KR20210020184A - 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치 - Google Patents

복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20210020184A
KR20210020184A KR1020190098518A KR20190098518A KR20210020184A KR 20210020184 A KR20210020184 A KR 20210020184A KR 1020190098518 A KR1020190098518 A KR 1020190098518A KR 20190098518 A KR20190098518 A KR 20190098518A KR 20210020184 A KR20210020184 A KR 20210020184A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
bird
eye
image
coordinates
eye coordinates
Prior art date
Application number
KR1020190098518A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102277828B1 (ko
Inventor
이준석
전병찬
이지혜
김희수
하정목
Original Assignee
㈜베이다스
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 ㈜베이다스 filed Critical ㈜베이다스
Priority to KR1020190098518A priority Critical patent/KR102277828B1/ko
Priority to CN202010746917.1A priority patent/CN112399172B/zh
Publication of KR20210020184A publication Critical patent/KR20210020184A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102277828B1 publication Critical patent/KR102277828B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/002—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for television cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G06T7/85—Stereo camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30244—Camera pose

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

복수의 카메라들을 캘리브레이션하기 위해, 차량의 주변을 촬영한 복수의 이미지들을 획득하고, 다각형 패턴이 포함되도록 복수의 이미지들 각각에 관심 영역(ROI)을 설정하고, 제1 ROI의 제1 패턴 및 제2 ROI 의 제2 패턴을 검출하고, 제1 패턴의 코너점 및 제2 패턴의 코너점을 매칭하고, 제1 코너점에 대한 제1 조감 좌표 및 제2 코너점에 대한 제2 조감 좌표를 계산하고, 제1 조감 좌표 및 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하고, 기준 조감 좌표에 기초하여 복수의 카메라들을 캘리브레이션한다.

Description

복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CARLIBRATIING A PLURALITY OF CAMERAS}
아래의 실시예들은 차량의 카메라들을 캘리브레이션하는 기술에 관한 것으로, 특히, 다각형의 패턴들을 이용하여 카메라들을 캘리브레이션하는 기술에 관한 것이다.
이미지 촬영 및 처리 기술의 발달에 따라, 최근에 생산된 차량에는 카메라가 탑재되고, 차량의 주행을 보조하기 위한 탑뷰(top view) 시스템이 사용자 또는 차량에게 제공된다. 탑뷰 시스템은 복수의 카메라들이 촬영한 이미지들을 이용하여 탑뷰 이미지 또는 조감(bird eye view) 이미지를 생성할 수 있다. 조감 이미지는 하늘에서 차량을 내려다보는 것과 같은 화면을 운전자에게 제공할 수 있어 자동차의 전방, 후방, 좌측, 및 우측의 사각을 완전히 제거할 수 있다.
일 실시예는 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
다른 일 실시예는 다각형의 패턴을 이용하여 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 측면에 따른, 차량에 탑재된 프로세서에 의해 수행되는, 카메라 캘리브레이션 방법은, 상기 차량의 복수의 카메라들이 상기 차량의 주변을 촬영한 복수의 이미지들을 획득하는 단계 - 상기 이미지들의 각각은 적어도 하나의 다각형 패턴에 대응하는 패턴이 포함됨 -, 상기 다각형 패턴이 포함되도록 상기 복수의 이미지들 각각에 관심 영역(Region of Interest: ROI)을 설정하는 단계 - 복수의 이미지들 중 제1 이미지의 제1 ROI 및 제2 이미지의 제2 ROI는 공통 영역을 포함함 -, 상기 제1 ROI 내에 포함된 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 ROI 내에 포함된 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계, 상기 제1 다각형 패턴의 제1 코너점(corner point) 및 상기 제2 다각형 패턴의 제2 코너점을 매칭하는 단계, 상기 제1 코너점에 대한 제1 조감 좌표 및 상기 제2 코너점에 대한 제2 조감 좌표를 계산하는 단계, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준(reference) 조감 좌표를 계산하는 단계, 및 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표가 각각 상기 기준 조감 좌표로 이동되도록 상기 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 상기 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 단계를 포함한다.
