KR20140054590A - 카메라 캘리브레이션 방법 및 장치 - Google Patents

카메라 캘리브레이션 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

3차원 물체는 구성이 복잡하여 일반적인 환경에서는 사용이 용이하지 않으며, 스마트폰의 카메라와 같은 저가의 카메라에 적용하기에는 부적합한 면이 있다. 단순한 체커보드에 대한 복수 개의 이미지를 사용하는 기법이 가장 널리 사용되고는 있으나, 이러한 기법도 측정 시간이 비교적 많이 소요되어 실시간 응용에 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 발명의 실시예에서는, 장면 내의 임의의 크기와 종횡비를 갖는 직사각형 영상을 이용하여 카메라의 상대적인 촬영 위치를 검출할 수 있는 카메라 캘리브레이션 기술을 제안하고자 한다. 또한 본 발명의 실시예에서는, 카메라의 촬영 위치를 검출하는데 사용된 실제 영상에 대한 기하정보(크기, 종횡비 등)를 파악할 수 있는 카메라 캘리브레이션 기술을 제안하고자 한다.

Description

카메라 캘리브레이션 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING CAMERA CALIBRATION}
본 발명은 카메라의 내부 및 외부 인수를 찾는 캘리브레이션(calibration) 기술에 관한 것으로, 특히 장면 내의 임의의 크기와 종횡비를 갖는 직사각형 영상을 이용하여 카메라의 상대적인 촬영 위치와 실제 영상의 기하정보를 검출하는데 적합한 카메라 캘리브레이션 방법 및 장치에 관한 것이다.
카메라의 내부 구성(예를 들어, 렌즈 특성, 이미징 방법 등)과 외부 구성(예를 들어, 카메라의 위치 및 방위)을 찾아 내는 것을 카메라 캘리브레이션이라고 한다. 이는 컴퓨터 비젼 분야에서 주요한 기술 사안이며, 최근 관심이 증가되고 있는 증강현실을 위한 핵심 요소 기술이다.
카메라의 내부 구성 정보는 고가의 카메라 외에는 명시적으로 알려져 있지 않고, 외부 구성 정보도 특별한 경우를 제외하고 측정하기가 어렵다. 따라서, 이러한 내부 구성 정보 및 외부 구성 정보를 측정하기 위한 다양한 기법들이 제안되었는데, 주로 정밀하게 미리 구성된 3차원 물체(calibration object)에 대한 단일 이미지를 사용하거나, 크기가 알려진 체커보드(checker board)에 대한 복수의 이미지를 사용한다.
그런데, 3차원 물체는 구성이 복잡하여 일반적인 환경에서는 사용이 용이하지 않으며, 스마트폰의 카메라와 같은 저가의 카메라에 적용하기에는 부적합한 면이 있다. 단순한 체커보드에 대한 복수 개의 이미지를 사용하는 기법이 가장 널리 사용되고는 있으나, 이러한 기법도 측정 시간이 비교적 많이 소요되어 실시간 응용에 적용하기에는 무리가 있다.
미국특허 7,671,891, Online camera calibration, 2010.03.02 등록
이에 본 발명의 실시예에서는, 장면 내의 임의의 크기와 종횡비를 갖는 직사각형 영상을 이용하여 카메라의 상대적인 촬영 위치를 검출할 수 있는 카메라 캘리브레이션 기술을 제안하고자 한다.
또한 본 발명의 실시예에서는, 카메라의 촬영 위치를 검출하는데 사용된 실제 영상에 대한 기하정보(크기, 종횡비 등)를 파악할 수 있는 카메라 캘리브레이션 기술을 제안하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 따른 단일의 직사각형 영상으로부터 기하정보를 복원하는 과정과, 복원되는 상기 기하정보를 바탕으로 카메라의 내부 구성정보 및 외부 구성정보를 획득하는 과정과, 획득되는 상기 카메라의 내부 구성정보 및 외부 구성정보로부터 상기 카메라의 촬영위치 및 실제 기하정보를 획득하는 과정을 포함하는 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법을 제공할 수 있다.
