KR101818183B1 - 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 투시촬영 영상(fluoroscopy image)의 주변부에 발생하는 영상 왜곡을 교정하도록 하는 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법을 제공한다.
본 발명에 따른 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법은, 투시촬영 영상을 획득하는 획득단계; 상기 획득된 영상에서 교정하고자 하는 왜곡 영상을 결정하는 결정단계; 상기 결정된 왜곡 영상의 중심점(M)을 추출하는 추출단계; 상기 왜곡 영상에서 x-y축 좌표를 설정하는 설정단계; 상기 왜곡 영상에 대해 설정된 y-y축 좌표에서 x축 좌표집단(xt)과 y축 좌표집단(yt)을 생성하는 생성단계; 상기 생성된 x축 좌표집단(xt)과 y축 좌표집단(yt)을 구성하는 복수의 x-y 좌표(x-y coordinate)를 극좌표(polar coordinate)로 변환하는 변환단계; 상기 변환된 극좌표에서 상기 왜곡 영상의 중심점(M)에 대응하는 θ(theta) 값 및 ρ(rho) 값을 계산하는 계산단계; 상기 극좌표에서 상기 중심점(M)의 중심좌표(X,Y)를 이용하여 상기 ρ 값을 정규화(normalization)하여 정규화된 ρ' 값을 구하는 정규화단계; 상기 정규화된 ρ' 값을 이용하여 상기 왜곡 영상의 교정 값을 연산하는 연산단계; 및 상기 연산된 교정 값과 θ 값을 이용하여 상기 극좌표를 x-y 좌표로 역변환하는 역변환단계를 포함한다.

Description

투시촬영 영상의 왜곡 교정방법{Method for correcting distortion of fluoroscopy image}

본 발명은 투시촬영 영상(fluoroscopy image)의 교정방법에 관한 것으로서, 특히 투시촬영 영상을 모니터에 나타낼 때 영상의 주변부에 발생하는 왜곡을 교정하도록 하는 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법에 관한 것이다.

투시촬영(fluoroscopy)은 방사선 발생장치를 이용하여 인체 내부의 조직이나 장기를 검사할 때 실행하는 촬영이다. 일반적으로 소화기계, 비뇨기계, 담도계, 생식기, 호흡기계, 혈관, 척수 등의 기관을 선택적으로 자세히 관찰할 수 있도록 조영제를 복용하거나 또는 혈관에 주입한 후 방사선 장비를 이용하여 방사선을 연속적으로 조사하여 그 과정이나 결과를 모니터나 필름 등에 나타내어 검사한다.

요추 추간판 탈출증에 의한 일반적인 수술적 치료는 추간판 절제술이지만 최소한의 침습을 이용한 보편적인 치료중 하나는 국소 마취하에 실시하는 투시장치를 이용한 경피적 레이저 수핵감압술(Nucleoplasty)이다.

모든 방사선 검사(단순촬영 및 CT 등)는 X선 튜브에서 발생한 반대편에 위치한 X선 검출기(film, image intensifying tube, flat panel detector 등)로 투과한 방사선을 포집하여 이를 영상화 하는 단계로 구성된다.

단순촬영은 관심부위에 초점을 둔 조사에 대해 적당히 높은 관전압과 관전류를 가하여 발생시킨 방사선을 매우 짧은 시간(예: 수십 분의 1초) 노출하여 영상을 얻게 된다.

기존의 투시촬영 장비에서는 영상증배관(image intensifier tube)을 이용하여 영상획득을 하며, 이때 모니터에 나타난 투시촬영 영상은 중심부에 비하여 주변부에서 방사왜곡(radial distortion) 현상이 발생하는 문제점이 있다. 이러한 왜곡현상으로 인해 검사 및 시술, 판독의 정확성이 떨어지는 문제점을 야기한다.

종래에 다양한 영상 왜곡 보정 기술들이 제시되어 있다. 이러한 종래의 기술들에서는 각각 다른 보정알고리즘을 사용하지만, 영상증배관을 이용한 투시촬영 영상에서 나타나는 주변의 방사왜곡 현상을 교정하는 기술은 제시되지 않고 있다.

