한 이미지로도 충분히 DFD를 이용한 거리 추정이 가능한 것으로 나타났다. 또한 250 mm 에 초점을 맞춘 이미지를 사용했을 때, 추정 가능한 거리가 250 mm부터 750 mm로 가장 넓게 분포되어 있었다.
실험결과 한 장의 이미지를 사용한 DFD 추정에서는 스마트폰 카메라의 초점거리를 200 mm에 맞췄을 때 3D 거리 추정 유효 범위가 550 mm로 가장 넓었다. 2장의 이미지를 이용한 DFD 3D 거리 추정에서는 첫 번째 이미지의 초점거리를 150 mm, 두 번째 이미지의 초점거리를 250 mm로 설정하였을 때 3D 거리 유효 범위가 700 mm로 가장 넓었다.
1장의 이미지를 이용하여 추정한 거리 추정보다 2장의 이미지를 결합하여 추정한 거리 추정 방법이 유효범위가 더 넓은 것으로 나타났다. 첫 번째 이미지의 초점 거리를 150 mm, 두 번째 이미지의 초점거리를 250 mm로 설정하여 촬영한 두 장의 이미지를 이용하면 가까운 물체부터 멀리 있는 물체까지 거리 추정이 가능한 것으로 나타났다.

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