KR100953522B1 - 수중 카메라의 왜곡 보정 방법 - Google Patents

수중 카메라의 왜곡 보정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 수중 카메라의 왜곡 보정 방법에 관한 것으로, 해결하고자 하는 기술적 과제는 방수 하우징을 장착한 수중 카메라의 영상 왜곡을 보정하는 방법을제공하는데 있다.
이를 위해 본 발명에 따른 수중 카메라 왜곡 보정 방법은 수중에 고정된 타겟을 설치하는 수중 타켓 설치 단계와, 상기 타겟을 수중 카메라를 사용하여 촬영하는 수중 타겟 촬영 단계와, 상기 수중 타겟 촬영 단계를 통해 촬영된 영상에서 격자점을 인식하는 타겟 격자점 인식 단계와, 격자를 촬영한 영상으로부터 화면의 중심점을 추출하는 화면 중심점 추출 단계와, 수중 카메라 왜곡을 사진주점 오프셋, 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 분류하고 왜곡을 보정하는 검교정 단계와, 상기 검교정 단계에서 수행한 카메라 왜곡 보정의 정확도를 검증하는 검교정 정확도 검증 단계를 포함하는 수중 카메라의 왜곡 보정 방법을 개시한다.
수중 카메라, 수중 타겟, 영상 왜곡, 캘리브레이션, 검교정

Description

수중 카메라의 왜곡 보정 방법{Calibration Method for Underwater Camera}
본 발명은 수중 카메라의 왜곡 보정 방법에 관한 것으로서 수중 카메라로 촬영한 영상의 왜곡을 보정하고 상기 왜곡 보정의 정확도를 검증하는 방법에 관한 것이다.
카메라를 이용하여 수중에서 촬영하고자 하는 경우, 도 1에 도시된 바와 같이 카메라에 케이스를 장착하게 되는데 이를 방수 하우징이라고 한다. 상기 방수 하우징을 장착하고 수중에 들어가는 경우 카메라와 물 사이의 공간이 생기게 되고, 상기 공간에는 공기가 존재하는바 굴절 현상이 일어나게 된다. 상기 굴절 현상에 의해 촬영 영상에 왜곡이 발생할 수 있게 된다. 또한, 카메라 렌즈 자체에 의한 영상의 왜곡도 발생하게 된다.
종래에는 다른 렌즈를 내장된 방수하우징을 사용하는 방법 등을 사용하였다. 그러나 수중에서 렌즈가 직접 돌출되어 있기 때문에 외부의 충격, 긁힘 및 파손의 염려가 있고, 가격이 비싸지는 단점이 있었다. 또한, 무게가 무거워져서 수중 촬영 시 무게중심을 잡기가 어렵다는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 수중 카메라로 촬영한 영상의 왜곡을 사진주점 오프셋(offset), 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 분류하여 이를 보정하고, 상기 왜곡 보정의 결과를 검증하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 수중 카메라의 왜곡 보정 방법은 수중에 고정된 타겟을 설치하는 수중 타켓 설치 단계와, 상기 타겟을 수중 카메라를 사용하여 촬영하는 수중 타겟 촬영 단계와, 상기 수중 타겟 촬영 단계를 통해 촬영된 영상에서 격자점을 인식하는 타겟 격자점 인식 단계와, 격자를 촬영한 영상으로부터 화면의 중심점을 추출하는 화면 중심점 추출 단계와, 수중 카메라 왜곡을 사진주점 오프셋, 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 분류하고, 왜곡을 보정하는 검교정 단계와, 상기 검교정 단계에서 수행한 카메라 왜곡 보정의 정확도를 검증하는 검교정 정확도 검증 단계를 포함할 수 있다.
상기 수중 타겟 설치 단계에 사용되는 타겟은 격자형일 수 있다.
상기 수중 타겟 촬영 단계는 수중에서 카메라를 고정할 수 있도록 삼각대를 설치하여 촬영할 수 있다.
상기 타겟 격자점 인식 단계는 5 × 5의 서치 윈도우(search window)를 만들고 영상 픽셀이 상기 서치 윈도우의 조건을 만족하면 격자점으로 인식하며 상기 격 자점의 좌표를 저장하는 방법으로 타겟 격자점을 인식할 수 있다.
