KR102236222B1 - Method and apparatus of stitching for minimizing parallax using control points in overlapping region - Google Patents

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Abstract

중첩영역의 제어점들을 이용한 시차 최소화 스티칭 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 시차 최소화 스티칭 방법은 복수의 카메라로부터 수신한 제1 영상 및 제2 영상의 중첩 영역 내에서 복수의 제어점들을 정의하는 단계와, 상기 복수의 제어점들에 호모그래피를 적용함으로써 1차 기하학 보정을 수행하는 단계와, 상기 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들을 정의하는 단계와, 상기 복수의 패치들을 매핑함으로써 2차 기하학 보정을 수행하는 단계를 포함한다.Disclosed is an apparatus and method for minimizing parallax stitching using control points of an overlapping area. The parallax minimization stitching method according to an embodiment includes defining a plurality of control points within an overlapping area of a first image and a second image received from a plurality of cameras, and applying a homography to the plurality of control points. And performing geometry correction, defining a plurality of patches based on the plurality of control points, and performing a second order geometry correction by mapping the plurality of patches.

Description

중첩영역의 제어점들을 이용한 시차 최소화 스티칭 장치 및 방법{METHOD AND APPARATUS OF STITCHING FOR MINIMIZING PARALLAX USING CONTROL POINTS IN OVERLAPPING REGION}Parallax minimization stitching device and method using control points of overlapping area {METHOD AND APPARATUS OF STITCHING FOR MINIMIZING PARALLAX USING CONTROL POINTS IN OVERLAPPING REGION}

아래 실시예들은 중첩영역의 제어점들을 이용한 시차 최소화 스티칭 장치 및 방법에 관한 것이다.The following embodiments relate to a stitching apparatus and method for minimizing parallax using control points of an overlapping area.

일반적으로 파노라마 영상을 생성하기 위하여 복수의 카메라는 촬영되는 이미지의 일부분을 겹쳐서 촬영해야 한다. 복수의 카메라는 중복하여 촬영된 부분에서 특징점을 추출하고 동일한 특징점을 매칭함으로써 인접 이미지 간의 기하학적 연관 관계인 호모그래피 정보를 산출하기 위함이다. 호모그래피 정보는 인접 이미지 간의 기하학 보정 정보(geometric correction information)를 의미할 수 있다. 평면 스티칭(planar stitching) 또는 실린더 스티칭(cylindrical stitching)에서는 호모그래피를 사용하여 기하학 보정을 할 수 있다. 하지만, 360VR(spherical) 스티칭에서는 pitch, yaw, roll, 렌즈보정 정보등을 이용하여 기하학 보정을 할 수 있다.In general, in order to generate a panoramic image, a plurality of cameras must photograph by overlapping a portion of the photographed image. The plurality of cameras extracts feature points from overlapping photographed portions and matches the same feature points to calculate homography information, which is a geometric relationship between adjacent images. Homography information may mean geometric correction information between adjacent images. In planar stitching or cylinder stitching, geometric correction can be performed using homography. However, in 360VR (spherical) stitching, geometry correction can be performed using pitch, yaw, roll, and lens correction information.

이렇게 산출된 호모그래피 정보를 활용하여 인접 이미지를 결합하는 스티칭이 진행된다. 그러나, 호모그래피 정보를 산출하기 위한 절차 중 특징점 추출 및 매칭은 전체 이미지를 대상으로 추출되고 매칭된다. 따라서, 특징점 추출 및 매칭 과정은 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 카메라의 성능에도 영향을 준다. 또한, 이미지 특성도 스티칭 이미지 품질에 영향을 미친다. 예를 들어, 야경, 하늘, 도심 등 이미지 특성상 특징점의 수가 극히 부족한 경우, 매칭 및 호모그래피 정보를 산출할 수 있는 기초 정보량이 부족하여 관계 산출에 실패하거나 매핑이 되어 잘못된 호모그래피를 산출하는 경우가 발생할 수 있다. 또한, 근거리 피사체와 원거리 피사체가 동시에 촬영되는 경우, 산출된 호모그래피가 근거리 피사체의 특징점을 기반으로 산출된 경우와 원거리 피사체의 특징점을 기반으로 산출된 경우에 따라 스티칭된 이미지는 시차로 인하여 왜곡될 수 있다.Using the calculated homography information, stitching is performed to combine adjacent images. However, in the procedure for calculating homography information, feature point extraction and matching are extracted and matched for the entire image. Therefore, the process of extracting and matching feature points not only takes a lot of time, but also affects the performance of the camera. In addition, image characteristics also affect the stitched image quality. For example, if the number of feature points is extremely insufficient due to image characteristics such as night view, sky, city center, etc., there is a case that the relationship calculation fails due to insufficient amount of basic information to calculate matching and homography information, or the incorrect homography is calculated due to mapping. Can occur. In addition, when a near subject and a distant subject are simultaneously photographed, the stitched image may be distorted due to parallax according to the case where the calculated homography is calculated based on the feature points of the near subject and the case that is calculated based on the feature points of the distant subject. I can.

중복 영역에 근거리 객체와 원거리 객체가 동시에 존재하는 경우, 또는 복수의 카메라들 간의 물리적 센서가 먼 경우 시차는 발생할 수 있고, 이미지의 품질을 저하시킨다.Parallax may occur when a near object and a far object exist at the same time in the overlapping area, or when physical sensors between a plurality of cameras are far away, and the quality of the image is degraded.

실시예들은 복수의 카메라로부터 획득한 복수의 이미지들을 스티칭함에 있어서, 복수의 이미지들 사이의 시차를 최소화하는 기술을 제공할 수 있다.The embodiments may provide a technique for minimizing parallax between a plurality of images in stitching a plurality of images acquired from a plurality of cameras.

또한, 실시예들은 복수의 제어점들에 1차 기하학 보정 및 2차 기하학 보정을 수행하는 기술을 제공할 수 있다.In addition, embodiments may provide a technique for performing a first-order geometry correction and a second-order geometry correction on a plurality of control points.

또한, 실시예들은 1차 기하학 보정 또는 2차 기하학 보정에 기초하여, 복수의 제어점들의 좌표를 룩업 테이블(look-up table(LUT))에 업데이트하는 기술을 제공할 수 있다.In addition, the embodiments may provide a technique of updating coordinates of a plurality of control points in a look-up table (LUT) based on a first-order geometry correction or a second-order geometry correction.

또한, 실시예들은 중복 영역 내 제어점들의 깊이 정보에 기초하여 복수의 영상들로부터 생성되는 파노라마 영상에 대응하는 좌표를 변환하는 기술을 제공할 수 있다.In addition, embodiments may provide a technique for transforming coordinates corresponding to a panoramic image generated from a plurality of images based on depth information of control points in an overlapping area.

일 실시예에 따른 시차 최소화 스티칭 방법은 복수의 카메라로부터 수신한 제1 영상 및 제2 영상의 중첩 영역(overlapping region) 내에서 복수의 제어점들(control points)을 정의하는 단계와, 상기 복수의 제어점들에 호모그래피(homography)를 적용함으로써 1차 기하학 보정을 수행하는 단계와, 상기 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 정의하는 단계와, 상기 복수의 패치들을 매핑(mapping)함으로써 2차 기하학 보정을 수행하는 단계를 포함한다.The parallax minimization stitching method according to an embodiment includes the steps of defining a plurality of control points within an overlapping region of a first image and a second image received from a plurality of cameras, and the plurality of control points. Performing a first-order geometric correction by applying homography to the fields, defining a plurality of patches based on the plurality of control points, and mapping the plurality of patches Thereby performing a second order geometry correction.

상기 2차 기하학 보정을 수행하는 단계는, 비용 함수(cost function)을 사용하여 상기 복수의 패치들을 매핑하는 단계를 포함할 수 있다.The performing of the second-order geometry correction may include mapping the plurality of patches using a cost function.

상기 비용 함수는 상관관계(correlation) 함수, 평균 제곱 오차(mean squared error(MSE)) 함수, 빠른 구조 유사성(fast structure similarity(FSSIM)) 함수, 및 최대 신호 대 잡음비(Peak Signal-to-noise ratio(PSNR)) 함수 중 하나일 수 있다.The cost function is a correlation function, a mean squared error (MSE) function, a fast structure similarity (FSSIM) function, and a peak signal-to-noise ratio. (PSNR)) may be one of the functions.

상기 방법은 깊이 정보(depth information)를 사용하여 상기 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include converting coordinates of a plurality of control points on which the first-order geometry correction has been performed using depth information.

상기 좌표를 변환하는 단계는, 상기 중첩 영역 내에 포함된 복수의 특징점들 중에서 매칭된 특징점들의 거리 및 방향, 상기 중첩 영역 내에 포함된 의 제어점(control point)의 거리 및 방향, 상기 적어도 하나의 객체(object)의 얼라인먼트(alignment) 정보, 상기 중첩 영역의 FSIM(Feature Similarity Index), 및 상기 중첩 영역의 HFI_SSIM(High Frequency Information_Structure Similarity Index) 중 적어도 하나를 사용하여 상기 깊이 정보를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.The converting of the coordinates may include a distance and direction of the matched feature points among a plurality of feature points included in the overlapping area, a distance and direction of a control point of in the overlapping area, and the at least one object ( object) alignment information, FSIM (Feature Similarity Index) of the overlapping region, and HFI_SSIM (High Frequency Information_Structure Similarity Index) of the overlapping region, calculating the depth information have.

상기 좌표를 변환하는 단계는, 상기 깊이 정보에 기초하여 상기 복수의 제어점들이 근거리에 해당하는지 또는 원거리에 해당하는지를 판단하는 단계와, 근거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 늘이는(lengthen) 단계와, 원거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 줄이는(shorten) 단계를 포함할 수 있다.The converting of the coordinates includes determining whether the plurality of control points correspond to a short distance or a far distance based on the depth information, lengthening a distance between the control points corresponding to a short distance, and a long distance It may include a step of shortening the distance between the control points corresponding to (shorten).

상기 방법은, 상기 1차 기하학 보정 또는 상기 2차 기하학 보정에 기초하여, 상기 복수의 제어점들의 좌표를 룩업 테이블(look-up table(LUT))에 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include updating coordinates of the plurality of control points in a look-up table (LUT) based on the first geometry correction or the second geometry correction.

