KR101428534B1 - Apparatus and method for correcting lens distortion - Google Patents

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Abstract

렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 렌즈를 거쳐 이미지 센서로부터 전달되는 보정된 영상의 픽셀과 광학 원점 사이의 거리의 제곱(r2)을 복수의 구간(segment)으로 분할하여 분할된 각 구간의 닮음비를 직선으로 근사화하는 근사화부(21), 근사화된 직선을 이용해서 닮음비(s)를 추정하는 닮음비 추정부, 추정된 닮음비를 이용해서 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값을 산출하는 왜곡 픽셀 좌표값 산출부 및 산출된 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값을 이용해 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값을 산출하는 보정 픽셀값 산출부를 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법을 이용하는 것에 의해, 선형 스플라인 보간법에 기반해서 렌즈의 광학 왜곡을 보정하여 보정과정에서 수행되는 연산 복잡도를 현저하게 낮출 수 있다.
(R 2 ) of a distance between a pixel of a corrected image transmitted from an image sensor through a lens and an optical origin is divided into a plurality of segments, A similarity ratio estimating unit for estimating a similarity ratio s using an approximated straight line, and a similarity ratio estimating unit for calculating coordinates (x ', y') of pixels distorted by using the estimated similarity ratio (X, y ') -th pixel of the distorted image, and a correction pixel value calculation unit for calculating a correction pixel value for calculating the (x, y) -th pixel value of the corrected image using the coordinate value of the A part including a part is provided.
By using the apparatus and method for correcting lens distortion as described above, the optical distortion of the lens can be corrected based on the linear spline interpolation method, and the computational complexity in the correction process can be remarkably reduced.

Description

렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CORRECTING LENS DISTORTION}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR CORRECTING LENS DISTORTION [0002]

본 발명은 렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 디지털 영상 신호처리기술을 이용해서 렌즈의 광학적 특성에 따른 왜곡을 보정하는 렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a lens distortion correction apparatus and method, and more particularly, to a lens distortion correction apparatus and method for correcting distortion caused by optical characteristics of a lens using a digital video signal processing technique.

일반적으로, 휴대폰에 내장된 카메라 등과 같은 디지털 카메라는 렌즈와 이 렌즈를 통해 입사되는 영상을 검출하는 CCD 또는 CMOS와 같은 이미지 센서를 구비한다. 2. Description of the Related Art Generally, a digital camera such as a camera incorporated in a mobile phone has a lens and an image sensor such as a CCD or CMOS for detecting an image incident through the lens.

상기 렌즈를 투과한 영상은 렌즈 자체가 갖는 여러 가지 광학적 특성으로 인해 실제 육안으로 보이는 영상과 여러 가지 면에서 차이가 있다. The image transmitted through the lens differs from the image actually seen by the human eye in various aspects due to various optical characteristics of the lens itself.

여기서, 육안으로 보이는 영상과 렌즈를 통과하여 이미지 센서에 검출된 영상의 차이점을 렌즈 수차라고 하며, 렌즈의 설계 및 제작 시 렌즈 수차를 제거하여 육안으로 보이는 것과 실질적으로 동일한 영상을 얻고자하는데 많은 연구가 이루어지고 있는 실정이다.Here, the difference between the image seen through the naked eye and the image detected by the image sensor is called the lens aberration, and the lens aberration is removed during the design and manufacture of the lens, thereby obtaining substantially the same image as that shown by the naked eye. .

상기 렌즈 수차에는 여러 가지 종류가 있으며, 특히 렌즈와 센서의 기하학적 형태 차이 또는 렌즈의 굴곡에 의해 발생하는 렌즈의 왜곡 수차(이하, "렌즈의 왜곡" 또는 "렌즈 왜곡"이라 함)는 육안으로 보기에 직선으로 보이는 영상이 렌즈를 통과한 후 곡선으로 나타내는 렌즈의 수차를 의미한다.There are various kinds of lens aberrations, and in particular, a distortion aberration of a lens (hereinafter referred to as "lens distortion" or "lens distortion") caused by a difference in geometrical form between a lens and a sensor, Is aberration of the lens which is represented by a curve after passing through the lens.

즉, 영상 기반의 렌즈 왜곡은 방사상(radial) 왜곡과 접선상(tangential) 왜곡으로 크게 분류된다. That is, image-based lens distortion is largely classified into radial distortion and tangential distortion.

이중 방사상 왜곡에 대하여 보정하는 기술이 주로 제시되며, 실질적으로 렌즈 왜곡의 대부분은 방사상 왜곡에 의해 영상 품질이 저하되고 있는 실정이다. A technique for correcting the double radial distortion is mainly proposed. In fact, most of the lens distortion is degraded due to radial distortion.

이와 같은 방사상 왜곡을 보정하는 기술의 일 예가 대한민국 특허 등록번호 제10-0456632호(2004년 11월 10일 공고, 이하 '특허문헌 1'이라 함), 대한민국 특허 등록번호 제10-0744937호(2007년 8월 1일 공고, 이하 '특허문헌 2'라 함), "A pipelined architecture for real-time correction of barrel distortion in wide-angle camera images"(H. T. Ngo et al., IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.]. Vol. 15, no. 3, Mar. 2005., 이하 '비특허문헌 1'이라 함) 등 다수에 개시되어 있다. An example of such a technique for correcting radial distortion is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-0456632 (published on Nov. 10, 2004, hereinafter referred to as Patent Document 1), Korean Patent Registration No. 10-0744937 (2007 Patent Document 2 ")," A pipelined architecture for real-time correction of barrel distortion in wide-angle camera images "(HT Ngo et al., IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.] Vol. 15, No. 3, Mar. 2005., hereinafter referred to as "Non-Patent Document 1").