여기서, 상기 복원하는 과정은, 상기 단일의 직사각형 영상으로부터 두 개의 대각선의 교점을 검출하여 중심 사각형을 생성하는 과정을 포함할 수 있다.
또한, 상기 중심 사각형은, 소실점 제약 조건을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 획득하는 과정은, 상기 카메라의 모델을 2차원 선분 카메라 모델 쌍으로 분해하는 과정과, 상기 2차원 선분 카메라 모델 쌍을 이용하여 상기 중심 사각형으로부터 투사 구조를 복원하는 과정과, 호모그라피를 이용하여 캘리브레이션된 직사각형 영상을 획득하는 과정을 포함할 수 있다.
또한, 상기 2차원 선분 카메라 모델 쌍은, 평면 삼각형으로 구성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 평면 삼각형은, 이미지 선분을 포함할 수 있다.
또한, 상기 이미지 선분은 투사 중심선에 의해 분할되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 상기 2차원 선분 카메라 모델 쌍의 각각의 중심을 기준으로 각각의 구(sphere)를 생성하는 과정을 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 상기 각각의 구의 교차원의 임의의 점을 상기 카메라의 촬영위치로 설정하는 과정을 포함할 수 있다.
또한, 상기 투사 구조를 복원하는 과정은, 제1 선분 카메라의 방위를 계산하는 과정과, 공통 투사 중심까지의 거리를 계산하는 과정과, 제2 선분 카메라의 방위를 계산하는 과정과, 상기 제1 선분 카메라의 투사각 및 선분 거리를 계산하는 과정과, 상기 제2 선분 카메라의 투사각 및 선분 거리를 계산하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 단일의 직사각형 영상으로부터 기하정보를 복원하는 기하정보 복원부와, 복원되는 상기 기하정보를 바탕으로 카메라의 내부 구성정보 및 외부 구성정보를 획득하고, 획득되는 상기 카메라의 내부 구성정보 및 외부 구성정보로부터 상기 카메라의 촬영위치 및 실제 기하정보를 획득하는 구성정보 획득부를 포함하는 카메라 캘리브레이션 장치를 제공할 수 있다.
여기서, 상기 기하정보 복원부는, 상기 단일의 직사각형 영상으로부터 두 개의 대각선의 교점을 검출하여 중심 사각형을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 중심 사각형은, 소실점 제약 조건을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 카메라는, 핀홀(pin-hole) 카메라를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 3차원 캘리브레이션 물체나 체커보드에 대한 복수의 이미지를 이용하는 대신, 일상 환경에서 쉽게 찾아볼 수 있는 직사각형 물체들(예를 들어, TV, 모니터, 창문, 문 등)에 대한 단일 이미지를 이용하여 카메라 캘리브레이션을 수행함으로써, 카메라의 위치나 방위를 표현하는 외부 인수를 용이하게 검출할 수 있으며, 계산이 간단하고 오차에 강건하여 위치기반 서비스, 로봇 네비게이션, 증강현실 등 다양한 응용 분야에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 단일의 직사각형 영상으로부터 카메라의 위치 및 실제 기하정보를 획득하기 위한 카메라 캘리브레이션 장치를 개략적으로 나타낸 구성 블록도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법을 예시적으로 설명하는 흐름도,
도 3은 촬영된 직사각형 영상으로부터 그 중심이 영상의 중심에 놓이게 되는 사각형 Q를 추출하는 경우를 예시적으로 설명하는 도면,
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 카메라의 구성정보를 획득함에 있어 정의될 수 있는 투사구조 절두체와 두 개의 선분 카메라 모델로 분해한 경우를 예시한 도면,
도 5는 본 발명의 실시예에 적용되는 선분 카메라 모델을 예시적으로 설명하는 도면,
도 6은 도 5의 선분 카메라 모델에서 중심 c의 구가 형성되는 경우를 예시한 도면,
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법을 시뮬레이션으로 나타낸 도면,
도 8은 중심 사각형 Q로부터 카메라의 위치인 투사점 Pc의 좌표와 대응하는 직사각형의 대각선의 각도를 추출하는 과정을 나타낸 도면,
도 9는 도 7의 시뮬레이션을 실제 적용한 경우를 예시한 도면,
도 10은 동일한 직사각형 물체(예를 들어, A4 용지)의 이동 동작을 촬영 및 복원한 결과를 취합한 경우를 예시한 도면,
도 11은 복원된 직사각형의 종횡비에 대한 정확성을 설명하기 위한 비교 그래프.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또한, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
실시예의 설명에 앞서, 본 발명은 3차원 캘리브레이션(calibration) 물체나 체커보드(checker board)에 대한 복수의 이미지를 이용하는 대신, 일상 환경에서 쉽게 찾아볼 수 있는 직사각형 물체들(예를 들어, TV, 모니터, 창문, 문 등)에 대한 단일 이미지를 이용하여 카메라 캘리브레이션을 수행함으로써, 카메라의 위치나 방위를 표현하는 외부 인수를 용이하게 검출하고자 하는 것으로, 이러한 기술 사상으로부터 본 발명의 목적으로 하는 바를 용이하게 달성할 수 있을 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 장치에 대한 구성 블록도로서, 영상 입력부(100), 기하정보 복원부(102), 구성정보 획득부(104), 캘리브레이션 정보 출력부(106) 등을 포함할 수 있다.