상기 검교정 단계는 수중 카메라 왜곡을 사진주점 오프셋, 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 분류하고, 하기 수학식으로 표현되는 방정식을 통하여 보정할 수 있다.
Figure 112008069611511-pat00001
Figure 112008069611511-pat00002
상기 수학식의 변수는 다음과 같다.
사진좌표 :
Figure 112008069611511-pat00003
(2개: 관측값)
객체좌표 :
Figure 112008069611511-pat00004
(3개: 관측값)
렌즈 자세 및 위치요소:
Figure 112008069611511-pat00005
(6개: 미지수)
렌즈 x,y 방향 초점거리:
Figure 112008069611511-pat00006
(2개: 미지수)
사진주점 오프셋:
Figure 112008069611511-pat00007
(2개: 미지수)
방사왜곡계수:
Figure 112008069611511-pat00008
(3개: 미지수)
비중심왜곡계수:
Figure 112008069611511-pat00009
(4개: 미지수)
상기 검교정 정확도 검증 단계는 상기 검교정 단계에서 수행한 카메라 왜곡 보정의 실효성을 검증하기 위하여 RMSE 값을 계산할 수 있다.
상기 RMSE 값은 하기 수학식으로 표현되는 방정식을 통하여 구할 수 있다.
Figure 112008069611511-pat00010
상기 수학식의 변수는 다음과 같다.
Figure 112008069611511-pat00011
: 왜곡 보정된 영상의 격자점 사이 거리
Figure 112008069611511-pat00012
: 타겟을 스캐닝한 영상의 격자점 사이 거리
Figure 112008069611511-pat00013
: 측정수
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 수중 카메라의 왜곡 보정 방법에 의하면, 수중 카메라로 촬영한 영상의 왜곡을 사진주점 오프셋(offset), 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 분류하여 이를 보정하고, 상기 왜곡 보정의 결과를 검증할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하게 하지 않기 위해 생략한다.
도 2는 본 발명에 따른 수중 카메라의 왜곡 보정 방법의 순서도이다.
본 발명에 따른 수중 카메라의 왜곡 보정 방법은 수중 타겟 설치 단계(S10), 수중 타겟 촬영 단계(S20), 타겟 격자점 인식 단계(S30), 화면 중심점 추출 단계(S40), 검교정 단계(S50) 및 검교정 정확도 검증 단계(S60)를 포함한다.
상기 수중 타겟 설치 단계(S10)는 수중에 타겟을 설치하는 단계로서, 상기 타겟은 격자형을 사용하는 것이 바람직하다. 왜냐하면, 격자형이 인식하기 편하고 규칙적이기 때문이다. 상기 타겟은 격자형의 종이를 프린트한 후 코팅하여 제작할 수 있으나, 상기 타겟의 재질로서 본 발명을 한정하는 것은 아니다.
도 3은 타겟의 일실시예를 도시한 도이다.
도 3을 참조하면, 격자형 타겟이 도시되어 있다. 상기 격자형 타겟에 표시된 원들은 격자점을 나타낸다. 도 3에 도시된 3개의 격자점 중 상기 타겟 외곽의 파란색 격자점을 외부점이라고 하고, 상기 타겟 내부의 붉은색 격자점을 내부점이라고 한다.
도 4는 상기 타겟을 수중에 설치한 모습을 도시한 도이다.
상기 수중 타겟 촬영 단계(S20)는 수중 카메라를 이용하여 수중에서 상기 타겟을 촬영하는 단계이다. 일반적으로 수중 촬영시에는 크게 3가지의 문제점이 발생할 수 있는데, 촬영자의 부력에 의한 문제, 촬영자의 호흡에 의한 영상의 흔들림 및 촬영자의 휜킥에 의한 영상의 흔들림이 그 것이다. 여기서 휜킥에 의한 영상의 흔들림은 촬영자가 수중에서 발을 차는 동작을 할 때 발생하게 되는 흔들림을 말한다.
도 5는 수중 타겟을 촬영하는 모습을 도시한 도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 수중 타겟 촬영 단계(S20)에서는 상술한 영상의 흔들림의 문제를 해결하기 위하여 카메라를 고정된 삼각대 위에 거치하고 촬영할 수 있다.
상기 타겟 격자점 인식 단계(S30)는 상기 수중 타겟 촬영 단계(S20)를 통해 촬영된 영상에서 격자점을 인식하는 단계이다.