한편, 왜곡된 영상(Distorted Image Space, 이하 'DIS'라 함)의 (x',y')번째 픽셀의 값을 DIS(x',y'), 보정된 영상(Corrected Image Space, 이하 'CIS'라 함)의 (x,y)번째 픽셀의 값을 CIS(x,y)라 한다. On the other hand, DIS (x ', y'), Corrected Image Space (hereinafter, referred to as 'CIS') values of the (x ', y') th pixel of the distorted image (X, y) pixel of the current pixel (hereinafter, referred to as a pixel) is referred to as CIS (x, y).

그러면, 특허문헌 1 및 특허문헌 2와 비특허문헌 1을 포함하는 종래기술에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법은 CIS의 (x,y)의 픽셀 위치에 해당하는 DIS의 (x',y')의 픽셀의 값을 계산한다. Then, the lens distortion correction method according to the related art including the patent document 1, the patent document 2 and the non-patent document 1 is a method of correcting the distortion of the pixels (x ', y') of DIS corresponding to the pixel position of (x, y) .

이와 같은 종래기술에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법에서는 아래의 수학식 1과 같은 계산 과정을 통해 직각 좌표계의 (x,y)를 극 좌표계의 (r,θ)로 나타내어 해당 좌표계에서 보정된 r'(여기서, r은 광학 원점에서 (x,y)까지의 거리이고, r'는 광학 원점에서 (x',y')까지의 거리이다.)을 구한 후, 이를 다시 직각 좌표계로 나타내어 대응되는 DIS의 픽셀 위치를 구한다.(X, y) of the rectangular coordinate system is expressed as (r,?) In the polar coordinate system, and r '(corrected) in the coordinate system is calculated by the following equation , r is the distance from the optical origin to (x, y), r 'is the distance from the optical origin to (x', y '), and then represented by a rectangular coordinate system, Find the location.

Figure 112012103954267-pat00001
Figure 112012103954267-pat00001

여기서, (Ox, Oy)는 광학 원점의 좌표값이다. (O x , O y ) is the coordinate value of the optical origin.

그래서 r'는 아래의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.Therefore, r 'can be expressed by the following equation (2).

Figure 112012103954267-pat00002
Figure 112012103954267-pat00002

여기서, c0, c1, c3는 왜곡 계수이고, f(r)은 보정 다항식이며, f(r)의 차수에 따라 보정의 정확도가 달라진다. Here, c0, c1, and c3 are distortion coefficients, f (r) is a correction polynomial, and the accuracy of correction varies depending on the degree of f (r).

이에 따라, (x',y')는 아래의 수학식 3 및 수학식 4를 이용해서 계산될 수 있다. Accordingly, (x ', y') can be calculated using the following equations (3) and (4).

Figure 112012103954267-pat00003
Figure 112012103954267-pat00003

Figure 112012103954267-pat00004
Figure 112012103954267-pat00004

여기서,

Figure 112012103954267-pat00005
이다.here,
Figure 112012103954267-pat00005
to be.

이와 같은 방식으로 계산된 (x',y')에 해당하는 DIS의 픽셀 값인 DIS(x',y')를 구해서 CIS(x,y)를 구하는 과정을 통해 해당 픽셀에 대한 보정이 완료된다. DIS (x ', y') which is a pixel value of DIS corresponding to (x ', y') calculated in this manner is obtained and correction for the corresponding pixel is completed through the process of obtaining CIS (x, y).

여기서, (x,y)는 모두 정수값을 갖지만, 왜곡된 픽셀의 위치인 (x',y')는 정수값이 아닐 수 있다. Here, (x, y) all have integer values, but the position (x ', y') of the distorted pixel may not be an integer value.

이에 따라, 종래기술에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법은 이중 선형 보간(Bilinear Transform)을 기반으로 인접해 있는 픽셀 값을 이용해서 DIS(x',y')의 값을 구할 수 있다.Accordingly, the lens distortion correction method according to the related art can obtain the value of DIS (x ', y') by using neighboring pixel values based on Bilinear Transform.

대한민국 특허 등록번호 제10-0456632호(2004년 11월 10일 공고)Korean Patent Registration No. 10-0456632 (published on November 10, 2004) 대한민국 특허 등록번호 제10-0744937호(2007년 8월 1일 공고)Korea Patent Registration No. 10-0744937 (issued on August 1, 2007)

"A pipelined architecture for real-time correction of barrel distortion in wide-angle camera images"(H. T. Ngo et al., IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.]. Vol. 15, no. 3, Mar. 2005. "A pipelined architecture for real-time correction of barrel distortion in wide-angle camera images" (HT Ngo et al., IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 15 , No. 3, Mar. 2005.

상술한 바와 같이, 특허문헌 1 및 특허문헌 2, 비특허문헌 1을 포함하는 종래기술에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법에서는 보정된 영상에서의 픽셀 위치에 해당하는 왜곡된 영상에서의 픽셀 위치를 구하는 과정에서 극 좌표계의 보정 작업을 수행함에 따라 복잡한 다항식의 계산을 수반한다. As described above, in the conventional lens distortion correcting method including Patent Document 1, Patent Document 2 and Non Patent Document 1, in the process of obtaining the pixel position in the distorted image corresponding to the pixel position in the corrected image The correction of the polar coordinate system is carried out, which involves the calculation of complex polynomials.