도 1에 도시한 바와 같이, 영상 입력부(100)는 도시 생략된 카메라에 의해 촬영되는 임의의 직사각형 영상이 입력되는 수단으로서, 입력되는 임의의 직사각형 영상을 기하정보 복원부(102)로 제공하는 역할을 할 수 있다. 여기서, 임의의 직사각형 영상은 일상 환경에서 존재하는 직사각형 물체들, 예를 들어 창문, 문, 액자, 모니터, TV, 광고판, 타일 등을 카메라로 촬영한 정보를 의미할 수 있다.
통상, 카메라의 캘리브레이션 결과는 두 개의 행렬 K와 W의 곱으로 표현될 수 있다. 여기서, K는 카메라의 내부 파라미터(parameter)로서 3×3 행렬이고, W는 외부 파라미터로서 3×4 행렬이다. 외부 파라미터에서 3차원 회전 R(3×3)과 3차원 이동변환 T(3×1)를 표현하면 다음 [수학식 1]과 같다.
Figure pat00001
본 발명의 실시예에서 카메라는 표준 핀홀 카메라 모델이 적용될 수 있으며, 초점 거리는 f=fx=fy로 가로 및 세로 방향이 동일하고, 오프셋은 영상 중심에 맞춰져 있으며, 렌즈 왜곡(distortion)은 고려하지 않는다. 영상의 크기가 가로 ix, 세로 iy일 때 영상의 중심은 (cx,cy)=(ix,iy)/2가 될 수 있다. 따라서, k는 다음 [수학식 2]와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00002
즉, 카메라 내부 파라미터에서 알려지지 않은 값은 f 한 개뿐이라고 본다.
다시 도 1을 참조하면, 기하정보 복원부(102)는 영상 입력부(100)를 통해 입력되는 임의의 직사각형 영상으로부터 기하정보, 예를 들어 직사각형 영상의 종횡비를 복원하는 역할을 할 수 있다.
도 3에는 이러한 직사각형 영상의 기하정보를 복원하는 경우를 예시적으로 설명하고 있다.
도 3에 도시한 바와 같이, 환경의 임의의 직사각형 물체를 G라 가정하고, G를 촬영하면 영상에 사각형 Q가 생성될 수 있다. Q의 중심은 Q의 두 대각선의 교점 Um으로 결정될 수 있다. Q의 중심 Um이 영상의 중심에 놓이게 되는 특별한 경우(중심점 가정, centered quadrangle), 임의의 직사각형 G의 기하정보를 복원할 수 있다.
일반적인 상황에서는 중심점 가정이 성립하지 않는다. 중심점 가정을 만족시키지 않는 이미지 내의 사각형(off-centered quadrangle) Qg가 미지의 직사각형 Gg의 영상일 때, Qg로부터 중심점 가정이 성립하고 어떤 직사각형 G의 이미지가 되는 가상의 사각형(centered quadrangle) Q를 소실점 제약 조건을 이용하여 유추할 수 있다.
