Earticle

초록

한국어

다방향 카메라로 촬영한 영상을 모니터링하기 위해서는 각각의 카메라 영상을 별개로 모니터링하기 보다는 하나의 파노라마 영상으로 합성하여 모니터링하는 것이 보다 효과적이다. 그러나 다방향 카메라로 획득한 영상은 방사형(radial) 왜곡이 심하게 나타나는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 다방향 카메라로부터 획득한 각각의 영상에 대하여 방사형 왜곡을 보정한 후 하나의 자연스러운 파노라마 영상으로 합성하는 방법에 대해 제안한다. 우선, 교정 패턴으로부터 렌즈의 초점 거리와 주점의 위치 등으로 구성된 렌즈 내부 파라미터와 회전과 위치 정보로 구성된 외부 파라미터를 찾음으로써 카메라의 왜곡 모델을 추정한다. 다음으로 추정된 카메라 모델로부터 역으로 교차점을 다시 추출하여 검증한 후 검증된 카메라 모델을 이용하여 영상의 왜곡을 보정한다. 왜곡 보정된 각각의 영상에 대해 SIFT 특징 기술자를 이용하여 대응하는 점들의 집합을 검출하여 이를 바탕으로 최적의 변환 함수를 추정한 후, 추정된 변환 함수를 적용하여 처음 2장의 영상을 합성한다. 다음으로 합성된 영상과 다음 영상에 대해 합성 과정을 반복함으로써 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 다방향 카메라에서 획득한 교정 패턴 영상을 사용하여 방사형 왜곡의 보정 실험을 수행하여 80% 이상의 교정 성능을 확인하였으며, 교정된 실내 영상과 실외 영상을 사용하여 하나의 파노라마 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다.

영어

With a multi-directional camera we can obtain wide-range images which containing severe radial distortion characteristics especially than the images acquired by a regular camera. In order to solve these problems, This paper presents a calibration method which calibrate a radial distortion in multi-directional camera images by estimation and validation of camera model. First, we estimate a camera model consisting of intrinsic and extrinsic parameters from calibration patterns, where intrinsic parameters are the focal length, the principal point and so on, and extrinsic parameters are the relative position and orientation of calibration pattern from a camera. Next we validate the estimated camera model by re-extracting corner points by inversing the model to images. Finally we calibrate the distortion of the image using the validated camera model. Also this paper presents a synthesis method which can generate a panoramic image by stitching each directional image using the SIFT descriptors. We confirm that the proposed method can correct the distortion more than 80% by the calibration experiments using the lattice shaped pattern images captured from a multi-directional camera and synthesize a panoramic image using indoor images and outdoor images.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 제안된 영상의 왜곡 보정
  2.1 카메라 모델
  2.2 카메라 모델의 수정
  2.3 카메라 모델의 추정
  2.4 카메라 모델의 검증
 3. 제안된 파노라마 영상 합성
  3.1 특징 정합을 이용한 파노라마 영상 합성
  3.2 제안된 파노라마 영상 합성
 4. 실험결과
  4.1 실험 환경 및 데이터
  4.2 카메라 모델을 이용한 영상의 왜곡 보정
  4.3 다방향 카메라 영상의 파노라마 영상 합성
 5. 결론 및 향후 연구 방향
 참고문헌

저자

• 김경임 [ Kyeong-Im Kim | 전남대학교 대학원 디지털컨버전스협동과정 ]
• 박정선 [ Jeong-Seon Park | 전남대학교 대학원 디지털컨버전스협동과정 ] 교신저자

참고문헌