한국등록특허 제1017802호 한국등록특허 제0914211호

이에, 본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 구체적으로 투시촬영 장비에 의해 촬영된 투시촬영 영상을 모니터에 나타낼 때 영상의 주변부에 발생하는 왜곡을 교정하는 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명에 따른 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법은, 투시촬영 영상을 획득하는 획득단계; 상기 획득된 영상에서 교정하고자 하는 왜곡 영상을 결정하는 결정단계; 상기 결정된 왜곡 영상의 중심점(M)을 추출하는 추출단계; 상기 왜곡 영상에서 x-y축 좌표를 설정하는 설정단계; 상기 왜곡 영상에 대해 설정된 y-y축 좌표에서 x축 좌표집단(xt)과 y축 좌표집단(yt)을 생성하는 생성단계; 상기 생성된 x축 좌표집단(xt)과 y축 좌표집단(yt)을 구성하는 복수의 x-y 좌표(x-y coordinate)를 극좌표(polar coordinate)로 변환하는 변환단계; 상기 변환된 극좌표에서 상기 왜곡 영상의 중심점(M)에 대응하는 θ(theta) 값 및 ρ(rho) 값을 계산하는 계산단계; 상기 극좌표에서 상기 중심점(M)의 중심좌표(X,Y)를 이용하여 상기 ρ 값을 정규화(normalization)하여 정규화된 ρ' 값을 구하는 정규화단계; 상기 정규화된 ρ' 값을 이용하여 상기 왜곡 영상의 교정 값을 연산하는 연산단계; 및 상기 연산된 교정 값과 θ 값을 이용하여 상기 극좌표를 x-y 좌표로 역변환하는 역변환단계를 포함한다.

상기 x축 좌표집단(xt) 및 y축 좌표집단(yt)은 하기 수학식으로 계산된다.

[수학식]

x축 좌표집단(xt) = x축 좌표값 - 중심점(M)의 x값

y축 좌표집단(yt) = y축 좌표값 - 중심점(M)의 y값

상기 ρ' 값은 하기 수학식으로 계산된다.

[수학식]

R =

ρ' = ρ/R

상기 교정 값은 하기 수학식으로 계산된다.

Z = ρ'×(1+기설정된 파라미터×ρ'²)

교정 값 = Z × R

본 발명의 투시촬영 영상 왜곡 교정방법에 의하면 다음의 효과가 있다.

본 발명에 의하면 투시촬영 영상을 모니터에 나타낼 때 영상의 주변부에 발생하는 왜곡현상을 교정할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면 투시촬영 영상을 교정함으로써 검사 또는 시술시 정확한 위치를 확인할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법을 보인 흐름도,
도 2는 본 발명의 실험 예에서 투시촬영 영상에서 주변부 왜곡현상을 보정하기 전의 영상의 예시도,
도 3은 본 발명의 실험 예에서 투시촬영 영상의 분석을 위해 투시촬영 영상에 대하여 가로길이 및 세로길이의 구역의 좌표를 설정한 예시도,
도 4는 본 발명의 실험 예에서 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법을 적용하기 전의 구역좌표의 왜곡현상을 보인 예시도,
도 5는 본 발명의 실험 예에서 주역의 좌표에 대한 왜곡비율의 변화를 나타낸 예시도,
도 6은 본 발명의 실험 예에서 구역좌표의 왜곡변화를 수치화하여 나타낸 그래프,
도 7은 본 발명에 따른 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법을 적용하기 전과 후의 영상에 대한 이미지 예시도.

이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세히 설명한다. 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

또한, 본 발명의 실시 예의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법을 나타낸 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법에서는 먼저 투시촬영 장비를 이용하여 인체에 대한 투시촬영 영상을 획득한다(S101). 이때 영상증배관을 이용하여 영상을 획득하는 경우 투시촬영 영상에서 주변부가 왜곡되는 현상이 발생한다. 이에 투시촬영 영상에서 왜곡을 보정하고자 하는 왜곡 영상을 기설정된 일정크기로 결정한다(S103). 이때 일정크기의 왜곡 영상은 바람직하게는 직사각형 크기로 결정한다.

이와 같이 결정된 직사각형 크기의 왜곡 영상에 대하여 가로 및 세로 길이를 측정하고(S105), 그 가로 및 세로 길이를 이용하여 왜곡 영상의 중심점(M)을 추출한다(S107).

이후에, 왜곡 영상에 대하여 x-y축 좌표를 설정한다(S109). 즉, 왜곡 영상의 가로길이를 x축으로 설정하고 세로길이를 y축으로 설정하여 왜곡 영상을 x-y축 좌표에 대응시키는 것이다.

이러한 x-y축 좌표에서 x축 좌표집단(xt)과 y축 좌표집단(yt)을 각각 생성한다(S111). 여기서, x축 좌표집단(xt)은 왜곡 영상의 가로 길이에 대응하는 복수의 좌표들을 의미하고 y축 좌표집단(yt)은 왜곡 영상의 세로 길이에 대응하는 복수의 좌표들을 의미한다. 이때, x축과 y축의 눈금은 임의로 결정될 수 있으며, 이들 각 축의 눈금이 x축과 y축의 좌표들이 되는 것이다. 본 실시 예에서 상기 x축 좌표집단(xt) 및 y축 좌표집단(yt)은 하기 수학식 1과 같이 계산된다.

