KR101053506B1 - 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법 - Google Patents

어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 보정 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일측면에 의하면, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득하는 제1 단계; 상기 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출하는 제2 단계; 및 상기 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정하는 제3 단계를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법을 제공한다. 본 발명에 의하면, 넓은 시야각을 제공하는 어안 렌즈를 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상에 대하여 왜곡 보정을 수행할 때 사용되는 광중심 위치와 촛점 거리 등과 같은 파라미터를 효율적으로 조정할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
어안 렌즈, 왜곡 보정, 광중심, 촛점 거리

Description

어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법{METHOD FOR ADJUSTING PARAMETERS IN DISTORTION CALIBRATION OF IMAGE ACQUIRED BY CAMERA HAVING FISH EYE LENS}
본 발명은 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 보정 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 넓은 시야각을 제공하는 어안 렌즈를 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상에 대하여 왜곡 보정을 수행할 때 사용되는 광중심 위치와 촛점 거리 등과 같은 파라미터를 효율적으로 조정함으로써 보다 정교하고 정밀한 영상 왜곡 보정을 수행할 수 있도록 하는 방법에 관한 것이다.
어안 렌즈(fish eye lens)라 함은, 일반적으로 시야각이 180°정도의 넓은 시야를 갖는 렌즈를 말하며, 이러한 어안 렌즈는 넓은 시야각을 필요로 하는 분야에서 주로 사용되고 있다. 어안 렌즈를 사용하여 생성되는 영상은 넓은 시야각을 제공해 주는 대신 영상의 가장자리 영역으로 갈수록 굴절이 심해져서 매우 왜곡된 형태의 영상을 나타내게 된다. 이러한 왜곡된 형태의 영상을 그대로 사용해도 무방한 경우가 있지만 특정 분야에서는 왜곡된 영상을 보정해서 사용해야 할 필요성이 있는 경우도 많다. 이와 같이 어안 렌즈에 의해 형성된 왜곡된 형태의 영상을 보정하는 것을 보통 "왜곡 보정(distortion calibration)"이라고 하며, 이러한 왜곡 보정은 어안 렌즈에서 사용되는 투사 방식에 따라 어안 렌즈의 촛점 거리나 광중심 위치 등과 같은 파라미터(parameter)를 이용하여 적절한 수식을 통해 이루어지게 된다.
도 1 및 도 2는 종래 기술에서 사용되는 왜곡 보정 과정을 설명하기 위한 도면으로서, 도 1은 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상으로서 왜곡 보정 전의 영상이고, 도 2는 왜곡 보정 후의 영상을 나타낸 것이다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상은 가장자리 쪽으로 갈수록 왜곡이 심해지는 형태를 나타내게 된다. 이러한 왜곡 영상을 보정하기 위한 수식으로서는 여러 가지가 있을 수 있으나 종래 기술에서 널리 사용되는 수식은 다음과 같다.
[수식 1]
Figure 112009077729577-pat00001
Figure 112009077729577-pat00002
여기에서,
Figure 112009077729577-pat00003
는 카메라의 촛점 거리,
Figure 112009077729577-pat00004
는 카메라의 광중심에서 입력 영상의 (x,y) 좌표 즉,
Figure 112009077729577-pat00005
까지의 거리,
Figure 112009077729577-pat00006
및
Figure 112009077729577-pat00007
은 입력 영상의 (x,y) 좌표값이고,
Figure 112009077729577-pat00008
및
Figure 112009077729577-pat00009
은 왜곡 보정 영상의 (x,y) 좌표값이다.
