KR102618853B1 - 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법 - Google Patents

피사체 굴곡 표시 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102618853B1
KR102618853B1 KR1020210189909A KR20210189909A KR102618853B1 KR 102618853 B1 KR102618853 B1 KR 102618853B1 KR 1020210189909 A KR1020210189909 A KR 1020210189909A KR 20210189909 A KR20210189909 A KR 20210189909A KR 102618853 B1 KR102618853 B1 KR 102618853B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
subject
image
value
edge
camera
Prior art date
Application number
KR1020210189909A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20230100213A (ko
Inventor
김석기
김연중
신영성
Original Assignee
라온피플 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 라온피플 주식회사 filed Critical 라온피플 주식회사
Priority to KR1020210189909A priority Critical patent/KR102618853B1/ko
Publication of KR20230100213A publication Critical patent/KR20230100213A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102618853B1 publication Critical patent/KR102618853B1/ko

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/271—Image signal generators wherein the generated image signals comprise depth maps or disparity maps
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
    • H04N13/243—Image signal generators using stereoscopic image cameras using three or more 2D image sensors
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/257—Colour aspects

Abstract

피사체 굴곡 표시 장치 및 방법을 개시한다. 피사체 굴곡 표시 장치는 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성하는 촬영부; 및 상기 생성된 각각의 이미지에서 피사체의 에지를 검출하고, 상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하며, 상기 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화하는 제어부;를 포함한다.

Description

피사체 굴곡 표시 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DISPLAYING CURVATURE OF SUBJECT}
본 명세서에서 개시되는 실시예들은 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 복수의 카메라에 의해 촬영된 피사체의 이미지를 기초로 스테레오 비전(stereo-vision)을 이용하여 피사체와 카메라 간의 거리를 계산하고, 계산된 거리 정보에 기초하여 이미지 상의 피사체의 굴곡 정도를 표시할 수 있는 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법에 관한 것이다.
스테레오 비전(stereo vision)이란, 스테레오 카메라를 이용하여 획득한 2차원 정보만 있는 2장의 이미지를 가지고 양안 시차의 원리를 이용하여 3차원 거리정보를 계산해 내는 방법이다. 이때, 3차원 거리정보는, 깊이(depth)를 포함할 수 있다. 한편, 스테레오 카메라는 동일한 2대의 카메라를 수평한 높이로 위치시키고, 각각의 렌즈에서 촬영한 이미지를 이용해 깊이 지도(depth map)를 획득하는데 사용된다.
이처럼, 스테레오 비전 방식을 이용하여 2차원 정보만을 포함하는 피사체의 이미지를 가지고, 깊이(depth)를 포함하는 3차원 거리정보를 계산함에 따라, 피사체의 굴곡 정도를 측정할 수 있다.
하지만, 상술된 바와 같이 스테레오 비전 방식을 이용하는 경우, 카메라 렌즈의 특성에 따라 특정 거리의 범위 내에서만 측정이 가능하고, 초근접 예를 들어, 20cm 이내에서는 피사체의 굴곡 측정이 불가능하다는 문제점이 있다. 또한, 거리 측정의 정확도가 저하된다는 문제점이 있다.
한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
한국등록특허 제10-1954192호(2019.03.05 공고)
본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 복수의 카메라에 의해 촬영된 피사체의 이미지를 기초로 스테레오 비전(stereo-vision)을 이용하여 피사체와 카메라 간의 거리를 계산하고, 계산된 거리 정보에 기초하여 이미지 상의 피사체의 굴곡 정도를 표시할 수 있는 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 일 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 피사체 굴곡 표시 장치는, 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성하는 촬영부; 및 상기 생성된 각각의 이미지에서 피사체의 에지를 검출하고, 상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하며, 상기 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화하는 제어부;를 포함한다.
다른 실시예에 따르면, 피사체 굴곡 표시 방법은, 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성하는 단계; 상기 생성된 각각의 이미지에서 피사체의 에지를 검출하는 단계; 상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화하는 단계;를 포함한다.