특히, 종래기술에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법은 매 픽셀마다 상기한 바와 같은 보정 과정을 수행하는 것이므로, 보정 과정에서 f(r)의 계산과 수학식 3 및 수학식 4의 sinθ 및 cosθ와 같은 초월함수 연산이 수반되어야만 한다.In particular, since the correction method of the lens distortion according to the related art performs the correction process as described above for each pixel, the correction process is performed so that the calculation of f (r) and the transcendental function such as sin &thetas; Operation must be accompanied.

최근에는 고해상도의 디지털 이미징 장비가 널리 보급되고 있는데, 이러한 고해상도의 디지털 이미징 장비는 f(r)의 차수가 저해상도 대비 상대적으로 높아야만 한다.In recent years, high-resolution digital imaging apparatuses have become widespread, and such high-resolution digital imaging apparatuses must have a relatively high degree of f (r) relative to low resolution.

이로 인해, 종래기술에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법은 고해상도의 이미징 장비에서 높은 품질의 렌즈 왜곡 보정을 달성하기 위해서는 렌즈 왜곡 보정과정의 연산 복잡도가 더욱 상승하는 문제점이 있었다. Accordingly, the conventional lens distortion correction method has a problem that the computational complexity of the lens distortion correction process is further increased in order to achieve high quality lens distortion correction in a high-resolution imaging apparatus.

한편, 렌즈 자체의 제조, 공정 기술의 향상을 통해 보다 정밀한 렌즈를 도입하여 렌즈의 광학 왜곡을 보정할 수 있지만, 이 경우 고가의 렌즈를 필요로 하기 때문에 전제적인 시스템의 제작 비용이 상승하는 문제점이 있었다.On the other hand, it is possible to correct the optical distortion of the lens by introducing a more precise lens by improving the manufacture of the lens itself and the process technology. However, in this case, an expensive lens is required, there was.

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 렌즈의 광학적 특성에 따른 왜곡을 디지털 영상 신호처리 기술을 이용해서 보정하는 렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a lens distortion correction apparatus and method for correcting distortion caused by optical characteristics of a lens using a digital image signal processing technique.

본 발명의 다른 목적은 렌즈 왜곡 보정과정에서 연산 복잡도를 최소화할 수 있는 렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide an apparatus and method for correcting lens distortion that can minimize computational complexity in a lens distortion correction process.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명은 렌즈를 거쳐 이미지 센서로부터 전달되는 보정된 영상의 픽셀과 광학 원점 사이의 거리의 제곱(r2)을 복수의 구간(segment)으로 분할하여 분할된 각 구간의 닮음비를 직선으로 근사화하는 근사화부(21), 근사화된 직선을 이용해서 닮음비(s)를 추정하는 닮음비 추정부, 추정된 닮음비를 이용해서 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값을 산출하는 왜곡 픽셀 좌표값 산출부 및 산출된 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값을 이용해 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값을 산출하는 보정 픽셀값 산출부를 포함한다. In accordance with an aspect of the present invention for achieving the above object, the present invention provides a method for correcting an error between a pixel of a corrected image transmitted from an image sensor via a lens and a square (r 2 ) , An approximation ratio estimating unit for estimating a similarity ratio s using approximated straight lines, and a similarity ratio estimating unit for estimating a similarity ratio s of the distorted image by using the estimated similarity ratio x (x, y ') th pixel of the corrected image by using the distortion pixel coordinate value calculator for calculating the coordinate value of the (x, y') th pixel of the distorted image, And a correction pixel value calculation unit for calculating a pixel value.

상기 근사화부는 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱(r2)을 복수의 구간으로 분할하는 구간 분할부 및 상기 구간 분할부에서 분할된 각 구간에 해당하는 닮음비를 직선으로 근사화하는 직선 근사화부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Wherein the approximating unit comprises: a segment dividing unit dividing the square (r 2 ) of the distance between the (x, y) th pixel of the corrected image and the optical origin into a plurality of segments; and a similarity ratio corresponding to each segment divided in the segment dividing unit And a linear approximation unit that approximates the linear approximation unit to a straight line.

상기 닮음비 추정부는 선형 스플라인 보간을 기반으로 닮음비(s)를 추정하는 것을 특징으로 한다.And the likelihood ratio estimator estimates a similarity ratio s based on the linear spline interpolation.

상기 왜곡 픽셀 좌표값(x',y')은 추정된 닮음비(s)를 수학식 1 및 수학식 2에 대입하여 상기 근사화된 각 구간의 직선의 기울기와 절편을 이용해 닮음비 함수(s(r)) 값을 곱셈 한 번과 덧셈 한 번을 통해 계산해서 산출되는 것을 특징으로 한다.The distortion pixel coordinate value (x ', y') is obtained by substituting the estimated similarity ratio s into the equations (1) and (2) and using the slope and slice of the approximated straight line, ) Values are calculated by multiplying one time and adding one time.

