KR100856729B1 - 왜곡 영상 보정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

왜곡 영상 보정 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 장치는 왜곡 영상 보정을 위한 파라미터를 저장하는 레지스터; 상기 레지스터에 저장된 파라미터에 기초하여 왜곡 영상을 보정하는 보정 모듈; 보정된 영상에서 영상 정보가 없는 영역의 영상 정보를 보상하는 보상 모듈을 포함하되, 상기 보정 모듈은 렌즈의 화각에 기초하여 왜곡 영상이 표시되는 왜곡 영상 평면의 z 좌표를 설정한다.
　　　

Description

왜곡 영상 보정 장치 및 방법{Device and Method for Correcting Distorted Image}
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 왜곡 영상 보정 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 왜곡 영상 보정 장치의 구성을 도시한 블록도.
　　　도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 보정 모듈의 구성을 도시한 블록도.
　　　도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 왜곡 영상 평면의 높이를 설정하는 방식을 도시한 도면.
　　　도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 렌즈 구면의 일례를 도시한 도면.
　　　도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 왜곡 영상 보정 방법의 흐름을 도시한 순서도.
　　　도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 렌즈 구면의 좌표를 제1 보정 평면의 좌표로 변환하는 방법을 도시한 도면.
　　　도 8은 영상 왜곡 보정 전 렌즈에 의해 1차적으로 획득되는 영상을 도시한 도면.
　　　도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 왜곡 보정 및 보상이 이루어진 후의 영상을 도시한 도면.
본 발명은 왜곡 영상 보정 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 180도 이내의 화각을 갖는 카메라 렌즈에 의해 획득된 왜곡 영상을 보정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
　　　광학 렌즈와 디지털 촬상소자인 CCD 또는 CMOS의 조합에 의해 구성된 모든 종류의 카메라를 통해 얻어진 영상은 가로 세로의 직선이 불룩한 통 모양으로 곡선화 되는 왜곡(barrel distortion)과 동일한 피사체일지라도 영상의 중앙에서 멀어질수록 피사체가 작게 나타나는 원근감이 강조된 것과 같은 모양의 왜곡(perspective distortion)이 발생한다.
　　　 이러한 왜곡 현상이 나타난 영상을 어안 영상(fisheye image)이라고 하며, 이러한 어안 효과는 렌즈의 굴절률 차이에 의해서 발생하는 것으로 렌즈의 화각이 커질수록 그 왜곡 정도는 더욱 심해지게 된다.
　　　카메라를 통해 얻어진 어안 영상에 포함된 왜곡을 보상하기 위한 종래의 대표적인 방법으로는 Nayar 방법과 Xianghua 방법 등이 있다.
　　　위 Nayar 방법과 Xianghua 방법이 가지고 있는 문제점들을 보완하기 위해 국 내등록특허 제596976호에는 180도 이상의 화각을 가지는 렌즈를 통해 획득된 영상의 왜곡 보정 방법이 개시되어 있다.
　　　그러나, 상기 국내등록특허 제596976호에 개시된 방식은 180도 이상의 화각을 가지는 렌즈를 통해 획득된 영상의 왜곡 보정에만 활용될 수 있을 뿐 대부분 카메라에서 실제 사용되고 있는 180도 이내의 화각을 갖는 렌즈에는 적용될 수 없는 문제점이 있다.
　　　
상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 180도 이내의 화각을 갖는 렌즈를 통해 획득한 영상의 왜곡 보정이 가능한 방법 및 장치를 제안하고자 한다.
　　　본 발명의 다른 목적은 다양한 렌즈 화각에 따라 적응적으로 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장치 및 방법을 제안하는 것이다.
　　　본 발명의 다른 목적들은 하기의 실시예를 통해 당업자가 도출할 수 있을 것이다.
　　　
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 측면에 따르면, 왜곡 영상 보정을 위한 파라미터를 저장하는 레지스터; 상기 레지스터에 저장된 파라미터에 기초하여 왜곡 영상을 보정하는 보정 모듈; 보정된 영상에서 영상 정보가 없 는 영역의 영상 정보를 보상하는 보상 모듈을 포함하되, 상기 보정 모듈은 렌즈의 화각에 기초하여 왜곡 영상이 표시되는 왜곡 영상 평면의 z 좌표를 설정하는 왜곡 영상 보정 장치가 제공된다.
