KR20070101580A - 카메라 보정 행렬 추정 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 카메라 보정 행렬 추정 방법에 관한 것으로,
본 발명은 두 평면으로 구성된 카메라 보정용 3차원 패턴을 제공하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴을 카메라로 투영한 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상에 3차원 좌표값을 할당한 특징점을 선택하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴과 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상을 일치시키기 위해 기준점을 추출하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상 좌표를 일치시키는 단계와; 상기 일치된 3차원 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상의 특징점 좌표에 대하여 카메라 행렬을 풀어 카메라 보정 행렬을 계산하는 단계를 포함하여 카메라 보정용 3차원 패턴을 쉽고 편리하게 제작 및 관리는 물론 쉽게 카메라 보정 행렬 계산 및 3차원 복원을 할 수 있게 되는 것이다.
카메라, 보정
Description
도 1 은 종래 카메라 보정 행렬 추정 방법의 3차원 인공 보정물체의 영상도
도 2는 본 발명 카메라 보정 행렬 추정 방법의 3차원 패턴도
도 3은 본 발명 카메라 보정 행렬 추정 방법의 특징점 추출 영상도
도 4는 본 발명 카메라 보정 행렬 추정 방법의 기준점 추출 영상도
도 5는 본 발명 카메라 보정 행렬 추정 방법의 기준점 매칭 영상도
본 발명은 카메라 보정 행렬 추정 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 두평면으로 구성된 카메라 보정용 3차원 패턴을 이용하여 상기 3차원 패턴을 쉽고 편리하게 제작 및 관리할 수 있도록 한 카메라 보정 행렬 추정 방법에 관한 것이다.
일반적으로 카메라 보정은 카메라를 통해 피사체의 기하학적인 정보를 얻고자 할 경우 카메라로부터 얻어진 영상정보와 피사체의 실질적인 기하학적인 정보 사이의 변수를 추정하여 카메라를 보정하는 과정이 필수적이다.
상기 카메라를 보정하기 위하여 사용되어 왔던 보정 방법은 3차원 인공 보정 물체를 이용하여 보정하는 방법과, 자율 보정 방법과, 평면상에 점의 좌표를 이용하여 보정하는 방법이 있다.
이 중에서도 현재까지 널리 사용되는 카메라 보정용 3차원 패턴은 도 1에 도시한 바와 같이, 직육면체 형태의 기하학적 특징을 갖는 3차원 인공 보정물체를 이용하여 상기 직육면체의 3차원 인공 보정물체를 촬영하여 3차원 복원에 필요한 보정 카메라 행렬을 구하게 된다.
그러나 상기 3차원 인공 보정물체를 이용한 카메라 보정 행렬 추정 방법은 직육면체의 보정물체를 제작 및 관리하기에 어려움이 따른다. 그 이유는 촬영된 영상으로 카메라 변수를 계산하기 위해서는 그 대상이 되는 보정물체가 전형적인 직육면체의 특성을 가지고 있어야 하기 때문이다.
즉 한 꼭지점을 기준으로 세 개의 면이 직각을 유지하며, 12 개의 모서리 변은 모두 직각을 이루고 있어야 하는 전형적인 직육면체이어야 한다. 그렇지 않게 되면 카메라의 변수를 정확하게 계산할 수 없게 되고 그에 따른 보정 또한 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있다.
본 발명의 목적은 카메라 보정용 3차원 패턴을 쉽고 편리하게 제작 및 관리할 수 있는 카메라 보정 행렬 추정 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 쉽게 카메라 보정 행렬을 구하고자 하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 카메라 보정으로 획득된 영상으로 손쉽게 3차원 복원을 할 수 있도록 하고자 하는 데 있다.
상기의 목적을 실현하기 위하여 본 발명은 두 평면으로 구성된 카메라 보정용 3차원 패턴을 제공하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴을 카메라로 투영한 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상에 3차원 좌표값을 할당한 특징점을 선택하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴과 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상을 일치시키기 위해 기준점을 추출하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상 좌표를 일치시키는 단계와; 상기 일치된 3차원 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상의 특징점 좌표에 대하여 카메라 행렬을 풀어 카메라 보정 행렬을 계산하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.
따라서 본 발명에 의하면 카메라 보정용 3차원 패턴을 두 평면으로 구성된 카메라 보정용 3차원 패턴을 제공함으로써, 카메라 보정용 3차원 패턴을 쉽게 그리고 편리하게 제작 및 관리할 수 있고, 또한 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상으로 특징점과 기준점을 추출하고 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상 좌표로 보정행렬을 계산하게 되므로 손쉽게 3차원 복원을 할 수 있게 되는 것이다.
이하 첨부되는 도면에 의거 본 발명을 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명 카메라 보정 행렬 추정 방법의 3차원 패턴도이고, 도 3은 본 발명 카메라 보정 행렬 추정 방법의 특징점 추출 영상도이며, 도 4는 본 발명 카메라 보정 행렬 추정 방법의 기준점 추출 영상도이고, 도 5는 본 발명 카메라 보정 행렬 추정 방법의 기준점 매칭 영상도로서, 카메라 보정 행렬을 구하기 위하여 필요한 카메라 보정용 3차원 패턴을 제공한다.