일 실시예에 따른 시차 최소화 스티칭 장치는 복수의 카메라로부터 제1 영상 및 제2 영상을 수신하는 수신기와, 상기 제1 영상 및 제2 영상의 중첩 영역(overlapping region) 내에서 복수의 제어점들(control points)을 정의하고, 상기 복수의 제어점들에 호모그래피(homography)를 적용함으로써 1차 기하학 보정을 수행하고, 상기 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 정의하고, 상기 복수의 패치들을 매핑(mapping)함으로써 2차 기하학 보정을 수행하는 컨트롤러를 포함한다.The parallax minimization stitching apparatus according to an embodiment includes a receiver for receiving a first image and a second image from a plurality of cameras, and a plurality of control points within an overlapping region of the first image and the second image. points), performing a first-order geometric correction by applying homography to the plurality of control points, defining a plurality of patches based on the plurality of control points, and It includes a controller that performs secondary geometry correction by mapping the patches.

상기 컨트롤러는, 비용 함수(cost function)을 사용하여 상기 복수의 패치들을 매핑할 수 있다.The controller may map the plurality of patches using a cost function.

상기 비용 함수는 상관관계(correlation) 함수, 평균 제곱 오차(mean squared error(MSE)) 함수, 빠른 구조 유사성(fast structure similarity(FSSIM)) 함수, 및 최대 신호 대 잡음비(Peak Signal-to-noise ratio(PSNR)) 함수 중 하나일 수 있다.The cost function is a correlation function, a mean squared error (MSE) function, a fast structure similarity (FSSIM) function, and a peak signal-to-noise ratio. (PSNR)) may be one of the functions.

상기 컨트롤러는, 깊이 정보(depth information)를 사용하여 상기 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환할 수 있다.The controller may convert coordinates of a plurality of control points on which the primary geometry correction has been performed, using depth information.

상기 컨트롤러는, 상기 중첩 영역 내에 포함된 복수의 특징점들 중에서 매칭된 특징점들의 거리 및 방향, 상기 중첩 영역 내에 포함된의 제어점(control point)의 거리 및 방향, 상기 적어도 하나의 객체(object)의 얼라인먼트(alignment) 정보, 상기 중첩 영역의 FSIM(Feature Similarity Index), 및 상기 중첩 영역의 HFI_SSIM(High Frequency Information_Structure Similarity Index) 중 적어도 하나를 사용하여 상기 깊이 정보를 계산할 수 있다.The controller includes a distance and direction of matched feature points among a plurality of feature points included in the overlapping area, a distance and direction of a control point included in the overlapping area, and alignment of the at least one object. The depth information may be calculated using at least one of (alignment) information, a feature similarity index (FSIM) of the overlapping area, and a high frequency information_structure similarity index (HFI_SSIM) of the overlapping area.

상기 컨트롤러는, 상기 깊이 정보에 기초하여 상기 복수의 제어점들이 근거리에 해당하는지 또는 원거리에 해당하는지를 판단하고, 근거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 늘이고(lengthen), 원거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 줄일 수 있다.The controller determines whether the plurality of control points correspond to a short distance or a far distance based on the depth information, lengthen the distance between the control points corresponding to the short distance, and determine the distance between the control points corresponding to the far distance. Can be reduced.

상기 컨트롤러는, 상기 1차 기하학 보정 또는 상기 2차 기하학 보정에 기초하여, 상기 복수의 제어점들의 좌표를 룩업 테이블(look-up table(LUT))에 업데이트할 수 있다.The controller may update the coordinates of the plurality of control points in a look-up table (LUT) based on the first geometry correction or the second geometry correction.

도 1은 일 실시예에 따른 스티칭 시스템의 스티칭 동작을 전반적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 시차 최소화 스티칭 장치의 블록도이다.
도 3a는 제1 영상에서 복수의 제어점들을 설명하기 위한 도면이다.
도 3b는 제2 영상에서 복수의 제어점들을 설명하기 위한 도면이다.도 4는 컨트롤러가 깊이 정보를 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 컨트롤러가 좌표를 변환하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 수신기가 수신한 복수의 영상들을 나타낸다.
도 7은 컨트롤러가 복수의 영상들에 1차 기하학 보정을 수행하였을 때 중첩 영역에서 시차가 발생한 것을 나타낸다.
도 8은 컨트롤러가 중첩 영역 내에서 복수의 제어점들에 1차 기하학 보정 및 2차 기하학 보정을 수행한 결과의 일 예를 나타낸다.
도 9는 컨트롤러가 복수의 영상들에 1차 기하학 보정을 수행한 결과의 일 예를 나타낸다.
도 10은 컨트롤러가 복수의 영상들에 1차 기하학 보정을 수행하였을 때 중첩 영역에서 시차가 발생한 것을 나타낸다.
도 11은 컨트롤러가 복수의 제어점들을 정의하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 컨트롤러가 2차 기하학 보정을 수행하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 컨트롤러가 중첩 영역 내에서 복수의 제어점들에 1차 기하학 보정 및 2차 기하학 보정을 수행한 결과의 다른 예를 나타낸다.
1 is a diagram for explaining overall stitching operation of a stitching system according to an exemplary embodiment.
2 is a block diagram of a stitching apparatus for minimizing parallax according to an exemplary embodiment.
3A is a diagram for describing a plurality of control points in a first image.
3B is a diagram for explaining a plurality of control points in a second image. FIG. 4 is a diagram for explaining an operation of a controller calculating depth information.
5 is a diagram for describing an operation of converting coordinates by a controller.
6 shows a plurality of images received by the receiver.
7 shows that parallax occurs in an overlapped area when the controller performs first-order geometry correction on a plurality of images.
8 shows an example of a result of a controller performing a first-order geometry correction and a second-order geometry correction on a plurality of control points within an overlapping area.
9 shows an example of a result of the controller performing a first-order geometry correction on a plurality of images.
10 shows that parallax occurs in an overlapped area when the controller performs first-order geometry correction on a plurality of images.
11 is a diagram for describing an operation of a controller defining a plurality of control points.
12 is a diagram for describing an operation in which the controller performs secondary geometry correction.
13 shows another example of a result of the controller performing a first-order geometry correction and a second-order geometry correction on a plurality of control points within an overlapping area.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.Specific structural or functional descriptions of embodiments according to the concept of the present invention disclosed in the present specification are exemplified only for the purpose of describing embodiments according to the concept of the present invention, and embodiments according to the concept of the present invention They may be implemented in various forms and are not limited to the embodiments described herein.

본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Since the embodiments according to the concept of the present invention can apply various changes and have various forms, the embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the present specification. However, this is not intended to limit the embodiments according to the concept of the present invention to specific disclosed forms, and includes changes, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Terms such as first or second may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are only for the purpose of distinguishing one component from other components, for example, without departing from the scope of the rights according to the concept of the present invention, the first component may be referred to as the second component, Similarly, the second component may also be referred to as a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어” 있다거나 “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 “~사이에”와 “바로~사이에” 또는 “~에 직접 이웃하는” 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When an element is referred to as being “connected” or “connected” to another element, it is understood that it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle. Expressions that describe the relationship between components, for example, “between” and “just between” or “directly adjacent to” should be interpreted as well.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present specification, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that the specified features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof exist, but one or more other features or numbers, It is to be understood that the presence or addition of steps, actions, components, parts, or combinations thereof does not preclude the possibility of preliminary exclusion.

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 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, 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 the present invention belongs. Terms as defined in a commonly used dictionary should be construed as having a meaning consistent with the meaning of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present specification. Does not.

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. The same reference numerals shown in each drawing indicate the same members.

도 1은 일 실시예에 따른 스티칭 시스템의 스티칭 동작을 전반적으로 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for explaining overall stitching operation of a stitching system according to an exemplary embodiment.

도 1을 참조하면, 스티칭 시스템(90)은 복수의 카메라(111, 112) 및 시차 최소화 스티칭 장치(100)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the stitching system 90 may include a plurality of cameras 111 and 112 and a stitching apparatus 100 for minimizing parallax.

도 1에서는 복수의 카메라(111, 112)가 시차 최소화 스티칭 장치(100)의 외부에 구현된 것으로 도시하고 있지만, 반드시 이에 한정되지 않으며, 실시예에 따라 복수의 카메라(111, 112)는 시차 최소화 스티칭 장치(100)의 내부에 구현될 수 있다.1 illustrates that a plurality of cameras 111 and 112 are implemented outside the parallax minimizing stitching apparatus 100, but are not necessarily limited thereto, and according to an embodiment, the plurality of cameras 111 and 112 minimize parallax. It may be implemented inside the stitching device 100.

즉, 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 외부의 카메라로부터 촬영된 영상을 획득하여 스티칭(또는 접합) 동작을 수행할 수 있고, 또는 내부의 카메라로부터 촬영된 영상을 획득하여 스티칭(또는 접합) 동작을 수행할 수 있다.That is, the parallax minimization stitching apparatus 100 may perform a stitching (or bonding) operation by acquiring an image captured from an external camera, or a stitching (or bonding) operation by acquiring an image captured from an internal camera. You can do it.

복수의 카메라(111, 112)는 복수의 객체(10a, 10b, 10c)를 촬영하고, 복수의 영상(51 및 52)을 생성할 수 있다. 복수의 영상(51 및 52)은 정적 이미지, 동적 이미지, 2D 이미지, 및 3D 이미지 중 하나일 수 있다. 복수의 영상(51 및 52)를 생성하기 위하여, 복수의 카메라(111, 112)는 방사형(radial shape)으로 배치될 수 있다.The plurality of cameras 111 and 112 may photograph a plurality of objects 10a, 10b, and 10c, and may generate a plurality of images 51 and 52. The plurality of images 51 and 52 may be one of a static image, a dynamic image, a 2D image, and a 3D image. In order to generate a plurality of images 51 and 52, a plurality of cameras 111 and 112 may be arranged in a radial shape.

이때, 복수의 카메라(111, 112)는 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)를 포함할 수 있다. 제1 카메라(111)는 제1 위치에 있는 카메라이고, 제2 카메라(112)는 제2 위치에 있는 카메라일 수 있다. 복수의 카메라(111, 112)의 위치(제1 위치, 제2 위치)는 카메라 배치에 따른 상대적인 개념으로, 예를 들어 제1 위치가 왼쪽이면 제2 위치는 오른쪽이고, 제1 위치가 오른쪽이면 제2 위치는 왼쪽일 수 있다.In this case, the plurality of cameras 111 and 112 may include a first camera 111 and a second camera 112. The first camera 111 may be a camera in a first position, and the second camera 112 may be a camera in a second position. The position (first position, second position) of the plurality of cameras 111 and 112 is a relative concept according to the camera arrangement. For example, if the first position is left, the second position is right, and if the first position is right, The second position may be on the left.

제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 파노라마 영상을 생성하기 위해서 동일한 중심점(central point)을 가지도록 배치될 수 있고, 동일한 화각(angle of view), 동일한 초점 거리(focal length), 및 동일한 해상도를 가질 수 있다.The first camera 111 and the second camera 112 may be arranged to have the same central point to generate a panoramic image, and have the same angle of view, the same focal length, And may have the same resolution.