입력 영상 즉, 왜곡 보정 전의 영상에 대해 상기 수식을 적용하면 도 2와 같은 영상을 얻을 수 있는데, 이 때 촛점 거리(
Figure 112009077729577-pat00010
)와 광중심 까지의 거리(
Figure 112009077729577-pat00011
)를 알아야 상기 수식을 적용해서 왜곡 보정 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 어안 렌즈에 의해 형성되는 영상의 왜곡 보정에는 촛점 거리나 광중심 위치 등과 같은 파라미터가 매우 중요한 의미를 갖게 된다. 한편, 어안 렌즈를 사용하기 위해서는 어안 렌즈를 이미지 센서를 포함하는 카메라 모듈에 장착 및 조립해서 사용하게 되는데, 카메라 모듈에 어안 렌즈를 장착 및 조립하는 경우 장착 및 조립시의 오차나 사용되는 부품의 위치, 크기, 두께 등의 차이로 인하여 어안 렌즈의 촛점 거리나 광중심의 위치가 변형되는 경우가 발생한다. 이러한 경우, 어안 렌즈 자체의 고유한 촛점 거리나 광중심 위치의 파라미터를 그대로 사용하여 왜곡 보정을 수행하게 되면 변형된 촛점 거리나 광중심 위치가 반영되지 않아서 정밀하고 정교한 왜곡 보정이 이루어지지 않는다는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로서, 넓은 시야각을 제공하는 어안 렌즈를 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상에 대하여 왜곡 보정을 수행할 때 사용되는 광중심 위치와 촛점 거리 등과 같은 파라미터를 효율적으로 조정할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈의 촛점 거리 및 광중심 위치를 정확하게 보정함으로써 어안 렌즈를 사용하는 카메라 모듈에 의해 생성되는 왜곡된 형태의 영상의 왜곡 보정을 보다 정밀하고 정교하게 수행할 수 있도록 하는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명은, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득하는 제1 단계; 상기 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출하는 제2 단계; 및 상기 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정하는 제3 단계를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법을 제공한다.
여기에서, 상기 제2 단계는 상기 제1 단계에서 적어도 하나 이상 촬영된 샘플 영상의 화소값의 차를 이용할 수 있다.
또한, 상기 제3 단계는, 최외곽 선을 구성하는 복수개의 좌표값을
Figure 112009077729577-pat00012
의 수식에 대입하여
Figure 112009077729577-pat00013
를 구하고,
Figure 112009077729577-pat00014
를 조정 광중심 좌표로 결정하도록 구성할 수도 있다.
본 발명의 다른 측면에 의하면, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 획득하는 제1 단계; 및 상기 획득된 샘플 영상에 대해 촛점 거리값을 변화시키면서 보정 영상을 획득하고, 각각의 보정 영상에 나타나는 직선들을 판별하고 판별되는 직선들에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하는 제2 단계를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법을 제공한다.
여기에서, 상기 제1 단계에서 상기 샘플 영상은 가로 및 세로 방향으로 교차하는 직선패턴을 촬영하여 획득되도록 구성할 수 있다.
또한, 상기 제2 단계에서, 상기 판별되는 직선들 중 연속하는 단위 직선들의 길이에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하도록 구성할 수도 있다.
또한, 상기 연속하는 단위 직선들의 각각의 길이의 제곱의 합의 제곱근이 가장 큰 경우의 촛점 거리값을 조정 촛점 거리로 결정하도록 구성할 수도 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 의하면, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득하는 제1 단계; 상기 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출하는 제2 단계; 상기 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정하는 제3 단계; 및 상기 획득된 샘플 영상에 대해 촛점 거리값을 변화시키면서 상기 조정 광중심 좌표값을 이용하여 보정 영상을 획득하고, 각각의 보정 영상에 나타나는 직선들을 판별하고 판별되는 직선들에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하는 제4 단계를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법을 제공할 수 있다.
본 발명에 의하면, 넓은 시야각을 제공하는 어안 렌즈를 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상에 대하여 왜곡 보정을 수행할 때 사용되는 광중심 위치와 촛점 거리 등과 같은 파라미터를 효율적으로 조정할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈의 촛점 거리 및 광중심 위치를 정확하게 보정함으로써 어안 렌즈를 사용하는 카메라 모듈에 의해 생성되는 왜곡된 형태의 영상의 왜곡 보정을 보다 정밀하고 정교하게 수행할 수 있도록 할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명에 의한 실시예들을 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명에 의한 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법의 일실시예를 나타낸 흐름도로서, 왜곡 보정에 사용되는 파라미터 중에서 광중심 위치를 조정하는 실시예에 대한 것이다.
