KR20140068444A - 다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치 및 그 방법 - Google Patents

다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 의한 다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치 및 그 방법이 개시된다.
본 발명에 따른 카메라를 보정하기 위한 장치는 일정한 패턴을 가지면서 높이가 서로 다른 다층 평면 물체 영상으로부터 영상 특이점을 검출하는 특이점 검출부; 상기 다층 평면 물체 상에 형성된 모든 보정점과 검출된 영상 특이점을 일대일 대응시켜 보정점과 영상 특이점 간의 기하학 관계를 획득하는 기하관계 획득부; 획득한 상기 기하학 관계에 다수의 보정 기법을 적용하여 그 적용한 결과로 보정값들을 계산하는 보정값 계산부; 및 계산된 상기 보정값들 중 보정 오차가 최소인 보정값을 선택하고 선택된 상기 보정값을 카메라 내부 인자값과 카메라 외부 인자값으로 결정하는 보정값 결정부를 포함한다.

Description

다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR CALIBRATING CAMERAS USING MULTI-LAYERED PLANAR OBJECT IMAGE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 카메라 보정 방법에 관한 것으로, 특히, 일정한 패턴으로 보정점이 형성된 다층 평면 물체 영상으로부터 특이점을 검출하고 보정점과 특이점 간의 기하학 관계에 다수의 카메라 보정 기법을 적용하여 산출된 보정값 중 보정 오차가 최소인 보정값을 카메라의 내부 인자값 또는 외부 인자값으로 결정하도록 하는 다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
통상적으로, 카메라 보정 기술은 정밀 계측 분야 등에서 3차원 위치, 구조 및 속도 등을 측정하기 위해 필요한 기술로써, 종래의 카메라 보정 기술은 한국출원특허 제1020060040191호와 같이 서로 직교하는 다수의 평면에 일정한 보정점 패턴을 가지는 다면 물체 영상을 이용하는 다면 물체 방식과, 한국등록특허 제100837119호와 미국등록특허 제7263207호와 같이 일정한 보정점 패턴을 가지는 평면 물체를 촬영한 영상을 이용하는 평면 물체 영상 방식이 있다.
그러나 한국출원특허 제1020060040191호와 같은 다면 물체 영상 방식은 복수의 평면을 서로 정확히 직교가 되도록 제작해야 하는 어려움과 동시에 카메라 영상 평면과 수직 각도 차이가 큰 물체의 평면에서는 물체 보정점과 영상 특이점 대응에 오차가 발생하는 어려움이 있으며, 또한 포지라 보정 기법(O. Faugeras, “Three-dimensional computer vision: a geometric viewpoint,” MIT Press, 1993)과 같은 다면 물체 영상 기반 특정 보정 기법을 반드시 사용해야 하는 어려움이 있으며, 한국등록특허 제100837119호와 같은 평면 물체 방식은 쉽게 제작할 수 있는 평면 물체를 이용할 수 있는 장점이 있는 반면 카메라의 내부 및 외부 인자 보정을 위해 짜이 보정 기법(R. Y. Tsai, “A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3d machine vision metrology using off-the-shelf tv cameras and lenses,” IEEE Journal of Robotics and Automation, 3(4):323-344, 1987)과 같은 평면 물체 다중 영상 기반 특정 보정 기법을 반드시 사용해야하는 어려움이 있으며, 미국등록특허 제7263207호와 같은 평면 물체 영상 방식도 쉽게 제작할 수 있는 평면 물체를 이용할 수 있는 장점이 있는 반면 서로 다른 각도 또는 거리에서 다중 영상을 촬영해야 하는 어려움과 동시에 다면 물체 방식과 마찬가지로 카메라 영상 평면과 수직 각도 차이가 큰 경우에는 물체 보정점과 영상 특이점 대응에 오차가 발생하는 어려움과, 또한 카메라의 내부 및 외부 인자 보정을 위해 장 보정 기법(Z. Zhang, “A flexible new technique for camera calibration,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(11):1330-1334, 2000)과 같이 평면 물체 단일 영상 기반 특정 보정 기법을 반드시 사용해야하는 어려움이 있다.
보정점 패턴을 가지는 다면 혹은 평면 물체를 사용하는 대신 일반 자연 물체를 여러 시점에서 촬영한 영상에서 영상 특이점을 검출한 후 영상 간에 특이점을 일대일 대응시켜 획득되는 기하관계에 자동 보정 기법(O. T. Luong and O. Faugeras, “Self-calibration of a moving camera from point correspondences and fundamental matrices,” International Journal of Computer Vision, 22(3):261-289, 1997)을 적용하여 카메라 내부 및 외부 인자를 보정하는 방법이 있으나 보정 정밀도 및 모호성 등의 제약으로 인하여 정밀 계측 분야에서는 사용되지 않는다.
