KR101658576B1 - 이미지 데이터를 이용한 거리 측정 장치 및 방법 - Google Patents

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이미지 데이터에 포함된 물체까지의 거리를 정확하게 측정할 수 있는 거리 측정 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 거리 측정 장치는 이미지 데이터 중 바닥면에 해당하는 평면 방정식과 바닥면에 접촉된 물체의 영상 좌표를 이용하여 물체까지의 거리를 측정할 수 있다.

Description

이미지 데이터를 이용한 거리 측정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MEASURING DISTANCE USING IMAGE DATA}
이미지 데이터에 포함된 물체까지의 거리를 측정하는 기술과 관련된다.
지도 정보를 생성하거나 주변 지역을 감시하는 기능을 포함하는 로봇, 감시 카메라 등과 같은 장치가 많이 생산되고 있다. 위와 같은 기능들을 실행하기 위해, 로봇, 감시 카메라 등과 같은 장치는 대상 물체까지의 거리 또는 대상 물체의 각도를 측정한다. 예를 들면, 장치는 장치의 외부에 인공 표식 또는 센서를 장착하여 대상 물체까지의 거리 또는 대상 물체의 각도를 측정할 수 있다. 또는, 장치는 카메라와 같은 이미지 획득부를 통해 획득된 이미지에 기초하여 대상 물체까지의 거리 또는 대상 물체의 각도를 측정할 수 있다.
최근에는, 정확하게 물체까지의 거리 또는 물체의 각도 등을 측정할 수 있는 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.
이미지 데이터에 포함된 물체까지의 거리를 정확하게 측정할 수 있는 거리 측정 장치 및 방법이 개시된다.
본 발명의 일실시예에 따른 거리 측정 장치는, 이미지 획득부로부터 획득된 이미지 데이터 중 바닥면에 대응되는 부분의 평면 방정식을 계산하는 평면 방정식 계산부 및 상기 바닥면에 접촉된 물체의 영상 좌표와 상기 평면 방정식을 이용하여 상기 이미지 획득부로부터 상기 물체까지의 거리를 계산하는 거리 계산부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 평면 방정식 계산부는 상기 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여, 상기 평면 방정식을 계산할 수 있다.
여기서, 상기 평면 방정식 계산부는 상기 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여 평면들을 추출하고, 상기 평면들 중 미리 설정된 영역 내에 존재하는 평면을 바닥면으로 인식할 수 있다.
여기서, 상기 거리 계산부는 상기 평면 방정식의 계수, 상기 물체의 영상 좌표값 및 상기 이미지 획득부의 초점 거리 값에 기초하여 상기 물체까지의 거리를 계산할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 거리 측정 방법은, 이미지 획득부로부터 획득된 이미지 데이터 중 바닥면에 대응되는 부분의 평면 방정식을 계산하는 단계 및 상기 바닥면에 접촉된 물체의 영상 좌표와 상기 평면 방정식을 이용하여 상기 이미지 획득부로부터 상기 물체까지의 거리를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 평면 방정식을 계산하는 단계는 상기 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여, 상기 평면 방정식을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 평면 방정식을 계산하는 단계는 상기 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여 평면들을 추출하고, 상기 평면들 중 미리 설정된 영역 내에 존재하는 평면을 바닥면으로 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 거리를 계산하는 단계는 상기 평면 방정식의 계수, 상기 물체의 영상 좌표값 및 상기 이미지 획득부의 초점 거리 값에 기초하여 상기 거리를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
개시된 내용에 따르면, 이미지 데이터에 포함된 물체까지의 거리를 정확하게 측정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 이미지 데이터를 이용한 거리 측정 장치의 블록 구성도(block diagram)이다.
도 2a 및 도 2b는 공간 좌표 및 영상 좌표를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 공간 좌표(x, y, z), 영상 좌표(u, v) 및 초점거리(f)에 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 거리 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5a 내지 도 5d는 본 발명의 일실시예에 따른 거리 측정 방법을 설명하기 위한 이미지도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 측정 장치에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 이미지 데이터를 이용한 거리 측정 장치의 블록 구성도(block diagram)이다.
거리 측정 장치(200)는 평면 방정식 계산부(210) 및 거리 계산부(220)를 포함한다. 거리 측정 장치(200)는 이미지 획득부(100)를 더 포함할 수 있다.