　　　상기 왜곡 영상 보정을 위한 파라미터는 렌즈의 화각 및 초점 거리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
　　　상기 보정 모듈은, 렌즈의 초점 거리 정보에 기초하여 가상의 렌즈 구면을 생성하는 가상 렌즈 구면 생성부; 상기 가상 렌즈 구면을 이용하여 상기 왜곡 영상 평면 및 렌즈의 화각 정보를 이용하여 z 좌표를 설정하는 왜곡 영상 평면 설정부; 상기 왜곡 영상 평면의 좌표를 상기 가상 렌즈 구면의 좌표로 변환하는 가상 렌즈 구면 변환부; 상기 가상 렌즈 구면의 좌표를 z 좌표가 초점 거리로 설정된 제1 보정 평면의 좌표로 변환하는 제1 보정 평면 변환부; 및 상기 제1 보정 평면 변환부의 좌표를 상기 왜곡 영상의 사이즈에 기초하여 스케일링된 제2 보정 평면의 좌표로 변환하는 제2 보정 평면 변환부를 포함할 수 있다.
　　　상기 왜곡 영상 평면의 z 좌표는 다음의 수학식에 의해 설정될 수 있다.
Figure 112007032587882-pat00001
　　　본 발명의 다른 측면에 따르면, 왜곡 영상 보정을 위한 파라미터를 설정하는 단계(a); 상기 파라미터에 기초하여 렌즈에 의해 1차적으로 획득된 왜곡 영상을 보정하는 단계(b); 상기 보정된 영상에서 영상 정보가 없는 영역의 영상 정보를 보상하는 단계(c)를 포함하되, 상기 단계(c)는 상기 렌즈의 화각에 기초하여 왜곡 영상 이 표시되는 왜곡 영상 평면의 z 좌표를 설정하는 단계를 포함하는 왜곡 영상 보정 방법이 제공된다.
　　　본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 렌즈의 초점 거리 정보에 기초하여 가상의 렌즈 구면을 생성하는 단계(a); 상기 가상 렌즈 구면 및 렌즈의 화각 정보를 이용하여 왜곡 영상이 표시될 왜곡 영상 평면의 z 좌표를 설정하는 단계(b); 상기 왜곡 영상 평면의 좌표를 상기 가상 렌즈 구면의 좌표로 변환하는 단계(c); 상기 가상 렌즈 구면의 좌표를 z 좌표가 초점 거리로 설정된 제1 보정 평면의 좌표로 변환하는 단계(d); 및 상기 제1 보정 평면의 좌표를 상기 왜곡 영상의 사이즈에 기초하여 스케일링된 제2 보정 평면의 좌표로 변환하는 단계(e)를 포함하는 왜곡 영상 보정 방법이 제공된다.
　　　이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 왜곡 영상 보정 장치 및 방법의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
　　　도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 왜곡 영상 보정 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.
　　　도 1을 참조하면, 카메라 또는 기타의 영상 획득 장치로부터 영상을 획득한다(S100). 본 발명이 적용되는 카메라에 사용되는 렌즈는 180도 이내의 화각을 갖는 렌즈이며, 렌즈에 의해 1차적으로 획득된 영상은 왜곡이 보정되지 않은 왜곡 영상이다.
　　　전술한 바와 같이, 렌즈를 통해 1차적으로 획득되는 영상은 가로 또는 세로 직선이 불룩한 통 모양으로 곡선화되거나 영상의 주앙에서 멀어질수록 피사체가 작 게 나타나는 왜곡이 발생할 수 있다.
　　　카메라에 의해 획득된 아날로그 영상 정보는 A/D 컨버터에 의해 디지털 데이터로 변환된다(S102).
　　　디지털 데이터로 변환된 왜곡 영상은 메모리에 저장된다(S104). 여기서 메모리는 왜곡 영상 보정 프로세싱을 위해 왜곡 영상 데이터 및 왜곡이 보정된 영상 데이터를 일시적으로 저장하는 휘발성 메모리일 수 있으며, 예를 들어, SDRAM이 사용될 수 있다.