계속해서, 상기와 같이 생성된 x축 좌표집단(xt)과 y축 좌표집단(yt)을 구성하는 복수의 x-y 좌표(x-y coordinate)를 극좌표(polar coordinate)로 변환한다(S113). 본 실시 예에서 극좌표는 X-Y축에 대하여 특정 지점을 θ(theta) 값 및 ρ(rho) 값으로 결정한다. 여기서, ρ 값은 극좌표의 원점에서 특정 지점까지의 직선의 거리 값을 의미하고, θ 값은 극좌표의 X축과 상기 직선이 이루는 각도를 의미한다. 따라서, 극좌표의 모든 점은 θ 값과 ρ 값으로 결정된다.

이후에, 이와 같이 변환된 극좌표에서 왜곡 영상의 중심점(M)에 대응하는 θ 값 및 ρ 값을 계산한 후 (S115), 이러한 극좌표에서 왜곡 영상의 중심점(M)의 중심좌표(X,Y)를 이용하여 ρ 값을 정규화(normalization)하는 정규화한다(S117). 이러한 ρ 값을 정규화를 통해 정규화된 ρ' 값은 하기 수학식 2로 계산된다.

ρ' = ρ/R

이후에, 상기 정규화된 ρ' 값을 이용하여 왜곡 영상의 교정 값을 연산하도록 한다(S119). 여기서, 교정 값은 하기 수학식 3과 같이 계산된다.

교정 값 = Z × R

여기서, 기설정된 파라미터는 왜곡 영상을 교정하기 위해 설정되는 파라미터로서 투시촬영 영상에서 어느 정도로 왜곡 영상을 교정할 것인지를 결정한다. 이러한 파라미터는 반복적인 실험을 통해 최적의 값을 결정될 수 있다.

계속해서, 상기와 같이 연산된 교정 값과 θ 값을 이용하여 극좌표를 x-y 좌표로 역변환한다(S121). 이러한 역환환 단계(S121)를 통해 왜곡 영상이 교정된다.

이하에서, 본 발명에 따른 실험 예를 통해 본 발명에 따른 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법을 상세하게 설명한다.

[실험 예]

본 실험 예에 사용된 실험장비는 투시 및 중재적 시술이 가능한 Medic 230XF model(Hitachi, Japan)를 사용하였고, X-ray장비는 Indico 100 rad model(Gold mountain medical system, Korea)을 사용하였다. 실험재료는 가로길이, 세로길이, 대각길이의 간격이 일정한 금속재료를 사용하여 촬영한 일반 X-ray 영상과 투시영상을 의료영상저장전송시스템(PACS; Picture Arching and Communication System)인 MAROSIS(M-view, Infiniti, Korea) 프로그램 M-view로 전송하여 도 2와 같은 교정 전 투시영상의 왜곡이 많은 구역을 비교하였다.

영상획득은 X-ray 촬영장비의 테이블 상에 위 실험용 금속재료를 위치시킨 후 촬영조건은 100kVp, 100mA, 0.05sec, FFD 130cm로 촬영하여 M-view로 전송시켜 영상을 획득하였다. 다음으로, 투시촬영장비의 테이블 상에 위 실험용 금속재료를 위치시킨 후 촬영조건은 100kVp, 100mA, 0.05sec, FFD 130cm로 촬영한 영상을 M-view로 전송시켜 획득하였다.

획득영상의 좌표의 산출 방식 및 분석은 획득영상에서 좌표 한 개의 가로길이, 세로길이의 구역의 좌표를 도 3과 같이 설정하여 촬영영상에서 1번 좌표에서 99 좌표까지 위치를 각각 선정하여 각 칸의 가로길이, 세로길이, 대각길이 1(좌상-우하방향), 대각길이 2(우상-좌하방향)를 M-view에서 길이를 측정하여 위치에 따른 포인트(point) 값의 결과를 작성하였다.

이러한 각 길이는 왜곡이 얼마나 교정이 되는지를 길이변화를 이용하여 판단하기 위한 것이다. 가로길이의 포인트 값의 나누기 세로길이의 포인트 값을 수직길이비로 나타내며, 대각길이 1의 포인트 값의 나누기 대각길이 2의 포인트 값을 대각길이비로 나타낸다. 수직길이비와 대각길이비는 왜곡비율로 계산하여 나타냈다.