이미지 획득부(100)는 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지 영상 또는 동영상 등의 화상 프레임(이하 '이미지 데이터'라 함)을 처리한다. 이미지 획득부(100)는 처리된 이미지 데이터를 거리 계산부(220)로 전송하거나 모니터 등과 같은 디스플레이부에 전송할수 있다. 이미지 획득부(100)는 CCD(Charge Coupled Device), CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductior), CIS(Contact Image Sensor) 또는 기타 알려진 이미지 센서를 구비할 수 있다.
평면 방정식 계산부(210)는 획득된 이미지 데이터 중 바닥면에 대응되는 부분의 평면 방정식을 계산한다. 도 2a에 도시된 바와 같은 x,y,z 좌표계를 기준으로 평면 방정식을 표현하면, 이하 수학식 1과 같다. 여기서, x,y,z 좌표계는 실제 물리 공간에서의 공간 좌표계를 의미한다.
Figure 112010002899238-pat00001
여기서, a, b, c : 평면 방정식의 계수이다.
예를 들면, 평면 방정식 계산부(210)는 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여 이미지 데이터 내에 존재하는 여러 개의 평면을 추출한다. 평면 방정식 계산부(210)는 여러 개의 평면 중 미리 설정된 영역 내에 존재하는 평면을 바닥면으로 인식한다. 여기서, 미리 설정된 영역은 사용자에 의해서 자유롭게 설정될 수 있다. 예를 들면, 평면 방정식 계산부(210)는 이미지 데이터 중 가운데를 기준으로 아래 쪽에 존재하는 평면을 바닥 평면으로 인식할 수 있다. 이에 대한 구체적인 예는, 이하의 도 5a 내지 도 5d를 참조하여 구체적으로 설명하겠다.
이하에서는, 평면 방정식 계산부(210)가 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 추출하는 방법을 설명하겠다.
본 발명의 일 실시예에 따른 거리 정보를 추출하는 거리 측정 방법으로는 스테레오 방식의 거리 측정 방법이 사용될 수 있다. 예를 들면, 이미지 획득부(100)가 2 개의 카메라를 포함하는 경우, 평면 방정식 계산부(210)는 2 대의 카메라로부터 각각의 이미지 데이터를 수신한다. 평면 방정식 계산부(210)는 이미지 획득부(100)로부터 수신된 2개의 이미지 데이터에 기초하여 삼각 측량을 통해 거리를 측정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 이미지 획득부(100)가 1개의 카메라를 포함하는 경우, 거리 측정 장치(200)는 이미지 획득부(100)를 회전축을 중심으로 회전시키면서 두 번 대상물을 촬영하여 2개의 이미지 데이터를 생성한다. 그러면, 평면 방정식 계산부(210)는 이미지 획득부(100)로부터 수신된 2개의 이미지 데이터에 기초하여 삼각 측량을 통해 거리를 측정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 평면 방정식 계산부(210)는 3차원 거리 센서(미도시)를 이용하여 객체까지의 거리를 계산할 수 있다. 3차원 거리 센서에는 적외선 센서, 초음파 센서 등이 사용될 수 있다. 즉, 평면 방정식 계산부(210)는 3차원 거리 센서로부터 입력된 감지 신호에 기초하여 물체까지의 거리를 계산할 수 있다.
이하에서는, 평면 방정식을 계산하는 방법을 설명한다. 평면 방정식 계산부(210)는 이미지 데이터를 분석용 최소 자승 알고리즘, 레벤버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 알고리즘, 신경망(neural network) 알고리즘 등을 이용하여 평면 방정식을 계산할 수 있다. 위와 같은 알고리즘들은 일 예에 불과하고, 평면 방정식은 다양한 알고리즘에 의해서 계산될 수 있다. 본 실시예에서는, 최소 자승 알고리즘에 기초하여 평면 방정식을 계산하는 방법을 설명한다.
최소 자승법에 따르면, 평면 방정식 계산부(210)는 이하의 수학식 2, 3 및 4를 이용하여 평면 방정식을 계산한다.
Figure 112010002899238-pat00002
여기서, (x1, y1, z1), (x2, y2, z2) ... (xn, yn, zn)들은 바닥면에 해당되는 지점들의 좌표값이다.