상기 복수의 카메라들은 상기 차량의 좌측을 촬영하는 좌측 카메라, 상기 차량의 우측을 촬영하는 우측 카메라, 상기 차량의 전방을 촬영하는 전방 카메라, 및 상기 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라 중 적어도 두 개를 포함할 수 있다.
상기 카메라의 외부 파라미터는, 상기 카메라의 회전 정보 및 위치 정보를 포함할 수 있다.
상기 복수의 이미지들 각각에 상기 다각형 패턴을 포함하도록 관심 영역(ROI)을 설정하는 단계는, 상기 제1 이미지가 전방 이미지이고, 상기 제2 이미지가 좌측 이미지인 경우, 상기 제1 ROI가 상기 전방 이미지의 최-좌측을 포함하고, 상기 제2 ROI가 상기 좌측 이미지의 최-우측을 포함하도록 상기 복수의 이미지들 각각에 ROI을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 카메라 캘리브레이션 방법은, 상기 설정된 관심 영역을 크롭(crop)함으로써 부분 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계는, 상기 생성된 부분 이미지에 기초하여 상기 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기준 조감 좌표는, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표일 수 있다.
상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 단계는, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표를 계산하는 단계, 상기 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴 중 적어도 하나의 길이에 기초하여 스케일 비율을 결정하는 단계, 및 상기 결정된 스케일 비율 및 상기 중심 좌표에 기초하여 상기 기준 조감 좌표를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 단계는, 상기 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴에 기초하여 제1 중심 선을 계산하는 단계, 상기 제1 중심 선이 생성된 조감 이미지의 수직 선이 되도록 회전 각도를 결정하는 단계, 및 상기 회전 각도에 기초하여 상기 조감 이미지를 회전하는 단계를 포함하고, 상기 기준 조감 좌표는 상기 회전된 조감 이미지 내의 좌표일 수 있다.
상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표가 각각 상기 기준 조감 좌표로 이동되도록 상기 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 상기 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 단계는, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 기준 조감 좌표 간의 거리를 계산하는 단계, 및 상기 계산된 거리가 미리 설정된 임계치 미만인 경우 상기 복수의 카메라들의 캘리브레이션을 종료하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따른, 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 차량에 탑재된 전자 장치는, 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 상기 차량의 복수의 카메라들이 상기 차량의 주변을 촬영한 복수의 이미지들을 획득하는 단계 - 상기 이미지들의 각각은 적어도 하나의 다각형 패턴에 대응하는 패턴이 포함됨 -, 상기 다각형 패턴이 포함되도록 상기 복수의 이미지들 각각에 관심 영역(Region of Interest: ROI)을 설정하는 단계 - 복수의 이미지들 중 제1 이미지의 제1 ROI 및 제2 이미지의 제2 ROI는 공통 영역을 포함함 -, 상기 제1 ROI 내에 포함된 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 ROI 내에 포함된 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계, 상기 제1 다각형 패턴의 제1 코너점(corner point) 및 상기 제2 다각형 패턴의 제2 코너점 매칭하는 단계, 상기 제1 코너점에 대한 제1 조감 좌표 및 상기 제2 코너점에 대한 제2 조감 좌표를 계산하는 단계, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준(reference) 조감 좌표를 계산하는 단계, 및 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표가 각각 상기 기준 조감 좌표로 이동되도록 상기 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 상기 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 단계를 수행한다.
상기 복수의 카메라들은 상기 차량의 좌측을 촬영하는 좌측 카메라, 상기 차량의 우측을 촬영하는 우측 카메라, 상기 차량의 전방을 촬영하는 전방 카메라, 및 상기 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라 중 적어도 두 개를 포함할 수 있다.
상기 카메라의 외부 파라미터는, 상기 카메라의 회전 정보 및 위치 정보를 포함할 수 있다.
