KR101583423B1 - Method for calibrating distortion of image in camera - Google Patents
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Abstract
본 발명은 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위한 영상 왜곡 보정 방법에 있어서, 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위하여 체스판 형태로 구현한 보정판이 촬영되면, 촬영된 영상을 획득하는 단계, 영상처리 기법을 이용하여 촬영된 영상에서 체스판 형태의 경계선을 검출하는 단계, 검출된 경계선에서 교차점의 픽셀 좌표 값을 획득하는 단계, 상기 픽셀 좌표 값을 이용하여 상기 경계선 중 모든 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션(calibration)을 수행하고, 상기 경계선 중 모든 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하는 단계 및 캘리브레이션이 수행된 가로선 직선과 세로선 직선의 두 직선에 대하여 서로 직각이 되도록 하는 직각도 보정을 수행하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면 캘리브레이션과 직각도 보정을 통하여 카메라에 의해 촬영된 영상의 왜곡을 보정함으로써, 영상처리 분야에 있어서 영상 분석에 의한 수치 계산의 오차를 개선할 수 있는 효과가 있다. The present invention relates to an image distortion correction method for correcting distortion of an image photographed by a camera, the method comprising the steps of: acquiring a photographed image when a correction plate implemented in the form of a chess plate is photographed to correct distortion of an image photographed by the camera; A step of detecting a boundary line in the form of a chess plate in an image photographed using an image processing technique, a step of obtaining pixel coordinate values of an intersection point at a detected boundary line, Performing a calibration with respect to all vertical lines of the boundary line, and performing a rectangular angle correction such that the rectilinearity correction is performed such that the horizontal line and the vertical line are orthogonal to each other, . According to the present invention, the distortion of the image captured by the camera is corrected through the calibration and the perpendicularity correction, thereby improving the error in the numerical calculation by the image analysis in the image processing field.
Description
본 발명은 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡과 색상을 보정하는 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for correcting distortion and color of an image photographed by a camera.
머신 비전은 카메라로부터 들어오는 영상을 분석하여 얻어지는 정보를 활용하기 때문에 무엇보다도 정확한 영상을 획득하는 것이 중요하다. 그러나 카메라에 부착된 렌즈로 영상들은 비선형적이며, 중심에서 벗어날수록 심한 왜곡이 나타난다. 따라서 캘리브레이션(calibration) 및 왜곡 보정은 영상처리 분야에서는 거의 필수적으로 필요한 내용이다. Since machine vision utilizes the information obtained by analyzing the incoming image from the camera, it is important to acquire accurate images first of all. However, with the lens attached to the camera, the images are nonlinear, and the more they are out of the center, the more severe the distortion. Therefore, calibration and distortion correction are almost indispensable for image processing.
카메라에 시야각(FOV)이 넓은 광각렌즈나 초광각 렌즈를 사용하면 넓은 범위를 볼 수 있지만 이로 인해 상대적으로 영상왜곡이 심해지는 문제가 있다. When a wide angle lens or an ultra wide angle lens having a wide field of view (FOV) is used in a camera, it is possible to see a wide range, but this causes a problem that image distortion is relatively increased.
도 1은 왜곡 영상의 예를 보여주는 도면이다. 1 is a diagram showing an example of a distorted image.
도 1에서 보는 바와 같이, 특히 이러한 영상 왜곡은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산이 필요할 경우 문제가 된다. 예를 들어, 영상에서 검출한 물체의 실제 위치를 알기 위해 영상좌표를 물리적인 좌표로 변환한다면 영상왜곡 정도에 따라 심각한 오차가 발생한다.As shown in FIG. 1, in particular, such image distortion is a problem when accurate numerical calculation is required through image analysis in addition to a visual problem. For example, if the image coordinates are converted into physical coordinates in order to know the actual position of the object detected from the image, a serious error occurs depending on the degree of image distortion.
렌즈 왜곡에는 크게 방사 왜곡(radial distortion)과 접선 왜곡(tangential distortion)이 있다. Lens distortion has radial distortion and tangential distortion.
도 2는 렌즈 왜곡을 설명하기 위한 도면이다. 2 is a view for explaining lens distortion.
도 2에서 (a)는 방사 왜곡을 나타낸 도면이고, (b)는 접선 왜곡을 나타낸 도면이다. Fig. 2 (a) is a view showing radial distortion, and Fig. 2 (b) is a view showing tangent distortion.
도 2 (a)에서 방사 왜곡은 볼록렌즈의 굴절률에 의한 것으로서, 영상의 왜곡 정도가 중심에서의 거리에 의해 결정되는 왜곡이다. In Fig. 2 (a), the radial distortion is caused by the refractive index of the convex lens, and the distortion of the image is determined by the distance from the center.