또 다른 실시예에 따르면, 기록매체는, 피사체 굴곡 표시 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체이다. 피사체 굴곡 표시 방법은, 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성하는 단계; 상기 생성된 각각의 이미지에서 피사체의 에지를 검출하는 단계; 상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화하는 단계;를 포함한다.
또 다른 실시예에 따르면, 컴퓨터 프로그램은, 피사체 굴곡 표시 장치에 의해 수행되며, 피사체 굴곡 표시 방법을 수행하기 위해 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이다. 피사체 굴곡 표시 방법은, 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성하는 단계; 상기 생성된 각각의 이미지에서 피사체의 에지를 검출하는 단계; 상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화하는 단계;를 포함한다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 피사체를 촬영하는 촬영부를 광각을 갖는 다수 개의 광학 카메라로 배열하여 구성함에 따라 20cm 이내의 근접 거리 내에서도 피사체를 촬영할 수 있는 효과가 있다.
또한, 전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 카메라와 피사체 간의 거리를 측정함에 있어서, 멀티 비전 방식을 적용함에 따라 거리 측정의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
개시되는 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 개시되는 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이하, 첨부되는 도면들은 본 명세서에 개시되는 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용들과 함께 본 명세서에 개시되는 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 명세서에 개시되는 내용은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 장치의 기능 블록도이다.
도 2내지 도 6은 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 장치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법의 순서도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 아래에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여, 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략하였다. 그리고, 도면에서 실시예들의 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 구성이 다른 구성과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐 아니라, '그 중간에 다른 구성을 사이에 두고 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성이 어떤 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
다만, 이를 설명하기에 앞서, 아래에서 사용되는 용어들의 의미를 먼저 정의한다.
스테레오 비전(stereo vision)은, 수평한 높이로 위치시킨 2대의 스테레오 카메라를 이용하여 획득한 2차원 정보만 있는 2장의 이미지를 가지고, 양안 시차의 원리를 이용하여 3차원 거리정보를 계산해 내는 방법이다. 이때, 3차원 거리정보는, 깊이(depth)를 포함할 수 있다.
상술한 용어들 이외에 설명이 필요한 용어는 아래에서 각각 따로 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 장치의 기능 블록도, 도 2내지 도 6은 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 장치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 장치는 촬영부(110), 통신부(120), 저장부(130) 및 제어부(140)를 포함한다.
촬영부(110)는 피사체를 촬영하여 이미지를 생성한다. 도 2 내지 도 3을 참조하면, 촬영부(110)는 복수 개의 카메라 및 포트를 포함할 수 있다. 이때, 카메라는 광각을 갖는 광학 카메라일 수 있으며, 멀티 비전(multi-vision) 배열로 구성될 수 있다. 일 실시예에 따른 광학 카메라는 110도의 화각을 가질 수 있다. 하지만, 광학 카메라가 갖는 화각의 각도는 상술된 수치에 한정되는 것은 아니다. 한편, 도 3의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이, 카메라는 이미지 센서, 렌즈 홀더 및 렌즈를 포함할 수 있다. 이때, 카메라는 이미지 센서의 수직 및 수평축을 일치시키기 위해 각 카메라의 이미지 센서를 동일 인쇄회로기판에 실장한 후, 렌즈 홀더와 렌즈를 조립하여 완성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 4개의 이미지 센서가 동일한 간격으로 배치되는 것으로 설명하지만 이에 한하지 않는다. 또한, 포트는 다른 컴퓨팅 장치와 USB 방식으로 연결되어, 카메라에 의해 촬영된 이미지를 전송할 수도 있다. 한편, 상술된 이미지 센서들은 2개의 이미지 센서가 1개의 포트 허브를 사용하도록 구성됨에 따라, 2개의 USB 케이블을 사용하여 연결될 수 있다.