따라서 이러한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 일정한 패턴으로 보정점이 형성된 다층 평면 물체 영상으로부터 특이점을 검출하고 보정점과 특이점 간의 기하학 관계에 다수의 카메라 보정 기법을 적용하여 산출된 보정값 중 보정 오차가 최소인 보정값을 카메라의 내부 인자값 또는 외부 인자값으로 결정하도록 하는 다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 한 관점에 따른 다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치는 일정한 패턴을 가지면서 높이가 서로 다른 다층 평면 물체 영상으로부터 영상 특이점을 검출하는 특이점 검출부; 상기 다층 평면 물체 상에 형성된 모든 보정점과 검출된 영상 특이점을 일대일 대응시켜 상기 보정점과 상기 영상 특이점 간의 기하학 관계를 획득하는 기하관계 획득부; 획득한 상기 기하학 관계에 다수의 보정 기법을 적용하여 그 적용한 결과로 보정값들을 계산하는 보정값 계산부; 및 계산된 상기 보정값들 중 보정 오차가 최소인 보정값을 선택하고 선택된 상기 보정값을 카메라 내부 인자값과 카메라 외부 인자값으로 결정하는 보정값 결정부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 특이점 검출부는 상기 다층 평면 물체 영상에서 영상 밝기 변화가 가장 큰 방향과 이에 수직한 방향으로의 영상 밝기 변화량의 비율과 기 설정된 임계값을 이용하여 상기 영상 특이점을 검출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 특이점 검출부는 상기 임계값을 순차적으로 감소시키면서 검출된 상기 영상 특이점의 개수가 상기 다층 평면 물체 상에 형성된 보정점의 개수 이상이 될 때까지 상기 영상 특이점을 반복 검출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 기하관계 획득부는 각 평면의 영상 특이점으로부터 기준 특이점을 선택하여 선택된 기준 특이점과 보정점을 기반으로 평면 투영행렬을 계산하고, 계산된 상기 평면 투영 행렬을 이용하여 각 평면 상에 위치한 모든 보정점을 검출된 상기 영상 특이점에 대응시켜 상기 보정점과 상기 영상 특이점 간의 기하학 관계를 획득하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 보정값 결정부는 계산된 상기 보정값들의 보정 오차를 비교하여 그 비교한 결과로 보정 오차가 최소인 보정값을 카메라의 최종 보정값으로 선택하되, 상기 보정 오차는 카메라 투영행렬에 의한 보정점의 영상 투영점 위치와 보정점에 대응된 영상 특이점 위치 사이의 유클리디안 거리 에 대한 평균으로 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 한 관점에 따른 다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 방법은 일정한 패턴을 가지면서 높이가 서로 다른 다층 평면 물체 영상으로부터 영상 특이점을 검출하는 특이점 검출단계; 상기 다층 평면 물체 상에 형성된 모든 보정점과 검출된 영상 특이점을 일대일 대응시켜 상기 보정점과 상기 영상 특이점 간의 기하학 관계를 획득하는 기하관계 획득단계; 획득한 상기 기하학 관계에 다수의 보정 기법을 적용하여 그 적용한 결과로 보정값들을 계산하는 보정값 계산단계; 및 계산된 상기 보정값들 중 보정 오차가 최소인 보정값을 선택하고 선택된 상기 보정값을 카메라 내부 인자값과 카메라 외부 인자값으로 결정하는 보정값 결정단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 특이점 검출단계는 상기 다층 평면 물체 영상에서 영상 밝기 변화가 가장 큰 방향과 이에 수직한 방향으로의 영상 밝기 변화량의 비율과 기 설정된 임계값을 이용하여 상기 영상 특이점을 검출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 특이점 검출단계는 상기 임계값을 순차적으로 감소시키면서 검출된 상기 영상 특이점의 개수가 상기 다층 평면 물체 상에 형성된 보정점의 개수 이상이 될 때까지 상기 영상 특이점을 반복 검출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 기하관계 획득단계는 각 평면의 영상 특이점으로부터 기준 특이점을 선택하여 선택된 기준 특이점과 보정점을 기반으로 평면 투영행렬을 계산하고, 계산된 상기 평면 투영 행렬을 이용하여 각 평면 상에 위치한 모든 보정점을 검출된 상기 영상 특이점에 대응시켜 상기 보정점과 상기 영상 특이점 간의 기하학 관계를 획득하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 보정값 결정단계는 계산된 상기 보정값들의 보정 오차를 비교하여 그 비교한 결과로 보정 오차가 최소인 보정값을 카메라의 최종 보정값으로 선택하되, 상기 보정 오차는 카메라 투영행렬에 의한 보정점의 영상 투영점 위치와 보정점에 대응된 영상 특이점 위치 사이의 유클리디안 거리 에 대한 평균으로 계산하는 것을 특징으로 한다.
