KR101020921B1 - Controlling Method For Rotate Type Camera - Google Patents
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Abstract
실시예는 회전형 카메라 제어방법에 관한 것이다.Embodiments relate to a method of controlling a rotatable camera.
실시예에 따른 회전형 카메라의 제어방법은 고정형 카메라에 입력된 영상에 대한 팬, 틸트 룩업 테이블을 생성하는 단계; 상기 고정형 카메라를 통하여 입력된 영상에 대한 카메라 정보 및 영상 변환으로부터 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계; 및 상기 객체영역으로 회전형 카메라를 자동으로 영상확대 정렬하는 단계;를 포함할 수 있다.A control method of a rotatable camera according to an embodiment may include generating a pan and tilt lookup table for an image input to a fixed camera; Calculating measurement information of an object area from camera information and image conversion of an image input through the fixed camera; And automatically expanding and aligning the rotatable camera to the object area.
보정, 고정형 카메라, 회전형 카메라 Calibration, Fixed Camera, Rotating Camera
Description
실시예는 회전형 카메라 제어방법에 관한 것이다.Embodiments relate to a method of controlling a rotatable camera.
고정형 카메라와 팬, 틸트, 줌 카메라와 같은 회전형 카메라를 이용한 감시에는 카메라 설치 위치에 따라 크게 두 가지로 구분된다. 동일한 축상에 고정형 카메라와 회전형 카메라를 설치하여, 고정형 카메라의 직각 좌표계를 회전형 카메라의 원통형 좌표계로 변환하는 방법과 서로 상이한 위치의 카메라간의 좌표보정을 통하여 회전형 카메라 제어를 위한 제어값을 룩업 테이블(Look-up table)에 저장한 후, 이 값을 참조로 회전형 카메라 제어를 수행하는 방법이다.Surveillance using fixed cameras and rotating cameras such as pans, tilts and zoom cameras can be classified into two types, depending on the camera installation location. A fixed camera and a rotating camera are installed on the same axis, and the control value for rotating camera control is looked up by converting the rectangular coordinate system of the fixed camera into the cylindrical coordinate system of the rotating camera and by adjusting the coordinates between the cameras at different positions. After storing it in a look-up table, a rotation camera control is performed with reference to this value.
이와 같은 종래기술은 고정형 카메라로부터 입력된 영상에 대하여 확대하고자 하는 위치를 마우스 등에 의하여 수동으로 지정하여야 하는 단계를 필요로 하며, 사용자에 의하여 지정된 점에 대하여 회전형 카메라의 중앙을 자동 정렬하는 단계에서는 룩업 테이블 생성시 정의된 물체의 크기에 맞도록 일괄된 배율이 적용된다.Such a prior art requires a step of manually designating a position to be enlarged with respect to an image input from a fixed camera by a mouse or the like, and in the step of automatically aligning the center of the rotatable camera with respect to a point designated by the user. When generating the lookup table, the magnification is applied to fit the size of the defined object.
도 1a는 종래기술에 따라 고정형 카메라의 영상이며, 도 1b는 종래기술에 따라 회전형 카메라의 영상이다.Figure 1a is an image of a fixed camera according to the prior art, Figure 1b is an image of a rotary camera according to the prior art.
그런데, 이러한 종래기술은 해당 기술을 이용한 시스템의 운용시 자동 확대 정렬을 위하여 운영자의 개입이 필요하게 되며, 고정형 카메라에 기반한 회전형 카메라의 자동정렬을 적용하기 위한 물체의 크기는 가변적이지 않고 고정적이어야만 한다.However, such a prior art requires the operator's intervention for automatic magnification alignment when operating the system using the corresponding technology, and the size of the object for applying the automatic alignment of the rotating camera based on the fixed camera must be fixed and not variable. do.
예를 들어, 종래기술에 의하면 도 1a 및 도 1b와 같이 고정된 차량(10)의 번호판(20)을 촬영하기 위한 경우처럼 고정형 카메라의 화각에 나타난 실 크기가 일정한 물체에만 적용할 수 있는 것이다.For example, according to the related art, as shown in the case of photographing the
이러한 방법은 영상내에서 나타날 수 있는 다양한 크기의 객체에 대하여는 자동정렬 할 수 없는 문제점을 가지고 있으며, 객체 추적 시스템에 있어 중요한 운영자가 판단 가능한 영상정보를 제공하기 어렵다.This method has a problem that it is not possible to auto-align for objects of various sizes that can appear in the image, it is difficult to provide the image information that can be determined by the important operator in the object tracking system.
실시예는 피사체인 객체의 크기와 거리에 무관하게 운영자가 판별가능한 영상을 제공할 수 있는 회전형 카메라의 제어시스템 및 제어방법을 제공하고자 한다.Embodiments provide a control system and a control method of a rotating camera capable of providing an image that can be determined by an operator regardless of the size and distance of an object as a subject.