상기 복수의 이미지들 각각에 상기 다각형 패턴을 포함하도록 관심 영역(ROI)을 설정하는 단계는, 상기 제1 이미지가 전방 이미지이고, 상기 제2 이미지가 좌측 이미지인 경우, 상기 제1 ROI가 상기 전방 이미지의 최-좌측을 포함하고, 상기 제2 ROI가 상기 좌측 이미지의 최-우측을 포함하도록 상기 복수의 이미지들 각각에 ROI을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 프로그램은, 상기 설정된 관심 영역을 크롭(crop)함으로써 부분 이미지를 생성하는 단계를 더 수행하고, 상기 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계는, 상기 생성된 부분 이미지에 기초하여 상기 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기준 조감 좌표는, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표일 수 있다.
상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 단계는, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표를 계산하는 단계, 상기 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴 중 적어도 하나의 길이에 기초하여 스케일 비율을 결정하는 단계, 및 상기 결정된 스케일 비율 및 상기 중심 좌표에 기초하여 상기 기준 조감 좌표를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 단계는, 상기 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴에 기초하여 제1 중심 선을 계산하는 단계, 상기 제1 중심 선이 생성된 조감 이미지의 수직 선이 되도록 회전 각도를 결정하는 단계, 및 상기 회전 각도에 기초하여 상기 조감 이미지를 회전하는 단계를 포함하고, 상기 기준 조감 좌표는 상기 회전된 조감 이미지 내의 좌표일 수 있다.
상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표가 각각 상기 기준 조감 좌표로 이동되도록 상기 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 상기 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 단계는, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 기준 조감 좌표 간의 거리를 계산하는 단계, 및 상기 계산된 거리가 미리 설정된 임계치 미만인 경우 상기 복수의 카메라들의 캘리브레이션을 종료하는 단계를 포함할 수 있다.
복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
다각형 패턴을 이용하여 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
도 1은 일 예에 따른 차량의 조감 이미지를 도시한다.
도 2 및 도 3은 일 예에 따른 카메라의 외부 파라미터의 회전 정보 및 위치 정보를 나타낸다.
도 4는 일 실시예에 따른 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 전자 장치의 구성도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 예에 따른 ROI들을 도시한다.
도 7은 일 예에 따른 다각형 패턴들의 추출 및 코너점들을 매칭하는 방법을 도시한다.
도 8은 일 예에 따른 매칭된 코너점들의 조감 좌표들 및 중심 좌표를 도시한다.
도 9는 일 예에 따른 캘리브레이션 되지 않은 복수의 카메라들을 이용하여 생성된 조감 이미지이다.
도 10은 일 예에 따른 회전된 조감 이미지에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 11은 일 예에 따른 회전되지 않은 조감 이미지 및 회전된 조감 이미지를 도시한다.
도 12는 일 예에 따른 조감 이미지를 회전하는 방법을 도시한다.
도 13은 일 예에 따른 스케일링된 조감 이미지에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 14는 일 예에 따른 스케일링되지 않은 조감 이미지 및 스케일링된 조감 이미지를 도시한다.
도 15는 일 예에 따른 반복적으로 조정된 외부 파라미터에 기초하여 생성된 조감 이미지들을 도시한다.
도 16은 일 예에 따른 복수의 카메라들의 캘리브레이션을 종료하는 방법의 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 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 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 예에 따른 차량의 조감 이미지를 도시한다.
조감 이미지를 생성하기 위해서는 복수의 카메라들이 촬영한 복수의 이미지들을 병합해야 한다. 복수의 이미지들을 병합하기 위해서는 이미지들의 좌표계를 일치시켜야 한다. 다시 말하자면, 복수의 이미지들을 차량에 대해 미리 설정된 공통 좌표계로 각각 변환시킴으로써 부분 조감 이미지들을 생성하고, 부분 조감 이미지들을 병합함으로써 최종 조감 이미지를 생성한다. 예를 들어, 이미지를 와핑(warping)함으로써 부분 조감 이미지가 생성될 수 있다. 최종 조감 이미지는 어라운드 뷰 모니터(Around View Monitor: AVM)를 위해 이용될 수 있다.