또한, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 고정된 위치에서 회전이 가능하도록 배치될 수도 있다. 즉, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 회전 동작을 통해서 촬영되는 영역(11, 12, 13)의 범위을 조절할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112) 중 적어도 하나를 회전시킴으로써 중첩 영역(12)의 크기 및 중첩 영역(12)의 위치 중 적어도 하나를 조절할 수도 있다. 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 사용자의 입력에 응답하여 수동으로 또는 자동으로 회전할 수 있다.In addition, the first camera 111 and the second camera 112 may be arranged to be rotated in a fixed position. That is, the first camera 111 and the second camera 112 may adjust the range of the areas 11, 12, and 13 that are photographed through the rotation operation. For example, by rotating at least one of the first and second cameras 111 and 112, at least one of the size of the overlapping area 12 and the position of the overlapping area 12 may be adjusted. The first camera 111 and the second camera 112 may be rotated manually or automatically in response to a user's input.

제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 유효 화각 내에 존재하는 복수의 객체(10a, 10b, 10c)를 촬영할 수 있다. 이때, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 복수의 객체(10a, 10b, 10c)에 대하여 일정 영역을 중첩(또는 중복)하여 촬영할 수 있다.The first camera 111 and the second camera 112 may photograph a plurality of objects 10a, 10b, and 10c existing within an effective field of view. In this case, the first camera 111 and the second camera 112 may photograph by overlapping (or overlapping) a predetermined area with respect to the plurality of objects 10a, 10b, and 10c.

예를 들어, 제1 카메라(111)는 제1 카메라(111)의 화각 안에 포함된 객체(10a, 10b)를 촬영하여 제1 영상(51)을 생성할 수 있다. 제2 카메라(112)는 제2 카메라(112)의 화각 안에 포함된 객체(10b, 10c)를 촬영하여 제2 영상(52)을 생성할 수 있다.For example, the first camera 111 may generate the first image 51 by photographing the objects 10a and 10b included in the field of view of the first camera 111. The second camera 112 may generate the second image 52 by photographing the objects 10b and 10c included in the angle of view of the second camera 112.

이때, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 일정 화각만큼 중첩(또는 중복)하여 촬영하므로 각각의 카메라(111, 112)에 동일하게 촬영되는 일부 객체(10b)가 있을 수 있다. 즉, 복수의 객체(10a, 10b, 10c) 중 일부 객체(10b)는 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)의 센서에 동일하게 투영(또는 촬영)될 수 있다.At this time, since the first camera 111 and the second camera 112 overlap (or overlap) by a certain angle of view, there may be some objects 10b that are identically photographed in each of the cameras 111 and 112. That is, some of the plurality of objects 10a, 10b, and 10c may be projected (or photographed) equally to the sensors of the first camera 111 and the second camera 112.

제1 영상(51)은 제1 영상(51)에만 포함된 객체(20a) 및 중복되는 객체(20b)를 포함하고, 제2 영상(52)은 제2 영상(52)에만 포함된 객체(20c) 및 중복되는 객체(20c)를 포함할 수 있다. 또한, 제1 영상(51)은 제1 영상(51)에만 촬영된 영역(11) 및 중첩 영역(12)를 포함하고, 제2 영상(52)은 제2 영상(52)에만 촬영된 영역(13) 및 중첩 영역(12)를 포함할 수 있다.The first image 51 includes an object 20a included only in the first image 51 and an overlapping object 20b, and the second image 52 is an object 20c included only in the second image 52 ) And the overlapping object 20c. In addition, the first image 51 includes an area 11 and an overlapping area 12 photographed only in the first image 51, and the second image 52 is an area photographed only in the second image 52 ( 13) and an overlapping area 12.

또한, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 적절한 중첩 화각으로 복수의 객체(10a, 10b, 10c) 중 적어도 하나를 촬영할 수 있다.In addition, the first camera 111 and the second camera 112 may photograph at least one of the plurality of objects 10a, 10b, and 10c with an appropriate overlapping angle of view.

적절한 중첩 화각이란, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)가 공통적으로 촬영하는 중첩 영역(12)의 객체(20b)의 특징점을 산출할 수 있는 정도의 화각 기준값을 의미할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)가 적절한 중첩 화각 미만의 화각으로 설정되어 있는 경우, 중첩 영역(12)이 너무 작아 객체(20b)의 일부가 중첩 영역(12)의 밖에 위치할 수 있고, 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 객체(20b)의 특징점을 산출하지 못할 수 있다.An appropriate overlapping angle of view may mean a reference value of a view angle of a degree capable of calculating the feature points of the object 20b of the overlapping area 12 that the first camera 111 and the second camera 112 commonly photograph. For example, when the first camera 111 and the second camera 112 are set to a field of view less than the appropriate overlapping angle of view, the overlapping area 12 is too small, so that a part of the object 20b is overlapped. It may be located outside of, and the parallax minimizing stitching device 100 may not be able to calculate the feature points of the object 20b.

특징점이란, 인접하는 복수의 영상(51 및 52)들을 스티칭(또는 접합)하기 위하여 필요한 점(points)일 수 있다. 구체적으로, 특징점은 인접하는 영상(51 및 52)들의 동일 지점(point)을 확인하기 위한, 동일 객체 상의 특정 지점을 의미할 수 있다. 이에, 객체(20b)의 특징점을 산출하기 위하여 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)에는 적절한 중첩 화각이 설정될 수 있다.The feature points may be points necessary for stitching (or bonding) a plurality of adjacent images 51 and 52. Specifically, the feature point may mean a specific point on the same object for confirming the same point of the adjacent images 51 and 52. Accordingly, an appropriate overlapping angle of view may be set on the first camera 111 and the second camera 112 in order to calculate the feature points of the object 20b.

시차 최소화 스티칭 장치(100)는 스티칭을 수행하기 위한 장치일 수 있다. 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 전자 장치로 구현될 수 있다. 전자 장치는 PC(personal computer), 또는 휴대용 장치로 구현될 수 있다.The parallax minimizing stitching device 100 may be a device for performing stitching. The parallax minimizing stitching device 100 may be implemented as an electronic device. The electronic device may be implemented as a personal computer (PC) or a portable device.

휴대용 장치는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), 캠코더(camcorder), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), TV(television), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), e-북(e-book), 내비게이션 장치(navigation device) 또는 스마트 디바이스(smart device)로 구현될 수 있다. 스마트 디바이스는 스마트 와치(smart watch watch) 또는 스마트 밴드(smart band)로 구현될 수 있다. 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 복수의 영상(51 및 52)에 기초하여 파노라마 영상을 생성할 수 있다. 복수의 영상(51 및 52)은 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)을 포함할 수 있다.Portable devices include a laptop computer, a mobile phone, a smart phone, a tablet PC, a mobile internet device (MID), a personal digital assistant (PDA), an enterprise digital assistant (EDA). , Digital still camera, digital video camera, camcorder, portable multimedia player (PMP), personal navigation device or portable navigation device (PND), television (television), portable game console It may be implemented as a (handheld game console), an e-book, a navigation device, or a smart device. The smart device may be implemented as a smart watch or a smart band. The parallax minimization stitching apparatus 100 may generate a panoramic image based on the plurality of images 51 and 52. The plurality of images 51 and 52 may include a first image 51 and a second image 52.

예를 들어, 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)을 스티칭(또는 접합) 함으로써 파노라마 영상을 생성할 수 있다.For example, the parallax minimizing stitching apparatus 100 may create a panoramic image by stitching (or bonding) the first image 51 and the second image 52.

시차 최소화 스티칭 장치(100)는 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)의 중첩 영역(12) 내에서 복수의 제어점들(control points)을 정의하고, 복수의 제어점들에 호모그래피(homography)를 적용함으로써 1차 기하학 보정을 수행할 수 있다. 1차 기하학 보정은 스티칭(stitching) 보정을 의미할 수 있다. 예를 들어, 시차 최소화 장치(100)는 복수의 제어점들을 사용하여, 번스타인 다항식(Bernstein polynomials)을 사용하는 고차 표면(polynomial surface)을 생성할 수 있다. 시차 최소화 장치(100)는 고차 표면의 일 예로, 베지어 표면(Bezier surface)을 생성할 수 있다. 시차 최소화 장치(100)는 복수의 제어점들의 위치를 변형함으로써 베지어 표면의 형상 및 곡률을 변형할 수 있다.The parallax minimization stitching apparatus 100 defines a plurality of control points within the overlapping area 12 of the first image 51 and the second image 52, and homography on the plurality of control points. ) Can be applied to perform a first-order geometric correction. The primary geometry correction may mean stitching correction. For example, the parallax minimization apparatus 100 may generate a polynomial surface using Bernstein polynomials by using a plurality of control points. The parallax minimization device 100 may generate a Bezier surface as an example of a higher-order surface. The parallax minimization device 100 may change the shape and curvature of the Bezier surface by changing the positions of the plurality of control points.

시차 최소화 스티칭 장치(100)는 중첩 영역(12) 내에서, 기설정된 분할(division) 값에 의해 제어점을 정의할 수 있다. 예를 들어, 시차 스티칭 장치(100)는 60의 기설정된 분할 값에 기초하여 1920 x 1080 픽셀(pixel)의 중첩 영역(12)을 분할하여 32 x 18의 제어점들을 정의할 수 있다. 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)과 파노라마 영상의 데카르트 좌표(Cartesian Coordinate)가 연관(또는 연계)시킴으로써 실시간으로 영상을 생성(12K x 2K @ 60 fps)할 수 있다.The parallax minimizing stitching apparatus 100 may define a control point in the overlapped area 12 by a preset division value. For example, the parallax stitching apparatus 100 may define 32 x 18 control points by dividing the overlapping area 12 of 1920 x 1080 pixels based on a preset split value of 60. The parallax minimization stitching device 100 generates an image in real time by associating (or linking) the first image 51 and the second image 52 with Cartesian coordinates of the panoramic image (12K x 2K @ 60 fps). )can do.

또한, 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 정의하고, 복수의 패치들을 매핑(mapping)함으로써 2차 기하학 보정을 수행할 수 있다. 2차 기하학 보정은 시차 최소화 보정을 의미할 수 있다.In addition, the parallax minimizing stitching apparatus 100 may define a plurality of patches based on a plurality of control points and perform secondary geometry correction by mapping the plurality of patches. The secondary geometry correction may mean a parallax minimization correction.