방사 왜곡은 영상 센서의 중심에서는 전혀 발생하지 않고 주변으로 갈수록 많이 발생하기 때문에 테일러급수를 이용하여 나타낼 수 있다. 방사 왜곡을 나타낸 수식은 다음 수학식 1과 같다.Since the radial distortion is not generated at the center of the image sensor but rather occurs at the periphery, it can be expressed using the Taylor series. The equation representing the radial distortion is expressed by the following equation (1).
여기서 (x, y)는 왜곡된 점의 원래 위치를 나타내고, (xcorrected, ycorrected)는 보정된 새로운 위치를 나타낸다.Where (x, y) represents the original position of the distorted point and (x corrected , y corrected ) represents the corrected new position.
반면, 접선왜곡(tangential distortion)은 카메라 제조 과정에서 카메라 렌즈와 이미지센서(CCD, CMOS)의 수평이 맞지 않거나, 또는 렌즈 자체의 중심이 맞지 않아서 발생하는 왜곡으로서 도 2 (b)와 같이 타원형 형태로 왜곡 분포가 달라진다. 접선왜곡은 다른 말로 decentering distortion 이라고도 불린다. 접선 왜곡을 나타낸 수식은 다음 수학식 2와 같다. On the other hand, tangential distortion is a distortion that occurs when the camera lens and the image sensor (CCD, CMOS) are not aligned horizontally or the center of the lens itself is not aligned during the camera manufacturing process, The distortion distribution is different. Tangent distortion is also called decentering distortion. The equation representing the tangent distortion is shown in Equation 2 below.
여기서 (x, y)는 왜곡된 점의 원래 위치를 나타내고, (xcorrected, ycorrected)는 보정된 새로운 위치를 나타낸다.
Where (x, y) represents the original position of the distorted point and (x corrected , y corrected ) represents the corrected new position.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, CCD 또는 CMOS 등의 이미지 센서를 포함하는 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하고, 색상을 보정하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method of correcting distortion of an image photographed by a camera including an image sensor such as CCD or CMOS and correcting color.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위한 영상 왜곡 보정 방법에 있어서, 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위하여 체스판 형태로 구현한 보정판이 촬영되면, 촬영된 영상을 획득하는 단계, 영상처리 기법을 이용하여 촬영된 영상에서 체스판 형태의 경계선을 검출하는 단계, 검출된 경계선에서 교차점의 픽셀 좌표 값을 획득하는 단계, 상기 픽셀 좌표 값을 이용하여 상기 경계선 중 모든 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션(calibration)을 수행하고, 상기 경계선 중 모든 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하는 단계 및 캘리브레이션이 수행된 가로선 직선과 세로선 직선의 두 직선에 대하여 서로 직각이 되도록 하는 직각도 보정을 수행하는 단계를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided an image distortion correction method for correcting distortion of an image captured by a camera, the method comprising: when a correction plate implemented as a chess plate is captured to correct distortion of an image captured by the camera, A step of acquiring a photographed image, a step of detecting a boundary line in the form of a chess plate in the photographed image by using an image processing technique, a step of acquiring pixel coordinate values of an intersection point at the detected boundary line, Performing a calibration with respect to all the horizontal lines in the boundary line, performing a linear calibration on all the vertical lines in the boundary line, and a step of performing a calibration with respect to two straight lines of the horizontal line and the vertical line And performing a squareness correction.
본 발명의 일 실시예에서 카메라에서 촬영된 영상을 캡쳐(capture)하고, 캡처한 영상의 RGB 값을 추출하는 단계 및 상기 추출된 RGB 값과 미리 정해진 RGB 색상표에 의한 RGB 값을 비교하여, 상기 추출된 RGB 값을 상기 RGB 색상표에 의한 RGB 값이 되도록 색상 보정을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, a method of capturing an image captured by a camera, extracting RGB values of the captured image, comparing the extracted RGB values with RGB values according to a predetermined RGB color table, And performing color correction so that the extracted RGB values are RGB values according to the RGB color table.
상기 캘리브레이션을 수행하는 단계에서, 최소자승법을 이용하여 상기 가로선 및 세로선에 대한 직선을 얻을 수 있다. In the step of performing the calibration, a straight line for the horizontal line and the vertical line may be obtained by using the least squares method.
상기 직각도 보정을 수행하는 단계에서, 모든 가로선 직선과 모든 세로선 직선에 대하여 각각 직각도 보정을 수행할 수 있다. In the step of performing the squareness correction, the squareness correction may be performed on all the horizontal line and all vertical lines.