Figure 112012103954267-pat00006
.......................[수학식 1]
Figure 112012103954267-pat00006
... " (1)

Figure 112012103954267-pat00007
.......................[수학식 2]
Figure 112012103954267-pat00007
... " (2) "

여기서, r은 광학 원점과 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀 사이의 거리, Where r is the distance between the optical origin and the (x, y) th pixel of the corrected image,

r'는 광학 원점과 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리, r 'is the distance between the optical origin and the (x', y ') th pixel of the distorted image,

(Ox, Oy)는 광학 원점의 좌표값.(O x , O y ) is the coordinate value of the optical origin.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 본 발명은 (a) 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀을 기준으로 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)을 계산하는 단계, (b) 상기 (a)단계에서 계산된 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)에 기초해서 닮음비(s)를 추정하는 단계, (c) 상기 (b)단계에서 추정된 닮음비(s)를 이용해 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값(x',y')을 산출하는 단계 및 (d) 상기 (c)단계에서 산출된 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀값(DIS(x',y'))을 이용해서 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값(CIS(x'y))을 산출하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of correcting an image, comprising the steps of: (a) calculating a square of a distance (r 2 ) from an optical origin to a (x, y) ) the square of the distance to the optical reference point calculated in the step (based on the r 2) estimating a dameumbi (s), (c) of the distorted image with the dameumbi (s) estimated by the step (b) ( (x ', y') th pixel value (x ', y') of the distorted image calculated in the step (c) (x, y) pixel value (CIS (x'y)) of the corrected image using the corrected pixel value (x ', y').

상기 (a)단계는 (a1) 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱(r2)을 계산하는 단계와 (a2) 상기 (a1)단계에서 계산된 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)을 복수의 구간으로 분할해서 분할된 각 구간을 직선으로 근사화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Wherein the step (a) (a1) of the corrected image (x, y) th pixel and calculating the squared (r 2) between the optical origin distances and (a2) and an optical reference point calculated in the (a1) step And dividing the square of the distance (r < 2 >) into a plurality of sections and approximating each divided section to a straight line.

상기 (b)단계는 선형 스플라인 보간을 기반으로 닮음비(s=r'/r)를 추정하는 것을 특징으로 한다. 여기서, r'는 광학 원점과 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리.The step (b) is characterized by estimating the similarity ratio (s = r '/ r) based on the linear spline interpolation. Where r 'is the distance between the optical origin and the (x', y ') th pixel of the distorted image.

상기 광학 원점과 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀 사이의 거리(r)는 수학식 3에 의해 계산되고, 상기 광학 원점과 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리(r')는 수학식 4에 의해 계산되며, 상기 닮음비(s)는 수학식 5에 의해 계산되는 것을 특징으로 한다.The distance r between the optical origin and the (x, y) th pixel of the corrected image is calculated by Equation 3, and the distance between the optical origin and the (x ', y') th pixel of the distorted image (r ') is calculated by Equation (4), and the similarity ratio s is calculated by Equation (5).

Figure 112012103954267-pat00008
...............[수학식 3]
Figure 112012103954267-pat00008
&Quot; (3) "

Figure 112012103954267-pat00009
.....[수학식 4]
Figure 112012103954267-pat00009
&Quot; (4) "

Figure 112012103954267-pat00010
...........[수학식 5]
Figure 112012103954267-pat00010
&Quot; (5) "

여기서, c0, c1, c3는 왜곡 계수, f(r)은 보정 다항식, s(r)은 닮음비 함수, (Ox, Oy)는 광학 원점의 좌표값.In this case, c0, c1 and c3 are distortion coefficients, f (r) is a correction polynomial, s (r) is a similarity function, (O x , O y ) is a coordinate value of the optical origin.

상기 (c)단계는 추정된 닮음비(s)를 수학식 1 및 수학식 2에 대입하여 근사화된 각 구간의 직선의 기울기와 절편을 이용해 닮음비 함수(s(r)) 값을 곱셈 한 번과 덧셈 한 번을 통해 계산해서 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값(x',y')을 산출하는 것을 특징으로 한다.The step (c) is a step of substituting the estimated similarity ratio (s) into the equations (1) and (2) to multiply the value of the similarity function s (r) by using the slope and the slice of the approximated straight line, And calculates coordinate values (x ', y') of the (x ', y') -th pixel of the distorted image through calculation once.

Figure 112012103954267-pat00011
.......................[수학식 1]
Figure 112012103954267-pat00011
... " (1)

Figure 112012103954267-pat00012
.......................[수학식 2]
Figure 112012103954267-pat00012
... " (2) "

여기서, r은 광학 원점과 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀 사이의 거리, Where r is the distance between the optical origin and the (x, y) th pixel of the corrected image,

r'는 광학 원점과 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리, r 'is the distance between the optical origin and the (x', y ') th pixel of the distorted image,

(Ox, Oy)는 광학 원점의 좌표값. (O x , O y ) is the coordinate value of the optical origin.

상술한 바와 같이, 본 발명은 선형 스플라인 보간법에 기반해서 렌즈의 광학 왜곡을 보정하여 보정과정에서 수행되는 연산 복잡도를 현저하게 낮출 수 있다. As described above, the present invention can correct the optical distortion of the lens based on the linear spline interpolation method, thereby remarkably lowering the computational complexity performed in the correction process.

즉, 본 발명은 렌즈의 광학적 왜곡의 보정과정에서 선형 스플라인 보간법에 의해 추정된 닮음비를 이용해서 분할된 각 구간의 직선을 근사화하고, 근사화된 직선의 기울기와 절편을 이용해서 간단하게 보정된 영상의 픽셀 값을 계산할 수 있다. That is, the present invention approximates a straight line of each divided section using the similarity ratio estimated by the linear spline interpolation in the process of correcting the optical distortion of the lens, and approximates the straight line of the corrected image by using the slope and the slice of the approximated straight line The pixel value can be calculated.