이를 통해, 본 발명은 일정한 패턴으로 보정점이 형성된 다층 평면 물체 영상으로부터 특이점을 검출하고 보정점과 특이점 간의 기하학 관계에 다수의 카메라 보정 기법을 적용하여 산출된 보정값 중 보정 오차가 최소인 보정값을 카메라의 내부 인자값 또는 외부 인자값으로 결정하도록 함으로써, 내부 인자값 또는 외부 인자값을 정확하게 결정할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명은 내부 인자값 또는 외부 인자값을 정확하게 결정하는 것이 가능하기 때문에 카메라의 내부 인자 또는 외부 인자를 정밀하게 보정할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 보정하기 위한 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 보정하기 위한 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다층 평면 물체의 설계도를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다층 평면 물체의 모형도를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 보정점과 영상 특이점을 대응시키는 과정을 나타내는 도면이다.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치 및 그 방법을 첨부한 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명한다. 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 불구하고 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나, 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시예에서의 각각의 구성요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.
특히, 본 발명에서는 일정한 패턴으로 보정점이 형성된 다층 평면 물체 영상으로부터 특이점을 검출하고 보정점과 특이점 간의 기하학 관계에 다수의 카메라 보정 기법을 적용하여 산출된 보정값 중 보정 오차가 최소인 보정값을 카메라의 내부 인자값 또는 외부 인자값으로 결정하도록 하는 새로운 방안을 제안한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 보정하기 위한 장치를 나타내는 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 카메라를 보정하기 위한 장치는 이미지 획득부(110), 특이점 검출부(120), 기하관계 획득부(130), 보정값 계산부(140), 및 보정값 결정부(150) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
이미지 획득부(110)는 기 설정된 일정한 패턴을 가지면서 높이가 서로 다른 다층 평면 물체를 촬영하여 그 촬영한 결과로 다층 평면 물체 영상을 획득할 수 있다.
특이점 검출부(120)는 획득한 다층 평면 물체 영상으로부터 영상 특이점을 검출할 수 있다.
기하관계 획득부(130)는 다층 평면 물체 상에 형성된 모든 보정점과 검출된 영상 특이점을 일대일 대응시켜 보정점과 영상 특이점 간의 기하학 관계를 획득할 수 있다.
보정값 계산부(140)는 획득한 기하학 관계에 다수의 보정 기법을 적용하여 그 적용한 결과로 카메라 내부 인자값, 카메라 외부 인자값 등의 보정값들을 계산할 수 있다.
보정값 결정부(150)는 계산된 보정값들의 보정 오차를 비교하여 그 비교한 결과로 보정 오차가 최소인 보정값을 카메라의 최종 보정값으로 선택하게 되고, 최종 선택된 보정값을 카메라 내부 인자값과 카메라 외부 인자값으로 결정할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 보정하기 위한 방법을 나타내는 도면이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 카메라를 보정하기 위한 장치(이하 보정 장치라고 한다)는 일정한 패턴을 가지면서 높이가 서로 다른 다층 평면 물체를 촬영하여 그 촬영한 결과로 다층 평면 물체 영상을 획득할 수 있다(S210).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다층 평면 물체의 설계도를 나타내는 도면이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다층 평면 물체의 모형도를 나타내는 도면이다.
도 3 내지 도 4를 참조하면, 다층 평면 물체 상에 검정색 바탕에 백색 원점 형태로 보정점이 형성되어 영상에서 인공 또는 자연 조명 밝기의 변화 또는 카메라의 배울, 위치, 및 해상도에 따른 크기 변화 등에 영향을 받지 않고서 영상 특이점으로 정확하게 검출될 수 있도록 한다.
이러한 보정점은 일정한 패턴으로 높이가 서로 다른 N개의 평면에 동일하게 형성된다.