실시예에 따른 회전형 카메라의 제어방법은 고정형 카메라에 입력된 영상에 대한 팬, 틸트 룩업 테이블을 생성하는 단계; 상기 고정형 카메라를 통하여 입력된 영상에 대한 카메라 정보 및 영상 변환으로부터 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계; 및 상기 객체영역으로 회전형 카메라를 자동으로 영상확대 정렬하는 단계;를 포함할 수 있다.A control method of a rotatable camera according to an embodiment may include generating a pan and tilt lookup table for an image input to a fixed camera; Calculating measurement information of an object area from camera information and image conversion of an image input through the fixed camera; And automatically expanding and aligning the rotatable camera to the object area.
실시예는 고정형 카메라와 이웃하여 설치된 회전형 카메라를 이용하며 두 카메라간의 좌표보정을 수행한 후, 고정형 카메라부터 획득한 영상의 영상변환(Projective Transformation)을 통하여 추적하고자 하는 객체의 실 거리 및 크기 값을 연산하여 회전형 카메라의 줌(Zoom) 값을 제어하여 영상의 중앙에 객체의 크기와 거리에 무관하게 운영자가 판별가능한 영상을 제공할 수 있다.The embodiment uses a rotating camera installed adjacent to a fixed camera and performs coordinate correction between the two cameras, and then the actual distance and size value of the object to be tracked through the projective transformation of the image obtained from the fixed camera. By controlling the zoom value of the rotatable camera can provide an image that can be determined by the operator regardless of the size and distance of the object in the center of the image.
또한, 실시예에 의하면 고정형 카메라와 회전형 카메라를 연동하여 물체를 추적할 경우 물리적인 위치의 제약을 최소화할 수 있으며, 회전형 카메라 제어에 있어 실 사물의 폭과 높이 값을 적용함으로써 회전형 카메라의 수동조작 없이도 카메라 뷰 내부에 사람, 차량 등의 사물의 크기가 벗어나지 않으며 운영자의 판단이 가능한 크기의 영상으로 자동 정렬할 수 있다. In addition, according to an embodiment, when tracking an object by interlocking a fixed camera and a rotating camera, the limitation of physical position can be minimized, and the rotating camera is controlled by applying a width and height value of a real object in controlling the rotating camera. Even without manual operation, the size of objects such as people and vehicles inside the camera view does not deviate, and the operator can automatically arrange the image into a size that can be judged.
이하, 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
(실시예)(Example)
도 2a는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템의 개념도이다.2A is a conceptual diagram of a rotatable camera control system according to an embodiment.
실시예에 따른 회전형 카메라의 제어방법은 고정형 카메라에 입력된 영상에 대한 팬, 틸트 룩업 테이블을 생성하는 단계; 상기 고정형 카메라를 통하여 입력된 영상에 대한 카메라 정보 및 영상 변환으로부터 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계; 및 상기 객체영역으로 회전형 카메라를 자동으로 영상확대 정렬하는 단계;를 포함할 수 있다.A control method of a rotatable camera according to an embodiment may include generating a pan and tilt lookup table for an image input to a fixed camera; Calculating measurement information of an object area from camera information and image conversion of an image input through the fixed camera; And automatically expanding and aligning the rotatable camera to the object area.
실시예는 상기 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계 전에, 상기 고정형 카메라에 입력된 영상에 대한 영상변환(Projective Transform)에 의하여 소실점을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.The embodiment may further include removing the vanishing point by a projective transform on an image input to the fixed camera before calculating the measurement information of the object region.
상기 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계는 상기 영상변환된 영상을 기준으로 단위픽셀당 실측 값을 구하여 실측 정보를 계산할 수 있다.The calculating of the measurement information of the object area may calculate the measurement information by obtaining a measurement value per unit pixel based on the image converted image.