보다 자세하게, 일 실시예에 따른 촬영부(110)는, 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성할 수 있다. 도 4를 참조하면, 촬영부(110)가 4개의 카메라로 구성된 경우의 중첩된 촬영영역(410 내지 440)을 확인할 수 있다. 즉, 일 실시예에 따른 촬영부(110)는 4개의 카메라가 도 2에 도시된 바와 같이 배치된 경우, 도 4에 도시된 바와 같은 중첩된 촬영영역을 가질 수 있다. 이때, 빨간색의 점선을 갖는 제 1 바운드 영역(410)은 제 1 카메라에 의해 촬영되는 촬영 범위, 파란색의 점선을 갖는 제 2 바운드 영역(420)은 제 2 카메라에 의해 촬영되는 촬영 범위, 초록색의 점선을 갖는 제 3 바운드 영역(430)은 제 3 카메라에 의해 촬영되는 촬영 범위 그리고, 보라색의 점선을 갖는 제 4 바운드 영역(440)은 제 4 카메라에 의해 촬영되는 촬영 범위를 의미할 수 있다. 한편, 각 바운드 영역이 갖는 한 변의 길이는 카메라에 의해 촬영된 이미지의 거리()를 나타내며, 이때의 거리 정보는 2차원 정보만을 포함할 수 있다. 또한, 각 바운드 영역에 의해 촬영영역이 중첩됨에 따라 형성된 공통의 한 변의 길이는, 중첩되는 촬영영역을 갖는 두 개의 카메라에 의해 촬영된 이미지의 중첩영역의 거리()를 의미할 수 있다. 한편, 도 4를 참조하면, 중첩된 촬영영역은 제 1 바운드 영역과 제 2 바운드 영역, 제 1 바운드 영역과 제 3 바운드 영역, 제 1 바운드 영역과 제 4 바운드 영역, 제 2 바운드 영역과 제 4 바운드 영역, 제 2 바운드 영역과 제 3 바운드 영역 그리고, 제 3 바운드 영역과 제 4 바운드 영역에 의해 형성됨에 따라, 촬영영역이 중첩되는 경우의 수는 총 6개가 될 수 있다. 또한, 도 5에 도시된 바와 같이, 2개의 카메라(X, Y)에 의해 중첩되는 촬영영역이 존재하는 경우, 아래의 수학식 1에 의해 카메라에 의해 촬영된 이미지의 거리() 및 중첩되는 촬영영역을 갖는 두 개의 카메라에 의해 촬영된 이미지의 중첩영역의 거리()가 계산될 수 있다.
[수학식 1]
여기서, 는 카메라의 렌즈 사이의 거리, 는 카메라 렌즈의 화각, 는 카메라 렌즈와 피사체와의 촬영거리, 는 두 개의 카메라에 의해 촬영된 이미지의 중첩영역의 거리, 는 카메라에 의해 촬영된 이미지의 거리일 수 있다.
이에 따라, 중첩영역을 갖는 2개의 카메라를 이용하여 획득한 2차원 정보만 있는 2장의 이미지를 가지고, 양안 시차의 원리를 이용하여 3차원 거리정보를 계산할 수 있다. 다시 말해, 중첩영역을 갖는 2대의 카메라가 존재하면, 스테레오 비전을 적용하여 3차원 거리정보를 계산할 수 있다. 한편, 일 실시예에 따르면 촬영부(110)의 카메라가 4개인 것으로 설명하지만 이에 한하지 않으며, 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되면 관계없다. 다시 말해, 촬영부(110)에 포함되는 카메라의 수를 복수 개이되 그 수를 짝수로 설정하는 이유는, 2대의 카메라로 구성하는 경우에는 1개의 중첩되는 촬영영역만을 가짐에 따라 종래의 문제점인 거리 측정의 정확도가 저하된다는 문제점이 있다. 이에 따라, 촬영부(110)에 포함되는 카메라의 수를 짝수로 설정하되 4개 이상이 되도록 설정하여, 중첩되는 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따라 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 거리를 산출하고, 산출된 거리의 평균값을 최종적인 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값으로 적용하여 깊이(depth) 정보를 계산함으로써, 거리 측정의 정확도를 보다 향상시켜 피사체의 굴곡을 보다 확실하게 표현할 수 있다. 한편, 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값을 산출하고, 산출된 거리값에 기초하여 이미지에 포함된 피사체의 굴곡을 표시하는 보다 구체적인 설명은 하기의 제어부(140)를 통해 보다 상세히 설명하기로 한다.