계산을 간단히 하기 위해서 다음과 같은 정규화의 가정(canonical form)을 거칠 수 있다. 즉, 직사각형 G의 종횡비는 알 수 없지만, 두 대각선의 길이가 1로 동일하다고 가정한다. 따라서, 복원하게 될 직사각형의 기하정보는 두 대각선의 내부 각도 ψ에 해당될 수 있다.
구성정보 획득부(104)는 기하정보 복원부(102)를 통해 복원된 기하정보를 바탕으로 카메라의 내부 구성 정보 및 외부 구성 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 구성정보 획득부(104)는 투사 구조를 절두체로 복원하며, 카메라의 외부 파라미터 및 내부 파라미터를 계산하는 역할을 할 수 있다.
캘리브레이션 정보 출력부(106)는 구성정보 획득부(104)를 통해 획득된 카메라의 내부 구성 정보(파라미터) 및 외부 구성 정보(파라미터), 그리고 직사각형의 종횡비를 출력할 수 있다. 출력되는 이들 정보는 카메라를 제어하는 다양한 응용 시스템, 예를 들어 네비게이션 시스템, 로봇 응용 시스템, 전광판 시스템 등에 제공될 수 있을 것이다.
상술한 구성과 함께, 본 발명의 실시예에서는 도 2와 같은 카메라 캘리브레이션 방법을 구현할 수 있다.
도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법은, 영상이 입력되는 과정(S100), 기하정보를 복원하는 과정(S102), 카메라의 내부 구성 정보 및 외부 구성 정보를 획득하는 과정(S104), 캘리브레이션된 영상 정보를 출력하는 과정(S106) 등을 포함할 수 있다.
이하에서는, 이러한 카메라 캘리브레이션 방법을 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
투사 구조를 복원하는 과정에서 본 발명의 실시예에서는 표준 핀홀 카메라를 두 개의 2차원 선분 카메라 정보 쌍으로 분해하여 계산할 수 있다. 여기서, 선분 카메라 정보는 가상의 정보로서, 도 4에 예시한 바와 같이 직사각형 G의 각 대각선에 할당될 수 있다.
도 4의 (a)는 직사각형 G(각 꼭지점이 v0~v3)를 투사중심 Pc에서 핀홀 카메라 방식으로 촬영했을 때 정의되는 투사구조 절두체를 예시한 것이고, (b)와 (c)는 핀홀 카메라 모델을 선분 카메라로 분해한 경우를 예시한 것이다.
선분 카메라의 절두체는 입체가 아닌 평면 삼각형으로 구성된다. 따라서, 피사체와 이미지는 모두 선분에 정의될 수 있다.
이미지 선분은 도 5에 예시한 바와 같이, 투사 중심선(principal axis)에 의해 분할될 수 있다.
도 5에서 선분 v0 v2는 임의의 직사각형 영상의 하나의 대각선에 해당한다. 대각선의 중심 m과 투사중심 Pc를 연결하는 직선이 투사 직선(principle axis)이고, l0과 l2는 이미지 선분의 길이, ψ0과 ψ2는 투사 각도를 의미한다.
이때, 이러한 분할의 비율이 주어지면, 도 6에 예시한 바와 같이, 선분 카메라의 중심(optical center)이 놓일 수 있는 구(sphere)가 결정될 수 있다. 선분 카메라에서 l0과 l2의 비율이 고정되었을 때, 가능한 투사 중심의 위치는 구를 이룬다는 것을 보여주고 있으며, 도 6의 반원을 회전하면 중심 c의 구가 형성될 수 있다.
실제 카메라는 두 개의 라인 카메라로 구성된 핀홀 카메라이므로, 각 라인 카메라에서 두 개의 구가 정의될 수 있다. 두 선분 카메라의 중심이 일치해야 한다는 기하학적 제약조건이 추가되어, 두 구의 교차원의 한 점 Pc를 찾을 수 있다. 이 Pc는 두 라인 카메라의 공통의 투사 중심이며, 또한 핀홀 카메라의 투사 구조에 해당하는 절두체의 꼭지점에 해당한다.