상기 객체영역으로 회전형 카메라(50)를 자동으로 영상확대 정렬하는 단계는, 상기 고정형 카메라(40)의 영상에서 추출된 객체영역의 높이와 폭의 비율이 회전형 카메라(50) 이미지센서의 세로크기와 가로크기의 비율보다 크면 높이를 기준으로 정렬하며, 작으면 폭을 기준으로 정렬할 수 있다. 상기 회전형 카메라(50)의 이미지센서는 CCD(charge-coupled device) 이미지센서 또는 CIS(COMS Image Sensor) 등일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.Automatically expanding and aligning the
실시예의 회전형 카메라(50)는 팬, 틸트, 줌 카메라일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The
실시예는 고정형 카메라(40)와 이웃하여 설치된 회전형 카메라(50)를 이용하며 두 카메라간의 좌표보정을 수행한 후, 고정형 카메라(40)부터 획득한 영상의 영상변환(Projective Transformation)을 통하여 추적하고자 하는 객체의 실 거리 및 크기 값을 연산하여 회전형 카메라(50)의 줌(Zoom) 값을 제어하여 영상의 중앙에 객체의 크기와 거리에 무관하게 운영자가 판별가능한 영상을 제공할 수 있다.The embodiment uses the
또한, 실시예에 의하면 고정형 카메라(40)와 회전형 카메라(50)를 연동하여 물체를 추적할 경우 물리적인 위치의 제약을 최소화할 수 있으며, 회전형 카메라(50) 제어에 있어 실 사물의 폭과 높이 값을 적용함으로써 회전형 카메라(50)의 수동조작 없이도 카메라 뷰 내부에 사람, 차량 등의 사물의 크기가 벗어나지 않으며 운영자의 판단이 가능한 크기의 영상으로 자동 정렬할 수 있다. Further, according to the embodiment, when the object is tracked by interlocking the
실시예는 동일한 해상도를 가진 고정형 카메라(40)와 상이한 위치에 설치된 회전형 카메라(50), 예를 들어 팬, 틸트, 줌 카메라를 이용하여 물체를 추적하는 기술에 있어 좌표보정을 통하여 회전형 카메라(50)의 팬, 틸트 값을 구하여 룩업 테이블을 구성하며, 고정형 카메라(40) 영상의 영상변환(Projective Transformation)과 샘플객체 크기 입력에 따른 실 객체의 크기 값(폭, 높이)에 따라 사람, 차량 등의 객체에 대한 줌 제어값을 차등 적용하여 회전형 카메라(50), 예를 들어 팬/틸트/줌 카메라에 운영자가 판단 가능한 영상을 제공할 수 있다. 실 시예에서 포커스 값은 카메라의 오토포커스 기능을 사용할 수 있다.The embodiment is a rotating
도 2b는 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템의 순서도이다.2B is a flow chart of a control system for a
실시예는 다음의 단계를 포함할 수 있다. 우선, 고정형 카메라(40)의 높이, 기울기 값, 회전형 카메라(50)와의 거리값, 이미지센서의 크기 값, 회전형 카메라(50)의 광각초점거리를 초기 입력값으로 할 수 있다. 이후, 실측거리 룩업 테이블 및 팬, 틸트 룩업 테이블을 생성할 수 있다. 이후, 고정형 카메라(40)의 영상에 대한 영상변환(Projective Transform)을 수행할 수 있다. 이후, 샘플객체 크기값 입력 및 단위셀당 길이값 산출을 수행할 수 있다. 이후, 회전형 카메라(50)의 망원 초점거리 값 산출 및 객체 정렬 방식을 선택할 수 있다. 이후, 회전형 카메라(50)의 제어 및 추적을 수행할 수 있다.An embodiment may include the following steps. First, the height, the tilt value of the
또한, 도 2b은 실시예에 따른 회전형 카메라 제어방법에 대한 순서도이다.2B is a flowchart illustrating a method of controlling a rotatable camera according to an embodiment.
도 2b를 참조하면, 실시예에 따른 회전형 카메라 제어방법은 룩업 테이블 생성단계(S210), 이동객체 검출단계(S220), 객체 실크기 및 실거리 산출 단계(S230), 객체의 무게중심 및 정렬 기준 산출 단계(S240), 수평/수진 각도 및 줌 배율값 산출 단계(S250) 및 회전형 카메라 제어 단계(S260)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2B, the rotating camera control method according to the embodiment includes a lookup table generation step S210, a moving object detection step S220, an object silk machine and a real distance calculation step S230, an object's center of gravity, and an alignment criterion. The calculating step S240, the horizontal / receiving angle and the zoom magnification value calculating step S250, and the rotating camera control step S260 may be included.
또한, 룩업 테이블 생성단계(S210)는 다음 단계를 포함할 수 있다. In addition, the lookup table generation step S210 may include the following steps.
고정형 카메라(40)로부터 촬상된 영상으로부터 카메라 정보를 이용하여 영상 내부의 모든 영역에 대하여 X축과 Y축의 실측거리 룩업 테이블(S211)을 생성할 수 있다.Using the camera information from the image captured by the
이후, 상기 산출된 실측거리 테이블을 이용하여 영상 내부의 모든 영역에 대 하여 회전 카메라의 X축과 Y축 각도 및 대각선 길이 룩업 테이블(S212) 생성할 수 있다.Subsequently, the calculated X-axis and Y-axis angles and diagonal length lookup tables S212 of the rotating camera may be generated for all regions within the image using the calculated measurement distance table.
또한, 실시예는 도 2b의 순서도와 같이 다음 단계를 포함할 수 있다. In addition, the embodiment may include the following steps as in the flowchart of FIG. 2B.