본 발명의 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위한 영상 왜곡 보정 방법에 있어서, 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위하여 가로 방향 및 세로 방향으로 동일한 간격으로 홀(Hole)이 형성되도록 구현한 보정판이 촬영되면, 촬영된 영상을 획득하는 단계, 영상처리 기법을 이용하여 촬영된 영상에서 각각의 홀에 대한 중심 좌표를 검출하는 단계, 상기 중심 좌표를 이용하여 상기 영상에서 가로 방향으로 형성된 홀의 중심 좌표를 연결한 모든 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션(calibration)을 수행하고, 상기 영상에서 세로 방향으로 형성된 홀의 중심 좌표를 연결한 모든 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하는 단계 및 캘리브레이션이 수행된 가로선 직선과 세로선 직선의 두 직선에 대하여 서로 직각이 되도록 하는 직각도 보정을 수행하는 단계를 포함한다. In the image distortion correction method for correcting distortion of an image photographed by a camera of the present invention, holes are formed at equal intervals in the horizontal and vertical directions in order to correct the distortion of the image captured by the camera A step of acquiring a photographed image when the correction plate is photographed, a step of detecting a center coordinate of each hole in the photographed image using the image processing technique, Performing a linear calibration on all the horizontal lines connecting the coordinates and performing a linear calibration on all the vertical lines connecting the center coordinates of the holes formed in the vertical direction in the image, A straight line that is orthogonal to each other with respect to two straight lines of a vertical line Also comprises the step of performing the calibration.
본 발명의 일 실시예에서 카메라에서 촬영된 영상을 캡쳐(capture)하고, 캡처한 영상의 RGB 값을 추출하는 단계 및 상기 추출된 RGB 값과 미리 정해진 RGB 색상표에 의한 RGB 값을 비교하여, 상기 추출된 RGB 값을 상기 RGB 색상표에 의한 RGB 값이 되도록 색상 보정을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, a method of capturing an image captured by a camera, extracting RGB values of the captured image, comparing the extracted RGB values with RGB values according to a predetermined RGB color table, And performing color correction so that the extracted RGB values are RGB values according to the RGB color table.
상기 캘리브레이션을 수행하는 단계에서, 최소자승법을 이용하여 상기 가로선 및 세로선에 대한 직선을 얻을 수 있다. In the step of performing the calibration, a straight line for the horizontal line and the vertical line may be obtained by using the least squares method.
상기 직각도 보정을 수행하는 단계에서, 모든 가로선 직선과 모든 세로선 직선에 대하여 각각 직각도 보정을 수행할 수 있다. In the step of performing the squareness correction, the squareness correction may be performed on all the horizontal line and all vertical lines.
상기 카메라는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 상기 카메라는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 이미지 센서를 포함할 수 있다.
The camera may include a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) image sensor.
본 발명에 의하면 캘리브레이션과 직각도 보정을 통하여 카메라에 의해 촬영된 영상의 왜곡을 보정함으로써, 영상처리 분야에 있어서 영상 분석에 의한 수치 계산의 오차를 개선할 수 있는 효과가 있다.
According to the present invention, the distortion of the image captured by the camera is corrected through the calibration and the perpendicularity correction, thereby improving the error in the numerical calculation by the image analysis in the image processing field.
도 1은 왜곡 영상의 예를 보여주는 도면이다.
도 2는 렌즈 왜곡을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 제1 실시예에 따른 체스판 형태의 보정판을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 체스판 형태의 보정판을 카메라로 촬영한 왜곡 영상이다.
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 왜곡 영상에서 검출된 경계를 표시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 제1 실시예에 따른 경계선에서 픽셀 좌표를 검출한 것을 표시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 제1 실시예에 따른 가로 캘리브레이션을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 제1 실시예에 따른 세로 캘리브레이션을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 직각도 보정을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 여러가지 직각도 보정의 예를 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 제1 실시예에 따른 왜곡을 보정한 영상이 도시되어 있다.
도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따른 홀이 형성된 보정판을 도시한 도면이다.
도 13은 RGB 색상표를 도시한 도면이다.
도 14는 본 발명에서 직각도 오차를 측정하기 위한 임의의 두 데이터를 도시한 그래프이다.
도 15는 도 14에서 구한 직선에 대하여 기울기 값을 보여주는 그래프이다.
도 16은 본 발명의 제1 실시예에 따른 영상 왜곡 보정 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 제2 실시예에 따른 영상 왜곡 보정 방법을 보여주는 흐름도이다. 1 is a diagram showing an example of a distorted image.
2 is a view for explaining lens distortion.
3 is a view showing a chess plate-like correction plate according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a distortion image obtained by photographing a chess plate-like correction plate according to the first embodiment of the present invention with a camera.