통신부(120)는 다른 디바이스(장치) 및/또는 네트워크와 유무선 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 통신부(120)는 다양한 유무선 통신 방법 중 적어도 하나를 지원하는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예컨대, 통신 모듈은 칩셋(chipset)의 형태로 구현될 수 있다.
한편, 통신부(120)가 지원하는 무선 통신은, 예를 들어 Wi-Fi(Wireless Fidelity), Wi-Fi Direct, 블루투스(Bluetooth), 저전력블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy), UWB(Ultra Wide Band), NFC(Near Field Communication), LTE, LTE-Advanced 등의 무선 이동통신 등일 수 있다. 또한, 통신부(120)가 지원하는 유선 통신은, 예를 들어 USB 또는 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 등일 수 있다.
저장부(130)는 파일, 어플리케이션 및 프로그램 등과 같은 다양한 종류의 데이터를 설치 및 저장할 수 있으며, RAM, HDD 및 SSD 등과 같이 다양한 종류의 메모리 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다. 후술하는 제어부(140)는 저장부(130)에 저장된 데이터에 접근하여 이를 이용하거나, 또는 새로운 데이터를 저장부(130)에 저장할 수도 있다. 또한, 제어부(140)는 저장부(130)에 설치된 프로그램을 실행할 수도 있다. 한편, 저장부(130)에는 촬영부(110)에 의해 촬영된 피사체의 이미지를 저장할 수도 있으며, 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법을 수행하기 위한 프로그램이 설치될 수 있다. 또한, 저장부(130)는 피사체를 촬영한 이미지 내의 다양한 정보들, 예컨대, 이미지에서 특징점의 좌표 정보 등을 저장할 수 있다. 이때, 상술한 특징점의 좌표 정보는 피사체의 에지의 좌표 정보일 수 있다. 한편, 저장부(130)는 후술하는 양안 시차값 및 카메라로부터 피사체까지의 거리값을 산출하기 위해 필요한 다양한 정보들 예컨대, 이미지에 포함된 피사체 관련 좌표 정보 및 초점거리 카메라 센서 사이의 거리 등 카메라 관련 정보 등을 저장할 수 있다.
제어부(140)는 CPU, GPU 등과 같은 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 구성으로, 피사체 굴곡 표시 장치(100)의 전체적인 동작을 제어할 수 있다. 즉, 제어부(140)는 프레임 피사체 굴곡 표시를 위한 동작을 수행하도록 피사체 굴곡 표시 장치(100)에 포함된 다른 구성들을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 저장부(130)에 저장된 프로그램을 실행하거나, 저장부(130)에 저장된 파일을 읽어오거나 또는 새로운 파일을 저장부(130)에 저장할 수도 있다.
제어부(140)는 촬영부(110)에 포함된 각각의 카메라가 생성한 이미지에서 피사체의 에지를 검출한다. 즉, 제어부(140)는 이미지 프로세싱을 통해 이미지에 포함된 피사체의 에지를 검출할 수 있다. 보다 자세하게, 제어부(140)는 각각의 카메라가 생성한 이미지의 픽셀에 있어서의 변화값에 기초하여 피사체 영역의 윤곽을 감지하여 이미지에 포함된 피사체의 에지를 검출할 수 있다.