　　　메모리에 디지털 왜곡 영상 데이터가 저장되면, 레지스터로부터 왜곡 영상 보정을 위한 파라미터를 리드한다(S106). 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 왜곡 영상 보정을 위한 파라미터는 렌즈의 화각 및 초점 거리를 포함할 수 있다. 렌즈의 화각 및 초점 거리는 서로 종속적인 정보로서 어느 한 정보만 저장되면 다른 정보를 알아낼 수 있기 때문에 하나의 정보만이 레지스터에 저장되어도 무방하다. 화각 및 초점 거리 정보 이외에도 왜곡 보정에 사용되는 알고리즘에 상응하여 보다 다양한 파라미터 정보가 레지스터에 저장될 수 있다는 점은 당업자에게 있어 자명할 것이다. 파라미터 정보는 카메라에 사용되는 렌즈의 특성 정보 등을 이용하여 미리 레지스터에 저장될 수 있다.
　　　레지스터에 저장된 파라미터 정보를 이용하여 상기 메모리에 저장된 왜곡 영상을 보정하는 과정이 수행된다(S108). 왜곡 영상을 보정하는 보다 구체적인 방법은 별도의 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
　　　영상의 왜곡 보정 시 왜곡 영상은 다수에 걸쳐 그 좌표가 변환되며, 이에 따 라 영상 사이즈도 변경되는 바, 왜곡이 보정된 영상 정보에는 영상 정보가 없는 영역이 존재할 수 있다. 이러한 빈 영역을 채워주는 영상 보상 작업이 수행된다(S110). 영상 보상을 위한 알고리즘으로 공지된 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다. 영상 보상은 공지되 기술이고, 다양한 영상 보상 알고리즘들 중 하나가 당업자에 의해 채용될 수 있는 바, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
　　　상술한 바와 같은 과정에 의해 1차적으로 획득된 왜곡 영상이 보정되면, 보정된 영상 데이터는 D/A 컨버터에 의해 아날로그 데이터로 변환된다(S110).
　　　도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 왜곡 영상 보정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
　　　도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 왜곡 영상 보정 장치는 영상 제어 모듈(200), 레지스터(202), 보정 모듈(204), 보상 모듈(206), A/D 컨버터(210), D/A 컨버터(212) 및 메모리(220)를 포함할 수 있다.
　　　도 2에서, 250으로 표시된 영상 제어 모듈(200), 레지스터(202), 보정 모듈(204) 및 보상 모듈(206)은 하나의 IC로 구현될 수 있다. 또한, 도 2에는 메모리(220)가 IC 외부에 구비되는 경우가 도시되어 있으나, IC 내부에 메모리(220)가 포함될 수도 있다는 점은 당업자에게 있어 자명할 것이다.
　　　A/D 컨버터(210)는 카메라 렌즈에 의해 획득되는 아날로그 영상을 디지털 데이터로 변환하는 기능을 한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, A/D 컨버터(210)는 아나롤그 영상 정보를 CCIR 656 포맷의 데이터로 변환한다.
　　　영상 제어 모듈(200)은 왜곡 보정을 위해 레지스터 모듈(202), 보정 모 듈(204) 및 보상 모듈(206)의 동작을 제어하는 기능을 한다. 영상 제어 모듈(200)은 A/D 컨버터에 의해 변환된 디지털 영상 데이터를 메모리(220)에 저장하며, 상술한 모듈들을 제어하여 1차적으로 획득된 왜곡 영상 데이터가 왜곡이 보정된 영상 데이터로 변환되도록 한다.
　　　레지스터(202)는 영상 제어 모듈(200)의 제어에 따라 왜곡 보정에 필요한 파라미터 정보를 제공한다. 전술한 바와 같이, 왜곡 보정에 필요한 파라미터 정보는 렌즈의 화각 및 초점 거리 정보를 포함할 수 있다. 파라미터는 카메라 제조 시에 레지스터에 저장될 수 있다. 물론 사용자에 의해 레지스터에 저장된 파라미터 정보가 갱신될 수도 있을 것이다.