시차 최소화 스티칭 장치(100)는 1차 기하학 보정 또는 2차 기하학 보정에 기초하여, 복수의 제어점들의 좌표를 룩업 테이블(look-up table(LUT))에 업데이트할 수 있다.The parallax minimization stitching apparatus 100 may update coordinates of a plurality of control points in a look-up table (LUT) based on the first geometry correction or the second geometry correction.

즉, 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)의 객체(20b)의 서로 다른 깊이 정보에 의한 시차 문제를 감지(detect)하고, 시차를 최소화 할 수 있는 측정 툴(measure tool)로서 활용될 수 있다.That is, the parallax minimization stitching apparatus 100 detects a parallax problem due to different depth information of the object 20b of the first image 51 and the second image 52, and can minimize the parallax. It can be utilized as a measurement tool.

도 1에서는 설명의 편의상 두 대의 카메라(111, 112)만을 도시하였지만, n개의 카메라(n은 1 이상의 정수)가 존재할 수 있으며, 이에 따라 n개의 위치도 존재할 수 있다. 이때, n개의 카메라의 상대적인 배치(또는 위치)에 따라 n번째 위치의 n번째 카메라로 명명할 수 있다.In FIG. 1, only two cameras 111 and 112 are shown for convenience of explanation, but there may be n cameras (n is an integer greater than or equal to 1), and accordingly, there may be n positions. In this case, it may be referred to as an n-th camera at an n-th position according to the relative arrangement (or position) of the n cameras.

즉, 카메라가 몇 대 존재하는지(예를 들어, 한 대의 카메라 또는 복수의 카메라)에 무관하게, 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 복수의 영상을 사용하여 파노라마 영상을 생성할 수 있다.That is, regardless of how many cameras exist (eg, one camera or a plurality of cameras), the parallax minimizing stitching apparatus 100 may generate a panoramic image using a plurality of images.

이하에서는, 시차 최소화 스티칭 장치(100)가 시차를 최소화하기 위한 스티칭 동작에 대해서 상세히 설명한다.Hereinafter, a stitching operation for minimizing parallax by the parallax minimizing stitching apparatus 100 will be described in detail.

도 2는 일 실시예에 따른 시차 최소화 스티칭 장치의 블록도이고, 도 3a는 제1 영상에서 복수의 제어점들을 설명하기 위한 도면이고, 도 3b는 제2 영상에서 복수의 제어점들을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 컨트롤러가 깊이 정보를 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.2 is a block diagram of a parallax minimizing stitching apparatus according to an embodiment, FIG. 3A is a diagram for explaining a plurality of control points in a first image, and FIG. 3B is a diagram for explaining a plurality of control points in a second image , FIG. 4 is a diagram for explaining an operation of the controller calculating depth information.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 시차 최소화 스티칭 장치(100)는 수신기(130), 컨트롤러(150), 디스플레이(170), 및 메모리(190)를 포함할 수 있다.1 to 4, the parallax minimizing stitching apparatus 100 may include a receiver 130, a controller 150, a display 170, and a memory 190.

수신기(130)는 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)로부터 복수의 영상(51 및 52)을 수신할 수 있다. 이때, 수신기(130)는 유선 통신 또는 무선 통신 네트워크 중 하나를 통해 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)로부터 적어도 하나의 영상을 수신할 수 있다.The receiver 130 may receive a plurality of images 51 and 52 from the first camera 111 and the second camera 112. In this case, the receiver 130 may receive at least one image from the first camera 111 and the second camera 112 through one of a wired communication or a wireless communication network.

예를 들어, 유선 통신은 유선 LAN, USB 단자를 이용한 통신(예를 들어, USB 2.0, USB 3.0), 또는 케이블 통신일 수 있고, 무선 통신 네트워크는 인터넷 통신 네트워크, 인트라넷, 블루투스(Blue-tooth), 근거리 통신 네트워크(LAN), 무선 LAN, 또는 IEEE 802.11 기반의 와이파이(Wi-Fi)일 수 있다.For example, wired communication may be a wired LAN, communication using a USB terminal (eg, USB 2.0, USB 3.0), or cable communication, and the wireless communication network is an Internet communication network, an intranet, or Bluetooth. , It may be a local area communication network (LAN), a wireless LAN, or an IEEE 802.11-based Wi-Fi.

컨트롤러(150)는 시차 최소화 스티칭 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 즉, 컨트롤러(150)는 수신기(130), 디스플레이(170), 및 메모리(190)를 제어할 수 있다.The controller 150 may control the overall operation of the stitching apparatus 100 for minimizing parallax. That is, the controller 150 may control the receiver 130, the display 170, and the memory 190.

또한, 컨트롤러(150)는 복수의 영상(51 및 52)에 시차 최소화를 위한 스티칭(또는 접합) 동작을 수행해서 파노라마 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(150)는 복수의 영상(51 및 52)으로부터 특징점(feature point)을 추출하는 동작, 특징점에 기초하여 복수의 영상(51 및 52)의 호모그래피(homography)를 계산하는 동작, 복수의 제어점들을 정의하는 동작, 복수의 제어점들에 1차 기하학 보정을 수행하는 동작, 중첩 영역(12)의 깊이 정보를 추정하는 동작, 중첩 영역(12)의 시차를 추정하는 동작, 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 추출하는 동작, 복수의 제어점들에 2차 기하학 보정을 수행하는 동작 및 복수의 영상(51 및 52)을 스티칭(stitching)하는 동작 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.In addition, the controller 150 may generate a panoramic image by performing a stitching (or bonding) operation for minimizing parallax on the plurality of images 51 and 52. For example, the controller 150 extracts feature points from a plurality of images 51 and 52, and calculates homography of a plurality of images 51 and 52 based on the feature points. , An operation of defining a plurality of control points, an operation of performing a first-order geometric correction on a plurality of control points, an operation of estimating depth information of the overlapping region 12, an operation of estimating the parallax of the overlapping region 12, At least one of an operation of extracting a plurality of patches based on the control points, an operation of performing secondary geometry correction on the plurality of control points, and an operation of stitching the plurality of images 51 and 52 is performed. You can do it.

이때, 컨트롤러(150)는 마더보드(motherboard)와 같은 인쇄 회로 기판(printed circuit board(PCB)), 집적 회로(integrated circuit(IC)), 또는 SoC(system on chip)로 구현될 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(150)는 애플리케이션 프로세서(application processor)일 수 있다.In this case, the controller 150 may be implemented as a printed circuit board (PCB) such as a motherboard, an integrated circuit (IC), or a system on chip (SoC). For example, the controller 150 may be an application processor.

컨트롤러(150)는 복수의 영상(51 및 52) 상에서 특징점 추출 영역을 설정할 수 있다. 특징점 추출 영역은 특징점을 추출하고자 하는 대상이 되는 영역일 수 있다. 예를 들어, 특징점 추출 영역은, 이웃하게 되는 복수의 영상(51 및 52)의 중첩 영역(12)일 수 있고, 또는 사용자의 입력에 응답하여 설정된 영역일 수 있다.The controller 150 may set a feature point extraction region on the plurality of images 51 and 52. The feature point extraction area may be an area to which the feature point is to be extracted. For example, the feature point extraction region may be an overlapping region 12 of a plurality of neighboring images 51 and 52, or may be a region set in response to a user's input.

컨트롤러(150)는 특징점 추출 영역에 포함된 적어도 하나의 객체로부터 특징점을 추출(또는 정의)할 수 있다. 예를 들어, 특징점 추출 영역이 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)의 중첩 영역(12)인 경우, 컨트롤러(150)는 중첩 영역(12)에 포함된 객체(20b)에서 특징점을 추출할 수 있다. 이와 같이, 특징점 추출 영역이 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)의 중첩 영역(12)인 경우, 컨트롤러(150)는 한정된 영역 내에서 특징점을 추출하게 되므로 리소스를 적게 사용하여 빠른 처리가 가능할 수 있다. 특징점은 객체를 구성하는 적어도 하나의 점(point)을 포함하는 집합일 수 있다.The controller 150 may extract (or define) a feature point from at least one object included in the feature point extraction region. For example, when the feature point extraction region is the overlap region 12 of the first image 51 and the second image 52, the controller 150 selects the feature point from the object 20b included in the overlap region 12. Can be extracted. In this way, when the feature point extraction area is the overlapping area 12 of the first image 51 and the second image 52, the controller 150 extracts the feature points within the limited area, so it uses less resources and performs fast processing. May be possible. The feature point may be a set including at least one point constituting an object.

컨트롤러(150)는 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)에서 추출된 적어도 하나의 특징점을 통해 호모그래피 정보 및 스티칭(또는 접합) 동작을 위한 정보 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. 이때, 컨트롤러(150)는 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)에서 대응되는 특징점들을 연결하는 조합선을 사용하여 호모그래피 정보를 산출할 수도 있다. 호모그래피 정보는 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)에서 각각 추출한 평면(plane surface) 2장 사이의 관계일 수 있다.The controller 150 may generate at least one of homography information and information for a stitching (or bonding) operation through at least one feature point extracted from the first image 51 and the second image 52. In this case, the controller 150 may calculate homography information using a combination line connecting the corresponding feature points in the first image 51 and the second image 52. The homography information may be a relationship between two plane surfaces extracted from the first image 51 and the second image 52, respectively.

또한, 컨트롤러(150)는 중첩 영역(12) 내에서, 기설정된 분할(division) 값에 의해 복수의 제어점들을 정의할 수 있다. 컨트롤러(150)가 제1 영상(51)에서 정의한 복수의 제어점들은 도 3a에 도시된 바와 같고, 제2 영상(52)에서 정의한 복수의 제어점들은 도 3b에 도시된 바와 같을 수 있다. 컨트롤러(150)는 중첩 영역(12) 내에서 복수의 제어점들(31 및 33)의 위치(좌표)를 이동시켜 기하학 보정을 수행할 수 있다.In addition, the controller 150 may define a plurality of control points in the overlapped region 12 by a preset division value. The plurality of control points defined by the controller 150 in the first image 51 may be as illustrated in FIG. 3A, and the plurality of control points defined in the second image 52 may be as illustrated in FIG. 3B. The controller 150 may perform geometry correction by moving the positions (coordinates) of the plurality of control points 31 and 33 within the overlapping region 12.

컨트롤러(150)는 호모그래피 정보를 사용하여 복수의 제어점들에 1차 기하학 보정을 수행할 수 있다. 1차 기하학 보정은 스티칭 보정을 의미할 수 있다. 즉, 컨트롤러(150)는 복수의 제어점들에 호모그래피 정보를 적용함으로써 1차 기하학 보정을 수행할 수 있다. 1차 기하학 보정의 결과, 복수의 제어점들의 좌표(위치)는 이동(변환)될 수 있다.The controller 150 may perform primary geometry correction on a plurality of control points using homography information. The first geometry correction may mean stitching correction. That is, the controller 150 may perform first-order geometry correction by applying homography information to a plurality of control points. As a result of the first geometric correction, the coordinates (positions) of the plurality of control points may be moved (transformed).