제어부(140)는 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값을 산출한다. 또한, 제어부(140)는 산출된 양안 시차값을 기초로 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값을 산출한다. 보다 자세하게, 제어부(140)는 산출된 양안 시차값을 기초로 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값을 산출하되, 산출된 거리값을 상기 조합 가능한 경우의 수로 나눈 평균값을 상기 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값으로 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 6의 (a)와 같이 4대의 카메라(610 내지 640)가 촬영부(110)에 포함되어 구성된 경우, 두 개의 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값을 산출할 수 있다. 여기서, 양안 시차값 및 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값은, 상술된 바에 따르면 중첩된 촬영영역을 갖는 경우의 수가 총 6가지이므로, 각각의 경우에 따라 스테레오 비전 방식을 적용해 양안 시차값 및 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값을 산출할 수 있다. 한편, 산출된 거리값은, 모든 경우의 수에 따라 산출된 거리값을 더하여 조합 가능한 수로 나눈 평균값을 카메라로부터 피사체까지의 거리값으로 산출할 수 있다. 이에 따르면, 거리 측정의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다. 이때, 도 6의 (a)와 같이 두 카메라 간의 거리(b12, b13, b24, b34)는 모두 동일한 것으로 설명하지만 이에 한하지 않으며, 그 거리가 동일하지 않아도 관계없다. 한편, 두 개의 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값은 아래의 수학식 2에 의해 계산될 수 있다.
[수학식 2]
여기서, 는 특징점의 3차원 좌표, 는 카메라와 특징점과의 거리, 는 카메라 i로 촬영된 이미지에서 특징점 의 (x,y)좌표, 는 카메라 j로 촬영된 이미지에서 특징점 의 (x,y)좌표, 는 두 개의 카메라 렌즈 사이의 중심으로부터 특징점 까지의 (x,y) 좌표 거리, 는 초점 거리(이미지 센서와 카메라 렌즈 사이의 거리), 는 두 개의 카메라의 이미지 센서 사이의 거리 그리고, 는 이미지에서 특징점이 검출되었을 때 각각의 두 좌표 사이의 거리를 의미할 수 있다. 즉, 는 양안 시차값을 의미할 수 있다. 한편, 상술된 특징점은 피사체의 에지를 의미할 수 있다. 따라서, 일 실시예에 따르면, 특징점의 좌표는 피사체의 에지의 좌표를 의미할 수 있다.
한편, 제어부(140)는 상술된 바와 같이 촬영부(110)가 4개의 카메라로 멀티 비전 배열로 구성됨에 따라, 6가지로 조합 가능한 경우의 수가 발생되어 각각의 조합 가능 경우에 대해, 스테레오 비전 방식을 활용해 거리값을 계산할 수 있다. 이때, 제어부(140)는 6개의 거리값의 평균값을 아래의 수학식 3에 따라 계산할 수 있으며, 수학식 3에 따라 계산된 값을 카메라의 렌즈로부터 특징점 즉, 피사체의 에지까지의 거리값으로 사용할 수 있다.
[수학식 3]
여기서, i 및 j는 스테레오 비전 방식을 적용할 각각의 카메라이고, 는 평균된 거리값이다.
제어부(140)는 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화할 수 있다. 보다 구체적으로, 제어부(140)는 생성된 다수의 이미지 중 어느 하나의 이미지를 기준 이미지로 설정하고, 설정된 기준 이미지의 에지 픽셀마다 산출된 거리값에 기초하여 거리 정보를 갖는 거리정보행렬을 구성한다. 이때, 거리정보는 깊이(depth) 정보를 의미할 수 있다. 한편, 거리정보행렬은 아래의 수학식 4와 같이 구성될 수 있다.
[수학식 4]
한편, 제어부(140)는 기준 이미지의 에지 픽셀의 색상을 거리정보행렬의 최소값과 최대값을 기준으로 256 단위의 색상값을 가지도록 표준화할 수 있다. 이때, 기준 이미지의 에지 픽셀의 색상은 아래의 수학식 5에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 5]
,
여기서, 기준 이미지의 에지 픽셀이 갖는 최소값은 0일 수 있으며, 최대값은 255일 수 있다.