5 is a diagram illustrating boundaries detected in a distorted image according to the first embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating detection of pixel coordinates at a boundary line according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating horizontal calibration according to the first embodiment of the present invention.
8 is a diagram illustrating a vertical calibration according to the first embodiment of the present invention.
9 is a view showing a rectangular angle correction according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a view showing an example of various perpendicularity correction according to the first embodiment of the present invention.
Fig. 11 shows a distortion-corrected image according to the first embodiment of the present invention.
12 is a view showing a correction plate formed with a hole according to a second embodiment of the present invention.
13 is a diagram showing an RGB color table.
FIG. 14 is a graph showing two arbitrary data for measuring a right angle error in the present invention. FIG.
15 is a graph showing a slope value with respect to a straight line obtained in FIG.
16 is a flowchart illustrating an image distortion correction method according to the first embodiment of the present invention.
17 is a flowchart illustrating an image distortion correction method according to the second embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted in an ideal or overly formal sense unless expressly defined in the present application Do not.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In the following description of the present invention with reference to the accompanying drawings, the same components are denoted by the same reference numerals regardless of the reference numerals, and redundant explanations thereof will be omitted. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.
본 발명은 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위한 영상 왜곡 보정 방법에 대한 것이다. The present invention relates to an image distortion correction method for correcting distortion of an image photographed by a camera.
본 발명에서 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하는 주체는 영상처리를 수행하는 제반 컴퓨터 장치라고 할 수 있다. 즉, 본 발명에서 영상의 왜곡을 보정하기 위한 영상처리를 수행하는 컴퓨터, 컴퓨터의 제어부 또는 프로세서(processor)가 그 수행 주체가 될 수 있다. In the present invention, the subject for correcting the distortion of the image photographed by the camera may be a computer device for performing image processing. That is, in the present invention, a computer, a control unit of a computer, or a processor that performs image processing for correcting distortion of an image may be the subject of execution.
본 발명에서 카메라는 CCD(Charge Coupled Device) 이미지 센서 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 이미지 센서를 포함할 수 있다.In the present invention, the camera may include a CCD (Charge Coupled Device) image sensor or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) image sensor.
도 3은 본 발명의 제1 실시예에 따른 체스판 형태의 보정판을 도시한 도면이다. 3 is a view showing a chess plate-like correction plate according to the first embodiment of the present invention.
도 3에서 보는 바와 같이, 본 발명에서는 일정한 크기의 체스판 형태의 보정판을 이용하여, 카메라 렌즈에 의한 왜곡을 보정할 수 있다. As shown in FIG. 3, in the present invention, distortion due to a camera lens can be corrected by using a chess plate-like correction plate of a predetermined size.
본 발명의 제1 실시예에서는 체스판 형태의 보정판에 대하여 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상을 영상처리를 통하여 왜곡에 대한 보정을 할 수 있다.In the first embodiment of the present invention, an image is acquired using a camera with respect to a chess plate-like correction plate, and distortion correction can be performed through image processing of the acquired image.
도 16은 본 발명의 제1 실시예에 따른 영상 왜곡 보정 방법을 보여주는 흐름도이다. 16 is a flowchart illustrating an image distortion correction method according to the first embodiment of the present invention.
도 16을 참조하면, 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위하여 체스판 형태로 구현한 보정판이 촬영되면, 촬영된 영상을 획득한다(S110). 도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 체스판 형태의 보정판을 카메라로 촬영한 왜곡 영상이다. Referring to FIG. 16, when a correction plate implemented in the form of a chess plate is photographed to correct distortion of an image photographed by a camera, the photographed image is acquired (S110). FIG. 4 is a distortion image obtained by photographing a chess plate-like correction plate according to the first embodiment of the present invention with a camera.
그리고, 영상처리 기법을 이용하여 촬영된 영상에서 체스판 형태의 경계선을 검출한다(S120). 본 발명의 실시예에서 영상처리 기법은 Gray, 이진화, 경계 검출(edge 검출) 등이 사용될 수 있다. 도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 왜곡 영상에서 검출된 경계를 표시한 도면이다. Then, a boundary line in the form of a chess plate is detected from the photographed image using the image processing technique (S120). In the embodiment of the present invention, the image processing technique may be Gray, binarization, edge detection (edge detection), or the like. 5 is a diagram illustrating boundaries detected in a distorted image according to the first embodiment of the present invention.