고정형 카메라에 영상이 입력되고(S205), 고정형 카메라(40)로부터 촬상된 영상으로부터 이동하는 객체를 검출하는 이동객체 검출 단계(S220)를 포함한다.An image is input to the fixed camera (S205), and a moving object detection step (S220) of detecting a moving object from the image captured by the
이후, 상기 검출된 객체는 룩업 테이블(S211)을 이용하여 객체의 높이 및 폭의 실크기를 산출(S230) 할 수 있으며, 고정형 카메라(40)의 영상에 대하여 영상변환(Projective Transform)을 통하여 객체의 실측크기를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.Thereafter, the detected object may calculate a silk machine of the height and width of the object using the lookup table S211 (S230), and the image of the object through the projective transform on the image of the
이후, 영상내 추출된 객체의 무게중심 셀의 위치와 객체의 가로크기/세로크기의 비율을 이용하여 정렬기준을 산출하는 단계(S240)를 포함한다.Subsequently, the method may include calculating an alignment criterion by using a ratio of the position of the center of gravity cell of the object extracted in the image and the horizontal / vertical size of the object (S240).
이후, 상기 산출된 객체의 무게중심 셀의 위치와 정렬기준은 룩업테이블(S212)를 참조하여 검출된 객체가 회전형 카메라(50)로부터 위치한 수평/수직 각도를 추출하고 카메라와 객체와의 거리를 이용하여 줌배율 값을 하는 단계(S250)를 포함한다.Then, the position and alignment criteria of the center of gravity cell of the calculated object are extracted with reference to the look-up table S212 to extract the horizontal / vertical angle at which the detected object is located from the
이후, 상기 산출된 수평/수직 각도로 회전형 카메라(50)를 자동 제어함으로써 객체가 회전형 카메라(50) 영상내 중앙에 위치하도록 정렬하고, 상기 산출된 줌 배율값을 이용하여 객체가 영상내 모두 포함되도록 확대 정렬하는 회전형 카메라(50) 자동 제어 단계(S260)을 포함한다.Subsequently, by automatically controlling the
구체적으로 실시예는 다음의 단계를 포함할 수 있다. 고정형 카메라(40)로부 터 획득한 영상 내부의 모든 영역에 대하여 X축과 Y축의 실측거리 룩업 테이블을 산출한다. 이후, 상기 산출된 실측거리 테이블을 이용하여 영상 내부의 모든 영역에 대하여 회전 카메라의 X축과 Y축 각도 및 대각선 길이 룩업 테이블 산출할 수 있다. 이후, 상기 산출된 실측거리 룩업 테이블을 이용하여 객체의 높이 및 폭의 실크기를 산출할 수 있다. 이후, 고정형 카메라(40)로부터 획득한 입력 영상에 대하여 카메라 교정을 적용하여 단위 셀당 실측 크기를 산출하여 객체의 실크기를 산출할 수 있다. 이후, 상기 산출된 객체의 실크기를 이용하여 줌 배율값을 산출할 수 있다. 이후, 상기 산출된 각도 테이블 및 상기 산출된 줌 배율값을 이용하여 회전카메라 자동 정렬을 통한 객체를 추적할 수 있다.Specifically, the embodiment may include the following steps. The measured distance lookup table of the X-axis and the Y-axis is calculated for all regions inside the image acquired from the
실시예는 예를 들어, Inigo의 거리실측 방법 등을 이용하여 영상 내의 각 픽셀에 대한 카메라로부터의 실제 거리정보와 두 카메라가 떨어진 거리 정보를 이용하여 팬(P), 틸트(T), 줌(Z), 포커스(F)값을 계산할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. Inigo가 제안한 2차원 영상내의 각 점에 대한 3차원의 실제 거리 계산 방법은 카메라의 초점 거리, CCD의 크기, X축과 Y 축에 대한 화각, 카메라의 높이(hy) 그리고 영상의 최하단까지의 거리(Dminy)를 알 경우, 고정형 카메라(40)로부터 취득한 영상내의 모든 점들의 실제 거리를 구할 수 있다.The embodiment uses, for example, Inigo's distance measurement method or the like, using the actual distance information from the camera for each pixel in the image and the distance information of two cameras away from each other, such as pan (P), tilt (T), and zoom ( Z), the focus (F) value can be calculated, but is not limited thereto. Inigo's proposed three-dimensional actual distance calculation method for each point in a two-dimensional image includes the focal length of the camera, the size of the CCD, the angle of view for the X and Y axes, the height of the camera (h y ), and the bottom of the image. If the distance Dminy is known, the actual distance of all points in the image acquired from the fixed
예를 들어, 고정형 카메라(40) 영상 내부의 모든 영역에 대하여 실제 X축 거리와 Y축 거리를 구하여 아래 표 1과 같이 룩업 테이블을 생성할 수 있다.For example, the look-up table may be generated as shown in Table 1 below by obtaining the actual X-axis distance and the Y-axis distance for all regions inside the fixed
다음으로, 고정형 카메라(40)에 입력된 영상에 대한 팬, 틸트 룩업 테이블을 생성한다. 예를 들어, Inigo의 수식을 이용하여 고정형 카메라(40)의 모든 점들에 대한 팬/틸트 룩업 테이블을 생성할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.Next, a pan and tilt lookup table for the image input to the fixed