제어부(140)는 표준화된 색상값을 기준 이미지의 에지 픽셀에 적용하여 표시함으로써 시각화함으로써, 이미지 내의 피사체가 깊이(depth) 정보를 갖는 깊이 지도(depth map)를 형성할 수 있다. 이에 따르면, 이미지의 피사체는 굴곡을 갖도록 표시될 수 있다. 이처럼, 상술된 바에 따라 시각화된 기준 이미지는, 깊이 지도(depth map)를 형성함에 따라 피사체의 굴곡 정도를 확인할 수 있다. 한편, 이미지의 각 에지 픽셀마다 거리정보를 가지고 있으므로, 피사체의 굴곡에 대한 수치적 계산이 가능할 수 있다.
한편, 피사체 굴곡 표시 장치(100)는, 입출력부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
입출력부는 사용자로부터 입력을 수신하기 위한 입력부와 작업의 수행결과 또는 피사체 굴곡 표시 장치(100)의 상태 등의 정보를 표시하기 위한 출력부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입출력부(110)는 사용자 입력을 수신하는 조작 패널(operation panel) 및 화면을 표시하는 디스플레이 패널(display panel) 등을 포함할 수 있다.
구체적으로 입력부는 키보드, 물리 버튼, 터치 스크린, 카메라 또는 마이크 등과 같이 다양한 형태의 입력을 수신할 수 있는 장치들을 포함할 수 있다. 또한, 출력부는 디스플레이 패널 또는 스피커 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않고 입출력부(110)는 다양한 입출력을 지원하는 구성을 포함할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법의 순서도, 도 8은 일 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7에 도시된 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법은 도 1 내지 도 6에 도시된 피사체 굴곡 표시 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도, 도 1 내지 도 6에 도시된 피사체 굴곡 표시 장치(100)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 7에 도시된 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법에도 적용될 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 장치(100)는 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성한다(S710). 일 실시예에 따르면, 피사체 굴곡 표시 장치(100)는 4개의 카메라로 구성됨에 따라 도 8에 도시된 바와 같이 모두 4개의 이미지(810)를 생성할 수 있다.
피사체 굴곡 표시 장치(100)는 S710 단계에서 생성된 각각의 이미지에서 피사체의 에지를 검출한다(S720). 피사체 굴곡 표시 장치(100)는 이미지 프로세싱을 통해 이미지에 포함된 피사체의 에지를 검출할 수 있다. 보다 자세하게, 도 8에 도시된 바와 같이, 피사체 굴곡 표시 장치(100)는 각각의 카메라가 생성한 이미지의 픽셀에 있어서의 변화값에 기초하여 피사체 영역의 윤곽을 감지하여 이미지에 포함된 피사체의 에지(820)를 검출할 수 있다.
피사체 굴곡 표시 장치(100)는 S720 단계에서 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출한다(S730). 피사체 굴곡 표시 장치(100)는 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값을 산출하고, 산출된 양안 시차값을 기초로 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값을 산출한다. 보다 자세하게, 피사체 굴곡 표시 장치(100)는 산출된 양안 시차값을 기초로 이미지를 촬영한 카메라로부터 피사체까지의 거리값을 산출하되, 산출된 거리값을 상기 조합 가능한 경우의 수로 나눈 평균값을 상기 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값으로 산출할 수 있다.
피사체 굴곡 표시 장치(100)는 S730 단계에서 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화한다(S740). 피사체 굴곡 표시 장치(100)는 생성된 다수의 이미지 중 어느 하나의 이미지를 기준 이미지로 설정하고, 설정된 기준 이미지의 에지 픽셀마다 산출된 거리값에 기초하여 거리 정보를 갖는 거리정보행렬을 구성한다. 이때, 거리정보는 깊이(depth) 정보를 의미할 수 있다. 한편, 피사체 굴곡 표시 장치(100)는 기준 이미지의 에지 픽셀의 색상을 거리정보행렬의 최소값과 최대값을 기준으로 256 단위의 색상값을 가지도록 표준화하고, 표준화된 색상값을 기준 이미지의 에지 픽셀에 적용하여 표시함으로써, 도 8에 도시된 바와 같이 이미지 내의 피사체가 깊이(depth) 정보를 갖는 깊이 지도(depth map)(830)를 형성할 수 있다. 이에 따르면, 이미지의 피사체는 굴곡을 갖도록 표시될 수 있다.