컨트롤러(150)는 복수의 제어점들의 좌표를 룩업 테이블(look-up table(LUT))에 업데이트할 수 있다. 컨트롤러(150)는 기하학 보정을 수행할 때마다 복수의 제어점들의 좌표를 룩업 테이블(LUT)에 업데이트할 수 있다.The controller 150 may update coordinates of a plurality of control points in a look-up table (LUT). The controller 150 may update coordinates of a plurality of control points in a lookup table (LUT) whenever geometry correction is performed.

컨트롤러(150)는 1차 기하학 보정을 수행하여 스티칭된 영상(40)을 생성할 수 있다. 스티칭된 영상(40)은 복수의 특징점(41, 43, 45)들을 포함할 수 있다.The controller 150 may generate the stitched image 40 by performing the first geometry correction. The stitched image 40 may include a plurality of feature points 41, 43, and 45.

컨트롤러(150)는 특징점(41, 43, 45)에 기초하여 스티칭된 영상(40)의 깊이 정보 및 서로 다른 깊이 정보에 따른 시차를 추정할 수 있다. 깊이 정보는 스티칭된 영상(40), 예를 들어 중첩 영역(12)에 포함된 특징점들(control points)의 상대적인 깊이 정보일 수 있다.The controller 150 may estimate depth information of the stitched image 40 and parallax according to different depth information based on the feature points 41, 43, and 45. The depth information may be relative depth information of the stitched image 40, for example, control points included in the overlapping area 12.

예를 들어, 컨트롤러(150)는 스티칭된 영상(40)의 객체에 포함된 특징점(41, 43, 45)의 개수에 기초하여 근거리, 또는 원거리를 결정할 수 있다. 스티칭된 영상(40)은 제1 영역(41), 제2 영역(43), 제3 영역(45)의 순으로 특징점의 개수가 증가하므로, 제1 영역(41), 제2 영역(43), 제3 영역(45)의 순으로 깊이가 깊을 수 있다. 즉, 제1 영역(41), 제2 영역(43), 제3 영역(45)의 순으로 카메라(111 및 112)로부터 거리가 멀 수 있다. 컨트롤러(150)는 특징점(41, 43, 45)의 개수에 기초하여 스티칭된 영상(40)의 시차를 추정할 수 있다.For example, the controller 150 may determine a short distance or a far distance based on the number of feature points 41, 43, and 45 included in the object of the stitched image 40. In the stitched image 40, since the number of feature points increases in the order of the first area 41, the second area 43, and the third area 45, the first area 41 and the second area 43 The depth may be deeper in the order of the third area 45. That is, a distance from the cameras 111 and 112 may be in the order of the first area 41, the second area 43, and the third area 45. The controller 150 may estimate the parallax of the stitched image 40 based on the number of feature points 41, 43, and 45.

시차 최소 스티칭 장치(100)는 깊이 카메라(depth camera)를 포함할 수도 있다. 컨트롤러(150)는 깊이 카메라로부터 획득되는 깊이 영상(depth image)로부터 정교한 깊이 정보를 획득할 수도 있다.The parallax minimum stitching apparatus 100 may also include a depth camera. The controller 150 may acquire precise depth information from a depth image obtained from a depth camera.

컨트롤러(150)는 깊이 정보에 기초하여 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)을 스티칭(또는 접합)할 수 있다. 깊이 정보에 기초한 스티칭(또는 접합)은 2D 템플릿 정렬을 의미할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(150)는 제어점이 초점으로부터 어느 정도의 거리에 위치하고 있는지에 기초하여 스티칭(또는 접합)을 수행할 수 있다.The controller 150 may stitch (or bond) the first image 51 and the second image 52 based on the depth information. Stitching (or joining) based on depth information may mean 2D template alignment. For example, the controller 150 may perform stitching (or bonding) based on how far the control point is located from the focal point.

컨트롤러(150)는 호모그래피 정보, 스티칭(또는 접합) 동작을 위한 정보, 중첩 영역(12) 내의 매칭된 특징점들의 거리 및 방향, 중첩 영역(12) 내의 제어점(control point)의 거리 및 방향, 중첩 영역(12) 내의 적어도 하나의 객체(object)의 얼라인먼트(alignment) 정보, 중첩 영역(12)의 FSIM(Feature Similarity Index) 정보, 및 중첩 영역(12)의 HFI_SSIM(High Frequency Information_Structure Similarity Index) 정보 중 적어도 하나를 사용하여 깊이 정보 및 깊이 정보에 의한 시차를 추정할 수 있다.The controller 150 includes homography information, information for stitching (or bonding) operation, the distance and direction of the matched feature points in the overlapping area 12, the distance and direction of the control points in the overlapping area 12, and overlapping. Among the alignment information of at least one object in the area 12, feature similarity index (FSIM) information of the overlapping area 12, and high frequency information_structure similarity index (HFI_SSIM) information of the overlapping area 12 At least one may be used to estimate the depth information and the parallax due to the depth information.

객체의 얼라인먼트 정보는 제1 영상(51)에 포함된 객체(20b)와 제2 영상(52)에 포함된 객체(20b)의 배열 상태에 관한 정보일 수 있다. 객체의 얼라인먼트 정보는 복수의 영상(51 및 52)의 시차(parallax) 정보, FSIM 정보, HFI_SSIM 정보 중 적어도 하나에 기초한 것일 수 있다. 컨트롤러(150)는 시차(parallax) 정보, FSIM 정보, HFI_SSIM 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 중첩 영역(12) 내의 적어도 하나의 객체가 얼마나 잘 매칭이 되었는지 판단할 수 있다.The object alignment information may be information about an arrangement state of the object 20b included in the first image 51 and the object 20b included in the second image 52. The object alignment information may be based on at least one of parallax information, FSIM information, and HFI_SSIM information of the plurality of images 51 and 52. The controller 150 may determine how well at least one object in the overlapping area 12 is matched based on at least one of parallax information, FSIM information, and HFI_SSIM information.

FSIM 정보는 복수의 영상(51 및 52)의 특징 유사도를 나타내는 인덱스(index) 값이거나, 또는 파노라마 영상의 품질(quality)을 평가(assess)하는데 사용되는 값일 수 있다.The FSIM information may be an index value indicating feature similarity of the plurality of images 51 and 52, or may be a value used to assess the quality of a panoramic image.

HFI_SSIM 정보는 복수의 영상(51 및 52)의 고주파수 정보에 기초한 SSIM 정보일 수 있다. HFI_SSIM 정보 및 SSIM 정보는 복수의 영상(51 및 52)의 구조적 유사도를 나타내고, 복수의 영상(51 및 52)을 스티칭(또는 접합)한 파노라마 영상의 기하 품질(geometric quality)을 평가(assess)하는데 사용되는 값일 수 있다.The HFI_SSIM information may be SSIM information based on high frequency information of the plurality of images 51 and 52. HFI_SSIM information and SSIM information indicate the structural similarity of a plurality of images 51 and 52, and evaluate the geometric quality of a panoramic image obtained by stitching (or splicing) a plurality of images 51 and 52. May be the value used.

컨트롤러(150)는 A'Trous 필터를 사용하여 복수의 영상(51 및 52)으로부터 HFI_SSIM 정보를 획득할 수 있다. 컨트롤러(150)는 A'Trous 필터를 사용하여 복수의 영상(51 및 52)의 저주파수 정보(low frequency information(LFI)) 및 고주파수 정보(high frequency information(HFI))를 분리할 수 있다. A'Trous 필터는 Starck Murtagh 필터일 수 있다.The controller 150 may acquire HFI_SSIM information from the plurality of images 51 and 52 using the A'Trous filter. The controller 150 may separate low frequency information (LFI) and high frequency information (HFI) of the plurality of images 51 and 52 using the A'Trous filter. The A'Trous filter may be a Starck Murtagh filter.

매칭된 특징점들은 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)에서 매칭시킨 특징점들일 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(150)는 제1 영상(51)에서 중첩 영역(12) 내에서 특징점들을 추출하고, 제2 영상(52)에서 중첩 영역(12) 내에서 특징점들을 추출하여 대응되는 특징점들을 매칭할 수 있다. 컨트롤러(150)는 매칭된 특징점들의 상관관계를 사용하여 복수의 특징점들의 깊이 정보 및 깊이 정보에 의한 시차를 추정할 수 있다.The matched feature points may be feature points matched in the first image 51 and the second image 52. For example, the controller 150 extracts feature points within the overlapping area 12 from the first image 51 and extracts the feature points within the overlapping area 12 from the second image 52 to extract corresponding feature points. You can match. The controller 150 may estimate the depth information of the plurality of feature points and the parallax due to the depth information by using the correlation between the matched feature points.

컨트롤러(150)는 깊이 정보에 기초하여 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)의 시차를 최소화하여 스티칭 동작을 수행할 수 있다.The controller 150 may perform a stitching operation by minimizing parallax between the first image 51 and the second image 52 based on the depth information.

이때, 컨트롤러(150)는 깊이 정보에 기초하여 복수의 영상(51 및 52)으로부터 생성되는 파노라마 영상에 대응하는 파노라마 좌표를 변환하여 시차를 최소화할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(150)는 파노라마 영상의 파노라마 영상면(Panorama image surface)을 깊이 정보에 따라 비선형 영상면(nonlinear image surface)으로 변환할 수 있다. 컨트롤러(150)가 파노라마 좌표를 변화하는 동작에 대해서는 도 5를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.In this case, the controller 150 may minimize parallax by converting panorama coordinates corresponding to panorama images generated from the plurality of images 51 and 52 based on depth information. For example, the controller 150 may convert a panoramic image surface of a panoramic image into a nonlinear image surface according to depth information. An operation in which the controller 150 changes panorama coordinates will be described in detail with reference to FIG. 5.

컨트롤러(150)는 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 정의하고, 복수의 패치들에 기초하여 2차 기하학 보정을 수행하함으로써 스티칭된 파노라마 영상을 생성할 수 있다. 2차 기하학 보정은 시차 최소화 보정을 의미할 수 있다. 복수의 패치들은 다각형(polygonal)일 수 있다.The controller 150 may generate a stitched panoramic image by defining a plurality of patches based on a plurality of control points and performing secondary geometry correction based on the plurality of patches. The secondary geometry correction may mean a parallax minimization correction. The plurality of patches may be polygonal.