한편, 투시장치에서 사용되는 렌즈는 어안렌즈와 동일하다. 어안렌즈를 이용하면 동일한 FOV(field of view)내에서 보다 넓은 영역의 이미지를 획득할 수 있는 장점이 있는 반면에 영상의 중심으로부터 멀어질수록 왜곡의 정도가 심해지는 방사왜곡(radial distortion)을 가지게 되어 이를 위한 보정을 필요로 한다.

방사왜곡에서는 Barrel과 Pincushion이 있으며 투시영상 장치에서는 보정전의 도 4의 (a)의 X-ray 영상과 (b)와 같은 Pincushion의 왜곡이 나타난다. 본 실험 예에서는 왜곡교정을 위하여 harry의 방법을 사용하였다.

보정된 영상의 데이터 산출 방식 및 분석은 보정 알고리즘을 적용한 영상을 가로길이, 세로길이의 구역의 좌표를 도 3과 같이 1번 좌표에서 99번 좌표까지 설정하여 각각의 지정된 번호를 M-view에서 각 칸의 가로길이, 세로길이, 대각길이 1, 대각길이 2를 포인트 값으로 측정하여 작성하였다. 그리고 포인트 값의 수직길이비, 대각길이비의 왜곡비율을 계산하여 나타내었다.

그 결과, 도 5의 (a)는 투시영상의 교정 전 수직길이비가 1.08 이상(상위 30%) 되는 좌표 30개를 점으로 표현하였다. 도 5의 (b)는 교정 전 수직길이비와 교정 후 수직길이비의 왜곡비의 차이가 크게 나타나는 0.98 이상(상위 20%)되는 좌표 19개를 찾아 원으로 표현하였다. 교정 전과 교정 후의 왜곡비는 평균 0.1이 차이가 나며 30개의 좌표 중 19개가 없어져 교정 알고리즘을 적용 후 투시영상에서 왜곡이 적어졌음을 도 5의 (b)를 통하여 알 수 있다.

또한, 도 5의 (c)는 투시영상의 교정 전 대각길이의 왜곡비가 1.04 이상(상위 30%) 되는 좌표 30개를 빨간색 점으로 표현하였다. 도 5의 (d)는 교정 전 대각길이 왜곡비와 보정 후 대각길이 왜곡비의 차이가 크게 난 0.98 이상(상위 20%) 되는 좌표 19개를 찾아 원으로 표현하였다. 교정 전과 교정 후의 왜곡비는 평균 0.09 차이가 나며 30개의 좌표 중 19개가 없어져 교정 알고리즘을 적용 후 투시영상에서 왜곡이 적어졌음을 도 5의 (d)를 통하여 알 수 있다.

도 6에서와 같이 수직길이비의 평균값, 표준편차 분석에서 X-ray 영상의 평균값은 1.03으로 수치가 가장 크게 나왔으며, 교정후 평균값이 0.02로 가장 작게 측정되었다. 표준편차는 교정전이 0.06으로 크며 X-ray 영상이 0.01로 가장 작게 측정되었다. 투시영상의 교정 후 표준편차가 교정 전보다 0.04 감소하였으며 이는 교정후 수직길이비의 분석으로 영상의 왜곡이 감소됨을 나타내고 있다.

또한, 도 6의 대각길이비의 평균값, 표준편차 분석에서 투시영상의 평균값은 1.01로 가장 크며 교정 후가 0.98로 가장 작다. 표준편차는 교정 전 0.07로 가장 크며 교정 후가 0.01로 가장 적게 측정되었고 교정 후 표준편차가 0.06 감소되었으며, 이는 교정 후 대각길이비의 분석을 통하여 영상의 왜곡이 감소됨을 나타낸다.

수직길이비의 분석은 표준편차가 0.04, 대각길이비의 분석은 표준편차가 0.06으로 교정 후에 감소하였다. 수직길이비의 분석과 대각길이비의 분석은 모두 표준편차가 감소되는 결과가 나타났다.

도 7은 본 실험 예에 따른 투시촬영 영상에서 왜곡 교정 전(도 7의 (a))과 왜곡 교정 후(도 7의 (b))를 도시한 영상이다. 도면에서와 같이 주변부(화살표로 표시됨)에서 교정 전과 후를 비교해보면 교정 후에 왜곡이 보정됨을 알 수 있다.

이러한 실험 예를 통해 투시조영 영상의 왜곡의 정도를 보정 알고리즘 적용 전과 적용 후의 결과값을 분석하면 각각의 좌표의 영상 왜곡의 분포가 육안으로 구별되어 다르게 나타남을 알 수 있다. 보정 알고리즘을 적용 후 영상의 왜곡된 좌표들의 평균과 표준편차가 낮아져 영상 왜곡이 개선되었다.