즉, 상기 타겟 격자점 인식 단계(S30)는 5 × 5의 서치 윈도우를 만들고 영상 픽셀이 상기 서치 윈도우의 조건을 만족하면 격자점으로 인식하며 인식된 상기 격자점의 좌표를 저장한다.
도 6은 서치 윈도우(Search Window)를 도시한 도이다.
도 6에 도시된 서치 윈도우(Search Window)는 5 × 5 의 격자로 구성되어 있 다. 여기서 정중앙의 픽셀은 주변 8개의 픽셀로 격자의 패턴을 판단하게 된다. 먼저 ⓞ ① ② ③ 을 연결하는 대각선 방향의 격자 패턴이 동일한지 판단하고, ④ ⑤ ⑥ ⑦ 을 연결하는 대각선 방향의 격자 패턴이 동일한지 판단한다. 마지막으로 상기 ⓞ ① ② ③ 을 연결하는 대각선 방향의 격자 패턴과 ④ ⑤ ⑥ ⑦ 을 연결하는 대각선 방향의 격자 패턴이 상이하면 타겟의 격자점으로 인식하게 된다. 도 6에 도시된 (i, j)는 영상의 좌표를 의미하고 좌측 상단이 기준점으로서 (0, 0)이 된다.
이와 같이 상기 타겟 격자점 인식 단계(S30)는 픽셀로 구성되는 영상에서 전체 픽셀을 서치 윈도우(Search Window)를 적용하여 상기 서치 윈도우의 조건을 만족하는 점을 격자점으로 인식하고 상기 격자점의 좌표를 저장한다.
상기 화면 중심점 추출 단계(S40)는 격자를 촬영한 영상으로부터 화면의 중심점을 추출하는 단계이다. 도 7은 화면의 중심점을 추출하기 위하여 여러 방향에서 타겟을 촬영하는 모습을 도시한 도이다. 화면 중심점을 추출하는 이유는 모든 왜곡의 시작점이 되기 때문이다. 또한 여러 방향의 영상으로 초점거리를 구할 수 있다. 이는 초점거리가 계산 과정에 필요로 하기 때문이다. 본 발명에서는 도 7에 도시된 바와 같이 9 방향의 영상을 사용하여 화면 중심점 및 초점거리를 추출하였다.
상기 검교정 단계(S50)는 수중 카메라 왜곡을 사진주점 오프셋, 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 분류하고, 왜곡을 보정하는 단계이다.
지상에서 렌즈 왜곡은 사진주점 오프셋, 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 나눌 수 있고, 각각 좌표로서 구할 수 있는 왜곡량이다. 이러한 왜곡은 상기 왜곡량을 좌표를 대입하여 올바른 좌표로 옮겨주는 방법으로 보정한다. 다만, 수중 촬영 영상의 경우 상기 지상에서 렌즈 왜곡 뿐만 아니라, 방수 하우징 내부의 공기와 외부 물과의 빛의 굴절에 의한 왜곡이 포함되어 나타난다. 이하, 사진좌표 관측방정식에 사진주점 오프셋, 방사 왜곡, 비중심 왜곡을 도입한 통합 관측방정식을 설명한다,
1) 사진좌표 관측방정식(공선조건식)
일반적으로 사진측량학에서 사용되는 공선조건식은 하기 수학식 1과 같다.
Figure 112008069611511-pat00014
본 발명에서는 광각렌즈의 특성을 고려하여 x와 y방향의 초점거리를 다르게 적용하였고, 이는 하기 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
상기 수학식 1 및 수학식 2의 변수는 다음과 같다.
Figure 112008069611511-pat00016
: i번째 사진 상에 나타난 점j의 x좌표(사진좌표)
Figure 112008069611511-pat00017
: i번째 사진 상에 나타난 점j의 y좌표(사진좌표)
Figure 112008069611511-pat00018
: 렌즈의 x방향 초점거리
Figure 112008069611511-pat00019
: 렌즈의 y방향 초점거리
Figure 112008069611511-pat00020
: 렌즈 중심 위치의 x좌표(실세계 좌표)
Figure 112008069611511-pat00021
: 렌즈 중심 위치의 y좌표(실세계 좌표)
Figure 112008069611511-pat00022
: 렌즈 중심 위치의 z좌표(실세계 좌표)
Figure 112008069611511-pat00023
: 점j의 x좌표(실세계 좌표)
Figure 112008069611511-pat00024
: 점j의 y좌표(실세계 좌표)
Figure 112008069611511-pat00025
: 점j의 z좌표(실세계 좌표)
회전행렬 m의 요소는 다음과 같다.