컨트롤러(150)는 비용 함수(cost function)을 사용하여 복수의 패치들을 매핑할 수 있다. 비용 함수는 상관관계(correlation) 함수, 평균 제곱 오차(mean squared error(MSE)) 함수, 빠른 구조 유사성(fast structure similarity(FSSIM)) 함수, 및 최대 신호 대 잡음비(Peak Signal-to-noise ratio(PSNR)) 함수 중 하나일 수 있다.The controller 150 may map a plurality of patches using a cost function. The cost function is a correlation function, a mean squared error (MSE) function, a fast structure similarity (FSSIM) function, and a Peak Signal-to-noise ratio ( PSNR)) may be one of the functions.

디스플레이(170)는 스티칭된 파노라마 영상을 디스플레이 할 수 있다. 디스플레이(170)는 LCD(Liquid Cristal Display)로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이(170)은 터치 스크린, TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display), LED(Liquid Emitting Diode) 디스플레이, OLED(Organic LED) 디스플레이, AMOLED(Active Matrix OLED) 디스플레이 또는 플렉서블(flexible) 디스플레이로 구현될 수 있다.The display 170 may display the stitched panoramic image. The display 170 may be implemented as a liquid crystal display (LCD). In addition, the display 170 is a touch screen, TFT-LCD (Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display), LED (Liquid Emitting Diode) display, OLED (Organic LED) display, AMOLED (Active Matrix OLED) display or flexible (flexible) It can be implemented as a display.

메모리(190)는 복수의 영상(51 및 52)의 특징점, FSIM 정보, 및 HFI_SSIM 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다.The memory 190 may store at least one of feature points, FSIM information, and HFI_SSIM information of the plurality of images 51 and 52.

컨트롤러(150)는 메모리(190)에 저장된 복수의 영상(51 및 52)의 특징점, FSIM 정보, HFI_SSIM 정보 중 적어도 하나를 사용하여 스티칭된 파노라마 영상의 기하 품질(geometric quality)을 평가 할 수 있다. 이때, 컨트롤러(150)는 FSIM 정보, 또는 HFI_SSIM 정보가 임계치(threshold)를 초과하는 영상만 디스플레이(170)에게 전송할 수 있다.The controller 150 may evaluate the geometric quality of the stitched panoramic image by using at least one of feature points, FSIM information, and HFI_SSIM information of the plurality of images 51 and 52 stored in the memory 190. In this case, the controller 150 may transmit only an image in which FSIM information or HFI_SSIM information exceeds a threshold to the display 170.

도 5는 컨트롤러가 좌표를 변환하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.도 5를 참조하면, 컨트롤러(150)는 복수의 제어점을 기초로 하여 복수의 영상(51 및 52)을 스티칭(또는 접합)할 수 있다. 즉, 컨트롤러(150)는 산출된 호모그래피 정보를 기초로 복수의 영상(51 및 52)을 하나의 파노라마 영상으로 스티칭(또는 접합)할 수 있다.5 is a diagram for explaining an operation of a controller converting coordinates. Referring to FIG. 5, the controller 150 stitches (or bonds) a plurality of images 51 and 52 based on a plurality of control points. I can. That is, the controller 150 may stitch (or bond) the plurality of images 51 and 52 into one panoramic image based on the calculated homography information.

컨트롤러(150)는 파노라마 영상을 생성하기 위하여 대응하는 파노라마 좌표를 변환(또는 변경)할 수 있다. 좌표 변환(또는 변경)의 대상이 되는 영역은 중첩 영역(12)일 수 있다. 복수의 영상(51 및 52)의 모든 좌표를 변환(또는 변경)하는 대신 중첩 영역(12)의 좌표만을 변환(또는 변경)함으로써 처리 대상이 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다. 즉, 컨트롤러(150)는 의 처리 연산량을 감소시킴으로써 전체 시차 최소화 스티칭 장치(100)의 연산 처리 속도를 증가시킬 수 있다.The controller 150 may transform (or change) corresponding panorama coordinates to generate a panorama image. The area to be subjected to coordinate transformation (or change) may be the overlapping area 12. Instead of transforming (or changing) all the coordinates of the plurality of images 51 and 52, only the coordinates of the overlapped area 12 are transformed (or changed), thereby reducing the amount of data to be processed. That is, the controller 150 may increase the operation processing speed of the stitching apparatus 100 for minimizing total parallax by reducing the amount of processing of.

컨트롤러(150)는 깊이 정보에 기초하여, 복수의 영상(51 및 52)의 시차를 최소화하기 위하여 깊이 정보에 대응하는 복수의 제어점들의 좌표를 변환(또는 변경)할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(150)가 특징점에 기초하여 깊이 정보를 추정한 경오, 컨트롤러(150)는 특징점에 대응하는 제어점의 좌표를 변환(또는 변경)할 수 있다.The controller 150 may transform (or change) coordinates of a plurality of control points corresponding to the depth information in order to minimize parallax between the plurality of images 51 and 52 based on the depth information. For example, if the controller 150 estimates depth information based on the feature point, the controller 150 may transform (or change) the coordinates of the control point corresponding to the feature point.

컨트롤러(150)는 깊이 정보에 기초하여 복수의 제어점들이 근거리에 해당하는지 또는 원거리에 해당하는지를 판단할 수 있다. 컨트롤러(150)는 복수의 제어점들 중에서 근거리에 대응하는 제어점들 간의 거리를 변형(또는 변경)하고, 복수의 제어점들 중에서 원거리에 대응하는 제어점들 간의 거리를 변형(또는 변경)할 수 있다.The controller 150 may determine whether the plurality of control points correspond to a short distance or a far distance based on the depth information. The controller 150 may transform (or change) a distance between control points corresponding to a short distance among a plurality of control points, and may transform (or change) a distance between control points corresponding to a remote distance among a plurality of control points.

컨트롤러(150)가 복수의 제어점들의 거리를 변형(또는 변경)하는 동작은 제어점들 간의 거리를 늘이거나(lengthen), 줄이는(shorten) 동작을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(150)는 객체가 근거리에 위치한 객체로 판단된 경우 근거리 객체에 대응하는 제어점들 간의 거리를 늘이고(lengthen), 객체가 원거리에 위치한 객체로 판단된 경우 원거리 객체에 대응하는 제어점들 간의 거리를 줄일(shorten) 수 있다.An operation of the controller 150 changing (or changing) the distances of the plurality of control points may include an operation of lengthening or shortening the distances between the control points. For example, when the object is determined to be a near object, the controller 150 lengthens the distance between control points corresponding to the near object, and when the object is determined to be a remote object, the control point corresponding to the far object It is possible to shorten the distance between them.

또한, 컨트롤러(150)는 제어점들에 대응하는 픽셀(pixel)들 간의 간격(또는 거리)를 늘이거나 줄일 수 있다. 이에, 근거리 객체가 위치하는 중첩 영역(12) 내의 픽셀 간의 간격(또는 거리)가 늘여지거나, 또는 원거리 객체가 위치하는 중첩 영역(12) 내의 픽셀 간의 간격(또는 거리)가 줄여질 수 있다.In addition, the controller 150 may increase or decrease the spacing (or distance) between pixels corresponding to the control points. Accordingly, a distance (or distance) between pixels in the overlapping area 12 in which a near object is located may increase, or a gap (or distance) between pixels in the overlapping area 12 in which a distant object is located may be reduced.

또한, 컨트롤러(150)는 복수의 영상(51 및 52)에 베지어 변환(Bezier Transformation)을 사용하여 파노라마 좌표를 변환(또는 변경)할 수도 있다.In addition, the controller 150 may transform (or change) the panorama coordinates using Bezier Transformation on the plurality of images 51 and 52.

컨트롤러(150)는 베지어 변환을 수행하기 위해서 베지어 패치(Bezier Patch; 50) 상에 복수의 제어점(Px)을 생성할 수 있다. 복수의 영상(51 및 52)의 중첩 영역(12)은 베지어 패치(50)에 대응될 수 있다. 예를 들어, 베지어 패치(50)는 9개의 제어점(P0~P8)을 포함할 수 있다. 9개의 제어점(P0~P8)은 엣지 제어점(edge control points; P1, P3, P5, P7), 코너 제어점(corner control points; P0, P2, P6, P8), 및 중심 제어점(center control point; P4)을 포함할 수 있다.The controller 150 may generate a plurality of control points Px on a Bezier patch 50 to perform Bezier transformation. The overlapping area 12 of the plurality of images 51 and 52 may correspond to the Bezier patch 50. For example, the Bezier patch 50 may include nine control points P0 to P8. The nine control points (P0 to P8) are edge control points (P1, P3, P5, P7), corner control points (P0, P2, P6, P8), and center control points (P4). ) Can be included.

베지어 패치(50)는 복수의 하위 패치(subdivision; 53, 55, 57, 59)를 포함할 수 있다. 즉, 베지어 패치(50)는 복수의 제어점(P0~P8)을 포함하고, 하위 패치들(53, 55, 57, 59) 각각도 복수의 제어점(p0~p8)을 포함할 수 있다.The Bezier patch 50 may include a plurality of subdivisions 53, 55, 57, 59. That is, the Bezier patch 50 may include a plurality of control points P0 to P8, and each of the lower patches 53, 55, 57, and 59 may also include a plurality of control points p0 to p8.

컨트롤러(150)는 복수의 제어점들(Px, px) 중 적어도 하나의 제어점을 사용하여 파노라마 좌표를 변환(또는 변경)할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(150)가 제어점(Px, px)을 이동시키면 파노라마 평면도 변환(또는 변경)될 수 있다.The controller 150 may transform (or change) the panorama coordinates using at least one of the plurality of control points Px and px. For example, when the controller 150 moves the control points Px and px, the panoramic plan view may be converted (or changed).

컨트롤러(150)는 깊이 정보에 기초하여 복수의 제어점(Px, px) 중 적어도 하나의 위치를 변형(또는 변경)할 수 있다. 즉, 컨트롤러(150)는 제어점(Px, px)의 위치를 변형(또는 변경)함으로써 파노라마 좌표 변환을 할 수 있고, 복수의 영상의 스티칭(또는 접합) 동작을 수행할 수 있다.The controller 150 may transform (or change) the position of at least one of the plurality of control points Px and px based on the depth information. That is, the controller 150 may transform (or change) the positions of the control points Px and px to perform panorama coordinate transformation, and may perform a stitching (or splicing) operation of a plurality of images.