투사 중심 Pc의 위치를 이용하여 카메라 외부 구성 파라미터 중에서 이동의 값 T를 우선 결정하게 된다. 그리고, G와 Q의 호모그라피 H로부터 회전 이동값 R을 찾게 된다. 이를 이용하여 카메라 외부 파라미터 W=[R│T]를 찾게 된다.
카메라의 내부 파라미터 k의 원소값 중 알려지지 않은 f는 영상에서의 Q의 좌표와 기하학적 절두체에서의 좌표의 관계로부터 선형적으로 계산할 수 있다.
중심점 가정이 성립되지 않은 경우, 실제 직사각형 Gg는 호모그라피 H를 이용하여 Gg=H.Qg의 방법으로 찾을 수 있다. 도 7은 실제 직사각형 Gg를 찾는 방법을 시뮬레이션으로 나타낸 도면이다.
도 7에 도시한 바와 같이, (a)는 장면의 직사각형 G를 촬영하여 사각형 Qg를 얻는 것을 나타낸 것이다. (a)에서 큰 사각형이 G이고 G에서 연장되는 작은 사각형이 Qg이다.
(b)의 실선 사각형이 중심 사각형 Q이며, (c)의 작은 실선 사각형이 중심 사각형 Q로부터 사각형 G와 교차점 Pc를 계산하여 투사 구조를 복원하고 호모그라피를 이용하여 계산된 Gg이다.
(d)에서는 복원된 Gg와 G를 확인할 수 있다.
도 8은 중심 사각형 Q로부터 카메라의 위치인 투사점 Pc의 좌표와 대응하는 직사각형의 대각선의 각도를 추출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 8을 참조로, 본 발명의 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 실제 계산 과정은 아래 [표 1]과 같이 정리될 수 있다.
입력 카메라로 촬영한 직사각형 이미지 한 장: img
출력 - 카메라 캘리브레이션 값: 내부/외부 파라미터 행렬 K와 W
- 직사각형의 종횡비 (또는 대각선 각도 ψ)
처리 과정 1.0 이미지에서 사각형 Qg 추출
1.1 사각형은 네 꼭지점으로 표현됨
2.0 중심 사각형 Q 추출 및 관련 파라미터 계산
2.1 소실점 방법을 이용한 중심 사각형 Q 계산
2.2 사각형 Q의 표준 파라미터 계산: k, t0, t1, ρ
2.3 판별식 파라미터 계산: α0, α1, β
3.0 선분 카메라 쌍을 이용한 투사 구조 복원
3.1 첫 번째 선분 카메라의 방위 계산: θ0
3.2 공통 투사 중심까지의 거리 계산: d
3.3 두 번째 선분 카메라의 방위 계산: θ1
3.4 첫 번째 선분 카메라의 투사각 및 선분 거리 계산: ψ0, s0
3.5 두 번째 선분 카메라의 투사각 및 선분 거리 계산: ψ1, s1
4.0 중심 직사각형 G 복원
4.1 직사각형의 대각선 각도 φ 계산
5.0 투사 중심 Pc 계산
5.1 투사 중심의 좌표 계산: (x,y,z)
6.0 카메라 파라미터 계산
6.1 카메라 외부 파라미터 계산: W=[R│T]
6.2 카메라 내부 파라미터 계산: K
7.0 사각형 Gg 복원
7.1 Q와 G 사이의 호모그라피 H 계산: H=s.K.W
7.2 Gg 계산: Gg=H.Qg
도 9는 도 7의 시뮬레이션을 실제 적용한 경우를 예시한 도면으로서, 직사각형 Gg는 책상 위에 놓인 A4 용지이다.
도 9에 도시한 바와 같이, 도면 (a)에서는 단일 이미지에 포함된 사각형 Qg를 나타내고 있으며, 도면 (b)는 Qg로부터 유추된 중심 사각형 Q를 나타낸다.
도면 (c)는 중심 사각형 Q로부터 G와 Pc를 계산하여 투사구조를 복원하고 호모그라피를 이용하여 Gg를 계산한 경우를 예시하고 있으며, 도면 (d)는 복원된 Gg와 G를 나타내고 있다. 복원된 Gg는 실제 A4 용지와 오차범위 이내의 종횡비를 보이고 있다.