예를 들어, 생성된 조감 이미지(100)는 차량(110)을 조감 시점에서 촬영한 이미지와 대응할 수 있다. 예를 들어, 조감 이미지(100) 내에는 차량 이미지(110)가 포함되지 않을 수 있다. 다른 예로, 조감 이미지(100)는 실제 촬영된 차량의 이미지가 아닌 미리 설정된 차량 이미지(110)가 포함될 수 있다. 추가적으로, 조감 이미지(100) 내에는 차로 내의 좌측 차선(120), 우측 차선(130), 제1 표시(140) 및 제2 표시(150) 등을 포함할 수 있다. 추가적으로, 차로에 맞닿아 있는 난간 등이 조감 이미지(100) 내에 더 포함될 수 있다.
그러나, 카메라를 차량에 장착할 때 발생하는 오차로 인하여 복수의 카메라들의 카메라 좌표 축을 차량의 공통 좌표계와 완벽하게 일치시키는 것은 현실적으로 불가능하다. 차량을 생산하는 공장에서는 카메라 장착 오차를 정밀하게 캘리브레이션 할 수 있지만, 차량이 출고되고 난 후에는 운행 중의 충격, 비틀림과 같은 물리적인 힘에 의해 카메라의 장착 위치가 변화하여 카메라 장착 오차가 계속하여 발생하기 때문이다. 따라서, 정확한 조감 이미지를 생성하기 위해서는 복수의 카메라들이 주기적, 또는 충격 시 마다 캘리브레이션되어야 한다.
복수의 이미지들을 병합하기 위해, 선결문제로서 카메라의 장착 오차를 보정하는 카메라 캘리브레이션이 수행되어야 하고, 이러한 카메라 캘리브레이션을 위해서는 장착된 카메라가 설치된 높이 및 설치된 각도와 같은 정보가 요구된다. 종래에는, 이와 같은 카메라 캘리브레이션을 위한 정보를 획득하기 위해, 지면에 체커보드(checker board)와 같은 특정 기준 패턴이 설치되고, 차량의 카메라들이 체커보드를 촬영한 후 촬영된 패턴 영상을 이용하여 카메라 정보를 획득하는 방법이 사용되었다.
체커보드를 이용하는 방법은 패턴과 같은 특정 마커의 상대적인 위치를 사전에 정확하게 알 수 있으므로 정밀한 카메라 정보를 획득할 수 있는 장점이 있는 반면에, 이를 수행하기 위해서는 패턴의 위치가 미리 설정된 위치에 대응하도록 체커보드를 설치해야 하는 번거로움이 따르는 문제점이 있다.
아래에서 도 2 내지 도 16을 참조하여, 비교적 간단하게 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법이 상세하게 설명된다.
도 2 및 도 3은 일 예에 따른 카메라의 외부 파라미터의 회전 정보 및 위치 정보를 각각 나타낸다.
카메라를 캘리브레이션하기 위해서는 카메라의 외부 파라미터들을 보정해야 한다. 외부 파라미터들은 카메라의 회전 정보 및 위치 정보를 포함한다.
도 2의 상단 도면(210)은 카메라의 피치(pitch)(Rx)를 나타내고, 중간 도면(220)은 카메라의 롤(roll)(Rz)을 나타내고, 하단 도면(230)은 카메라의 요(yaw)(Ry)를 나타낸다.
도 3의 상단 도면(310) 및 하단 도면(320)은 카메라의 위치 정보(Tx, Ty, 및 TZ)를 나타낸다. 위치 정보는 차량의 특정 위치를 기준으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 차량의 특정 위치가 기준점으로 설정되는 월드 좌표계가 미리 설정되고, 월드 좌표계로 카메라의 위치 정보가 표현될 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 전자 장치의 구성도이다.
전자 장치(400)는 통신부(410), 프로세서(420), 메모리(430) 및 카메라(440)를 포함한다. 전자 장치(400)는 차량 내에 포함될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)는 ECU(electronic control unit)와 같은 장치일 수 있다. 다른 예로, 전자 장치(400)는 ECU와 연결된 독립적인 장치일 수 있다.
통신부(410)는 프로세서(420), 메모리(430) 및 카메라(440)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(410)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 이하에서 "A"를 송수신한다라는 표현은 "A를 나타내는 정보(information) 또는 데이터"를 송수신하는 것을 나타낼 수 있다.