예를 들어, 컨트롤러(150)는 하위 패치(59)의 제어점(p0, p1)이 근거리라고 판단할 수 있다. 이에, 컨트롤러(150)는 제어점(p0, p1) 사이의 거리(또는 간격)을 늘일 수 있다. 마찬가지로, 컨트롤러(150)는 제어점(p1, p2) 사이의 거리(또는 간격)을 늘일 수 있다.For example, the controller 150 may determine that the control points p0 and p1 of the lower patch 59 are near. Accordingly, the controller 150 may increase the distance (or interval) between the control points p0 and p1. Similarly, the controller 150 may increase the distance (or interval) between the control points p1 and p2.

컨트롤러(150)가 파노라마 좌표 변환(또는 변경)하는 동작을 수행한 결과, 중첩 영역(12)의 평면이 비선형 영상면(nonlinear image surface)이 될 수 있다.As a result of the controller 150 performing an operation of transforming (or changing) the panorama coordinates, the plane of the overlapping area 12 may become a nonlinear image surface.

상기에서는 컨트롤러(150)가 좌표를 변환하는 동작에 있어서, 베지어 변환을 사용하여 좌표 변환 동작을 설명하였지만, 이에 한정되지 않고 베지어 변환 외에도 가우시안(Gaussian)과 같이 좌표를 변환할 수 있는 다른 방법들을 사용하여 파노라마 좌표를 변환(또는 변경)할 수도 있다.In the above, in the operation of the controller 150 to convert the coordinates, the coordinate conversion operation using Bezier transformation has been described, but the method is not limited thereto, and in addition to Bezier transformation, another method capable of converting coordinates such as Gaussian You can also use them to transform (or change) the panorama coordinates.

도 6 내지 도 8은 시차 최소화 스티칭 장치가 복수의 영상들을 스티칭(또는 접합)을 실시한 결과의 일 예를 나타낸다.6 to 8 show an example of a result of stitching (or bonding) a plurality of images by the parallax minimizing stitching apparatus.

도 6은 수신기가 수신한 복수의 영상들을 나타내고, 도 7은 컨트롤러가 복수의 영상들에 1차 기하학 보정을 수행하였을 때 중첩 영역에서 시차가 발생한 것을 나타내고, 도 8은 컨트롤러가 중첩 영역 내에서 복수의 제어점들에 1차 기하학 보정 및 2차 기하학 보정을 수행한 결과의 일 예를 나타낸다.6 shows a plurality of images received by the receiver, FIG. 7 shows that parallax occurs in the overlapping area when the controller performs the first geometrical correction on the plurality of images, and FIG. 8 shows that the controller An example of a result of performing a first-order geometry correction and a second-order geometry correction on the control points of is shown.

도 6 내지 도 8을 참조하면, 수신기(130)는 복수의 카메라들이 촬영한 복수의 영상들(61, 63, 65, 67)을 수신할 수 있다.6 to 8, the receiver 130 may receive a plurality of images 61, 63, 65, and 67 captured by a plurality of cameras.

복수의 카메라들은 중첩 화각을 가지고 객체들을 촬영하고, 인접한 영상들과 중첩 영역을 갖게 되는 복수의 영상들(61, 63, 65, 67)을 생성할 수 있다.The plurality of cameras may photograph objects with an overlapping angle of view, and may generate a plurality of images 61, 63, 65, and 67 having an overlapping area with adjacent images.

복수의 영상들(61, 63, 65, 67)을 단순히 스티칭(또는 접합)하면 영상(70)과 같을 수 있다. 복수의 카메라들의 영상 원점이 같을 수 없기 때문에, 시차 영역(73)과 같은 시차 문제(ghost effect)가 발생할 수 있다. 시차는 중첩 영역에 원거리 객체와 근거리 객체가 동시에 존재하는 경우 발생할 수 있다.If the plurality of images 61, 63, 65, and 67 are simply stitched (or joined), they may be the same as the image 70. Since the image origins of the plurality of cameras cannot be the same, a ghost effect such as the parallax region 73 may occur. Parallax may occur when a distant object and a near object exist simultaneously in the overlapping area.

시차를 최소화 하기 위하여 컨트롤러(150)는 중첩 영역에 1차 기하학 보정 및 2차 기하학 보정을 수행함으로써 파노라마 좌표 변환(또는 변경)을 수행할 수 있다.In order to minimize parallax, the controller 150 may perform a panorama coordinate transformation (or change) by performing a first-order geometry correction and a second-order geometry correction on the overlapped area.

구체적으로, 컨트롤러(150)는 복수의 영상들(61, 63, 65, 67)의 적어도 하나의 중첩 영역 내에서 복수의 제어점들을 정의하고, 복수의 제어점들에 호모그래피를 적용함으로써 1차 기하학 보정을 수행할 수 있다. 컨트롤러(150)는 기설정된 분할 값에 기초하여 제어점을 정의할 수 있다.Specifically, the controller 150 defines a plurality of control points within at least one overlapping area of the plurality of images 61, 63, 65, and 67, and applies homography to the plurality of control points, thereby correcting the primary geometry. You can do it. The controller 150 may define a control point based on a preset division value.

컨트롤러(150)는 깊이 정보를 사용하여 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환할 수 있다. 컨트롤러(150)는 호모그래피 정보, 스티칭(또는 접합) 동작을 위한 정보, 중첩 영역 내의 매칭된 특징점들의 거리 및 방향, 중첩 영역 내의 제어점의 거리 및 방향, 중첩 영역 내의 적어도 하나의 객체의 얼라인먼트 정보, 중첩 영역의 FSIM 정보, 및 중첩 영역의 HFI_SSIM 정보 중 적어도 하나를 사용하여 깊이 정보 및 깊이 정보에 의한 시차를 추정할 수 있다.The controller 150 may convert coordinates of a plurality of control points on which the first geometric correction has been performed using the depth information. The controller 150 includes homography information, information for stitching (or bonding) operation, distance and direction of matched feature points in the overlapping area, distance and direction of control points in the overlapping area, alignment information of at least one object in the overlapping area, The depth information and the parallax due to the depth information may be estimated using at least one of FSIM information of the overlapping area and HFI_SSIM information of the overlapping area.

또한, 컨트롤러(150)는 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들을 정의하고, 복수의 패치들을 매핑하는 2차 기하학 보정을 수행함으로써 파노라마 영상(80)을 생성할 수 있다. 이때, 컨트롤러(150)는 비용 함수를 사용하여 복수의 패치들을 매핑할 수 있다. 비용 함수는 상관관계 함수, 평균 제곱 오차 (MSE) 함수, 빠른 구조 유사성(FSSIM) 함수, 및 최대 신호 대 잡음비(PSNR) 함수 중 하나일 수 있다.In addition, the controller 150 may generate a panoramic image 80 by defining a plurality of patches based on a plurality of control points and performing secondary geometry correction for mapping the plurality of patches. In this case, the controller 150 may map a plurality of patches using a cost function. The cost function can be one of a correlation function, a mean squared error (MSE) function, a fast structure similarity (FSSIM) function, and a maximum signal-to-noise ratio (PSNR) function.

컨트롤러(150)는 파노라마 영상(80)을 디스플레이(170)로 전송할 수 있다.The controller 150 may transmit the panoramic image 80 to the display 170.

도 9 내지 도 13은 시차 최소화 스티칭 장치가 복수의 영상들을 스티칭(또는 접합)을 실시한 결과의 다른 예를 나타낸다.9 to 13 show another example of a result of stitching (or bonding) a plurality of images by the parallax minimizing stitching apparatus.

도 9는 컨트롤러가 복수의 영상들에 1차 기하학 보정을 수행한 결과의 일 예를 나타내고, 도 10은 컨트롤러가 복수의 영상들에 1차 기하학 보정을 수행하였을 때 중첩 영역에서 시차가 발생한 것을 나타내고, 도 11은 컨트롤러가 복수의 제어점들을 정의하는 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도 12는 컨트롤러가 2차 기하학 보정을 수행하는 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도 13은 컨트롤러가 중첩 영역 내에서 복수의 제어점들에 1차 기하학 보정 및 2차 기하학 보정을 수행한 결과의 다른 예를 나타낸다.FIG. 9 shows an example of a result of the controller performing the first geometric correction on a plurality of images, and FIG. 10 shows that parallax occurs in the overlapped region when the controller performs the first geometric correction on a plurality of images. , FIG. 11 is a diagram for explaining an operation in which a controller defines a plurality of control points, FIG. 12 is a diagram for explaining an operation in which the controller performs secondary geometry correction, and FIG. 13 is a Another example of the result of performing the first-order geometry correction and the second-order geometry correction on the control points of is shown.

도 9 내지 도 13을 참조하면, 컨트롤러(150)는 수신기(130)가 수신한 복수의 영상들에 1차 기하학 보정을 수행할 수 있다. 컨트롤러(150)는 도 9에 도시된 바와 같이 복수의 영상들을 스티칭(또는 접합)할 수 있다. 컨트롤러(150)의 1차 기하학 보정에도 불구하고, 복수의 영상들의 중첩 영역에서는 시차 영역(91)가 존재할 수 있다. 시차 영역(91)은 도 10에 도시된 바와 같을 수 있다.9 to 13, the controller 150 may perform a first-order geometric correction on a plurality of images received by the receiver 130. The controller 150 may stitch (or bond) a plurality of images as shown in FIG. 9. Despite the primary geometry correction of the controller 150, a parallax region 91 may exist in an overlapping region of a plurality of images. The parallax region 91 may be as shown in FIG. 10.

컨트롤러(150)는 시차 영역(91)의 시차를 최소화하기 위하여, 복수의 영상들의 중첩 영역에서 복수의 제어점을 도 11과 같이 정의할 수 있다. 컨트롤러(150)는 기설정된 분할 값에 기초하여 제어점을 정의할 수 있다.In order to minimize the parallax of the parallax region 91, the controller 150 may define a plurality of control points in an overlapping region of a plurality of images as shown in FIG. 11. The controller 150 may define a control point based on a preset division value.

컨트롤러(150)는 깊이 정보를 사용하여 복수의 제어점들의 좌표를 변환할 수 있다. 컨트롤러(150)는 호모그래피 정보, 스티칭(또는 접합) 동작을 위한 정보, 중첩 영역 내의 매칭된 특징점들의 거리 및 방향, 중첩 영역 내의 제어점의 거리 및 방향, 중첩 영역 내의 적어도 하나의 객체의 얼라인먼트 정보, 중첩 영역의 FSIM 정보, 및 중첩 영역의 HFI_SSIM 정보 중 적어도 하나를 사용하여 깊이 정보 및 깊이 정보에 의한 시차를 추정할 수 있다.The controller 150 may convert coordinates of a plurality of control points using depth information. The controller 150 includes homography information, information for stitching (or bonding) operation, distance and direction of matched feature points in the overlapping area, distance and direction of control points in the overlapping area, alignment information of at least one object in the overlapping area, The depth information and the parallax due to the depth information may be estimated using at least one of FSIM information of the overlapping area and HFI_SSIM information of the overlapping area.