그리고, 검출된 경계선에서 교차점의 픽셀 좌표 값을 획득한다(S130). 도 6은 본 발명의 제1 실시예에 따른 경계선에서 픽셀 좌표를 검출한 것을 표시한 도면이다. 이처럼 본 발명에서 획득한 영상에서 경계선을 검출하고, 이를 영상처리하여 n 개의 픽셀 좌표값을 획득할 수 있으며, n 개의 픽셀 좌표 값을 통해 히스토그램을 얻을 수 있다. Then, the pixel coordinate value of the intersection point is obtained at the detected boundary line (S130). 6 is a diagram illustrating detection of pixel coordinates at a boundary line according to the first embodiment of the present invention. As described above, in the image obtained in the present invention, a boundary line is detected, n-pixel coordinate values can be obtained by image processing, and a histogram can be obtained through n pixel coordinate values.
다음, 픽셀 좌표 값을 이용하여 경계선 중 모든 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션(calibration)을 수행한다. 그리고, 경계선 중 모든 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행한다(S140). Next, calibration is performed on all the horizontal lines in the boundary line using a pixel coordinate value. Then, a straight line is calibrated for all the vertical lines in the boundary line (S140).
마지막으로 캘리브레이션이 수행된 가로선 직선과 세로선 직선의 두 직선에 대하여 서로 직각이 되도록 하는 직각도 보정을 수행한다(S150). 본 발명의 일 실시예에서 모든 가로선 직선과 모든 세로선 직선에 대하여 각각 직각도 보정을 수행할 수 있다. Finally, squareness correction is performed so that the rectilinearity is orthogonal to the two straight lines of the horizontal line and the vertical line where the calibration is performed (S150). In one embodiment of the present invention, squareness correction may be performed for all the horizontal straight lines and all vertical straight lines.
도 7은 본 발명의 제1 실시예에 따른 가로 캘리브레이션을 도시한 도면이다. FIG. 7 is a diagram illustrating horizontal calibration according to the first embodiment of the present invention.
도 7에서 보는 바와 같이, 본 발명에서는 픽셀 좌표 값을 이용하여 가로선에 대한 캘리브레이션을 한다. 도 7에서 가장 윗 부분의 빨간색 좌표 점들을 이용하여 직선을 얻는다. 계속하여, 초록색, 파란색 순으로 직선을 얻는다. 이런 방식으로 가로선에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이때 가장 적합한 직선은 최소자승법을 이용하여 얻을 수 있다. As shown in FIG. 7, in the present invention, a horizontal line is calibrated using pixel coordinate values. In Fig. 7, a straight line is obtained by using the red coordinate points at the uppermost portion. Continuously, a straight line is obtained in green and blue order. In this way, calibration is performed on the horizontal line. In this case, the most suitable straight line can be obtained by using the least squares method.
도 8은 본 발명의 제1 실시예에 따른 세로 캘리브레이션을 도시한 도면이다. 8 is a diagram illustrating a vertical calibration according to the first embodiment of the present invention.
도 8에서 보는 바와 같이, 본 발명에서 픽셀 좌표 값을 이용하여 세로선에 대한 캘리브레이션을 한다. 도 8에서 가장 왼쪽 부분의 빨간색 좌표 점들을 이용하여 직선을 얻는다. 계속하여, 파란색, 초록색 순으로 직선을 얻는다. 이런 방식으로 세로선에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이때 가장 적합한 직선은 최소자승법을 이용하여 얻을 수 있다. As shown in FIG. 8, the vertical coordinate is calibrated using pixel coordinate values in the present invention. In Fig. 8, a straight line is obtained by using red coordinate points at the leftmost part. Continuously, a straight line is obtained in the order of blue and green. Calibrate the vertical lines in this way. In this case, the most suitable straight line can be obtained by using the least squares method.
최소자승법은 최적함수를 y=a+bx 라고 할 때, 
The least squares method, when the optimal function is y = a + bx,
도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 직각도 보정을 도시한 도면이다. 9 is a view showing a rectangular angle correction according to the first embodiment of the present invention.
도 9를 참조하면, 본 발명에서 빨간색 점들을 이용한 가로선과, 파란색 점들을 이용한 세로선의 두 직선에 대하여 직각도 보정을 한다. 도 9에서 도시한 직선 외에도 캘리브레이션을 수행한 직선을 이용하여 여러가지 경우의 직각도 보정을 할 수 있다. 도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 여러가지 직각도 보정의 예를 도시한 도면이다. Referring to FIG. 9, in the present invention, a rectangle is corrected for a horizontal line using red dots and a vertical line using blue dots. In addition to the straight line shown in Fig. 9, it is possible to correct the squareness in various cases by using the straight line that has undergone the calibration. FIG. 10 is a view showing an example of various perpendicularity correction according to the first embodiment of the present invention.
도 14는 본 발명에서 직각도 오차를 측정하기 위한 임의의 두 데이터를 도시한 그래프이다. FIG. 14 is a graph showing two arbitrary data for measuring a right angle error in the present invention. FIG.