통신부(410)는 전자 장치(400) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(410)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(410)는 전자 장치(400)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(410)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(410)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(420) 및 메모리(430)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(420)는 통신부(410)가 수신한 데이터 및 메모리(430)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(420)는 메모리(예를 들어, 메모리(430))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(420)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(430)는 통신부(410)가 수신한 데이터 및 프로세서(420)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(430)는 프로그램(또는 어플리케이션, 소프트웨어)을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 카메라의 외부 파라미터를 조정함으로써 카메라를 캘리브레이션 할 수 있도록 코딩되어 프로세서(420)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(430)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(430)는 전자 장치(400)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 전자 장치(400)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(220)에 의해 실행된다.
카메라(440)는 장면을 촬영함으로써 이미지를 생성한다. 카메라(440)는 복수의 카메라들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 카메라들은 차량의 전방, 후방, 좌측 및 우측에 각각 배치될 수 있다.
통신부(410), 프로세서(420), 메모리(430) 및 카메라(440)에 대해, 아래에서 도 5 내지 도 16을 참조하여 상세히 설명된다.
도 5는 일 실시예에 따른 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(510 내지 570)은 도 4를 참조하여 전술된 전자 장치(400)에 의해 수행된다.
단계(510)에서, 전자 장치(400)는 차량의 주변을 촬영한 복수의 이미지들을 획득한다. 예를 들어, 카메라(440)를 이용하여 촬영된 복수의 이미지들이 획득될 수 있다. 바람직하게, 동일한 시각 및 위치에 존재하는 다각형 패턴을 검출하기 위해 복수의 이미지들은 동일한 촬영 시각을 가진다. 그러나, 차량이 정지해 있는 경우에는 촬영 시각이 상이한 복수의 이미지들도 이용될 수 있다.
카메라(440)는 보통의 렌즈보다 시야 각이 더 큰 광각 렌즈 또는 시각이 180°를 넘는 초광각 렌즈인 어안 렌즈를 포함할 수 있다. 시야 각이 큰 렌즈를 통해 영상이 생성되는 경우, 차량 주변이 모두 촬영될 수 있다.
카메라(440)가 차량의 전방, 후방, 좌측 및 우측을 각각 촬영하는 4개의 카메라들을 포함하고, 4개의 카메라들에 의해 촬영된 이미지들에 기초하여 카메라들 간의 캘리브레이션이 수행되는 경우, 카메라들 각각의 외부 파라미터가 추정될 수 있다. 예를 들어, 카메라의 회전 정보로서 피치(Rx), 요(Ry), 및 롤(Rz)이 추정될 수 있다. 다른 예로, 카메라의 위치 정보로서 평행 이동 정보(Tx 및 Ty) 및 높이 정보(Tz)가 추정될 수 있다.
카메라(440)가 전방, 후방, 좌측 및 우측을 각각 촬영하는 4개의 카메라들을 포함하는 경우, 각각의 카메라에 대한 4개의 채널들이 정의될 수 있다.
적어도 두 개의 카메라들에 의해 동시에 촬영된 다각형 패턴이 존재하는 경우, 상기의 다각형 패턴은 조감 시점으로 변경된 이미지 내에 동일한 위치를 나타내야 한다. 4개의 카메라들 각각의 외부 파라미터가 정확한 경우에는, 패턴이 조감 이미지 내에서 하나로 나타나고, 외부 파라미터가 부정확한 경우에는 여러 개의 패턴들 또는 정확하게 겹쳐지지 않은 패턴들로 나타나게 된다.
일 측면에 따르면, 촬영되는 다각형 패턴은 비교적 간단한 패턴일 수 있다. 예를 들어, 정사각형 또는 직사각형과 같은 다각형 패턴이 이용될 수 있다. 다각형 패턴은 차량의 주변에 배치될 수 있다. 예를 들어, 다각형 패턴은 미리 설정된 위치에 정확하게 배치될 필요는 없고, 두 개의 카메라들이 동시에 촬영할 수 있는 영역 내에 임의적으로 배치될 수 있다. 상기의 영역은 관심 영역(Region Of Interest: ROI)로 정의될 수 있다. 카메라(440)가 어안 렌즈를 이용하여 이미지를 생성하는 경우, 촬영되는 다각형 패턴은 어안 렌즈의 왜곡에 의해 이미지 내에서 다각형 패턴에 대응하는 왜곡된 패턴으로 나타날 수 있다.