　　　보정 모듈(204)은 영상 제어 모듈(200)의 제어에 따라 메모리에 저장되어 있는 왜곡 영상을 보정한다. 보정 모듈(204)은 레지스터(202)에 저장된 파라미터 정보를 이용하여 영상을 변환하기 위한 알고리즘 정보를 가지고 있으며, 상기 알고리즘에 상응하여 왜곡된 영상을 보정한다. 보정 모듈의 보다 상세한 구성은 도 3을 참조하여 설명한다.
　　　보상 모듈(206)은, 전술한 바와 같이, 왜곡 영상의 보정 중 발생하는 영상 정보가 없는 픽셀의 영상 정보를 생성하여 보상하는 기능을 한다.
　　　보정 모듈(204) 및 보상 모듈(206)에 의해 보정 또는 보상되는 영상 정보는 영상 제어 모듈(250)에 의해 메모리(220)에 저장되며, 최종적으로 변환된 영상 정보는 D/A 컨버터(212)에 제공되어 아날로그 정보로 변환된다.
　　　도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 보정 모듈의 구성을 도시한 블 록도이다.
　　　도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 보정 모듈은 가상 렌즈 구면 생성부(300), 왜곡 영상 평면 설정부(302), 가정 렌즈 구면 변환부(304), 제1 보정 평면 변환부(306) 및 제2 보정 평면 변환부(308)를 포함할 수 있다.
　　　가상 렌즈 구면 생성부(300)는 왜곡 영상의 보정을 위해 사용되는 가상의 렌즈 구면을 생성한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 가상의 렌즈 구면은 직교 좌표계에 형성되며, 가상 렌즈 구면의 반지름은 렌즈의 초점 거리인 f로 설정되고 중심은 원점으로 설정될 수 있다. 여기서, 초점 거리 f는 레지스터에 저장되며, 레지스터로부터 제공될 수 있다.
　　　도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 렌즈 구면의 일례를 도시한 도면이다.
　　　도 5를 참조하면, 중심이 원점이고 반지름이 f인 구가 직교 좌표계에 도시되어 있으며, 가상 렌즈 구면을 활용하여 왜곡 영상의 보정이 수행된다.
　　　왜곡 영상 평면 설정부(302)는 도 5에 도시된 직교 좌표계에서 왜곡 영상 평면의 z좌표를 설정한다. 왜곡 영상 평면(302)은 카메라 렌즈에 의해 획득된 왜곡 영상이 1차적으로 표시되는 평면으로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 왜곡 영상 평면은 렌즈가 가진 화각에 따라 그 높이(z 좌표)가 다르게 설정된다.
　　　종래기술에 제시된 국내등록특허 제596976호 및 종래의 왜곡 영상 보정 방식은 가상 렌즈 구면 설정 후 초기의 영상 데이터를 구의 중심 평면(z=0)에 표시하였다.
　　　이와 같은 종래의 방식은 180도 이상의 화각을 갖는 렌즈에는 적용될 수 있으나, 180도 이내의 화각을 갖는 렌즈에는 적용될 수 없다. 180도 이내의 화각을 갖는 렌즈의 경우, 화각에 따라서 영상이 표시될 평면의 높이가 설정되어야 적절한 영상 왜곡 보정이 이루어질 수 있다.
　　　본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 렌즈의 화각을 파라미터로 하여 왜곡 영상 평면의 높이를 설정하는 방법이 제안된다.
　　　도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 왜곡 영상 평면의 높이를 설정하는 방식을 도시한 도면이다.
　　　도 4에 도시된 바와 같이, 렌즈의 화각이 θ일 경우, 원점을 중심으로 θ를 가지고 연장되는 두 개의 연장선이 구와 만나는 접점의 Z 좌표를 왜곡 영상 평면의 Z 좌표 설정한다. 따라서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 렌즈의 화각에 따라 왜곡 영상 평면의 높이가 다르게 설정된다.
　　　왜곡 영상 평면의 높이가 설정되는 방식을 수식으로 표현하면 다음의 수학식 1과 같다.
Figure 112007032587882-pat00002
　　　
　　　여기서 f는 렌즈의 초점거리를 의미한다.