이에 따라, 본 발명은 왜곡 보정 과정의 연산량을 최소화함과 동시에 높은 차수의 닮음비 함수를 통해서 달성할 수 있는 고품질의 왜곡 보정을 달성할 수 있다. Accordingly, the present invention can achieve high-quality distortion correction that can be achieved through a high-order similarity ratio function while minimizing the amount of computation in the distortion correction process.

결과적으로, 본 발명은 렌즈의 광학 왜곡을 보정하는 디지털 이미징 장비의 성능을 향상시키고, 제품의 제작비용을 절감하는 효과를 가진다.
As a result, the present invention has the effect of improving the performance of the digital imaging apparatus for correcting the optical distortion of the lens and reducing the manufacturing cost of the product.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 렌즈 왜곡 보정 장치의 블록 구성도,
도 2는 닮음비 함수와 보정된 영상의 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱과의 관계를 보인 그래프,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법을 단계적으로 설명하는 흐름도.
1 is a block diagram of a lens distortion correcting apparatus according to a preferred embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a graph showing the relationship between the similarity ratio function and the square of the distance between the pixel of the corrected image and the optical origin,
FIG. 3 is a flowchart for explaining a lens distortion correction method stepwise according to a preferred embodiment of the present invention. FIG.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, an apparatus and method for correcting a lens distortion according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 렌즈 왜곡 보정 장치의 블록 구성도이고, 도 2는 닮음비 함수와 보정된 영상의 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱과의 관계를 보인 그래프이다. FIG. 1 is a block diagram of a lens distortion correcting apparatus according to a preferred embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a graph showing a relationship between a similarity ratio function and a square of a distance between a pixel of the corrected image and the optical origin.

본 발명은 렌즈를 통과하여 렌즈에서 왜곡된 영상을 보정하기 위해, 닮음비 함수를 직접 정확하게 계산하지 않고, 선형 스플라인 보간(linear spline interpolation)을 기반으로 닮음비를 추정하는 방법을 사용한다.The present invention uses a method of estimating the similarity ratio based on linear spline interpolation without directly calculating the similarity ratio function directly in order to correct distorted images in the lens through the lens.

이를 위해, 본 실시 예에서는 왜곡 보정 과정에서 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀에 대응되는 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀을 구하는 계산을 아래의 수학식 5 및 도 6과 같이 변형시킨다. For this purpose, in this embodiment, the calculation for obtaining the (x ', y') th pixel of the distorted image corresponding to the (x, y) th pixel of the corrected image in the distortion correction process is expressed by the following equations .

Figure 112012103954267-pat00013
Figure 112012103954267-pat00013

Figure 112012103954267-pat00014
Figure 112012103954267-pat00014

여기서, r은 광학 원점과 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀 사이의 거리, r'는 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리, (Ox, Oy)는 광학 원점의 좌표값이다.Here, r is the corrected image and the optical origin (x, y) distance between the second pixel, r 'is a distorted image (x' distance, (O x, O y) between, y ') th pixel is It is the coordinate value of the optical origin.

즉, r은 발명의 배경이 되는 기술에서 설명한 바와 같이 수학식 1로 표현될 수 있으며, r'는 수학식 2로 표현될 수 있다. That is, r can be expressed by Equation (1) as described in the background art, and r 'can be expressed by Equation (2).

이에 따라, 본 실시 예에서는 r'/r을 왜곡된 영상과 보정된 영상의 닮음비(또는 확장비, Scaling Factor, 이하 's'라 함)로 정의한다. Accordingly, in the present embodiment, r '/ r is defined as a similarity ratio (or an expansion ratio, hereinafter referred to as' s') between the distorted image and the corrected image.

이러한 닯음비(s)는 아래의 수학식 7과 같이 정의될 수 있다. The amplitude ratio (s) can be defined as Equation (7) below.

Figure 112012103954267-pat00015
Figure 112012103954267-pat00015

이를 위해, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 렌즈 왜곡 보정 장치(20)는 도 1에 도시된 바와 같이, 렌즈(10)를 거쳐 이미지 센서(11)로부터 전달되는 보정된 영상의 픽셀과 광학 원점 사이의 거리(r)를 이용해서 복수의 구간으로 분할하여 해당 구간을 직선으로 근사화하는 근사화부(21), 근사화된 직선을 이용해서 닮음비(s)를 추정하는 닮음비 추정부(22), 추정된 닮음비(s)를 이용해서 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값을 산출하는 왜곡 픽셀 좌표값 산출부(23) 및 산출된 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값을 이용해 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값을 산출하는 보정 픽셀값 산출부(24)를 포함한다.1, a lens distortion correcting apparatus 20 according to a preferred embodiment of the present invention includes a lens 10 for correcting a distortion of an image, A similarity ratio estimating unit 22 for estimating a similarity ratio s using the approximated straight line, an estimated similarity ratio s, an estimated similarity ratio s, (x ', y') -th pixel of the calculated distorted image, which calculates the coordinate value of the (x ', y') th pixel of the distorted image using the pixel value s, (X, y) th pixel value of the corrected image by using the coordinate values of the corrected pixel value of the image.

이와 같이 구성되는 렌즈 왜곡 보정 장치(20)를 통해 보정된 영상은 영상출력장치(12)로 전달되어 영상출력장치(12)의 화면에 표시될 수 있다. The image corrected through the lens distortion correcting apparatus 20 configured as described above may be transmitted to the image output apparatus 12 and displayed on the screen of the image output apparatus 12. [

근사화부(21)는 도 2에 도시된 바와 같이, 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱(r2)을 복수, 예컨대 6개의 구간(segment)으로 분할하는 구간 분할부(도면 미도시) 및 분할된 각 구간을 직선으로 직선 근사화부(도면 미도시)를 포함할 수 한다. As shown in FIG. 2, the approximation unit 21 divides the square (r 2 ) of the distance between the (x, y) th pixel and the optical origin of the corrected image into a plurality of, for example, six (Not shown), and a linear approximation unit (not shown in the figure) of each divided section as a straight line.