다음으로, 보정 장치는 획득한 다층 평면 물체 영상으로부터 영상 특이점을 검출할 수 있다(S220). 즉, 보정 장치는 획득한 다층 평면 물체 영상 I 상의 모든 픽셀 위치 (x,y)에서 x축 및 y축 방향으로의 영상 밝기 변화를 기반으로 영상 특이점을 검출한다.
구체적으로 설명하면 다음과 같다. 먼저, 가우시안 필터링(Gaussian filtering)을 이용하여 다층 평면 물체 영상으로부터 영상 잡음을 줄인 후 x축 및 y축 방향으로의 기울기 영상(gradient image) Ix 및 Iy를 계산하고 계산된 기울기 영상 Ix 및 Iy를 기반으로 하는 다음의 [수학식 1]을 이용하여 영상 특이점 여부를 판단할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서, D는 영상 I 상의 픽셀 위치 (x,y)에서 영상 밝기 변화가 가장 큰 방향과 이에 수직한 방향으로의 영상 밝기 변화량의 비율 d를 이용하여 다음의 [수학식 2]와 같이 나타낸다.
[수학식 2]
Figure pat00002
여기서, 비율 d의 범위는 [1, …, ∞]로서, d의 값이 1에 가까우면 픽셀 (x,y)가 영상 특이점일 가능성이 높고 d의 값이 1보다 큰 값일수록 영상 특이점일 가능성이 낮은 특성을 갖는다.
그래서 영상 특이점의 검출을 위한 비율 d에 대한 임계값이 dth인 경우 영상 I 상 (x,y) 위치에 있는 픽셀이 다음의 [수학식 3]을 만족하면 영상 특이점으로 검출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00003
이때, 본 발명에 따른 보정 장치는 검출된 특이점의 개수가 보정점의 개수보다 적은 경우에는 순차적으로 임계값 dth을 감소시키면서 영상에서 최종 검출되는 영상 특이점의 개수가 보정점의 개수 이상이 될 때까지 반복하여 실행할 수 있다.
다음으로, 보정 장치는 모든 보정점과 영상 특이점을 일대일 대응시켜 기하학 관계를 획득할 수 있다(S230).
구체적으로 설명하면 다음과 같다. 먼저 n번째 평면 상에서 (Xn, Yn, Zn) 위치에 있는 보정점을 검출된 영상 특이점 중에서 해당되는 (xn,yn) 위치에 있는 영상 특이점으로 일대일 대응하는데 필요한 3X3 평면 투영행렬 Hn을 계산하기 위해 필요한 최소의 기준 특이점을 선택할 수 있다.
이때, n번째 평면의 기준 특이점의 개수는 최소 4가 되도록 하고 평면 투영행렬 Hn은 다음의 [수학식 4]와 같이 기준 특이점과 보정점 간의 기하학 관계를 이용하여 계산한다.
[수핫식 4]
Figure pat00004
여기서,
Figure pat00005
은 평면 투영 행렬 Hn 상에서 (i,j) 위치에 있는 원소 값을 나타낸다.
계산된 평면 투영 행렬 Hn과 [수학식 4]를 이용하여 n번째 평면 상에 위치한 모든 보정점을 영상 I 상에서 검출된 영상 특이점과 일대일 대응시킬 수 있다. 즉, n번째 평면 상 (Xn, Yn, Zn) 위치에 있는 보정점은 평면 투영행렬 Hn과 [수학식 4]를 이용하여 영상 I 상에 보정점을 투영한 위치 (
Figure pat00006
,
Figure pat00007
)에서 가장 거리가 가까운 위치 (xn,yn)에 있는 영상 특이점에 대응시킨다.
이때, 영상 I 상에 보정점을 투영한 (
Figure pat00008
,
Figure pat00009
) 위치에 있는 투영점과 (xn,yn) 위치에 있는 특이점 사이의 거리가 1 픽셀 이상인 경우는 영상 특이점이 검출되지 않았거나 검출되었더라도 오차가 큰 것으로 간주하여 투영점을 직접 보정점에 대응시킨다.
n<N인 경우에는 n=N이 될 때까지 n+1 -> n 과정을 통해 n+1 번째 평면에서 상기와 동일한 방법으로 n+1번째 평면에서 상기와 동일한 방법으로 n+1번째 평면에 해당하는 기준 특이점의 선택, 평면 투영행렬 Hn +1 계산 및 보정점 (Xn +1, Yn +1, Zn +1)과 특이점 (xn +1, yn +1) 대응의 과정을 반복 실행하여 다층 평면 물체 상에 있는 모든 보정점을 해당하는 영상 특이점으로 일대일 대응시켜 카메라 보정에 필요한 기하학 관계를 획득한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 보정점과 영상 특이점을 대응시키는 과정을 나타내는 도면이다.