실시예는 임의의 점 C(x,y)에서의 회전형 카메라(50)의 팬(P), 틸트(T) 값을 구한다. 상기의 팬(P) 값은 회전형 카메라(50)의 가로각에 해당하는 것으로 θ에 해당하며, 틸트(T)값은 회전형 카메라(50)의 세로각에 해당하는 것으로 φ에 해당한다. 이러한 팬값(θ), 틸트값(φ)은 아래의 수학식 1을 통하여 계산하여 회전형 카메라(50)에 X축과 Y축의 각도를 산출할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 수학식 1에서 D는 고정형 카메라(40)와 회전형 카메라(50) 사이의 거리이다.The embodiment finds the pan P and tilt T values of the
상기 산출된 각 실측거리 룩업 테이블로부터 C(x,y)의 실측거리 dx와 dy를 추출한 후 아래의 수학식 2를 이용하여 회전형 카메라(50)로부터 피사체까지의 거리(hx)를 구한다.After extracting the measured distances dx and dy of C (x, y) from the calculated measured distance lookup tables, the distance h x from the rotating
상기 수학식 2를 이용하여 영상 내 모든 영역에 대하여 회전형 카메라(50)에 대한 X축과 Y축의 각도와 대각선 거리를 구하여 표 2와 같이 룩업 테이블을 산출할 수 있다.By using Equation 2, a lookup table may be calculated as shown in Table 2 by obtaining the angles and the diagonal distances of the X-axis and the Y-axis with respect to the rotating
다음으로, 실시예는 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계 전에, 상기 고정형 카메라(40)에 입력된 영상에 대한 영상변환(Projective Transform)에 의하여 소실점을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.Next, the embodiment may further include removing the vanishing point by a projective transform on the image input to the fixed
상기 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계는 상기 영상변환된 영상을 기준으로 단위픽셀당 실측 값을 구하여 실측 정보를 계산할 수 있다.The calculating of the measurement information of the object area may calculate the measurement information by obtaining a measurement value per unit pixel based on the image converted image.
즉, 실시예는 고정형 카메라(40)의 입력 영상에 대한 영상변환(Projective Transformation)을 통하여 2D 소실점 제거영상 생성단계를 진행할 수 있다.That is, the embodiment may proceed with the step of generating the 2D vanishing point removing image through the projective transformation on the input image of the fixed
도 3a는 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템에서 고정형 카메라(40)에서의 영상의 예시이며, 도 3b는 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템에서 고정형 카메라(40)에서의 소실점의 예시도이다.3A is an example of an image from the
일반적인 감시 카메라는 일정한 높이에 설치되어 하향으로 화각을 구성하게 된다. 이와 같은 설치환경에서 카메라로부터 입력되는 영상은 3D 영상을 2D로 표현하게 되며, 이 과정에서 실 세계의 평행선은 도 3a 및 도 3b와 같이 하나의 소실점에 만나게 된다.A general surveillance camera is installed at a constant height to form an angle of view downward. In this installation environment, the image input from the camera expresses the 3D image in 2D. In this process, parallel lines of the real world meet at one vanishing point as shown in FIGS. 3A and 3B.
특히, 카메라의 수직각도가 큰 경우 소실점으로 인한 영상의 원근감이 심하게 나타난다. 이러한 경우 추정된 객체의 실크기 오차가 커질 수 있다.In particular, when the vertical angle of the camera is large, the perspective of the image due to the vanishing point is severe. In this case, the silk error of the estimated object may increase.
이에 실시예는 고정형 카메라(40)에 입력된 영상에 대한 영상변환(Projective Transform)에 의하여 소실점을 제거하는 단계를 더 포함함으로써 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계의 실크기 오차를 줄일 수 있는 장점이 있다.Therefore, the embodiment further includes the step of eliminating the vanishing point by the projective transform on the image input to the fixed
즉, 실시예는 객체영역의 실측 정보를 계산하는 단계에서 영상변환된 영상을 기준으로 단위픽셀당 실측 값을 구하여 실측 정보를 계산함으로써 실크기 오차를 줄일 수 있고, 나아가 회전형 카메라(50)의 자동영상 확대정렬 단계에서 정확한 실측 데이터를 기준으로 영상이 확대 정렬될 수 있다.That is, the embodiment calculates the measured value per unit pixel based on the image converted image in the step of calculating the measured information of the object region and calculates the measured information, thereby reducing the silk error. In the automatic image magnification sorting step, images may be magnified and aligned based on accurate measured data.
일반적인 카메라 설치 환경에서 영상내에 소실점은 하나이상 존재하게 되며, 소실점에 기인하여 발생하는 원근에 의해 영상의 단위셀당 거리값은 상이하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 수학식 3을 통하여 도 3c를 영상변환하여 도 3d와 같이 변환한다.In a typical camera installation environment, one or more vanishing points exist in the image, and the distance value per unit cell of the image is different due to the perspective generated due to the vanishing point. In order to solve this problem, the image is converted to FIG.