이상의 실시예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.
구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.
뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
한편, 본 명세서를 통해 설명된 일실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다.
또한, 본 명세서를 통해 설명된 일실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.
따라서, 본 명세서를 통해 설명된 일실시예에 따른 피사체 굴곡 표시 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 마더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.
여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.
또한, 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.
그리고, 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.
상술한 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술한 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 명세서를 통해 보호받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 피사체 굴곡 표시 장치
110 : 촬영부
120 : 통신부
130 : 저장부
140 : 제어부
210 : 카메라
220, 360 : 포트
310 : 이미지 센서
320 : 렌즈 홀더
330 : 렌즈
340 : 인쇄회로기판
350 : 포트 허브
410 : 제 1 바운드 영역
420 : 제 2 바운드 영역
430 : 제 3 바운드 영역
440 : 제 4 바운드 영역

Claims (10)

  1. 중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성하는 촬영부; 및
    상기 생성된 각각의 이미지에서 피사체의 에지를 검출하고,
    상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하며,
    상기 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 생성된 각각의 이미지의 픽셀에 있어서의 변화값에 따라 피사체 영역의 윤곽을 감지하는 이미지 프로세싱을 통해 이미지에 포함된 피사체의 에지를 검출하며,
    상기 제어부는,
    상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하되, 상기 산출된 거리값을 상기 조합 가능한 경우의 수로 나눈 평균값을 상기 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 피사체 굴곡 표시 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 생성된 다수의 이미지 중 어느 하나의 이미지를 기준 이미지로 설정하고, 상기 설정된 기준 이미지의 에지 픽셀마다 상기 산출된 거리값에 기초하여 거리 정보를 갖는 거리정보행렬을 구성하고, 상기 기준 이미지의 에지 픽셀의 색상을 상기 거리정보행렬의 최소값과 최대값을 기준으로 256 단위의 색상값을 가지도록 표준화하여, 상기 표준화된 색상값을 상기 기준 이미지의 에지 픽셀에 적용해 시각화하는 것을 특징으로 하는 피사체 굴곡 표시 장치.
  5. 피사체 굴곡 표시 장치가 수행하는 피사체 굴곡 표시 방법에 있어서,
    중첩되는 촬영영역을 형성하는 경우의 수가 복수 개가 되도록 구성된 짝수 대의 카메라를 사용해 피사체를 촬영하여 각각의 이미지를 생성하는 단계;
    상기 생성된 각각의 이미지에서 피사체의 에지를 검출하는 단계;
    상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 거리값을 기초로 미리 설정된 기준 이미지를 시각화하는 단계;를 포함하고,
    상기 이미지에서 피사체의 에지를 검출하는 단계는,
    상기 생성된 각각의 이미지의 픽셀에 있어서의 변화값에 따라 피사체 영역의 윤곽을 감지하는 이미지 프로세싱을 통해 이미지에 포함된 피사체의 에지를 검출하는 단계를 포함하며,
    상기 피사체까지의 거리값을 산출하는 단계는,
    상기 피사체의 에지가 검출된 이미지를 기준으로 중첩된 촬영영역을 갖는 모든 경우의 수에 따른 카메라를 조합하여 스테레오 비전 방식을 이용해 양안 시차값 및 상기 이미지를 촬영한 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값을 산출하되, 상기 산출된 거리값을 상기 조합 가능한 경우의 수로 나눈 평균값을 상기 카메라로부터 상기 피사체까지의 거리값으로 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 피사체 굴곡 표시 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 미리 설정된 기준 이미지를 시각화하는 단계는,
    상기 생성된 다수의 이미지 중 어느 하나의 이미지를 기준 이미지로 설정하고, 상기 설정된 기준 이미지의 에지 픽셀마다 상기 산출된 거리값에 기초하여 거리 정보를 갖는 거리정보행렬을 구성하고, 상기 기준 이미지의 에지 픽셀의 색상을 상기 거리정보행렬의 최소값과 최대값을 기준으로 256 단위의 색상값을 가지도록 표준화하여, 상기 표준화된 색상값을 상기 기준 이미지의 에지 픽셀에 적용해 시각화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 피사체 굴곡 표시 방법.