단계(520), 전자 장치(400)는 다각형 패턴이 포함되도록 복수의 이미지들에 각각에 ROI를 설정한다. ROI는 이미지의 부분들 중 다른 이미지와 겹치는 부분일 수 있다. 즉, 복수의 이미지들 중 제1 이미지의 제1 ROI 및 제2 이미지의 제2 ROI는 공통 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지가 전방 이미지이고, 제2 이미지가 좌측 이미지인 경우, 제1 이미지의 제1 ROI 및 제2 이미지의 제2 ROI는 차량의 좌측 상단을 나타내는 위치일 수 있다. ROI에 대해, 아래에서 도 6 및 7을 참조하여 상세하게 설명된다.
단계(530)에서, 전자 장치(400)는 ROI들의 다각형 패턴들을 검출한다. 예를 들어, 제1 ROI 내에 포함된 제1 다각형 패턴 및 제2 ROI 내에 포함된 제2 다각형 패턴이 검출될 수 있다. 제1 다격형 패턴 및 제2 다격형 패턴은 실제적으로 동일한 다각형 패턴을 상이한 카메라들이 촬영한 것이다.
다격형 패턴이 검출된 경우, 다각형 패턴의 구조에 의해 다각형 패턴의 코너점(corner point)이 결정된다. 예를 들어, 다각형 패턴이 4각형인 경우, 다각형 패턴에 대해 4개의 코너점들이 결정될 수 있다. 다각형 패턴이 검출된 경우, 해당 다각형 패턴의 코너점은 쉽게 검출(또는 결정)될 수 있다. 코너점의 검출은 이미지 내의 특징점을 검출하는 것보다는 연산량이 적기 때문에 빠르게 수행될 수 있다.
단계(540)에서, 전자 장치(400)는 제1 ROI의 제1 다각형 패턴의 제1 코너점 및 제2 ROI의 제2 다각형 패턴의 제2 코너점을 매칭한다. 예를 들어, 전방 이미지의 ROI내의 다각형 패턴의 코너점코너점 및 좌측 이미지의 ROI내의 다각형 패턴의 코너점이 매칭되고, 전방 이미지의 ROI내의 다각형 패턴의 코너점 및 우측 이미지의 ROI내의 다각형 패턴의 코너점이 매칭되고, 후방 이미지의 ROI내의 다각형 패턴의 코너점 및 좌측 이미지의 ROI내의 다각형 패턴의 코너점이 매칭되고, 후방 이미지의 ROI내의 다각형 패턴의 코너점 및 우측 이미지의 ROI 내의 다각형 패턴의 코너점이 매칭될 수 있다.
단계(550)에서, 전자 장치(400)는 제1 코너점에 대한 제1 조감 좌표 및 제2 코너점에 대한 제2 조감 좌표를 계산한다. 예를 들어, 제1 코너점이 전방 이미지 내의 다각형 패턴의 코너점이고, 제2 코너점이 좌측 이미지 내의 다각형 패턴의 코너점인 경우, 전방 카메라의 외부 파라미터에 기초하여 제1 코너점에 대한 제1 조감 좌표가 계산되고, 좌측 카메라의 외부 파라미터에 기초하여 제2 코너점에 대한 제2 조감 좌표가 계산될 수 있다. 조감 좌표는 생성될 조감 이미지의 좌표계 내의 좌표일 수 있다. 예를 들어, 조감 이미지의 좌표계는 전술된 월드 좌표계일 수 있다.
단계(560)에서, 전자 장치(400)는 제1 조감 좌표 및 제2 조감 좌표에 기초하여 기준(reference) 조감 좌표를 계산한다. 예를 들어, 기준 조감 좌표는 제1 조감 좌표 및 제2 조감 좌표의 중간 좌표일 수 있다. 다른 예로, 이미지가 회전 또는 스케일링되는 경우, 중간 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표가 계산될 수 있다. 기준 조감 좌표에 대해 아래에서 도 8 내지 14를 참조하여 상세히 설명된다.