도면 3c의 이미지에서 원근에 의해 생성된 길을 중심으로 4개의 포인트를 설정하여 입력하고, 변환하고자 하는 이미지의 형태로 다시 4개의 포인트를 입력하여 변환한다.In the image of FIG. 3C, four points are set and input based on a path generated by perspective, and four points are converted and input again in the form of an image to be converted.
이는 소실점에 의해 발생한 영상왜곡을 Projective Transformation을 통하여 제거하는 것이다.This removes the image distortion caused by the vanishing point through the projective transformation.
도 4는 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템에서 고정형 카메라(40)의 영상에 대한 영상변환 이미지 개념도이다.4 is a conceptual diagram of an image conversion image of the image of the fixed
도 4와 같이 중심점을 이용한 동일한 좌표계내의 서로 다른 Plane으로의 투영에 있어, 수학식 3이 사용된다.Equation 3 is used for projection to different planes in the same coordinate system using the center point as shown in FIG. 4.
수학식 3에 있어 Matrix H는 homogeneous matrix라 부른다. 여기서 영상으로부터 입력된 2D 이미지는 도 4와 같이 실세계의 좌표계로 매칭이 가능하며, inhomogeneous 좌표계에서 Π 면(Plane)의 점 X(x, y)는 Π'면의 X'(x',y')으로 매칭된다. Inhomogeneous 좌표계에서 projective transformation은 수학식 4로 표현된다.In Equation 3, Matrix H is called a homogeneous matrix. Here, the 2D image inputted from the image can be matched with the real world coordinate system as shown in FIG. 4, and the point X (x, y) of the Π plane in the inhomogeneous coordinate system is the X '(x', y ') of the Π' plane. ). In the inhomogeneous coordinate system, projective transformation is represented by Equation 4.
수학식 4를 두개의 다항식으로 표현하면 수학식 5로 표현된다.If Equation 4 is expressed as two polynomials, it is expressed as Equation 5.
수학식 5를 이용하여 도 4의 X(x, y), X'(x', y')와 같이 서로 대응하는 다른 위치의 4개의 쌍, 즉 8개의 좌료를 이용하여 projective matrix의 elements 값을 구하여 카메라로 획득한 영상의 모든점을 변환할 수 있다.By using Equation 5, elements of the projective matrix are determined using four pairs of eight different positions corresponding to each other, such as X (x, y) and X '(x', y ') of FIG. 4. Obtain and convert every point of the image acquired by the camera.
다음으로, 상기 고정형 카메라(40)를 통하여 입력된 영상에 대한 샘플 객체영역의 픽셀 정보로부터 객체영역의 실측 정보를 계산할 수 있다.Next, the measurement information of the object region may be calculated from the pixel information of the sample object region with respect to the image input through the fixed
도 5a 및 도 5b는 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템에서 샘플객체 입력을 통한 단위셀당 길이값 산출 및 객체의 실크기값 산출 예시도이다.5A and 5B illustrate examples of calculating a length value per unit cell and calculating a silk value of an object through input of a sample object in the control system of the
추출된 객체의 X1(x1,y1), X2(x2,y2)의 좌표를 추출한 후 실크기 룩업 테이블을 이용하여 객체 폭의 실크기를 구할 수 있다. 아래와 같은 수학식 6을 이용하여 단위 픽셀당 실크기(x)를 구할 수 있다.After extracting the coordinates of X 1 (x 1 , y 1 ) and X 2 (x 2 , y 2 ) of the extracted object, the silk width of the object width can be obtained using the silk lookup table. Using the following Equation 6 it can be obtained a silk group (x) per unit pixel.
상기 단위 픽셀당 실크기(x)를 이용하여 객체의 실높이를 구할 수 있다.The actual height of an object may be obtained using the silk group x per unit pixel.
또한, 실시예는 도 5b와 같이 영상변환된 영상내에 이미 알고 있는 도로 차선의 길이, 가로등 높이 등의 길이값 정보 혹은 사용자가 알고있는 크기값을 가진 사물의 실측값을 입력하여 가로방향의 단위 셀당 길이값(m/pixel)을 구할 수 있다. 이 값을 기준으로 영상에 나타나는 객체의 실 크기값(폭, 높이)을 얻을 수 있다.In addition, in the embodiment, as shown in FIG. 5B, per unit cell in the horizontal direction by inputting length value information such as a road lane length, a street lamp height, or an actual value of an object having a size value known to a user, in an image converted image. The length value (m / pixel) can be obtained. Based on this value, the actual size (width, height) of the object appearing in the image can be obtained.
예를 들어, 도 5b에서 객체의 폭(width)은 0.65m, 높이(height)는 1.75m로 구해졌다.For example, in FIG. 5B, the object has a width of 0.65 m and a height of 1.75 m.