본 발명의 일 실시예에서 직각도 오차를 보정하기 위하여 중심에서 가장 가까운 두 선을 기준으로 할 수 있다. 이 때, 도 14와 같이 임의의 두 선에 대한 직선의 방정식을 얻을 수 있다. 여기서 두 선은 전술한 최소자승법을 이용하여 구할 수 있다. In one embodiment of the present invention, two straight lines closest to the center may be used as a reference in order to correct the squareness error. At this time, as shown in Fig. 14, a straight line equation for any two lines can be obtained. Here, the two lines can be obtained by using the least squares method described above.
도 15는 도 14에서 구한 직선에 대하여 기울기 값을 보여주는 그래프이다. 15 is a graph showing a slope value with respect to a straight line obtained in FIG.
본 발명에서 최소 자승법을 이용하여 구한 직선의 방정식에서 기울기 값을 알 수 있다. 기울기 값은 도 15와 같이 얻을 수 있다. 따라서 직각도 오차는 아래 수식을 통하여 구할 수 있다. In the present invention, the slope value can be known from the equation of the straight line obtained by using the least squares method. The slope value can be obtained as shown in FIG. Therefore, the squareness error can be obtained by the following equation.
본 발명에서 영상에 대한 캘리브레이션과 직각도 보정을 수행하면 카메라 렌즈에 따른 왜곡을 보정할 수 있다. In the present invention, when the image is calibrated and the orthogonality is corrected, distortion due to the camera lens can be corrected.
도 11은 본 발명의 제1 실시예에 따른 왜곡을 보정한 영상이 도시되어 있다. Fig. 11 shows a distortion-corrected image according to the first embodiment of the present invention.
본 발명에서 카메라에서 촬영된 영상의 색상을 보정할 수 있다. 도 13은 RGB 색상표를 도시한 도면이다. In the present invention, the color of an image photographed by a camera can be corrected. 13 is a diagram showing an RGB color table.
먼저, 카메라에서 촬영된 영상을 캡쳐(capture)하고, 캡처한 영상의 RGB 값을 추출한다. First, an image captured by the camera is captured and an RGB value of the captured image is extracted.
그리고, 추출된 RGB 값과 미리 정해진 RGB 색상표에 의한 RGB 값을 비교하여, 추출된 RGB 값을 RGB 색상표에 의한 RGB 값이 되도록 색상 보정을 수행한다.
Then, the extracted RGB values are compared with RGB values determined by a predetermined RGB color table, and the extracted RGB values are subjected to color correction so as to have RGB values based on the RGB color table.
본 발명의 다른 실시예에서 홀이 형성된 보정판을 이용하여 카메라 렌즈에 의한 왜곡을 보정할 수도 있다. In another embodiment of the present invention, distortion caused by the camera lens may be corrected using a correction plate having holes.
도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따른 홀이 형성된 보정판을 도시한 도면이다. 12 is a view showing a correction plate formed with a hole according to a second embodiment of the present invention.
도 17은 본 발명의 제2 실시예에 따른 영상 왜곡 보정 방법을 보여주는 흐름도이다. 17 is a flowchart illustrating an image distortion correction method according to the second embodiment of the present invention.
도 17을 참조하면, 카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위하여 가로 방향 및 세로 방향으로 동일한 간격으로 홀(Hole)이 형성되도록 구현한 보정판이 촬영되면, 촬영된 영상을 획득한다(S210). Referring to FIG. 17, in order to correct a distortion of an image photographed by a camera, when a correction plate implemented to form a hole at equal intervals in the horizontal and vertical directions is photographed, the photographed image is acquired (S210).
그리고, 영상처리 기법을 이용하여 촬영된 영상에서 각각의 홀에 대한 중심 좌표를 검출한다(S220, S230). 본 발명의 일 실시예에서 Gray, 이진화, 경계 검출, 라벨링 등의 영상처리를 이용하여 홀에 대한 중심 좌표를 검출할 수 있다. Then, center coordinates of each hole are detected from the photographed image using the image processing technique (S220, S230). In one embodiment of the present invention, center coordinates of a hole can be detected using image processing such as gray, binarization, boundary detection, labeling, and the like.
그리고, 중심 좌표를 이용하여 영상에서 가로 방향으로 형성된 홀의 중심 좌표를 연결한 모든 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션(calibration)을 수행하고, 영상에서 세로 방향으로 형성된 홀의 중심 좌표를 연결한 모든 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행한다(S240). 본 발명의 일 실시예에서 최소자승법을 이용하여 캘리브레이션을 수행할 수 있다. Then, calibration is performed on all the horizontal lines connecting the center coordinates of the holes formed in the horizontal direction in the image using the center coordinates, and a straight line is drawn for all the vertical lines connecting the center coordinates of the holes formed in the vertical direction in the image. (S240). In one embodiment of the present invention, calibration may be performed using a least squares method.