통상 임상에서 연관이 있는 검사는 척수강조영검사, 척추관 협착증의 진단과 치료 및 요추사이원반 탈출증, 요추의 추간판 협착 및 탈출증의 증상을 완화하거나 치료하기 위한 디스크 감압술 등이 있다. 모니터에 나타난 방사왜곡 영상은 스크린 캡쳐(Screen Capture)되어 PACS system에 전송되며 전송된 영상의 주변부의 왜곡된 영상을 교정 알고리즘을 이용하여 영상을 변환시키면 시술시 정확한 위치를 확인할 수 있다.

상기에서 설명한 실험 예에서 x-ray 영상과 투시영상의 비교를 위한 좌표구역의 설정 시 실험용 금속재료의 좌표를 표시하여 산출좌표를 M-view에서 설정하고 이때 비율을 정확히 일치시키지 못한 점에서 작은 오차가 발생할 수 있다.

그리고 M-view에서 X-ray 영상과 투시영상의 가로길이, 세로길이, 대각길이의 거리 측정 시 point로 거리를 측정하여 각 좌표의 번호에 대한 수직길이의 왜곡비율과 대각길이의 왜곡비율을 확인하였다.

투시장비 중 영상증배관(image intensifier tube)을 사용하는 장비는 디지털 영상장비에 비하여 현재 많은 병원에서 투시조영 및 시술에 이용되고 있다. 또한 영상의 주변부는 여전히 왜곡을 가지고 있다. 본 연구의 보정 알고리즘을 이용한 영상의 왜곡 평가방식에서 수직길이비의 왜곡비율과 대각길이비의 왜곡비율은 비슷한 결과값을 나타내고 있다. 장비의 종류에 따라 조금씩 측정한 좌표값이 다르게 나타날 수 있어 본 실험장비 이외 여러 투시조영장비에도 적용하여 대각길이의 왜곡비율과 평균값, 표준편차의 값을 적용하는 것이 중요하며 지속적인 교정 알고리즘의 적용과 정기적인 교정 연구를 통하여 영상왜곡을 감소시킨다면 요추디스크의 치료를 위한 디스크 수핵 감압술시 요추천자의 정확한 위치를 찾는데 도움을 줄 수 있다.

이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (4)

1. 투시촬영 영상을 획득하는 획득단계;
   상기 획득된 영상에서 교정하고자 하는 왜곡 영상을 결정하는 결정단계;
   상기 결정된 왜곡 영상의 중심점(M)을 추출하는 추출단계;
   상기 왜곡 영상에서 x-y축 좌표를 설정하는 설정단계;
   상기 왜곡 영상에 대해 설정된 y-y축 좌표에서 x축 좌표집단(xt)과 y축 좌표집단(yt)을 생성하는 생성단계;
   상기 생성된 x축 좌표집단(xt)과 y축 좌표집단(yt)을 구성하는 복수의 x-y 좌표(x-y coordinate)를 극좌표(polar coordinate)로 변환하는 변환단계;
   상기 변환된 극좌표에서 상기 왜곡 영상의 중심점(M)에 대응하는 θ(theta) 값 및 ρ(rho) 값을 계산하는 계산단계;
   상기 극좌표에서 상기 중심점(M)의 중심좌표(X,Y)를 이용하여 상기 ρ 값을 정규화(normalization)하여 정규화된 ρ' 값을 구하는 정규화단계;
   상기 정규화된 ρ' 값을 이용하여 상기 왜곡 영상의 교정 값을 연산하는 연산단계; 및
   상기 연산된 교정 값과 θ 값을 이용하여 상기 극좌표를 x-y 좌표로 역변환하는 역변환단계를 포함하는 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 x축 좌표집단(xt) 및 y축 좌표집단(yt)은 하기 수학식으로 계산되는 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법.
   [수학식]
   x축 좌표집단(xt) = x축 좌표값 - 중심점(M)의 x값
   y축 좌표집단(yt) = y축 좌표값 - 중심점(M)의 y값
3. 제1항에 있어서,
   상기 ρ' 값은 하기 수학식으로 계산되는 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법.
   [수학식]
   R =

   

   
   ρ' = ρ/R
4. 제1항에 있어서,
   상기 교정 값은 하기 수학식으로 계산되는 투시촬영 영상의 왜곡 교정방법.
   Z = ρ'×(1+기설정된 파라미터×ρ'²)
   교정 값 = Z × R

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