다음으로, 객체영역으로 회전형 카메라(50)를 자동으로 영상확대 정렬하는 단계를 진행할 수 있다.Next, a step of automatically expanding and aligning the image of the
예를 들어, 1/4", 1/2" 등과 같은 이미지 센서의 크기 값과 회전형 카메라(50) 광각초점거리 입력을 통한 줌(Zoom) 배율값을 산출하여 객체에 자동정렬 하여 확대하는 단계를 진행할 수 있다.For example, calculating a zoom magnification value through an input of a wide-angle focal length of the image sensor such as 1/4 ", 1/2", etc. and rotating the
위에서 얻어진 룩업테이블을 이용하여 고정형 카메라(40)와 회전형 카메라(50)로부터 객체인 피사체와의 거리, 피사체의 크기, 이미지 센서의 크기를 알 경우, 주어진 카메라의 광각 초점거리를 입력하여 망원 초점거리를(영상내 피사체가 전체 영상 크기에 맞는 렌즈의 초점거리)를 얻을 수 있다. 두 초점거리값을 이용하여 망원초점거리/광각초점거리를 통하여 줌 배율을 결정할 수 있다.Using the look-up table obtained above, when the distance between the object, the size of the object, and the size of the image sensor is known from the fixed
도 6은 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템에서 줌 배율 결정의 예시도이다.6 is an exemplary view of zoom magnification determination in a control system for a
도 6에서 아래와 같은 비례식이 성립하며,In Figure 6, the following proportional formula is established,
, ,
여기서 카메라에서 이미지의 크기(V)는 아래와 같이 수학식 7로 구할 수 있다.Here, the size (V) of the image in the camera can be obtained by Equation 7 below.
도 7a는 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템에서 망원 초점거리 결정에 대한 예시도이며, 도 7b는 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템에서 피사체의 확대 예시도이다.7A is an exemplary diagram for determining a telephoto focal length in a rotating
아래 수학식 8을 통하여 도 7b과 같은 망원 초점거리를 구할 수 있다.The telephoto focal length as shown in FIG. 7B can be obtained through Equation 8 below.
실시예에서 피사체가 영상내 전체 크기로 들어오기 위하여 이미지의 크기를 CCD의 전체 크기로 계산할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.In an exemplary embodiment, the size of the image may be calculated as the total size of the CCD so that the subject may enter the full size in the image, but is not limited thereto.
수학식 8을 통하여 얻어진 망원시 회전형 카메라(50)의 초점거리를 광각초점거리로 나누면 회전형 카메라(50)의 줌배율 값을 얻을 수 있다.When the focal length of the
또한, 실시예는 피사체와 두 카메라 간의 거리 및 고정형 카메라(40)의 이미지 크기(V1)와 다음의 비례식을 이용하여 회전형 카메라(50)에서의 피사체의 크기(V2)를 구할 수 있다.In addition, the embodiment may obtain the size V2 of the subject in the
D1:V1 =D2:V2D1: V1 = D2: V2
이때, D1은 고정형 카메라(40)와 피사체와의 거리이며, D2는 회전형 카메라(50)와 피사체의 거리이고, V1은 고정형 카메라(40)에서의 피사체의 크기이고, V2는 회전형 카메라(50)에서의 피사체의 크기이다. D2의 값은 D1과 두 카메라간의 거리값을 이용하여 구할 수 있다.At this time, D1 is the distance between the
이러한 회전형 카메라(50)에서의 피사체의 크기(V2)를 이용하고, 상기 수학식 8을 이용하여 망원시 회전형 카메라(50)의 초점거리를 얻고, 이를 통해 회전형 카메라(50)의 줌배율 값을 얻을 수도 있다.Using the size (V2) of the subject in the
도 8a 및 도 8b는 실시예에 따른 회전형 카메라(50) 제어시스템에서 객체 자 동정렬 영상 예시도이다.8A and 8B illustrate an example of an object auto-aligning image in the control system of the
실시예에서 상기 객체영역으로 회전형 카메라(50)를 자동으로 영상확대 정렬하는 단계는 상기 고정형 카메라(40)의 영상에서 추출된 객체영역의 높이와 폭의 비율과 상기 회전형 카메라(50)의 이미지센서의 세로크기와 가로크기의 비율을 비교하여 높이 또는 폭을 기준으로 적응적으로 확대할 수 있다.In the embodiment, the step of automatically expanding and aligning the
실시예는 상기 고정형 카메라(40)의 영상에서 추출된 객체영역의 높이/폭의 비율이 회전형 카메라(50) CCD의 세로크기/가로크기의 비율보다 큰 경우 높이를 기준으로 정렬하며, 작은 경우 폭을 기준으로 정렬할 수 있다. When the ratio of the height / width of the object region extracted from the image of the fixed
예를 들어, 고정형 카메라(40)의 영상처리를 통하여 추출된 객체의 높이/폭의 비율을 계산하여 도 8a와 같이 회전형 카메라(50) CCD의 세로크기/가로크기의 비율인 3/4 보다 큰 값을 가지는 경우 높이값을 기준으로 정렬하며, 3/4 보다 작은 값을 가지는 경우는 도 8b와 같이 폭을 기준으로 정렬함으로써 다양한 크기의 객체에 대하여 회전형 카메라(50)의 영상에 정렬할 수 있다.For example, the ratio of the height / width of the object extracted through the image processing of the fixed
또한, 실시예는 고정형 카메라(40)로부터 객체를 추출한 후 무게중심 좌표를 추출할 수 있다. 이에 대하여 팬/틸트 룩업 테이블을 이용하여 회전형 카메라(50)의 수평각도와 수직각도를 조절하고, 상기의 줌배율값을 산출함으로써 줌을 제어할 수 있다. 이 과정이 반복되면서 고정형 카메라(40)로부터 추출된 객체는 회전형 카메라(50)가 계속 추적을 행하게 된다.In addition, the embodiment may extract the center of gravity coordinates after extracting the object from the fixed