도 3을 참조하면, 우선 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득한다(S100). 샘플 영상은 하나만 촬영하여 사용할 수도 있으나 보다 정교한 광중심 위치를 조정하기 위해서는 2 또는 3개 정도의 샘플 영상을 촬영하여 이들 샘플 영상들에 기초하여 후술하는 과정을 실행하는 것도 바람직하다. 한편, 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상은 통상적으로 가로축이 세로축에 비해 긴 형태로 구성되므로, 어안 렌즈에서 제공할 수 있는 최대 시야각이 가로축에 맞춰지도록 샘플 영상을 획득하는 것이 바람직하다. 이와 같이 획득되는 샘플 영상의 예를 도 4에 나타내었다. 도 4에서는 격자 패턴을 갖는 대상을 촬영한 것으로 나타내었으나 이러한 격자 패턴을 반드시 사용해야 하는 것은 아니며 광중심 위치를 조정하는 본 실시예에서는 샘플 영상에 대해서는 특별한 제한은 없으며 임의의 대상을 촬영하여 샘플 영상을 획득해도 무방하다.
다음으로, 샘플 영상이 획득되면, 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출한다(S110). 도 4를 참조하면, 붉은색으로 표시되는 부분이 하우징 영역과 영상 영역의 경계선으로서 영상 영역의 최외곽 선에 해당한다. 여기에서, 하우징 영역이라 함은, 도 4에서 가장 자리 부분의 검은 색으로 표시되는 영역으로서 경통 형태로 통상적으로 구성되는 카메라 모듈의 하우징의 내주면에 해당한다. 또한, 영상 영역이라 함은 어안 렌즈에 의해 정상적으로 영상이 형성되는 영역을 의미하며, 도 4에서는 중심부의 흰 색의 격자 패턴에 해당한다.
하우징 영역과 영상 영역은 일반적으로 검은 색과 흰 색으로 대비되는 바와 같이 색상의 차이가 뚜렷한 것이 보통이므로, 하우징 영역과 영상 영역의 구분은 예컨대 엣지 검출(edge detection) 방법을 사용할 수 있다. 영상으로부터 엣지를 검출하는 방법은 종래 기술에 의하여 알려진 여러 가지 방식이 사용될 수 있으며 본 발명에서는 엣지 검출 방법에는 특별한 제한은 없으며 종래 기술에서 사용하는 어떠한 것이라도 사용할 수 있다. 이 때, 상기 단계(S100)에서 하나 이상 즉, 복수개의 샘플 영상을 획득한 경우 샘플 영상들을 구성하는 각각의 화소들의 화소값의 차를 이용하여 엣지를 검출함으로써 하우징 영역과 영상 영역을 구분할 수도 있다. 이와 같이 하우징 영역과 영상 영역을 구분하게 되면 구분되는 경계선은 영상 영역의 최외곽선을 구성하게 되며, 최외곽선은 좌표값의 집합으로 표시될 수 있게 된다.
다음으로, 영상 영역의 최외곽선이 추출되면 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정한다(S130). 조정 광중심 좌표값의 결정은 다음과 같은 과정으로 이루어질 수 있다.
영상 영역의 최외곽선으로 이루어지는 타원의 방정식을 다음과 같이 정의할 수 있다.
[수식 2]
Figure 112009077729577-pat00015
이러한 타원의 방정식에서 이 타원의 중심 좌표는
Figure 112009077729577-pat00016
이다.
이 수식을 전개하면, 아래와 같다.
[수식 3]
Figure 112009077729577-pat00017
이를 행렬식으로 표시하면 다음과 같다.
[수식 4]
Figure 112009077729577-pat00018
여기에 최외곽선을 구성하는 좌표값들 중 5개를 대입하면 미정계수법에 의하여 각각의 계수들을 구할 수 있고 이에 의하여
Figure 112009077729577-pat00019
값들을 각각 구할 수 있 게 된다. 이에 의하여,
Figure 112009077729577-pat00020
값을 알 수 있으므로, 상기 타원의 방정식의 중심 좌표인
Figure 112009077729577-pat00021
를 결정할 수 있고, 이를 조정 광중심 위치로 결정할 수 있게 된다.