단계(570)에서, 전자 장치(400)는 제1 조감 좌표 및 제2 조감 좌표가 각각 기준 조감 좌표로 이동되도록 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 복수의 카메라들을 캘리브레이션한다.
카메라들 간에 정확한 캘리브레이션이 수행되지 않은 경우에는, 카메라들 간에 서로 다른 월드 좌표계가 생성될 수 있다. 이에 따라, 정확한 월드 좌표계를 대체할 수 있는 방법으로, 타겟 카메라에 인접한 카메라의 위치가 이용될 수 있다. 인접한 카메라의 위치를 타겟 카메라의 위치로 변환하여 변환된 위치를 월드 좌표계의 기준점인 것처럼 설정하여 캘리브레이션이 수행될 수 있다. 상기의 방법을 이용하게 되면 정확한 월드 좌표계의 기준점을 모르는 경우에도, 기준점이 있는 것처럼 카메라의 캘리브레이션을 수행할 수 있기 때문에, 외부 파라미터가 조정될 수 있다.
그러나, 인접 카메라의 위치를 변환하여 월드 좌표계의 기준점으로 설정하게 되면 인접 카메라의 외부 파라미터가 부정확한 경우, 설정된 월드 좌표계의 기준점도 부정확한 위치가 된다. 이러한 이유로 인하여 한 번에 한 개의 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 것이 아니라, 복수의 카메라들 각각의 캘리브레이션을 한 번씩 반복적으로 수행함으로써 외부 파라미터의 오차를 점차 감소시키는 방법이 고려될 수 있다. 타겟 카메라를 변경하면서, 각각의 타겟 카메라에 대한 월드 좌표계의 기준점을 설정하고, 설정된 월드 좌표계의 기준점을 이용하여 반복적으로 캘리브레이션을 수행함으로써 복수의 카메라들이 동시에 캘리브레이션 될 수 있다. 즉, 일정한 조건이 만족될 때까지 단계들(550 내지 570)이 반복적으로 수행될 수 있다.
복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법에 대해, 아래에서 도 16을 참조하여 상세히 설명된다.
도 6은 일 예에 따른 ROI들을 도시한다.
예를 들어, 제1 이미지(611)는 전방 카메라(610)에 의해 생성된 전방 이미지 또는 전방 이미지에 기초하여 생성된 제1 부분 조감 이미지이고, 제2 이미지(621)는 좌측 카메라(620)에 의해 생성된 좌측 이미지 또는 좌측 이미지에 기초하여 생성된 제2 부분 조감 이미지이고, 제3 이미지(631)는 후방 카메라(630)에 의해 생성된 후방 이미지 또는 후방 이미지에 기초하여 생성된 제3 부분 조감 이미지이고, 제4 이미지(641)는 우측 카메라(640)에 의해 생성된 우측 이미지 또는 우측 이미지에 기초하여 생성된 제4 부분 조감 이미지일 수 있다.
상기의 이미지들(611 내지 641)은 차량(600)을 중심으로 하는 ROI의 개념을 설명하기 위한 것이므로, 이미지들(611 내지 641)이 카메라에 의해 생성된 이미지인지, 변환된 부분 조감 이미지인지 여부는 기재된 실시예로 한정되지 않는다.