Figure 112008069611511-pat00026
는 렌즈의 자세요소이다.
Figure 112008069611511-pat00027
상기 수학식 2의 변형된 공선조건식을 간단히 나타내기 위하여 하기 수학식 3과 같이 공선조건식의 분모항과 분자항을 q, r, s로 나타내었다.
Figure 112008069611511-pat00028
상기 수학식 2에 상기 수학식 3을 대입하면, 공선조건식은 하기 수학식 4와 같이 표현된다.
Figure 112008069611511-pat00029
2) 사진주점 오프셋의 도입
상기 사진좌표 관측방정식에 사진주점 오프셋을 도입하였다. 사진에서의 모든 기하학적 해석은 사진주점(PP: Principal Point)을 기준으로 한다. 물론, 상기 수학식 2도 이러한 사진주점을 기준으로 하는 사진좌표 관측방정식이다. 그러나, 실제 사진좌표를 관측할 때에는 사진지표(Fiducials)를 잇는 교차점(IPP: Indicated Principal Point)이 좌표계의 원점이 된다.
도 8은 사진주점과 교차점과의 관계를 도시한 도이다.
도 8을 참조하면, 상기 교차점(IPP)과 사진주점(PP)은 위치가 서로 다른데, 상기 교차점(IPP)을 기준으로한 사진주점(PP)의 위치를 사진주점 오프셋(Offset)이라고 하고
Figure 112008069611511-pat00030
으로 표현한다.
만약, 관측된 사진좌표가 교차점(IPP)을 기준으로 관측되었다면 상기 수학식 4는 하기 수학식 5와 같이 표현되어야 한다.
Figure 112008069611511-pat00031
3) 방사 왜곡량의 도입
렌즈의 왜곡 중에서 방사왜곡은 상의 위치가 주점으로부터 방사방향을 따라 왜곡되어 나타나는 것을 말한다. 상기 방사왜곡량을 고려하여 상기 수학식 5을 다시 쓰면 하기 수학식 6과 같다.
Figure 112008069611511-pat00032
상기 수학식 6의 변수는 다음과 같다.
Figure 112008069611511-pat00033
Figure 112008069611511-pat00034
: 사진주점으로부터 점j까지의 방사거리
Figure 112008069611511-pat00035
상기 수학식들을 모두 정리하면 하기 수학식 7과 같다.
Figure 112008069611511-pat00036
y 좌표에 대해서도 마찬가지로 정리를 하면 하기 수학식 8과 같다.
Figure 112008069611511-pat00037
4) 비중심 왜곡량의 도입
렌즈 중심을 기준으로 동일한 거리 상에 동일하지 않게 발생하는 다양한 왜곡이 있는데 이것을 비중심왜곡이라 한다.
상기 수학식 7 및 8에 비중심왜곡량을 고려하면 하기 수학식 9 및 수학식 10과 같다.
Figure 112008069611511-pat00038
Figure 112008069611511-pat00039
5) 통합 관측방정식
사진좌표 관측방정식에 사진주점 오프셋, 방사 왜곡, 비중심 왜곡을 도입한 통합 관측방정식은 상기 수학식 9 및 수학식 10과 같다. 상기 수학식 9 및 수학식 10을 F = 0, G = 0의 형태로 정리하면 하기 수학식 11과 같다.
Figure 112008069611511-pat00040
Figure 112008069611511-pat00041
상기 수학식 11의 변수를 정리하면 다음과 같다.