도 5는 본 발명에 의한 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법의 다른 일실시예를 나타낸 흐름도로서, 왜곡 보정에 사용되는 파라미터 중에서 촛점 거리를 조정하는 실시예를 나타낸 것이다.
도 5를 참조하면, 우선 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 획득한다(S200). 본 실시예에서도 샘플 영상의 촬영 대상은 특별한 제한은 없으나 후술하는 바와 같이 보정 영상에 의해 연속하는 직선들을 판별하고 판별된 직선들에 기초하여 촛점 거리를 조정하므로 예컨대 도 1 또는 도 4에서와 같이 가로 및 세로 방향으로 교차하는 직선 패턴을 대상으로 촬영하여 샘플 영상을 획득하는 것이 바람직하다.
샘플 영상이 획득되면, 획득된 샘플 영상에 대해 촛점 거리값을 변화시키면서 보정 영상을 획득하고, 각 보정 영상들에 나타나는 직선들을 판별하고 판별되는 직선들에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정한다(S210). 여기에서, 보정 영상은 전술한 바와 같이 [수식 1]에서와 같은 수식을 사용하여 획득되는 "왜곡 보정 영상"을 의미한다.
상기 단계(S210)을 도 6 내지 도 8를 참조하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 6 내지 도 8은 각각의 촛점 거리값에 대한 보정 영상을 나타낸 것으로서, 우선 도 6은 촛점 거리(f)=280인 경우로서, 보정 영상을 보면 상부 및 하부에 2개의 단위 직선(붉은 색)이 존재함을 알 수 있다. 도 7은 촛점 거리(f)=250인 경우로서 3개의 가로 방향의 단위 직선이 존재함을 알 수 있고, 도 8은 촛점 거리(f)=228인 경우로서 8개의 단위 직선이 존재함을 확인할 수 있으며, 도 6 내지 도 7 중에서 연속하는 단위 직선은 도 8의 경우가 가장 많고 도 8의 경우가 왜곡 보정이 가장 잘 이루어졌음을 나타낸다는 것을 직관적으로 확인할 수 있다.
이와 같이 촛점 거리를 변화시켜가면서 보정 영상을 획득하고 보정 영상들에 포함되어 있는 연속하는 단위 직선들을 판별하고, 판별되는 단위 직선들을 길이 등과 같은 값을 이용하면 왜곡 보정이 가장 잘 이루어지는 형태(평면화되는 형태)의 영상을 찾을 수 있고, 이 영상을 얻을 때 사용한 촛점 거리를 조정 촛점 거리로 결정하게 된다.
여기에서, 보정 영상에 포함되어 있는 연속하는 단위 직선들의 판별은 종래 기술을 사용할 수 있다. 예컨대, 캐니 엣지(Canny Edge) 검출 방법과 허프 변환(Hough Transform) 등과 같은 방법을 결합하여 사용할 수 있는데, 캐니 엣지 검출 방법에 의해 검출되는 엣지 즉, 직선을 도 9에 나타내었고 이를 허프 변환에 의해 단위 직선으로 변환한 형태를 도 10에 나타내었다. 본 발명은 단위 직선 판별 방법 자체를 목적으로 하는 것은 아니고, 종래 기술에 의하여 제공되고 있는 직선 판별 방법은 어떠한 것이라도 사용할 수 있으므로 이에 대해서는 상세 설명은 생략한다. 도 9 및 도 10에서와 같이 단위 직선이 검출되면 검출된 직선을 이용하여 예컨대 다음과 같은 수식을 적용할 수 있다.
[수식 5]
Figure 112009077729577-pat00022
수식 5를 적용하게 되면 각각의 촛점 거리에 대한 보정 영상에 포함된 단위 직선들의 길이의 제곱의 합의 제곱근을 얻을 수 있고 이 값이 가장 큰 경우에 해당하는 촛점 거리를 조정 촛점 거리로 결정할 수 있게 된다.