도 10은 동일한 직사각형 물체(예를 들어, A4 용지)의 이동 동작을 촬영 및 복원한 결과를 취합한 경우를 예시한 도면이다.
도 10에서 점선으로 표시된 직사각형들은 각 위치에서의 원본 직사각형에 대한 영상이며, 실선으로 표시된 직사각형들은 복원된 직사각형을 의미한다.
도 11은 복원된 직사각형의 종횡비에 대한 정확성을 설명하기 위한 비교 그래프이다.
도 11에서 알 수 있듯이, 본원 영상이 원본 영상에 비해 오차가 적게 나타난다.
이상 설명한 바와 같은 본 발명의 실시예에 의하면, 3차원 캘리브레이션 물체나 체커보드에 대한 복수의 이미지를 이용하는 대신, 일상 환경에서 쉽게 찾아볼 수 있는 직사각형 물체들(예를 들어, TV, 모니터, 창문, 문 등)에 대한 단일 이미지를 이용하여 카메라 캘리브레이션을 수행함으로써, 카메라의 위치나 방위를 표현하는 외부 인수를 용이하게 검출할 수 있으며, 계산이 간단하고 오차에 강건하여 위치기반 서비스, 로봇 네비게이션, 증강현실 등 다양한 응용 분야에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.
예컨대, 본 발명의 실시예에는 다음 [표 2] 및 [표 3]과 같은 응용 분야에 적용이 가능하다.
: 전광판 응용 분야
개요 대규모 사용자가 공공시설(예를 들어, 야구장, 광장 등)에서 영상 기반으로 자신의 위치를 전달하여 전광판과 카메라를 이용하여 양방향 상호작용 기법
시스템 구성 - 직사각형 형태의 대형 전광판: 시스템의 기준 사각형 및 디스플레이 장치로 사용
- 전광판(또는 이에 준하는 직사각형)을 기준으로 캘리브레이션 되어 있는 카메라: 팬-틸트 제어, 줌 제어 가능.
- 응용 SW 및 구동 서버: 사용자가 전광판을 촬영하여 영상을 보내면 이를 처리하여 카메라를 제어하고 영상/콘텐츠를 전광판에 표시함.
사용자 단말 및 응용 - 기본적으로 스마트 폰 및 애플리케이션으로 구성
- 전광판(또는 이에 준하는 직사각형)을 영상으로 촬영하여 서버에 전송. (메시징, 메일, 인터넷, 기타 통신 방법 활용)
- 위의 행위는 묵시적으로 자신의 위치 공개에 동의하는 것임
시스템 서비스 - 사용자가 보내온 사진을 본 발명의 방법으로 분석하여 촬영 위치를 획득함
- 해당 사용자의 위치로 추정되는 곳으로 카메라를 팬-틸트하고 줌인하여 사용자와 주변 영상을 획득
- 획득된 영상에서 개인 정보를 제거하고(예를 들어, 얼굴 가림) 사용자에게 재전송하여 본인이 맞는지 확인 요청
- 확인에 의해 사용자가 선택한 서비스 제공(예를 들어, 커플의 동영상을 경기 중간에 전광판에 보여주는 이벤트 등)
: 로봇 네비게이션 응용 분야
개요 자율 주행하는 로봇이 환경 내의 자연표식(natural marker)으로 직사각형을 인식하고, 이를 기준으로 위치를 인식하여 목표지점으로 네비게이션 한다.
시스템 구성 - 자율 주행이 가능할 로봇
- 로봇에 부착된 카메라: 팬-틸트 제어, 줌 제어 가능
- 인식 SW: 로봇이 촬영하여 영상을 보내면 이를 처리하여 본 발명의 방법으로 위치를 인식
- 제어 SW: 직사각형 자연표식을 목표로 하여 네비게이션을 제어. 특히, 모터의 회전 오차를 본 발명의 위치 인식과 결합하여 보정할 수 있다.
로봇 응용 - 환경내 직사각형 목표를 설정한다. 미리 작성된 지도 활용 가능: 예를 들어, TV 앞으로 이동, 창문앞으로 이동, 액자 앞으로 이동.