  9. 제 5 항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  10. 피사체 굴곡 표시 장치에 의해 수행되며, 제 5 항에 기재된 방법을 수행하기 위해 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
KR1020210189909A 2021-12-28 2021-12-28 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법 KR102618853B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210189909A KR102618853B1 (ko) 2021-12-28 2021-12-28 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210189909A KR102618853B1 (ko) 2021-12-28 2021-12-28 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20230100213A KR20230100213A (ko) 2023-07-05
KR102618853B1 true KR102618853B1 (ko) 2023-12-29

Family

ID=87158735

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210189909A KR102618853B1 (ko) 2021-12-28 2021-12-28 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102618853B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101593316B1 (ko) * 2014-08-18 2016-02-11 경희대학교 산학협력단 스테레오 카메라를 이용한 3차원 모델 재구성 방법 및 장치
KR101954192B1 (ko) 2012-11-15 2019-03-05 엘지전자 주식회사 어레이 카메라, 휴대 단말기 및 그 동작 방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3556319B2 (ja) * 1995-04-10 2004-08-18 富士通株式会社 距離計測装置
KR101281003B1 (ko) * 2011-06-28 2013-07-08 서울대학교산학협력단 다시점 영상을 이용한 영상 시스템 및 영상 처리 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101954192B1 (ko) 2012-11-15 2019-03-05 엘지전자 주식회사 어레이 카메라, 휴대 단말기 및 그 동작 방법
KR101593316B1 (ko) * 2014-08-18 2016-02-11 경희대학교 산학협력단 스테레오 카메라를 이용한 3차원 모델 재구성 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230100213A (ko) 2023-07-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9736451B1 (en) Efficient dense stereo computation
CN107111880B (zh) 针对计算机视觉的遮挡处置
US10116867B2 (en) Method and apparatus for displaying a light field based image on a user's device, and corresponding computer program product
KR102370062B1 (ko) 3차원 디스플레이 장치를 위한 보정 계수 결정 방법 및 그 방법을 이용한 3차원 디스플레이 장치
KR102415501B1 (ko) 3차원 디스플레이 장치의 파라미터 추정 방법 및 그 방법을 이용한 3차원 디스플레이 장치
JP6657214B2 (ja) 画像ベースの深さ検知システムの精度測定
JP5671533B2 (ja) 立体画像対における遠近感および視差の調整
US10872432B2 (en) Disparity estimation device, disparity estimation method, and program
JP2017520050A (ja) 局所的適応ヒストグラム平坦化
JP6750183B2 (ja) 画像距離算出装置、画像距離算出方法および画像距離算出用プログラム
US11803980B2 (en) Method for generating layered depth data of a scene
US20120105601A1 (en) Apparatus and method for creating three-dimensional panoramic image by using single camera
KR102423295B1 (ko) 심도 맵을 이용하여 객체를 합성하기 위한 장치 및 그에 관한 방법
JPWO2020085303A1 (ja) 情報処理装置及び情報処理方法
KR102618853B1 (ko) 피사체 굴곡 표시 장치 및 방법
US9918015B2 (en) Exposure control using depth information
US11257235B2 (en) Efficient sub-pixel disparity estimation for all sub-aperture images from densely sampled light field cameras
JP6313569B2 (ja) 立体映像生成装置、そのプログラム及び立体映像表示装置
JPWO2012153378A1 (ja) 立体視画像生成装置、立体視画像生成方法、立体視画像生成プログラム
Mustaniemi et al. Parallax correction via disparity estimation in a multi-aperture camera
Lee et al. Content-based pseudoscopic view detection
CN104270627A (zh) 一种信息处理方法及第一电子设备
TW201928725A (zh) 一種導航引導圖的產生方法和裝置
JP6831792B2 (ja) 撮像装置、および、撮像システム
GB2555585A (en) Multiple view colour reconstruction

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right