상기 카메라 보정용 3차원 패턴은 길이가 L 인 정사각형 패턴이 일정한 2L 간격을 두고 상하, 좌우로 구성된 두 평면을 θ만큼으로 접합한다.
상기 두 평면의 각 코너에 3차원 좌표를 할당하기 위하여 좌측 하단 코너를 원점(0.0.0)으로 설정하고, 상기 좌측 하단 코너의 원점을 기준하여 좌에서 우로 코너에 따라 삼각함수를 이용하여 각각의 코너에 아래 수학식 1과 같이 3차원 좌표를 할당한다.
그리고 축으로는 하에서 상으로 코너를 따라 삼각함수를 이용하여 각각의 코너에 아래 수학식 2와 같이 코너에 3 차원 좌표를 할당한다.
수학식 1
Xk = kL cosθ, Zk = kL sinθ, 0 ≤ k ＜ n
Xk = (k+1)L cosθ, Zk = (2n-k-1)L sinθ, n ≤ k ＜ 2n
수학식 2
Yk = kL 0 ≤ k ＜ m
그리고 도 2의 카메라 보정용 3차원 패턴을 임의의 각도로 촬영하여 도 3에 도시한 바와 같이 투영된 3차원 패턴 영상에서 특징점을 추출하게 되는데, 이때 특징점 추출은 패턴의 코너로 선택하며, 그 추출 방법으로는 간단하면서 성능이 우수한 해리스(harris)코너 검출기로 추출한다.
이어서 상기 카메라 보정용 3차원 패턴과, 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상을 일치시키기 위해서 기준점이 필요하기 때문에, 상기 기준점을 추출하게 되 는데, 이때 추출 방법은 도 4에 도시한 바와 같이 영상의 각 모서리에서 가장 가까운 코너를 찾아서 기준점으로 할당한다.
이와 같이 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상의 각 모서리에서 가장 가까운 코너를 할당한 기준점과 도 2에 도시한 바와 같이 카메라 보정용 3차원 패턴의 기준점을 일치시키면 도 5에 도시한 바와 같이 카메라 보정용 3차원 패턴에 할당한 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상의 특징점 좌표를 일치시킬 수 있다.
상기 매칭된 3차원 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상의 특징점 좌표는 카메라 행렬을 구하는데 필요하게 되고, 이에 대하여 카메라 행렬은 수학식 3과 같이 구성요소로 표현되며 상기 수학식 3을 풀면 카메라 보정 행렬이 구해지게 된다.
수학식 3
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 두 평면으로 구성된 카 메라 보정용 3차원 패턴을 제시함으로써, 카메라 보정용 3차원 패턴을 쉽게 그리고 편리하게 제작 및 관리할 수 있고, 또한 상기 카메라 보정용 3차원 패턴을 카메라로 투영한 3차원 패턴 영상에 3차원 좌표값을 할당한 특징점 및 상기 카메라 보정용 3차원 패턴과 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상을 일치시키기 위해 기준점을 추출하여 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상 좌표를 일치시킴으로써, 보정 행렬이 구해지게 되므로 손쉽게 3차원 복원을 할 수 있게 되는 것이다.
Claims (3)
- 두 평면으로 구성된 카메라 보정용 3차원 패턴을 제공하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴을 카메라로 투영한 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상에 3차원 좌표값을 할당한 특징점을 선택하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴과 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 영상을 일치시키기 위해 기준점을 추출하는 단계와; 상기 카메라 보정용 3차원 패턴 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상 좌표를 일치시키는 단계와; 상기 일치된 3차원 좌표와 카메라 보정용 3차원 패턴 영상의 특징점 좌표에 대하여 카메라 행렬을 풀어 카메라 보정 행렬을 계산하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 카메라 보정 행렬 추정 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 특징점 추출은 3차원 패턴의 코너를 선택하는 것을 특징으로 하는 카메라 보정 행렬 추정 방법.
- 제 1 항에 있어서 상기 기준점 추출은 3차원 패텬 영상에서 각 모서리에서 가장 가까운 코너를 찾아서 기준점으로 할당하는 것을 특징으로 하는 카메라 보정 행렬 추정 방법.
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| KR1020060032753A KR20070101580A (ko) | 2006-04-11 | 2006-04-11 | 카메라 보정 행렬 추정 방법 |
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| KR (1) | KR20070101580A (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8208029B2 (en) | 2007-12-17 | 2012-06-26 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and system for calibrating camera with rectification homography of imaged parallelogram |
| US8564670B2 (en) | 2010-12-22 | 2013-10-22 | Electronic And Telecommunications Research Institute | Camera calibration apparatus and method using parallelograms in image and multi-view control |
| KR101387692B1 (ko) * | 2012-10-05 | 2014-04-22 | 한국전기연구원 | 스테레오 카메라의 광축 간격 조절 방법 |
| US9185401B2 (en) | 2011-07-15 | 2015-11-10 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for camera network calibration with small calibration pattern |
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2006
- 2006-04-11 KR KR1020060032753A patent/KR20070101580A/ko not_active Application Discontinuation
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| US8208029B2 (en) | 2007-12-17 | 2012-06-26 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and system for calibrating camera with rectification homography of imaged parallelogram |
| US8564670B2 (en) | 2010-12-22 | 2013-10-22 | Electronic And Telecommunications Research Institute | Camera calibration apparatus and method using parallelograms in image and multi-view control |
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