닮음비 추정부(22)는 선형 스플라인 보간(linear spline interpolation)을 기반으로 닮음비(s=r'/r)를 추정한다. The likelihood ratio estimator 22 estimates the similarity ratio (s = r '/ r) based on linear spline interpolation.

왜곡 픽셀 좌표값 산출부(23)는 닮음비 추정부(23)에서 추정된 닮음비(s)를 상기 수학식 5 및 수학식 6에 대입하여 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값(x',y')을 산출한다. The distortion pixel coordinate value calculation unit 23 substitutes the similarity ratio s estimated by the similarity ratio estimation unit 23 into the above Equations 5 and 6 to calculate the coordinates of the (x ', y') th pixel of the distorted image And calculates the value (x ', y').

즉, 왜곡 픽셀 좌표값 산출부(23)은 근사화된 각 구간의 직선의 기울기(slope)와 절편(offset)을 이용해 닮음비 함수(s(r)) 값을 곱셈 한 번과 덧셈 한 번을 통해 계산할 수 있다. That is, the distortion pixel coordinate value calculator 23 multiplies the value of the similarity function (s (r)) by the slope and the offset of the straight line of each approximated section, .

보정 픽셀값 산출부(24)는 산출된 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 값(DIS(x',y'))을 이용해 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값(CIS(x,y))을 산출한다. The corrected pixel value calculating unit 24 calculates the corrected pixel value (x, y) of the corrected image using the value (DIS (x ', y')) of the calculated (x ', y') th pixel of the distorted image (CIS (x, y)).

이와 같이, 본 발명은 렌즈의 광학적 왜곡의 보정과정에서 선형 스플라인 보간법에 의해 추정된 닮음비를 이용해서 분할된 각 구간의 직선을 근사화하고, 근사화된 직선의 기울기와 절편을 이용해서 간단하게 보정된 영상의 픽셀 값을 계산할 수 있다. As described above, the present invention approximates the straight line of each divided section using the similarity ratio estimated by the linear spline interpolation in the process of correcting the optical distortion of the lens, and obtains the corrected corrected image simply by using the slope and the slice of the approximated straight line Can be calculated.

이에 따라, 본 발명은 왜곡 보정 과정의 연산도를 높은 차수의 닮음비 함수를 통해서 달성할 수 있는 고품질의 왜곡 보정을 달성할 수 있다.
Accordingly, the present invention can achieve a high-quality distortion correction that can achieve the degree of distortion correction process operation through a high-order similarity ratio function.

다음, 도 3을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법을 상세하게 설명한다. Next, a lens distortion correction method according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법을 단계적으로 설명하는 흐름도이다. FIG. 3 is a flowchart for explaining a lens distortion correction method according to a preferred embodiment of the present invention.

본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 렌즈 왜곡 보정 방법은 도 3에 도시된 바와 같이, 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀을 기준으로 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)을 계산하는 단계(S10), 계산된 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)에 따라 닮음비(s)를 추정하는 단계(S20), 추정된 닮음비(s)를 이용해 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값(x',y')을 산출하는 단계(S30) 및 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀값(DIS(x',y'))을 이용해서 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값(CIS(x'y))을 산출하는 단계(S40)를 포함한다. The method for correcting a lens distortion according to a preferred embodiment of the present invention includes calculating a square (r 2 ) of a distance from an optical origin to a (x, y) -th pixel of a corrected image, as shown in FIG. 3 (S10), the square of the distance from the calculated optical origin (r 2) a (x ', y') of the image distortion by using the step (S20), the estimated dameumbi (s) to estimate the dameumbi (s) according to the (X ', y') of the distorted image is calculated using the pixel value DIS (x ', y') of the distorted image, the step S30 of calculating the coordinate value (x ', y' (X, y) th pixel value (CIS (x'y)) of the pixel (S40).

상세하게 설명하면, S10단계에서 근사화부(21)는 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱(r2)을 계산하고, 계산된 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)을 복수의 구간으로 분할해서 분할된 각 구간을 직선으로 근사화한다. More specifically, in step S10, the approximation unit 21 calculates the square (r 2 ) of the distance between the (x, y) th pixel and the optical origin of the corrected image, and calculates the square of the distance r 2 ) is divided into a plurality of sections, and each divided section is approximated by a straight line.

예를 들어, 각 구간은 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱(r2)을 계산한 함수의 극점을 기준으로 분할될 수 있다.For example, each interval may be divided by the poles of the function that calculates the square (r 2 ) of the distance between the (x, y) th pixel of the corrected image and the optical origin.

물론, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 한정된 분할 구간의 수에 따라 다양한 수치해석적 방법을 도입하여 분할 간격을 설정하도록 변경될 수 있다. Of course, the present invention is not limited to this, and various numerical analytical methods may be introduced depending on the number of divided subdivisions to change the divisional interval.

그러면 S20단계에서 닮음비 추정부(22)는 선형 스플라인 보간법을 기반으로 닮음비(s=r'/r)를 추정한다. Then, in step S20, the similarity ratio estimating unit 22 estimates the similarity ratio (s = r '/ r) based on the linear spline interpolation method.