　　　왜곡 영상 평면의 Z 좌표가 설정되면, 해당 Z 좌표에 수직인 구 단면이 왜곡 영상 평면으로 설정되며, 왜곡 영상의 X 좌표 및 Y 좌표는 왜곡 영상 평면의 X 좌 표 및 Y 좌표에 대응된다.
　　　가상 렌즈 구면 변환부(304)는 상기 왜곡 영상 평면의 좌표를 가상 렌즈 구면의 좌표로 변환하는 기능을 한다. 이때, 왜곡 영상 평면의 X 좌표 및 Y 좌표는 변화되지 않으며, Z 좌표만 변환된다.
　　　즉, 왜곡 영상 평면의 좌표가 (X,Y,Z)인 경우, 가상 렌즈 구면 변환부(304)에 의해 (X,Y,Z)는 (X’,Y’,Z’)로 변환되며, 이때 X=X’, Y=Y’의 관계가 성립한다.
　　　제1 보정 평면 변환부(306)는 가상 렌즈 구면의 영상 좌표를 제1 보정 평면의 좌표로 변환하는 기능을 한다. 여기서, 제1 보정 평면은 가상 렌즈 구면의 Z축 방향의 정점인 f와 접한 평면이다.
　　　가상 렌즈 구면의 좌표(X’, Y’ Z’)의 좌표는 제1 보정 평면의 (X’’,Y’’,Z’’)로 변환되며, Z’’는 f로 설정된다.
　　　제2 보정 평면 변환부(308)는 제1 보정 평면의 영상 좌표를 제2 보정 평면의 좌표로 변환하는 기능을 한다. 제1 보정 평면에 의해 만들어지는 영상에 의해 렌즈의 굴절률에 의해 발생한 왜곡은 보정된다. 그러나, 제1 보정 평면의 영상은 원본 영상보다 크기가 더 큰 영상으로 만들어지는 바, 제2 보정 평면은 제1 보정 평면을 원본 영상의 크기에 맞게 축소시킨 평면이다.
　　　제2 보정 평면 변환부(308)에 의해 제1 보정 평면의 좌표(X’’,Y’’,Z’’)는 제2 보정 평면의 (X’’’,Y’’’)로 변환되며(제2 보정 평면에서 Z 좌표는 무의미하다), 제1 보정 평면을 제2 보정 평면으로 축소시키기 위해 스케일링 변수 S가 설정되며, 제2 보정 평면의 좌표값과 제1 보정 평면의 좌표값은 스케일링 변수 S와 비례 관계에 있게 된다.
　　　도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 왜곡 영상 보정 방법의 흐름을 도시한 순서도이다. 도 6을 참조하여 보다 구체적인 왜곡 영상 보정 알고리즘에 대해 살펴보기로 한다.
　　　도 6을 참조하면, 우선 가상 렌즈 구면의 생성된다(S600). 전술한 바와 같이, 가상 렌즈 구면은 직교 좌표계에 구현되는 반지름이 초점 거리 f인 구면으로서, 가상 렌즈 구면에 관계식은 다음의 수학식 2와 같다.
Figure 112007032587882-pat00003
　　　
　　　가상 렌즈 구면이 생성되면, 왜곡 영상 평면이 설정되며(S602), 왜곡 영상 평면은 초기의 왜곡 영상 좌표(Xi,Yi)가 표시되는 평면이다. 전술한 바와 같이, 왜곡 영상 평면은 수학식 1을 통해 화각에 의해 Z 좌표가 설정되고, 해당 Z 좌표에 의한 구의 단면이 왜곡 영상 평면으로 설정된다.
　　　왜곡 영상 평면의 좌표를 (X, Y, Z)라고 할 때, Xi=X, Yi=Y의 관계가 성립하며, Z 좌표값은 수학식 1에 의해 정해진다.
　　　왜곡 영상 평면이 설정되면, 왜곡 영상 평면의 좌표를 가상 렌즈 구면의 좌표로 변환한다(S604). 왜곡 영상 평면의 좌표(X,Y,Z)를 가상 렌즈 구면의 좌표(X’,Y’,Z’)로 변환 시, x 좌표와 y 좌표는 변하지 않으므로, X=X’, Y=Y’의 관계 가 성립한다.