도 5에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 보정 장치는 (a)처럼 획득한 다층 평면 물체 영상으로부터 영상 특이점을 추출하고, (b)처럼 n번째 평면에서의 영상 특이점들 중 기준 특이점(검정색 점)을 선택할 수 있다.
보정 장치는 (c)처럼 선택된 기준 특이점을 기반으로 n번째 평면에서 영상 특이점과 모든 보정점을 대응시키게 되고, n+1번째 평면에서의 영상 특이점 중 기준 특이점(검정색 점)을 선택할 수 있다.
보정 장치는 (d)처럼 n+1번째 평면에서의 영상 특이점들 중 선택된 기준 특이점을 기반으로 n+1번째 평면 상에서 영상 특이점과 모든 보정점을 대응시킬 수 있다.
다음으로, 보정 장치는 획득한 기하학 관계에 다수의 보정 기법을 적용하여 그 적용한 결과로 카메라 내부 인자값, 카메라 외부 인자값 등의 보정값들을 계산할 수 있다(S240).
이때 사용되는 다수의 보정 기법으로는 예컨대, 기존에 제안되었던 짜이 보정 기법, 장 보정 기법, 및 포지라 보정 기법 등의 다양한 보정 기법들이 사용될 수 있다.
즉, C1부터 CM까지 M개의 보정 기법을 통한 카메라 내부 및 외부 인자 보정을 위해서 다층 평면 물체 상의 보정점 위치 (X, Y, Z)와 영상 특이점 위치 (x,y) 사이의 기하학 관계로부터 다음의 [수학식 5]를 이용하여 m번째 3X4 카메라 투영행렬 Pm을 계산할 수 있다.
[수학식 5]
Figure pat00010
여기서,
Figure pat00011
은 카메라 투영행렬 Pm 상에서 (i,j) 위치에 있는 원소 값을 나타낸다.
이때, m번째 3X4 카메라 투영 행렬 Pm이 계산되면 카메라 내부 인자를 나타내는 3X3 카메라 보정행렬 Km과 카메라 외부 인자를 나타내는 3X3 카메라 회전행렬 Rm과 3X1 카메라 이동벡터 tm은 다음의 [수학식 6]을 통해 계산할 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00012
다음으로, 보정 장치는 이렇게 계산된 보정값들의 보정 오차를 비교하여 그 비교한 결과로 보정 오차가 최소인 보정값을 카메라의 최종 보정값으로 선택할 수 있다(S250).
이때, m번째 카메라 보정 기법 결과의 보정 오차는 m번째 카메라 투영행렬 Pm에 의한 보정점 (X,Y,Z)의 영상 투영점 위치 (
Figure pat00013
,
Figure pat00014
)와 보정점에 대응된 영상 특이점 위치 (x,y) 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance) Em에 대한 평균으로 계산하는데, 이러한 유클리디안 거리 Em은 다음의 [수학식 7]과 같이 나타낸다.
[수학식 7]
Figure pat00015
다음으로, 보정 장치는 최종 선택된 보정값을 카메라 내부 인자값과 카메라 외부 인자값으로 결정할 수 있다(S260). 여기서, 카메라 내부 인자값은 초점 길이, 광 중심값 등을 나타내고, 카메라 외부 인자값은 회전값, 이동값 등을 나타낼 수 있다.
한편, 이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
이상에서 설명한 실시예들은 그 일 예로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 이미지 획득부
120: 특이점 검출부
130: 기하관계 획득부
140: 보정값 계산부
150: 보정값 결정부

Claims (1)

  1. 일정한 패턴을 가지면서 높이가 서로 다른 다층 평면 물체 영상으로부터 영상 특이점을 검출하는 특이점 검출부;
    상기 다층 평면 물체 상에 형성된 모든 보정점과 검출된 영상 특이점을 일대일 대응시켜 상기 보정점과 상기 영상 특이점 간의 기하학 관계를 획득하는 기하관계 획득부;
    획득한 상기 기하학 관계에 다수의 보정 기법을 적용하여 그 적용한 결과로 보정값들을 계산하는 보정값 계산부; 및
    계산된 상기 보정값들 중 보정 오차가 최소인 보정값을 선택하고 선택된 상기 보정값을 카메라 내부 인자값과 카메라 외부 인자값으로 결정하는 보정값 결정부;
    를 포함하는 다층 평면 물체 영상을 이용하여 카메라를 보정하기 위한 장치.
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