실시예는 고정형 카메라(40)와 이웃하여 설치된 회전형 카메라(50)를 이용하며 두 카메라간의 좌표보정을 수행한 후, 고정형 카메라(40)부터 획득한 영상의 영 상변환(Projective Transformation)을 통하여 추적하고자 하는 객체의 실 거리 및 크기 값을 연산하여 회전형 카메라(50)의 줌(Zoom) 값을 제어하여 영상의 중앙에 객체의 크기와 거리에 무관하게 운영자가 판별가능한 영상을 제공할 수 있다.The embodiment uses the rotating
또한, 실시예에 의하면 고정형 카메라(40)와 회전형 카메라(50)를 연동하여 물체를 추적할 경우 물리적인 위치의 제약을 최소화할 수 있으며, 회전형 카메라(50) 제어에 있어 실 사물의 폭과 높이 값을 적용함으로써 회전형 카메라(50)의 수동조작 없이도 카메라 뷰 내부에 사람, 차량 등의 사물의 크기가 벗어나지 않으며 운영자의 판단이 가능한 크기의 영상으로 자동 정렬할 수 있다. Further, according to the embodiment, when the object is tracked by interlocking the fixed
본 발명은 기재된 실시예 및 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 청구항의 권리범위에 속하는 범위 안에서 다양한 다른 실시예가 가능하다.The present invention is not limited to the described embodiments and drawings, and various other embodiments are possible within the scope of the claims.
도 1a는 종래기술에 따라 고정형 카메라의 영상.Figure 1a is an image of a fixed camera according to the prior art.
도 1b는 종래기술에 따라 회전형 카메라의 영상.Figure 1b is an image of a rotatable camera according to the prior art.
도 2a는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템의 개념도.2A is a conceptual diagram of a rotatable camera control system according to an embodiment.
도 2b는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템의 순서도.2B is a flowchart of a rotatable camera control system according to an embodiment.
도 3a는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 고정형 카메라에서의 영상의 예시.3A is an illustration of an image in a stationary camera in a rotatable camera control system according to an embodiment.
도 3b는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 고정형 카메라에서의 소실점의 예시.3B is an illustration of a vanishing point in a stationary camera in a rotatable camera control system according to an embodiment.
도 3c는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 고정형 카메라의 영상의 예시.3C is an illustration of an image of a stationary camera in a rotatable camera control system according to an embodiment.
도 3d는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 고정형 카메라의 영상에 대한 영상변환 이미지 예시.3D illustrates an image conversion image for an image of a fixed camera in the rotating camera control system according to the embodiment.
도 4는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 고정형 카메라의 영상에 대한 영상변환 이미지 개념도.4 is a conceptual diagram of an image conversion image for an image of a fixed camera in a rotating camera control system according to an embodiment.
도 5a 및 도 5b는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 샘플객체 입력을 통한 단위셀당 길이값 산출 및 객체의 실크기값 산출 예시도.5A and 5B illustrate examples of calculating a length value per unit cell and calculating a silk value of an object through input of a sample object in the rotatable camera control system according to the embodiment.
도 6은 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 줌 배율 결정의 예시도.6 is an exemplary view of zoom magnification determination in a rotatable camera control system according to an embodiment.
도 7a는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 망원 초점거리 결정에 대한 예시도.7A is an illustration of a telephoto focal length determination in a rotatable camera control system according to an embodiment.
도 7b는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 피사체의 확대 예시도.7B is an enlarged illustration of a subject in a rotatable camera control system according to an embodiment.
도 8a 및 도 8b는 실시예에 따른 회전형 카메라 제어시스템에서 객체 자동정렬 영상 예시도.8A and 8B are diagrams illustrating an object auto-aligning image in the rotatable camera control system according to the embodiment.
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