　　　한편, 왜곡 영상 평면의 Z 좌표와 가상 렌즈 구면의 Z’좌표는 다음의 수학식 3과 같은 관계가 성립한다.
Figure 112007032587882-pat00004
　　　
　　　왜곡 영상 평면의 좌표를 가상 렌즈 구면의 좌표로 변환한 후, 가상 렌즈 구면의 좌표를 제1 보정 평면의 좌표로 변환한다(S606).
　　　전술한 바와 같이, 제1 보정 평면은 Z=f인 위치에서 가상 렌즈 구면과 접한 평면이며, 구의 중심과 가상 렌즈 구면의 임의의 점을 연결한 선분을 연장하여 제1 보정 평면과 만나는 점을 x 좌표 및 y 좌표로 설정한다.
　　　도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 렌즈 구면의 좌표를 제1 보정 평면의 좌표로 변환하는 방법을 도시한 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 구의 중심에서 가상 렌즈 구면의 특정 포인트(X’,Y’,Z’)로 연결한 선분을 연정하여 만나는 점을 제1 보정 평면의 좌표(X’’,Y’’,Z’’)로 설정한다. 여기서, Z’’좌표는 f로 고정되며, X’와 X’’ 및 Y’와 Y’’는 다음의 수학식 4와 같은 관계가 성립한다.
Figure 112007032587882-pat00005
　　　
　　　가상 렌즈 구면의 좌표가 제1 보정 평면의 좌표로 변환되면, 제1 보정 평면의 좌표를 제2 보정 평면의 좌표로 변환하는 과정이 수행된다(S608).
　　　전술한 바와 같이, 제2 보정평면은 제1 보정 평면을 원본 영상의 크기에 맞도록 사이즈를 변환한 평면이다.
　　　제2 보정 평면의 x 좌표인 X’’’와 제1 보정 평면의 x좌표인 X’’와의 관계 및 제2 보정 평면의 y 좌표인 Y’’’와 제1 보정 평면의 y좌표인 Y’’ 사이의 관계는 다음의 수학식 5와 같으며, S는 사이즈 변환을 위한 스케일링 변수이다.
Figure 112007032587882-pat00006
　　　
　　　상술한 바와 같은 영상 왜곡 보정 작업과 함께, 영상 정보의 보상 작업이 이루어진다(S610). 영상 왜곡 보정 시, 영상 정보가 없는 영역이 발생하게 되며, 이 영역에 대한 영상 정보는 주변의 영상 정보를 이용하여 영상 보상을 수행한다.
　　　도 8은 영상 왜곡 보정 전 렌즈에 의해 1차적으로 획득되는 영상을 도시한 도면이며, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 왜곡 보정 및 보상이 이루어진 후의 영상을 도시한 도면이다.
　　　도 8은 일반적인 격자 구조의 평면을 촬영하여 획득한 영상으로서, 도 8을 참조하면, 격자를 이루는 가로, 세로 직선이 통 모양으로 왜곡되고 영상의 중심에서 멀어질수록 그 왜곡 정도가 심해지는 것을 확인할 수 있다.
　　　본 발명의 바람직한 실시예에 따라 왜곡 보정 및 보상이 이루어진 도 9를 참조하면, 상술한 바와 같은 영상 왜곡 현상이 제거된 것을 확인할 수 있다.
　　　이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 180도 이내의 화각을 갖는 렌즈를 통해 획득한 영상의 왜곡 보정이 가능하며, 렌즈의 화각에 따라 적응적으로 영상의 왜곡 보정이 가능한 장점이 있다. 　　　