수학식 2는 이하의 수학식 3으로 표현될 수 있다.
Figure 112010002899238-pat00003
수학식 3으로부터 평면 방정식의 계수인 a, b, c는 이하의 수학식 4를 이용하여 계산할 수 있다.
Figure 112010002899238-pat00004
최종적으로, 평면 방정식 계산부(210)는 수학식 4를 이용하여 평면 방정식의 계수인 a, b, c를 계산하고, 이를 이용하여 평면 방정식을 계산한다.
거리 계산부(220)는 이미지 획득부(100)로부터 바닥면에 접촉된 물체의 영상 좌표를 계산한다. 도 2b에 도시된 바와 같은 u,v 좌표계는 영상 좌표계이며, 영상 좌표계는 이미지 획득부(100)로부터 획득된 이미지 데이터에서의 소정 위치를 원점으로 설정한 좌표계를 의미한다. 영상 좌표계는 2차원이며, 어떤 물체까지의 거리에 대응되는 뎁스(depth) 정보가 없을 수 있다. 뎁스 정보는 추후 설명될 초점 거리(f)에 대응될 수 있다.
거리 계산부(220)는 이미지 에지(edge) 추출 알고리즘, 이미지 세크멘테이션(sementation) 알고리즘 등을 이용하여 물체의 영상 좌표값 (u,v)를 계산할 수 있다. 이에 대한 구체적인 예는, 이하의 도 5a 내지 도 5d를 참조하여 구체적으로 설명하겠다.
거리 계산부(220)는 평면 방정식과 영상 좌표값에 기초하여 이미지 획득부(100)로부터 물체까지의 거리를 계산한다. 여기서, 거리는 공간 좌표 중 z 축에 해당하는 값일 수 있다.
이하에서, 도 3을 참조하여 공간 좌표(x, y, z), 영상 좌표(u, v) 및 초점거리(f)의 관계를 설명한다.
도 3은 공간 좌표(x, y, z), 영상 좌표(u, v) 및 초점거리(f)에 관계를 설명하기 위한 도면이다.
삼각형의 닮음을 이용하여, 공간 좌표(x, y, z), 영상 좌표(u, v) 및 초점거리(f)의 관계를 도출하면, 이하의 수학식 5 및 수학식 6과 같이 표현된다.
Figure 112010002899238-pat00005
Figure 112010002899238-pat00006
수학식 5, 수학식 6 및 수학식 1을 연립하여, z에 대해 정리하면, 이하의 수학식 7과 같이 표현된다.
Figure 112010002899238-pat00007
거리 계산부(220)는 수학식 5, 수학식 6 및 수학식 7을 이용하여 물체까지의 거리를 계산한다. 즉, 거리 계산부(220)는 평면 방정식의 계수(a, b, c), 영상 좌표값(u, v) 및 초점 거리 값(f)을 이용하여 거리를 계산한다. 여기서, 초점 거리 값(f)은 미리 설정되거나 카메라 보정(camera calibration) 등을 통해서 획득할 수 있다.
개시된 거리 측정 장치는 이미지 데이터에 포함된 바닥면을 이용하여 물체까지의 거리를 계산함으로써, 물체까지의 거리를 정확하게 측정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 거리 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
평면 방정식 계산부(210)는 이미지 획득부(100)를 통해 획득된 이미지 데이터의 각 지점까지의 거리 정보를 추출한다(300). 평면 방정식 계산부(210)는 거리 정보에 기초하여 바닥면에 대응되는 평면 방정식을 계산한다(310). 평면 방정식 계산부(21)는 수학식 2, 수학식 3 및 수학식 4를 이용하여 평면 방정식을 계산한다. 거리 계산부(220)는 이미지 획득부(100)로부터 바닥면에 접촉된 물체의 영상 좌표를 추출한다(320). 거리 계산부(220)는 평면 방정식과 영상 좌표를 이용하여 이미지 획득부(100)로부터 물체까지의 거리를 계산한다(330).
개시된 거리 측정 방법에 따르면, 이미지 데이터에 포함된 바닥면을 이용하여 물체까지의 거리를 계산함으로써, 물체까지의 거리를 정확하게 측정할 수 있다.
도 5a 내지 도 5d는 본 발명의 일실시예에 따른 거리 측정 방법을 설명하기 위한 이미지도이다.
