KR20180022539A - 중첩영역의 제어점들을 이용한 시차 최소화 스티칭 장치 및 방법 - Google Patents

중첩영역의 제어점들을 이용한 시차 최소화 스티칭 장치 및 방법 Download PDF

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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.

Description

중첩영역의 제어점들을 이용한 시차 최소화 스티칭 장치 및 방법{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.
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.
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.
중복 영역에 근거리 객체와 원거리 객체가 동시에 존재하는 경우, 또는 복수의 카메라들 간의 물리적 센서가 먼 경우 시차는 발생할 수 있고, 이미지의 품질을 저하시킨다.
실시예들은 복수의 카메라로부터 획득한 복수의 이미지들을 스티칭함에 있어서, 복수의 이미지들 사이의 시차를 최소화하는 기술을 제공할 수 있다.
또한, 실시예들은 복수의 제어점들에 1차 기하학 보정 및 2차 기하학 보정을 수행하는 기술을 제공할 수 있다.
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.
또한, 실시예들은 중복 영역 내 제어점들의 깊이 정보에 기초하여 복수의 영상들로부터 생성되는 파노라마 영상에 대응하는 좌표를 변환하는 기술을 제공할 수 있다.
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.
상기 2차 기하학 보정을 수행하는 단계는, 비용 함수(cost function)을 사용하여 상기 복수의 패치들을 매핑하는 단계를 포함할 수 있다.
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.
상기 방법은 깊이 정보(depth information)를 사용하여 상기 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
상기 컨트롤러는, 비용 함수(cost function)을 사용하여 상기 복수의 패치들을 매핑할 수 있다.
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.
상기 컨트롤러는, 깊이 정보(depth information)를 사용하여 상기 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
도 1은 일 실시예에 따른 스티칭 시스템의 스티칭 동작을 전반적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 스티칭 시스템(90)은 복수의 카메라(111, 112) 및 시차 최소화 스티칭 장치(100)을 포함할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
또한, 제1 카메라(111) 및 제2 카메라(112)는 적절한 중첩 화각으로 복수의 객체(10a, 10b, 10c) 중 적어도 하나를 촬영할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
이하에서는, 시차 최소화 스티칭 장치(100)가 시차를 최소화하기 위한 스티칭 동작에 대해서 상세히 설명한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
컨트롤러(150)는 깊이 정보에 기초하여 제1 영상(51) 및 제2 영상(52)의 시차를 최소화하여 스티칭 동작을 수행할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
메모리(190)는 복수의 영상(51 및 52)의 특징점, FSIM 정보, 및 HFI_SSIM 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
또한, 컨트롤러(150)는 복수의 영상(51 및 52)에 베지어 변환(Bezier Transformation)을 사용하여 파노라마 좌표를 변환(또는 변경)할 수도 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
도 6 내지 도 8은 시차 최소화 스티칭 장치가 복수의 영상들을 스티칭(또는 접합)을 실시한 결과의 일 예를 나타낸다.
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.
도 6 내지 도 8을 참조하면, 수신기(130)는 복수의 카메라들이 촬영한 복수의 영상들(61, 63, 65, 67)을 수신할 수 있다.
복수의 카메라들은 중첩 화각을 가지고 객체들을 촬영하고, 인접한 영상들과 중첩 영역을 갖게 되는 복수의 영상들(61, 63, 65, 67)을 생성할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
컨트롤러(150)는 파노라마 영상(80)을 디스플레이(170)로 전송할 수 있다.
도 9 내지 도 13은 시차 최소화 스티칭 장치가 복수의 영상들을 스티칭(또는 접합)을 실시한 결과의 다른 예를 나타낸다.
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.
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.
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.
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.
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.
컨트롤러(150)는 시차가 최소화된 파노라마 영상을 디스플레이(170)로 전송할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 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;
    상기 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 정의하는 단계; 및
    상기 복수의 패치들을 매핑(mapping)함으로써 2차 기하학 보정을 수행하는 단계
    를 포함하는 시차 최소화 스티칭 방법.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 제1항에 있어서,
    깊이 정보(depth information)를 사용하여 상기 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환하는 단계
    를 더 포함하는 시차 최소화 스티칭 방법.
  5. 제4항에 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.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 좌표를 변환하는 단계는,
    상기 깊이 정보에 기초하여 상기 복수의 제어점들이 근거리에 해당하는지 또는 원거리에 해당하는지를 판단하는 단계;
    근거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 늘이는(lengthen) 단계; 및
    원거리에 해당하는 제어점들 간의 거리를 줄이는(shorten) 단계
    를 포함하는 시차 최소화 스티칭 방법.
  7. 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.
  8. 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, 상기 복수의 제어점들에 기초하여 복수의 패치들(patches)을 정의하고, 상기 복수의 패치들을 매핑(mapping)함으로써 2차 기하학 보정을 수행하는 컨트롤러
    를 포함하는 시차 최소화 스티칭 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    비용 함수(cost function)을 사용하여 상기 복수의 패치들을 매핑하는 시차 최소화 스티칭 장치.
  10. 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.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    깊이 정보(depth information)를 사용하여 상기 1차 기하학 보정이 수행된 복수의 제어점들의 좌표를 변환하는 시차 최소화 스티칭 장치.
  12. 제11항에 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.
  13. 제11항에 있어서,
    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 줄이는
    시차 최소화 스티칭 장치.
  14. 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.
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