Claims (12)

  1. 　　　왜곡 영상 보정을 위한 파라미터를 저장하는 레지스터;
    　　　상기 레지스터에 저장된 파라미터에 기초하여 왜곡 영상을 보정하는 보정 모듈;
    　　　보정된 영상에서 영상 정보가 없는 영역의 영상 정보를 보상하는 보상 모듈을 포함하되,
    　　　상기 보정 모듈은 렌즈의 화각에 기초하여 왜곡 영상이 표시되는 왜곡 영상 평면의 z 좌표를 설정하고, 상기 왜곡 영상 보정을 위한 파라미터는 렌즈의 화각 및 초점 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 보정 모듈은, 렌즈의 초점 거리 정보에 기초하여 가상의 렌즈 구면을 생성하는 가상 렌즈 구면 생성부; 상기 가상 렌즈 구면을 이용하여 상기 왜곡 영상 평면 및 렌즈의 화각 정보를 이용하여 z 좌표를 설정하는 왜곡 영상 평면 설정부; 상기 왜곡 영상 평면의 좌표를 상기 가상 렌즈 구면의 좌표로 변환하는 가상 렌즈 구면 변환부; 상기 가상 렌즈 구면의 좌표를 z 좌표가 초점 거리로 설정된 제1 보정 평면의 좌표로 변환하는 제1 보정 평면 변환부; 및 상기 제1 보정 평면 변환부의 좌표를 상기 왜곡 영상의 사이즈에 기초하여 스케일링된 제2 보정 평면의 좌표로 변환하는 제2 보정 평면 변환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 왜곡 영상 보정 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 　　　제1항에 있어서,
    　　　상기 왜곡 영상 평면의 z 좌표는 다음의 수학식에 의해 설정되는 것을 특징으로 하는 왜곡 영상 보정 장치.
    　　　
    Figure 112008038365119-pat00007
    　　　위 수학식에서 f는 렌즈의 초점 거리임.
  5. 　　　제1항에 있어서,
    　　　렌즈에 의해 획득된 왜곡 영상을 디지털 신호로 변환하는 A/D 컨버터;
    　　　상기 왜곡 영상 데이터 및 왜곡이 보정된 영상 데이터를 저장하는 메모리;
    　　　왜곡이 보정된 영상 데이터를 아날로그 신호로 변환하는 D/A 컨버터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 왜곡 영상 보정 장치.
  6. 　　　왜곡 영상 보정을 위한 파라미터를 설정하는 단계(a);
    　　　상기 파라미터에 기초하여 렌즈에 의해 1차적으로 획득된 왜곡 영상을 보정하는 단계(b);
    　　　상기 보정된 영상에서 영상 정보가 없는 영역의 영상 정보를 보상하는 단계(c)를 포함하되,
    　　　상기 단계(c)는 상기 렌즈의 화각에 기초하여 왜곡 영상이 표시되는 왜곡 영상 평면의 z 좌표를 설정하는 단계를 포함하되,
    상기 왜곡 영상 보정을 위한 파라미터는 렌즈의 화각 및 초점 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 왜곡 영상 평면의 z 좌표는 다음의 수학식에 의해 설정되는 것을 특징으로 하는 왜곡 영상 보정 방법.
    　　　
    Figure 112008038365119-pat00019
    　　　위 수학식에서 f는 렌즈의 초점 거리임.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 　　　렌즈의 초점 거리 정보에 기초하여 가상의 렌즈 구면을 생성하는 단계(a);
    　　　상기 가상 렌즈 구면 및 렌즈의 화각 정보를 이용하여 왜곡 영상이 표시될 왜곡 영상 평면의 z 좌표를 설정하는 단계(b);
    　　　상기 왜곡 영상 평면의 좌표를 상기 가상 렌즈 구면의 좌표로 변환하는 단계(c);
    　　　상기 가상 렌즈 구면의 좌표를 z 좌표가 초점 거리로 설정된 제1 보정 평면의 좌표로 변환하는 단계(d); 및
    　　　상기 제1 보정 평면의 좌표를 상기 왜곡 영상의 사이즈에 기초하여 스케일링된 제2 보정 평면의 좌표로 변환하는 단계(e)를 포함하는 것을 특징으로 하는 왜곡 영상 보정 방법.
  10. 　　　제9항에 있어서,
    　　　상기 보정된 영상에서 영상 정보가 없는 영역의 영상 정보를 보상하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 왜곡 영상 보정 방법.
  11. 　　　제9항에 있어서,
    　　　상기 왜곡 영상 평면의 z 좌표는 다음의 수학식에 의해 설정되는 것을 특징으로 하는 왜곡 영상 보정 방법.
    　　　
    Figure 112007032587882-pat00009
    　　　위 수학식에서 f는 렌즈의 초점 거리임.
  12. 삭제
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