그리고 S30단계에서 왜곡 픽셀 좌표값 산출부(23)는 닮음비 추정부(23)에서 추정된 닮음비(s)를 상기 수학식 5 및 수학식 6에 대입하여 근사화된 각 구간의 직선의 기울기와 절편을 이용해 닮음비 함수(s(r)) 값을 곱셈 한 번과 덧셈 한 번을 통해 계산해서 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값(x',y')을 산출한다. In step S30, the distortion pixel coordinate value calculation unit 23 substitutes the similarity ratio s estimated by the similarity ratio estimation unit 23 into the above-described equations (5) and (6) to calculate the slope and slice of the approximated straight line (X ', y') pixel of the distorted image is calculated by multiplying the value of the similarity ratio function (s (r)) by the multiplication once and the addition one time.

이어서, S40단계에서 보정 픽셀값 산출부(24)는 산출된 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 값(DIS(x',y'))을 이용해 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값(CIS(x,y))을 산출한다.Then, in step S40, the correction pixel value calculation unit 24 calculates the corrected pixel value (x, y ') of the corrected image by using the value (DIS (x', y ')) y) th pixel value (CIS (x, y)).

상기한 바와 같은 과정을 통하여, 본 발명은 선형 스플라인 보간을 기반으로 렌즈의 광학 왜곡을 보정하여 보정과정에서 수행되는 연산 복잡도를 현저하게 낮출 수 있다. Through the above process, the present invention can correct the optical distortion of the lens based on the linear spline interpolation and significantly reduce the computational complexity in the correction process.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다. Although the present invention has been described in detail with reference to the above embodiments, it is needless to say that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications may be made without departing from the spirit of the present invention.

본 발명은 렌즈의 광학적 특성에 따른 왜곡을 디지털 영상 신호처리 기술을 이용해서 보정하는 과정에서 연산 복잡도를 최소화하여 렌즈 왜곡 보정 품질을 향상시키는 기술에 적용된다. The present invention is applied to a technique of improving distortion correction quality by minimizing computational complexity in a process of correcting distortion caused by optical characteristics of a lens using a digital image signal processing technique.

10: 렌즈
11: 이미지센서
12: 영상출력장치
20: 렌즈 왜곡 보정 장치
21: 근사화부
22: 닮음비 추정부
23: 왜곡 픽셀 좌표값 산출부
24: 보정 픽셀값 산출부
10: Lens
11: Image sensor
12: Video output device
20: Lens Distortion Correction Device
21: Approximate portion
22:
23: Distortion pixel coordinate value calculating section
24: Correction pixel value calculation unit

Claims (9)