마지막으로, 캘리브레이션이 수행된 가로선 직선과 세로선 직선의 두 직선에 대하여 서로 직각이 되도록 하는 직각도 보정을 수행한다(S250). 본 발명의 일 실시예에서 모든 가로선 직선과 모든 세로선 직선에 대하여 각각 직각도 보정을 수행할 수 있다.
Finally, squareness correction is performed so that the rectilinearity of the rectilinear line and the rectilinear line is orthogonal to each other (S250). In one embodiment of the present invention, squareness correction may be performed for all the horizontal straight lines and all vertical straight lines.
이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.
While the present invention has been described with reference to several preferred embodiments, these embodiments are illustrative and not restrictive. It will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made therein without departing from the spirit of the invention and the scope of the appended claims.
Claims (10)
카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위하여 체스판 형태로 구현한 보정판이 촬영되면, 촬영된 영상을 획득하는 단계;
영상처리 기법을 이용하여 촬영된 영상에서 체스판 형태의 경계선을 검출하는 단계;
검출된 경계선에서 교차점의 픽셀 좌표 값을 획득하는 단계;
상기 픽셀 좌표 값을 이용하여 상기 경계선 중 모든 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션(calibration)을 수행하고, 상기 경계선 중 모든 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하는 단계;
캘리브레이션이 수행된 가로선 직선과 세로선 직선의 두 직선에 대하여 서로 직각이 되도록 하는 직각도 보정을 수행하는 단계;
카메라에서 촬영된 영상을 캡쳐(capture)하고, 캡처한 영상의 RGB 값을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 RGB 값과 미리 정해진 RGB 색상표에 의한 RGB 값을 비교하여, 상기 추출된 RGB 값을 상기 RGB 색상표에 의한 RGB 값이 되도록 색상 보정을 수행하는 단계를 포함하며,
상기 캘리브레이션을 수행하는 단계에서, 최소자승법을 이용하여 상기 가로선 및 세로선에 대한 직선을 얻을 수 있고,
상기 직각도 보정을 수행하는 단계에서, 모든 가로선 직선과 모든 세로선 직선에 대하여 각각 직각도 보정을 수행하고,
상기 캘리브레이션을 수행하는 단계에서, 가장 위에서부터 아래로 내려가는 순으로 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하고, 가장 왼쪽에서부터 오른쪽 방향의 순으로 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하고,
상기 최소자승법은 픽셀 좌표가 P(xi, yi)라고 할 때, 최적 함수를,
상기 직각도 보정을 수행하는 단계에서, 영상의 중심에서 가장 가까운 가로선과 세로선을 기준으로 직각도 보정을 수행하고,
상기 최소자승법을 이용하여 구한 세로선에 대한 직선의 방정식을 y=a1+b1x라 하고, 가로선에 대한 직선의 방정식을 y=a2+b2x라 할 때, θ1=tan-1b1이고, θ2=tan-1b2이며, 직각도 오차
An image distortion correction method for correcting distortion of an image photographed by a camera,
A step of acquiring a photographed image when a correction plate implemented in the form of a chess plate is photographed to correct distortion of an image photographed by the camera;
Detecting a boundary line in the form of a chessboard in an image photographed using an image processing technique;
Obtaining a pixel coordinate value of the intersection point at the detected boundary line;
Performing a linear calibration on all the horizontal lines of the boundary line using the pixel coordinate values and performing a linear calibration on all vertical lines of the boundary line;
Performing orthogonality correction such that the calibration is orthogonal to the two straight lines of the straight line and the straight line;
Capturing an image captured by the camera and extracting RGB values of the captured image; And
Comparing the extracted RGB values with RGB values according to a predetermined RGB color table and performing color correction so that the extracted RGB values are RGB values according to the RGB color table,
In performing the calibration, a straight line may be obtained for the horizontal line and the vertical line using a least squares method,
Performing orthogonality correction on all the horizontal lines and all vertical lines,
In the step of performing the calibration, the calibration is performed linearly with respect to the horizontal line in descending order from the top to the bottom, the calibration is performed linearly with respect to the vertical line in the order from left to right,
The least squares method is a method in which an optimal function is defined as P (x i , y i )
Performing orthogonality correction based on a horizontal line and a vertical line closest to the center of the image,
When the equation of the straight line for the vertical line obtained by the least squares method is y = a 1 + b 1 x and the equation of the straight line for the horizontal line is y = a 2 + b 2 x, θ 1 = tan -1 b 1 , θ 2 = tan -1 b 2 , and a square error