한편, 도 5 내지 도 8을 참조하여 설명한 실시예에 있어서, 단위 직선들을 판별하여 이들에 기초하여 촛점 거리값을 조정하지만, 이를 위해서 반드시 직선을 포함하는 예컨대 격자 패턴을 샘플 영상으로서 사용해야 하는 것은 아니다. 예컨대, 일반적인 경관을 촬영한 경우에도 이들에 포함되는 직선을 추출하는 과정 즉, 캐니 엣지 검출 방법 및 허프 변환 등과 같은 방법을 이용하면 일반적인 경관에 포함되어 있는 직선도 추출할 수 있으므로 반드시 격자 패턴을 샘플 영상으로서 사용해야 할 필요는 없다.
또한, 본 발명은 전술한 실시예들을 결합하여 사용할 수 있다. 즉, 왜곡 보정 수행시에 중요한 파라미터로서는 전술한 바와 같이 촛점 거리(f)와 광중심 위치(R)인데, 전술한 실시예들은 각각 촛점 거리와 광중심 위치를 조정하는 경우에 대한 것이다. 이러한 실시예를 결합하여, 우선 광중심 위치를 조정하고, 광중심 위치가 조정되면 조정된 광중심 위치를 반영하여 촛점 거리를 조정할 수 있다. 전술한 바와 같이, 광중심 위치를 조정할 때에는 촛점 거리를 사용하지 않지만 촛점 거리를 조정할 때는 [수식 1]을 사용해야 하므로 광중심 위치값을 사용해야 한다. 따라서, 보다 정교한 파라미터 산출을 위해서는 전술한 실시예들을 결합하여 광중심 위치를 먼저 조정하고, 조정된 광중심 위치를 반영한 상태에서 촛점 거리값을 조정하게 되면 보다 정교하고 정밀한 파라미터를 산출할 수 있고, 이러한 파라미터를 이용함으로써 왜곡 보정을 보다 정교하게 수행할 수 있게 된다.
이상에서, 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 예컨대, 전술한 수식들은 예시적인 것으로서, 이러한 수식 이외의 다른 수식을 사용할 수도 있을 것이다. 따라서 본 발명은 첨부한 특허청구범위 및 도면 등의 전체적인 기재를 참조하여 해석되어야 할 것이며, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
도 1 및 도 2는 종래 기술에서 사용되는 왜곡 보정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 의한 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법의 일실시예를 나타낸 흐름도이다.
도 4는 샘플 영상의 일예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명에 의한 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법의 다른 일실시예를 나타낸 흐름도이다.
도 6 내지 도 8은 각각의 촛점 거리값에 대한 보정 영상을 나타낸 도면이다.
도 9 및 도 10은 단위 직선을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

Claims (8)

  1. 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서,
    어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득하는 제1 단계;
    상기 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출하는 제2 단계; 및
    상기 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정하는 제3 단계
    를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제2 단계는 상기 제1 단계에서 적어도 하나 이상 촬영된 샘플 영상의 화소값의 차를 이용한 것을 특징으로 하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제3 단계는, 최외곽 선을 구성하는 복수개의 좌표값을
    타원의 방정식
    Figure 112011023143571-pat00023
    (여기서, a는 타원의 x축 방향의 길이의 1/2, b는 타원의 y축 방향의 길이의 1/2, c와 d는 타원의 중심 좌표(-c, -d)임)의 수식에 대입하여
    Figure 112011023143571-pat00024
    를 구하고,
    Figure 112011023143571-pat00025
    를 조정 광중심 좌표로 결정하는 것을 특징으로 하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법.
  4. 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서,
    어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 획득하는 제1 단계; 및
    상기 획득된 샘플 영상에 대해 촛점 거리값을 변화시키면서 보정 영상을 획득하고, 각각의 보정 영상에 나타나는 직선들을 판별하고 판별되는 직선들에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하는 제2 단계
    를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 단계에서 상기 샘플 영상은 가로 및 세로 방향으로 교차하는 직선패턴을 촬영하여 획득되는 것을 특징으로 하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 제2 단계에서, 상기 판별되는 직선들 중 연속하는 단위 직선들의 길이에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하는 것을 특징으로 하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 연속하는 단위 직선들의 각각의 길이의 제곱의 합의 제곱근이 가장 큰 경우의 촛점 거리값을 조정 촛점 거리로 결정하는 것을 특징으로 하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법.