컨트롤러(150)는 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들을 정의하고 복수의 패치들을 매핑하는 2차 기하학 보정을 수행함으로써 파노라마 영상을 생성할 수 있다. 이때, 컨트롤러(150)는 비용 함수를 사용하여 복수의 패치들을 매핑할 수 있다. 비용 함수는 상관관계 함수, 평균 제곱 오차 (MSE) 함수, 빠른 구조 유사성(FSSIM) 함수, 및 최대 신호 대 잡음비(PSNR) 함수 중 하나일 수 있다. 컨트롤러(150)가 깊이 정보를 사용하여 복수의 제어점들의 좌표를 변환한 결과는 도 12에 도시된 바와 같고, 이에, 도 13에 도시된 바와 같이 시차가 최소화될 수 있다.The controller 150 may generate a panoramic image by defining a plurality of patches based on a plurality of control points and performing secondary geometry correction for mapping the plurality of patches. In this case, the controller 150 may map a plurality of patches using a cost function. The cost function may be one of a correlation function, a mean squared error (MSE) function, a fast structure similarity (FSSIM) function, and a maximum signal-to-noise ratio (PSNR) function. The result of converting the coordinates of the plurality of control points by the controller 150 using the depth information is as shown in FIG. 12, and thus, as shown in FIG. 13, the parallax may be minimized.

컨트롤러(150)는 시차가 최소화된 파노라마 영상을 디스플레이(170)로 전송할 수 있다.The controller 150 may transmit a panoramic image in which parallax is minimized to the display 170.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the devices and components described in the embodiments are, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA). , A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, such as one or more general purpose computers or special purpose computers. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications executed on the operating system. Further, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For the convenience of understanding, although it is sometimes described that one processing device is used, one of ordinary skill in the art, the processing device is a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. In addition, other processing configurations are possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to behave as desired or processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device or, to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodyed in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the embodiment, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description to those of ordinary skill in the art. For example, the described techniques are performed in a different order from the described method, and/or components such as systems, structures, devices, circuits, etc. described are combined or combined in a form different from the described method, or other components Alternatively, even if substituted or substituted by an equivalent, an appropriate result can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and those equivalent to the claims also fall within the scope of the claims to be described later.

Claims (14)

복수의 카메라로부터 수신한 제1 영상 및 제2 영상의 중첩 영역(overlapping region) 내에서 복수의 제어점들(control points)을 정의하는 단계;
상기 복수의 제어점들에 호모그래피(homography)를 적용함으로써 1차 기하학 보정을 수행하는 단계;
깊이 정보(depth information)를 사용하여 상기 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환하는 단계;
상기 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 정의하는 단계; 및
상기 복수의 패치들을 매핑(mapping)함으로써 2차 기하학 보정을 수행하는 단계
를 포함하고,
상기 좌표를 변환하는 단계는,
상기 깊이 정보에 기초하여 상기 복수의 제어점들이 근거리에 해당하는지 또는 원거리에 해당하는지를 판단하는 단계; 및
판단 결과에 기초하여 상기 복수의 제어점들 간의 거리를 조정하는 단계
를 포함하는, 시차 최소화 스티칭 방법.
Defining a plurality of control points within an overlapping region of the first image and the second image received from the plurality of cameras;
Performing a first-order geometry correction by applying homography to the plurality of control points;
Converting coordinates of a plurality of control points on which the first-order geometry correction has been performed using depth information;
Defining a plurality of patches based on the plurality of control points; And
Performing secondary geometry correction by mapping the plurality of patches
Including,
Converting the coordinates,
Determining whether the plurality of control points correspond to a short distance or a far distance based on the depth information; And
Adjusting the distance between the plurality of control points based on the determination result
Containing, parallax minimization stitching method.
제1항에 있어서,
상기 2차 기하학 보정을 수행하는 단계는,
비용 함수(cost function)을 사용하여 상기 복수의 패치들을 매핑하는 단계
를 포함하는 시차 최소화 스티칭 방법.
The method of claim 1,
The step of performing the second-order geometry correction,
Mapping the plurality of patches using a cost function
Parallax minimization stitching method comprising a.
제2항에 있어서,
상기 비용 함수는 상관관계(correlation) 함수, 평균 제곱 오차(mean squared error(MSE)) 함수, 빠른 구조 유사성(fast structure similarity(FSSIM)) 함수, 및 최대 신호 대 잡음비(Peak Signal-to-noise ratio(PSNR)) 함수 중 하나인 시차 최소화 스티칭 방법.
The method of claim 2,
The cost function is a correlation function, a mean squared error (MSE) function, a fast structure similarity (FSSIM) function, and a peak signal-to-noise ratio. (PSNR)) One of the functions, the parallax minimization stitching method.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 좌표를 변환하는 단계는,
상기 중첩 영역 내에 포함된 복수의 특징점들 중에서 매칭된 특징점들의 거리 및 방향, 상기 중첩 영역 내에 포함된 의 제어점(control point)의 거리 및 방향, 상기 적어도 하나의 객체(object)의 얼라인먼트(alignment) 정보, 상기 중첩 영역의 FSIM(Feature Similarity Index), 및 상기 중첩 영역의 HFI_SSIM(High Frequency Information_Structure Similarity Index) 중 적어도 하나를 사용하여 상기 깊이 정보를 계산하는 단계
를 포함하는 시차 최소화 스티칭 방법.
The method of claim 1,
Converting the coordinates,
Distance and direction of matched feature points among a plurality of feature points included in the overlapping area, distance and direction of a control point of A included in the overlapping area, and alignment information of the at least one object , Calculating the depth information using at least one of a feature similarity index (FSIM) of the overlapping region, and a high frequency information_structure similarity index (HFI_SSIM) of the overlapping region
Parallax minimization stitching method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 조정하는 단계는,
근거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 늘이는(lengthen) 단계; 및
원거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 줄이는(shorten) 단계
를 포함하는 시차 최소화 스티칭 방법.
The method of claim 1,
The adjusting step,
Lengthening a distance between control points corresponding to a short distance; And
Step of shortening the distance between control points corresponding to a remote distance
Parallax minimization stitching method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 1차 기하학 보정 또는 상기 2차 기하학 보정에 기초하여, 상기 복수의 제어점들의 좌표를 룩업 테이블(look-up table(LUT))에 업데이트하는 단계
를 더 포함하는 시차 최소화 스티칭 방법.
The method of claim 1,
Updating coordinates of the plurality of control points in a look-up table (LUT) based on the first geometry correction or the second geometry correction.
Parallax minimization stitching method further comprising.
복수의 카메라로부터 제1 영상 및 제2 영상을 수신하는 수신기; 및
상기 제1 영상 및 제2 영상의 중첩 영역(overlapping region) 내에서 복수의 제어점들(control points)을 정의하고, 상기 복수의 제어점들에 호모그래피(homography)를 적용함으로써 1차 기하학 보정을 수행하고, 깊이 정보(depth information)를 사용하여 상기 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환하고, 상기 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 정의하고, 상기 복수의 패치들을 매핑(mapping)함으로써 2차 기하학 보정을 수행하는 컨트롤러
를 포함하고,
상기 컨트롤러는,
상기 깊이 정보에 기초하여 상기 복수의 제어점들이 근거리에 해당하는지 또는 원거리에 해당하는지를 판단하고, 판단 결과에 기초하여 상기 복수의 제어점들 간의 거리를 조정하는, 시차 최소화 스티칭 장치.
A receiver for receiving a first image and a second image from a plurality of cameras; And
Define a plurality of control points within an overlapping region of the first image and the second image, and perform a first-order geometry correction by applying homography to the plurality of control points. , Using depth information to convert the coordinates of a plurality of control points on which the primary geometric correction has been performed, define a plurality of patches based on the plurality of control points, and the plurality of patches A controller that performs secondary geometry correction by mapping them
Including,
The controller,
A parallax minimization stitching apparatus that determines whether the plurality of control points correspond to a short distance or a far distance based on the depth information, and adjusts a distance between the plurality of control points based on a determination result.
제8항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
비용 함수(cost function)을 사용하여 상기 복수의 패치들을 매핑하는 시차 최소화 스티칭 장치.
The method of claim 8,
The controller,
Parallax minimization stitching apparatus for mapping the plurality of patches using a cost function.
제9항에 있어서,
상기 비용 함수는 상관관계(correlation) 함수, 평균 제곱 오차(mean squared error(MSE)) 함수, 빠른 구조 유사성(fast structure similarity(FSSIM)) 함수, 및 최대 신호 대 잡음비(Peak Signal-to-noise ratio(PSNR)) 함수 중 하나인 시차 최소화 스티칭 장치.
The method of claim 9,
The cost function is a correlation function, a mean squared error (MSE) function, a fast structure similarity (FSSIM) function, and a peak signal-to-noise ratio. (PSNR)) Stitching device for minimizing parallax, one of the functions.
삭제delete 제8항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 중첩 영역 내에 포함된 복수의 특징점들 중에서 매칭된 특징점들의 거리 및 방향, 상기 중첩 영역 내에 포함된의 제어점(control point)의 거리 및 방향, 상기 적어도 하나의 객체(object)의 얼라인먼트(alignment) 정보, 상기 중첩 영역의 FSIM(Feature Similarity Index), 및 상기 중첩 영역의 HFI_SSIM(High Frequency Information_Structure Similarity Index) 중 적어도 하나를 사용하여 상기 깊이 정보를 계산하는 시차 최소화 스티칭 장치.
The method of claim 8,
The controller,
Distance and direction of matched feature points among a plurality of feature points included in the overlapping area, distance and direction of control points included in the overlapping area, and alignment information of the at least one object , A parallax minimization stitching apparatus for calculating the depth information using at least one of a feature similarity index (FSIM) of the overlapping region and a high frequency information_structure similarity index (HFI_SSIM) of the overlapping region.
제8항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
근거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 늘이고(lengthen), 원거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 줄이는
시차 최소화 스티칭 장치.
The method of claim 8,
The controller,
To increase the distance between control points corresponding to a short distance (lengthen), reduce the distance between control points corresponding to a distance
Stitching device to minimize parallax.
제8항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 1차 기하학 보정 또는 상기 2차 기하학 보정에 기초하여, 상기 복수의 제어점들의 좌표를 룩업 테이블(look-up table(LUT))에 업데이트하는 시차 최소화 스티칭 장치.
The method of claim 8,
The controller,
A parallax minimization stitching apparatus for updating coordinates of the plurality of control points in a look-up table (LUT) based on the first geometry correction or the second geometry correction.
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