카메라에서 촬영된 영상의 왜곡을 보정하기 위하여 가로 방향 및 세로 방향으로 동일한 간격으로 홀(Hole)이 형성되도록 구현한 보정판이 촬영되면, 촬영된 영상을 획득하는 단계;
영상처리 기법을 이용하여 촬영된 영상에서 각각의 홀에 대한 중심 좌표를 검출하는 단계;
상기 중심 좌표를 이용하여 상기 영상에서 가로 방향으로 형성된 홀의 중심 좌표를 연결한 모든 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션(calibration)을 수행하고, 상기 영상에서 세로 방향으로 형성된 홀의 중심 좌표를 연결한 모든 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하는 단계;
캘리브레이션이 수행된 가로선 직선과 세로선 직선의 두 직선에 대하여 서로 직각이 되도록 하는 직각도 보정을 수행하는 단계;
카메라에서 촬영된 영상을 캡쳐(capture)하고, 캡처한 영상의 RGB 값을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 RGB 값과 미리 정해진 RGB 색상표에 의한 RGB 값을 비교하여, 상기 추출된 RGB 값을 상기 RGB 색상표에 의한 RGB 값이 되도록 색상 보정을 수행하는 단계를 더 포함하며,
상기 캘리브레이션을 수행하는 단계에서, 최소자승법을 이용하여 상기 가로선 및 세로선에 대한 직선을 얻을 수 있고,
상기 직각도 보정을 수행하는 단계에서, 모든 가로선 직선과 모든 세로선 직선에 대하여 각각 직각도 보정을 수행하고,
상기 캘리브레이션을 수행하는 단계에서, 가장 위에서부터 아래로 내려가는 순으로 가로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하고, 가장 왼쪽에서부터 오른쪽 방향의 순으로 세로선에 대하여 직선으로 캘리브레이션을 수행하고,
상기 최소자승법은 픽셀 좌표가 P(xi, yi)라고 할 때, 최적 함수를,
상기 직각도 보정을 수행하는 단계에서, 영상의 중심에서 가장 가까운 가로선과 세로선을 기준으로 직각도 보정을 수행하고,
상기 최소자승법을 이용하여 구한 세로선에 대한 직선의 방정식을 y=a1+b1x라 하고, 가로선에 대한 직선의 방정식을 y=a2+b2x라 할 때, θ1=tan-1b1이고, θ2=tan-1b2이며, 직각도 오차
An image distortion correction method for correcting distortion of an image photographed by a camera,
A method for correcting distortion of an image captured by a camera, the method comprising: acquiring a photographed image when a correction plate is formed so that holes are formed at equal intervals in a horizontal direction and a vertical direction;
Detecting center coordinates of each hole in an image captured using an image processing technique;
A calibration is performed on all the horizontal lines connected to the center coordinates of the holes formed in the horizontal direction in the image using the center coordinates and a calibration is performed on all the vertical lines connecting the center coordinates of the holes formed in the vertical direction in the image Performing a calibration on a straight line;
Performing orthogonality correction such that the calibration is orthogonal to the two straight lines of the straight line and the straight line;
Capturing an image captured by the camera and extracting RGB values of the captured image; And
Comparing the extracted RGB values with RGB values according to a predetermined RGB color table and performing color correction so that the extracted RGB values are RGB values according to the RGB color table,
In performing the calibration, a straight line may be obtained for the horizontal line and the vertical line using a least squares method,
Performing orthogonality correction on all the horizontal lines and all vertical lines,
In the step of performing the calibration, the calibration is performed linearly with respect to the horizontal line in descending order from the top to the bottom, the calibration is performed linearly with respect to the vertical line in the order from left to right,
The least squares method is a method in which an optimal function is defined as P (x i , y i )
Performing orthogonality correction based on a horizontal line and a vertical line closest to the center of the image,
When the equation of the straight line for the vertical line obtained by the least squares method is y = a 1 + b 1 x and the equation of the straight line for the horizontal line is y = a 2 + b 2 x, θ 1 = tan -1 b 1 , θ 2 = tan -1 b 2 , and a square error
상기 카메라는 CCD(Charge Coupled Device) 이미지 센서를 포함하는 것임을 특징으로 하는 영상 왜곡 보정 방법.
The method according to claim 1 or 5,
Wherein the camera comprises a CCD (Charge Coupled Device) image sensor.
상기 카메라는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 이미지 센서를 포함하는 것임을 특징으로 하는 영상 왜곡 보정 방법.
In claim 1 or claim 5
Wherein the camera comprises a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) image sensor.
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