  8. 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서,
    어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득하는 제1 단계;
    상기 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출하는 제2 단계;
    상기 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정하는 제3 단계; 및
    상기 획득된 샘플 영상에 대해 촛점 거리값을 변화시키면서 상기 조정 광중심 좌표값을 이용하여 보정 영상을 획득하고, 각각의 보정 영상에 나타나는 직선들을 판별하고 판별되는 직선들에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하는 제4 단계
    를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140052769A (ko) * 2012-10-25 2014-05-07 에스케이텔레콤 주식회사 왜곡 영상 보정 장치 및 방법
KR101465607B1 (ko) 2012-12-05 2014-11-27 광운대학교 산학협력단 어안 렌즈용 왜곡 영상 처리 방법
KR101482645B1 (ko) * 2013-06-28 2015-01-16 (주) 세인 Ｆｏｖ왜곡 보정 모델에 2ｄ패턴을 적용한 왜곡중심 보정 방법
KR101578029B1 (ko) * 2012-09-21 2015-12-18 한화테크윈 주식회사 영상 왜곡 보정 장치 및 방법
KR20190116208A (ko) * 2019-09-30 2019-10-14 에스케이텔레콤 주식회사 왜곡 영상 보정 장치 및 방법

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101703715B1 (ko) * 2015-06-16 2017-02-08 ㈜베이다스 카메라 광중심 측정을 위한 영상 처리 장치 및 그 방법
CN106815866B (zh) * 2015-11-30 2020-04-03 宁波舜宇光电信息有限公司 鱼眼相机的标定方法及其标定系统和标板
CN107959794A (zh) * 2017-11-29 2018-04-24 天津聚飞创新科技有限公司 数据建模方法、装置及数据获取方法、装置及电子设备
KR102664681B1 (ko) * 2018-06-19 2024-05-09 삼성전자 주식회사 영상 압축을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법
KR102167828B1 (ko) * 2019-06-13 2020-10-20 주식회사 넥스트칩 왜곡 영상을 보정하는 방법 및 장치
KR102262793B1 (ko) * 2020-03-25 2021-06-09 (주)캠시스 엣지 검출을 통한 카메라 모듈 검사 장치 및 방법
KR102418344B1 (ko) * 2020-09-15 2022-07-11 주식회사 하이퍼센싱 교통정보 분석장치 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008311890A (ja) * 2007-06-14 2008-12-25 Fujitsu General Ltd 画像データ変換装置、及びこれを備えたカメラ装置
KR20090078463A (ko) * 2008-01-15 2009-07-20 주식회사 이미지넥스트 왜곡 영상 보정 장치 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008311890A (ja) * 2007-06-14 2008-12-25 Fujitsu General Ltd 画像データ変換装置、及びこれを備えたカメラ装置
KR20090078463A (ko) * 2008-01-15 2009-07-20 주식회사 이미지넥스트 왜곡 영상 보정 장치 및 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
논문1:한국공간정보시스템학회

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101578029B1 (ko) * 2012-09-21 2015-12-18 한화테크윈 주식회사 영상 왜곡 보정 장치 및 방법
KR20140052769A (ko) * 2012-10-25 2014-05-07 에스케이텔레콤 주식회사 왜곡 영상 보정 장치 및 방법
KR102029335B1 (ko) * 2012-10-25 2019-10-07 에스케이텔레콤 주식회사 왜곡 영상 보정 장치 및 방법
KR101465607B1 (ko) 2012-12-05 2014-11-27 광운대학교 산학협력단 어안 렌즈용 왜곡 영상 처리 방법
KR101482645B1 (ko) * 2013-06-28 2015-01-16 (주) 세인 Ｆｏｖ왜곡 보정 모델에 2ｄ패턴을 적용한 왜곡중심 보정 방법
KR20190116208A (ko) * 2019-09-30 2019-10-14 에스케이텔레콤 주식회사 왜곡 영상 보정 장치 및 방법
KR102112784B1 (ko) * 2019-09-30 2020-05-19 에스케이텔레콤 주식회사 왜곡 영상 보정 장치 및 방법

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