도 5a 및 도 5b는 이미지 획득부를 통해 획득된 2개의 이미지 데이터이다. 2개의 이미지 데이터는 2개의 이미지 획득부로부터 얻어지거나 1개의 이미지 획득부에서 2번 촬영하여 얻어질 수 있다. 평면 방정식 계산부(210)는 이미지 획득부(100)를 통해 획득된 2 개의 이미지 데이터에 포함된 각 지점들까지의 거리 정보를 추출한다.
도 5c는 평면 방정식 계산부(210)에 의해서 추출된 평면을 도시한 도면이다. 평면 방정식 계산부(210)는 거리 정보에 기초하여 이미지 데이터 내에 존재하는 여러 개의 평면(500, 510, 520)을 추출한다. 평면 방정식 계산부(210)는 여러 개의 평면(500, 510, 520) 중 미리 설정된 영역 내에 존재하는 평면을 바닥면(500)으로 인식한다. 여기서, 평면 방정식 계산부(210)는 이미지 데이터 중 미리 설정된 기준점의 아래 쪽에 존재하는 평면을 바닥 평면으로 인식할 수 있다.
도 5d는 에지 추출 알고리즘을 이용하여, 도 5b의 이미지 데이터의 에지를 추출한 결과를 보여주는 도면이다. 거리 계산부(220)는 이미지 획득부(100)로부터 바닥면에 접촉된 물체(520)의 영상 좌표값을 계산한다. 즉, 거리 계산부(220)는 바닥면과 물체가 접촉된 위치(540)에 대응되는 영상 좌표값을 추출한다. 그 다음, 거리 계산부(220)는 평면 방정식과 영상 좌표에 기초하여 이미지 획득부(100)로부터 물체까지의 거리를 계산한다.
위에서 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
또한, 위에서 설명된 실시예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술사상의 범위에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 일실시예에 의하면, 전술한 방법은, 프로그램이 기록된 매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 매체의 예로는, ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.

Claims (8)

  1. 이미지 획득부로부터 획득된 이미지 데이터 중 바닥면에 대응되는 부분의 평면 방정식을 계산하는 평면 방정식 계산부; 및
    상기 바닥면에 접촉된 물체의 영상 좌표와 상기 평면 방정식을 이용하여 상기 이미지 획득부로부터 상기 물체까지의 거리를 계산하는 거리 계산부를 포함하고,
    상기 평면 방정식 계산부는
    상기 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여 평면들을 추출하고, 상기 평면들 중 미리 설정된 영역 내에 존재하는 평면을 바닥면으로 인식하는 이미지 데이터를 이용한 거리 측정 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 평면 방정식 계산부는
    상기 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여, 상기 평면 방정식을 계산하는 이미지 데이터를 이용한 거리 측정 장치.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 거리 계산부는
    상기 평면 방정식의 계수, 상기 물체의 영상 좌표값 및 상기 이미지 획득부의 초점 거리 값에 기초하여 상기 물체까지의 거리를 계산하는 이미지 데이터를 이용한 거리 측정 장치.
  5. 이미지 획득부로부터 획득된 이미지 데이터 중 바닥면에 대응되는 부분의 평면 방정식을 계산하는 단계; 및
    상기 바닥면에 접촉된 물체의 영상 좌표와 상기 평면 방정식을 이용하여 상기 이미지 획득부로부터 상기 물체까지의 거리를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 평면 방정식을 계산하는 단계는,
    상기 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여 평면들을 추출하고, 상기 평면들 중 미리 설정된 영역 내에 존재하는 평면을 바닥면으로 인식하는 단계를 포함하는 이미지를 이용한 거리 측정 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 평면 방정식을 계산하는 단계는,
    상기 이미지 데이터의 각 지점에 대응되는 거리 정보를 이용하여, 상기 평면 방정식을 계산하는 단계를 포함하는 이미지 데이터를 이용한 거리 측정 방법.
  7. 삭제
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 거리를 계산하는 단계는,
    상기 평면 방정식의 계수, 상기 물체의 영상 좌표값 및 상기 이미지 획득부의 초점 거리 값에 기초하여 상기 거리를 계산하는 단계를 포함하는 이미지 데이터를 이용한 거리 측정 방법.
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