사진좌표 :
Figure 112008069611511-pat00042
(2개: 관측값)
객체좌표 :
Figure 112008069611511-pat00043
(3개: 관측값)
렌즈 자세 및 위치요소:
Figure 112008069611511-pat00044
(6개: 미지수)
렌즈 x,y 방향 초점거리:
Figure 112008069611511-pat00045
(2개: 미지수)
사진주점 오프셋:
Figure 112008069611511-pat00046
(2개: 미지수)
방사왜곡계수:
Figure 112008069611511-pat00047
(3개: 미지수)
비중심왜곡계수:
Figure 112008069611511-pat00048
(4개: 미지수)
상기와 같이 수학식 11은 총 24개의 변수를 가지는 함수이다. 여기서 5개는 관측값이고, 미지수는 17개이다. 따라서, 17개의 미지수가 포함된 17개 이상의 관측 방정식이 필요하며, 타겟을 촬영한 객체 1점 마다 2개의 관측 방정식이 조성될 수 있는바 최소 9개의 객체가 필요하다. 즉, 타겟을 9방향에 촬영하여 9개의 영상 객체를 구해야 한다. 여기서 객체 좌표와 객체가 노출된 사진에서의 사진좌표는 모두 관측되어져야 한다.
즉, 타겟을 9방향에서 촬영하여 9개의 영상 객체를 구하고, 하나의 영상에서 2개의 관측 값(x좌표, y좌표)이 구해질 수 있는바, 이러한 관측 값들을 수학식 11에 각각 대입하여 총 18개의 방정식을 얻을 수 있다.
만약, 방정식의 미지수가 17개이면 방정식이 17개가 되어야 유일해를 구할 수 있는데 방정식이 17개 이상인 경우 유일해를 구할 수 없고 근접한 해를 구해야 한다. 따라서, 본 발명에서 격자점을 가지고 상기 방정식의 해를 구하기 위해서는 최소제곱법을 사용한다.
최소제곱법이란 잉여 관측이 있을 경우에 구하고자 하는 미지값의 해가 여러개가 될 수 있으므로, 여러개의 관측값 중에서 가장 확률이 높은 값(최확값; MPV: Most Probable Value)을 통계적으로 구하는 방법을 말하며 여기서는 설명을 생략한다.
다시 말하자면, 통합 관측방정식(수학식 11)을 가지고 Tayler's series를 이용하면 렌즈 자세 및 위치 요소의 6개의 미지수, 렌즈 초점거리의 2개의 미지수, 사진주점 offset의 2개의 미지수, 방사왜곡계수 3개의 미지수, 비중심왜곡계수의 4 개의 미지수로 구성되는 총 17개의 미지수를 구할 수 있으나, 여기서는 수학적 계산과정은 생략하기로 한다. 이를 역으로 수학식 7 및 수학식 8에 대입하면 보정된 사진좌표를 구할 수 있다. 예를 들어, x측 방향만 보자면
Figure 112008069611511-pat00049
과 같이 하여 보정된 좌표를 구할 수 있다.
상기 검교정 정확도 검증 단계(S60)는 상기 검교정 단계에서 수행한 카메라 왜곡 보정의 정확도를 검증하는 단계이다. 즉, 왜곡보정의 실효성을 검증하기 위하여, 종이 타겟을 스캐닝(scanning)하고 스캐닝 한 영상의 격자점과 상기 검교정 단계(S50)를 통하여 보정된 영상 사이의 격자점 위치를 비교하고 검증하는 단계이다. 그러나 타겟을 스캐닝한 영상과 왜곡 보정된 영상의 사진 사이즈가 다르기 때문에 축척 계수를 사용하여 사진의 사이즈를 맞추어 주어야 한다.
도 9는 격자점 간격을 구하기 위하여 타겟에 타겟점을 부여한 것을 도시한 도이다. 도 9에 도시된 바와 같이 격자점 마다 번호를 붙이고 타겟을 스캐닝한 영상 및 보정된 영상에 대한 RMSE 값을 산출한다. 도 9에 도시된 격자점 부여는 본 발명에 따른 격자점 부여 방식의 일실시예이며 상기 격자점 부여 방식으로 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 여기서 RMSE(Root Mean Square Error) 값은 제곱근-평균-제곱 오차값을 의미한다.
상기 RMSE 값은 하기 수학식 12와 같이 표현되며, 상기 RMSE 값을 통하여 상 기 검교정 단계(S50)에서 수행한 카메라 왜곡 보정의 정확도를 검증할 수 있다.
Figure 112008069611511-pat00050
상기 수학식의 변수는 다음과 같다.
Figure 112008069611511-pat00051
: 왜곡 보정된 영상의 격자점 사이 거리
Figure 112008069611511-pat00052
: 타겟을 스캐닝한 영상의 격자점 사이 거리
Figure 112008069611511-pat00053
: 측정수
이상과 같이 본 발명에 따른 수중 카메라의 왜곡 보정 방법을 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상 범위내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.