- 목표를 카메라로 확인할 수 있다면, 목표가 카메라의 정면에 적당한 크기로 나타날 수 있는 지점을 가상의 목표로 설정하고, 네비게이션 플래닝을 수행하거나, 네비게이션 중에 제어 오차를 보정할 수 있다.
- 목표가 현재 카메라에 보이지 않는다면, 기존의 네비게이션 방법으로 진행하다가 목표가 보이는 근접시점에서 이전 단계를 수행.
본 발명에 의하면, 일상 환경에 존재하는 직사각형 물체(예를 들어, 창문, 문, 액자, 광고판, 모니터, 타일 등)에 대한 단일 이미지를 통해 카메라 또는 사용자의 상대적인 위치, 직사각형 물체의 상대적인 크기 및 종횡비 등을 정확히 측정할 수 있다. 이로 인해, 본 발명은 복수 개의 이미지를 사용하는 3차원 복원기술, 네비게이션 시스템, 로봇 제어, 전광판 서비스, 증강현실 등 다양한 응용기술 분야에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.
100: 영상 입력부
102: 기하정보 복원부
104: 구성정보 획득부
106: 캘리브레이션 정보 출력부

Claims (14)

  1. 단일의 직사각형 영상으로부터 기하정보를 복원하는 과정과,
    복원되는 상기 기하정보를 바탕으로 카메라의 내부 구성정보 및 외부 구성정보를 획득하는 과정과,
    획득되는 상기 카메라의 내부 구성정보 및 외부 구성정보로부터 상기 카메라의 촬영위치 및 실제 기하정보를 획득하는 과정을 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복원하는 과정은,
    상기 단일의 직사각형 영상으로부터 두 개의 대각선의 교점을 검출하여 중심 사각형을 생성하는 과정을 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 중심 사각형은, 소실점 제약 조건을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 획득하는 과정은,
    상기 카메라의 모델을 2차원 선분 카메라 모델 쌍으로 분해하는 과정과,
    상기 2차원 선분 카메라 모델 쌍을 이용하여 상기 중심 사각형으로부터 투사 구조를 복원하는 과정과,
    호모그라피를 이용하여 캘리브레이션된 직사각형 영상을 획득하는 과정을 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 2차원 선분 카메라 모델 쌍은, 평면 삼각형으로 구성되는 것을 특징으로 하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 평면 삼각형은, 이미지 선분을 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 이미지 선분은 투사 중심선에 의해 분할되는 것을 특징으로 하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 2차원 선분 카메라 모델 쌍의 각각의 중심을 기준으로 각각의 구(sphere)를 생성하는 과정을 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 각각의 구의 교차원의 임의의 점을 상기 카메라의 촬영위치로 설정하는 과정을 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  10. 제 4 항에 있어서,
    상기 투사 구조를 복원하는 과정은,
    제1 선분 카메라의 방위를 계산하는 과정과,
    공통 투사 중심까지의 거리를 계산하는 과정과,
    제2 선분 카메라의 방위를 계산하는 과정과,
    상기 제1 선분 카메라의 투사각 및 선분 거리를 계산하는 과정과,
    상기 제2 선분 카메라의 투사각 및 선분 거리를 계산하는 과정을 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법.
  11. 단일의 직사각형 영상으로부터 기하정보를 복원하는 기하정보 복원부와,
    복원되는 상기 기하정보를 바탕으로 카메라의 내부 구성정보 및 외부 구성정보를 획득하고, 획득되는 상기 카메라의 내부 구성정보 및 외부 구성정보로부터 상기 카메라의 촬영위치 및 실제 기하정보를 획득하는 구성정보 획득부를 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 기하정보 복원부는,
    상기 단일의 직사각형 영상으로부터 두 개의 대각선의 교점을 검출하여 중심 사각형을 생성하는 것을 특징으로 하는
    카메라 캘리브레이션 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 중심 사각형은, 소실점 제약 조건을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는
    카메라 캘리브레이션 장치.
  14. 제 11 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 카메라는, 핀홀(pin-hole) 카메라를 포함하는
    카메라 캘리브레이션 장치.
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