렌즈(10)를 거쳐 이미지 센서(11)로부터 전달되는 보정된 영상의 픽셀과 광학 원점 사이의 거리의 제곱(r2)을 복수의 구간(segment)으로 분할하여 분할된 각 구간의 닮음비를 직선으로 근사화하는 근사화부(21),
근사화된 직선을 이용해서 닮음비(s)를 추정하는 닮음비 추정부(22),
추정된 닮음비(s)를 이용해서 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값을 산출하는 왜곡 픽셀 좌표값 산출부(23) 및
산출된 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값을 이용해 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값을 산출하는 보정 픽셀값 산출부(24)를 포함하는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 장치.
The square of the distance (r 2 ) between the pixel of the corrected image transmitted from the image sensor 11 through the lens 10 and the optical origin is divided into a plurality of segments and the similarity ratios of the divided segments are defined as a straight line The approximate approximation unit 21,
A likelihood ratio estimating unit 22 for estimating a similarity ratio s by using an approximated straight line,
A distortion pixel coordinate value calculator 23 for calculating the coordinate value of the (x ', y') th pixel of the distorted image using the estimated similarity ratio s, and
And a corrected pixel value calculating unit (24) for calculating the (x, y) th pixel value of the corrected image by using the coordinate value of the (x ', y') th pixel of the calculated distorted image Lens distortion correction device.
제1항에 있어서,
상기 근사화부(21)는 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱(r2)을 복수의 구간으로 분할하는 구간 분할부 및
상기 구간 분할부에서 분할된 각 구간에 해당하는 닮음비를 직선으로 근사화하는 직선 근사화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 장치.
The method according to claim 1,
The approximation unit 21 includes an interval dividing unit for dividing the square (r 2 ) of the distance between the (x, y) th pixel of the corrected image and the optical origin into a plurality of intervals,
And a linear approximation unit for linearly approximating a similarity ratio corresponding to each section divided by the section division unit.
제2항에 있어서,
상기 닮음비 추정부(22)는 선형 스플라인 보간을 기반으로 닮음비(s)를 추정하는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the likelihood ratio estimator (22) estimates the similarity ratio (s) based on the linear spline interpolation.
제3항에 있어서,
상기 왜곡 픽셀 좌표값(x',y')은 추정된 닮음비(s)를 수학식 1 및 수학식 2에 대입하여 상기 근사화된 각 구간의 직선의 기울기와 절편을 이용해 닮음비 함수(s(r)) 값을 곱셈 한 번과 덧셈 한 번을 통해 계산해서 산출되는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 장치.
Figure 112014023838980-pat00016
.......................[수학식 1]
Figure 112014023838980-pat00017
.......................[수학식 2]
여기서, r은 광학 원점과 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀 사이의 거리,
r'는 광학 원점과 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리,
(Ox, Oy)는 광학 원점의 좌표값.
The method of claim 3,
The distortion pixel coordinate value (x ', y') is obtained by substituting the estimated similarity ratio s into the equations (1) and (2) and using the slope and slice of the approximated straight line, ) Is calculated by multiplying the value by one and the addition one time.
Figure 112014023838980-pat00016
... " (1)
Figure 112014023838980-pat00017
... " (2) "
Where r is the distance between the optical origin and the (x, y) th pixel of the corrected image,
r 'is the distance between the optical origin and the (x', y ') th pixel of the distorted image,
(O x , O y ) is the coordinate value of the optical origin.
(a) 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀을 기준으로 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)을 계산하는 단계,
(b) 상기 (a)단계에서 계산된 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)에 기초해서 닮음비(s)를 추정하는 단계,
(c) 상기 (b)단계에서 추정된 닮음비(s)를 이용해 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값(x',y')을 산출하는 단계 및
(d) 상기 (c)단계에서 산출된 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀값(DIS(x',y'))을 이용해서 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀값(CIS(x'y))을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 방법.
(a) calculating a square (r 2 ) of the distance from the optical origin to the (x, y) -th pixel of the corrected image,
(b) estimating a similarity ratio s based on a square (r 2 ) of the distance from the optical origin calculated in the step (a)
(c) calculating a coordinate value (x ', y') of the (x ', y') th pixel of the distorted image using the similarity ratio s estimated in the step (b)
(x, y) th pixel value of the image corrected using the (x ', y') th pixel value DIS (x ', y') of the distorted image calculated in the step (c) (CIS (x'y)) of the lens distortion correction value.
제5항에 있어서, 상기 (a)단계는
(a1) 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀과 광학 원점 사이 거리의 제곱(r2)을 계산하는 단계와
(a2) 상기 (a1)단계에서 계산된 광학 원점과의 거리의 제곱(r2)을 복수의 구간으로 분할해서 분할된 각 구간의 닮음비를 직선으로 근사화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 방법.
6. The method of claim 5, wherein step (a)
(a1) of the corrected image (x, y) and calculating the squared (r 2) between the second pixel and the optical origin distance
(a2) lens distortion characterized in that it comprises the step of approximating the distance squared (r 2) of each section dameumbi of the segmented by dividing into a plurality of sections of the optical reference point calculated in the (a1) step in a straight line Correction method.
제6항에 있어서,
상기 (b)단계는 선형 스플라인 보간을 기반으로 닮음비(s=r'/r)를 추정하는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 방법.
여기서, r'는 광학 원점과 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리.
The method according to claim 6,
Wherein the step (b) estimates the similarity ratio (s = r '/ r) based on the linear spline interpolation.
Where r 'is the distance between the optical origin and the (x', y ') th pixel of the distorted image.
제6항에 있어서,
상기 광학 원점과 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀 사이의 거리(r)는 수학식 3에 의해 계산되고,
상기 광학 원점과 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리(r')는 수학식 4에 의해 계산되며,
상기 닮음비(s)는 수학식 5에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 방법.
Figure 112014023838980-pat00018
...............[수학식 3]
Figure 112014023838980-pat00019
.....[수학식 4]
Figure 112014023838980-pat00020
...........[수학식 5]
여기서, c0, c1, c3는 왜곡 계수, f(r)은 보정 다항식, s(r)은 닮음비 함수, (Ox, Oy)는 광학 원점의 좌표값.
The method according to claim 6,
(R) between the optical origin and the (x, y) -th pixel of the corrected image is calculated by Equation (3)
The distance r 'between the optical origin and the (x', y ') th pixel of the distorted image is calculated by Equation (4)
Wherein the similarity ratio (s) is calculated by Equation (5).
Figure 112014023838980-pat00018
&Quot; (3) "
Figure 112014023838980-pat00019
&Quot; (4) "
Figure 112014023838980-pat00020
&Quot; (5) "
In this case, c0, c1 and c3 are distortion coefficients, f (r) is a correction polynomial, s (r) is a similarity function, (O x , O y ) is a coordinate value of the optical origin.
제5항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 (c)단계는 추정된 닮음비(s)를 수학식 1 및 수학식 2에 대입하여 근사화된 각 구간의 직선의 기울기와 절편을 이용해 닮음비 함수(s(r)) 값을 곱셈 한 번과 덧셈 한 번을 통해 계산해서 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀의 좌표값(x',y')을 산출하는 것을 특징으로 하는 렌즈 왜곡 보정 방법.
Figure 112014023838980-pat00021
.......................[수학식 1]
Figure 112014023838980-pat00022
.......................[수학식 2]
여기서, r은 광학 원점과 보정된 영상의 (x,y)번째 픽셀 사이의 거리,
r'는 광학 원점과 왜곡된 영상의 (x',y')번째 픽셀 사이의 거리,
(Ox, Oy)는 광학 원점의 좌표값.
9. The method according to any one of claims 5 to 8,
The step (c) is a step of substituting the estimated similarity ratio (s) into the equations (1) and (2) to multiply the value of the similarity function s (r) by using the slope and the slice of the approximated straight line, Calculating a coordinate value (x ', y') of the (x ', y') th pixel of the distorted image through calculation once.
Figure 112014023838980-pat00021
... " (1)
Figure 112014023838980-pat00022
... " (2) "
Where r is the distance between the optical origin and the (x, y) th pixel of the corrected image,
r 'is the distance between the optical origin and the (x', y ') th pixel of the distorted image,
(O x , O y ) is the coordinate value of the optical origin.
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