도 1은 방수 하우징을 장착한 수중 카메라의 모습을 도시한 도이다.
도 2는 본 발명에 따른 수중 카메라의 왜곡 보정 방법의 순서도이다.
도 3은 타겟의 일실시예를 도시한 도이다.
도 4는 상기 타겟을 수중에 설치한 모습을 도시한 도이다.
도 5는 수중 타겟을 촬영하는 모습을 도시한 도이다.
도 6은 서치 윈도우(Search Window)를 도시한 도이다.
도 7은 화면의 중심점을 추출하기 위하여 여러 방향에서 타겟을 촬영하는 모습을 도시한 도이다.
도 8은 사진주점과 교차점과의 관계를 도시한 도이다.
도 9는 격자점 간격을 구하기 위하여 타겟에 타겟점을 부여한 것을 도시한 도이다.

Claims (7)

  1. 수중에 고정된 타겟을 설치하는 수중 타켓 설치 단계;
    상기 타겟을 수중 카메라를 사용하여 촬영하는 수중 타겟 촬영 단계;
    상기 수중 타겟 촬영 단계를 통해 촬영된 영상에서 격자점을 인식하는 타겟 격자점 인식 단계;
    격자를 촬영한 영상으로부터 화면의 중심점을 추출하는 화면 중심점 추출 단계;
    수중 카메라 왜곡을 사진주점 오프셋, 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 분류하고, 왜곡을 보정하는 검교정 단계; 및
    상기 검교정 단계에서 수행한 카메라 왜곡 보정의 정확도를 검증하는 검교정 정확도 검증 단계를 포함하고,
    상기 타겟 격자점 인식 단계는 5 × 5의 서치 윈도우를 만들고 영상 픽셀이 상기 서치 윈도우의 조건을 만족하면 격자점으로 인식하며 상기 격자점의 좌표를 저장하는 방법으로 타겟 격자점을 인식하는 것을 특징으로 하는 수중 카메라의 왜곡 보정 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 수중 타겟 설치 단계에 사용되는 타겟은 격자형인 것을 특징으로 하는 수중 카메라의 왜곡 보정 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 수중 타겟 촬영 단계는 수중에서 카메라를 고정할 수 있도록 삼각대를 설치하여 촬영하는 것을 특징으로 하는 수중 카메라의 왜곡 보정 방법.
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 검교정 단계는 수중 카메라 왜곡을 사진주점 오프셋, 방사 왜곡 및 비중심 왜곡으로 분류하고, 하기 수학식으로 표현되는 방정식을 통하여 보정하는 것을 특징으로 하는 수중 카메라의 왜곡 보정 방법.
    Figure 112008069611511-pat00054
    Figure 112008069611511-pat00055
    상기 수학식의 변수는 다음과 같다.
    사진좌표 :
    Figure 112008069611511-pat00056
    (2개: 관측값)
    객체좌표 :
    Figure 112008069611511-pat00057
    (3개: 관측값)
    렌즈 자세 및 위치요소:
    Figure 112008069611511-pat00058
    (6개: 미지수)
    렌즈 x,y 방향 초점거리:
    Figure 112008069611511-pat00059
    (2개: 미지수)
    사진주점 오프셋:
    Figure 112008069611511-pat00060
    (2개: 미지수)
    방사왜곡계수:
    Figure 112008069611511-pat00061
    (3개: 미지수)
    비중심왜곡계수:
    Figure 112008069611511-pat00062
    (4개: 미지수)
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 검교정 정확도 검증 단계는 상기 검교정 단계에서 수행한 카메라 왜곡 보정의 실효성을 검증하기 위하여 RMSE 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 수중 카메라의 왜곡 보정 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 RMSE 값은 하기 수학식으로 표현되는 방정식을 통하여 구하는 것을 특징으로 하는 수중 카메라의 왜곡 보정 방법,
    Figure 112008069611511-pat00063
    상기 수학식의 변수는 다음과 같다.
    Figure 112008069611511-pat00064
    : 왜곡 보정된 영상의 격자점 사이 거리
    Figure 112008069611511-pat00065
    : 타겟을 스캐닝한 영상의 격자점 사이 거리
    Figure 112008069611511-pat00066
    : 측정수
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