제1 이미지(611) 및 제2 이미지(621)의 제1 공통 영역(651)의 적어도 일부를 포함하도록 제1 ROI가 설정될 수 있다. 예를 들어, 제1 ROI는 전방 이미지의 최-좌측을 포함하고, 제2 ROI는 좌측 이미지의 최-우측을 포함할 수 있다. 제1 ROI 내에 제1 다각형 패턴(661)이 포함되도록 제1 ROI가 설정될 수 있다. 유사하게, 제2 이미지(621) 및 제3 이미지(631)의 제2 공통 영역(652)의 적어도 일부를 포함하도록 제2 ROI가 설정될 수 있다. 제2 ROI 내에 제2 다각형 패턴(662)이 포함되도록 제2 ROI가 설정될 수 있다. 제3 이미지(631) 및 제4 이미지(641)의 제3 공통 영역(653)의 적어도 일부를 포함하도록 제3 ROI가 설정될 수 있다. 제3 ROI 내에 제3 다각형 패턴(663)이 포함되도록 제3 ROI가 설정될 수 있다. 제4 이미지(641) 및 제1 이미지(611)의 제4 공통 영역(654)의 적어도 일부를 포함하도록 제4 ROI가 설정될 수 있다. 제4 ROI 내에 제4 다각형 패턴(664)이 포함되도록 제4 ROI가 설정될 수 있다.
도 7은 일 예에 따른 다각형 패턴들의 추출 및 코너점들을 매칭하는 방법을 도시한다.
예를 들어, 전방 이미지(710) 상에 제1 ROI(712) 및 좌측 이미지(720) 상에 제2 ROI(722)가 설정될 수 있다. 전자 장치(400)는 설정된 ROI들(712, 722)을 크롭(crop)함으로써 부분 이미지를 생성할 수 있다.
설정된 ROI들(712, 722) 또는 생성된 부분 이미지들에 기초하여 ROI들(712, 722) 내의 다각형 패턴들(713, 723)이 검출되고, 다각형 패턴들(713, 723)의 코너점들(714, 724)이 결정될 수 있다.
전자 장치(400)는 결정된 코너점들(714, 724)을 매칭할 수 있다. 예를 들어, 제1 ROI(712) 내의 다각형 패턴(713)의 코너점(714)과 제2 ROI(722) 내의 다각형 패턴(723)의 코너점(724)이 매칭될 수 있다.
도 8은 일 예에 따른 매칭된 코너점들의 조감 좌표들 및 중심 좌표를 도시한다.
도 7을 참조한 실시예에서, 코너점(714) 및 코너점(724)이 매칭된 경우, 코너점(714)에 대한 제1 조감 좌표(810)가 계산되고, 코너점(724)에 대한 제2 조감 좌표(820)가 계산될 수 있다.
카메라의 외부 파라미터가 정확한 경우, 월드 좌표계에서 제1 조감 좌표(810) 및 제2 조감 좌표(820)는 동일한 좌표를 갖는다. 그러나, 카메라의 외부 파라미터가 정확하지 않은 경우, 월드 좌표계에서 제1 조감 좌표(810) 및 제2 조감 좌표(820)는 상이한 좌표를 갖는다.
카메라의 외부 파라미터의 정확도가 낮을수록 제1 조감 좌표(810) 및 제2 조감 좌표(820) 간의 오차가 커질 수 있다. 제1 조감 좌표(810) 및 제2 조감 좌표(820) 간의 오차를 감소시키도록 이후에 카메라 캘리브레이션이 수행될 수 있다. 카메라 캘리브레이션을 수행하기 위한 기준으로서, 기준 조감 좌표(830)가 계산될 수 있다.
일 측면에 따른, 기준 조감 좌표(830)는 제1 조감 좌표(810) 및 제2 조감 좌표(820)의 중심 좌표일 수 있다.
기준 조감 좌표(830)가 계산된 이후에, 제1 조감 좌표(810) 및 제2 조감 좌표(820)가 각각 기준 조감 좌표(830)로 이동되도록 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터가 조정될 수 있다. 기준 조감 좌표(830)가 정확한 위치를 나타내는 것은 아닐 수 있지만, 카메라들을 캘리브레이션하는 기준으로서 이용될 수 있다. 이 후의 캘리브레이션에서의 기준 조감 좌표는 기준 조감 좌표(830)와 달라질 수 있다.
도 9는 일 예에 따른 캘리브레이션 되지 않은 복수의 카메라들을 이용하여 생성된 조감 이미지이다.
적절하게 조정되지 않은 외부 파라미터들을 갖는 카메라들을 이용하여 생성된 조감 이미지(900)는 실제의 장면과 상이하다. 예를 들어, 차량 주변에 위치한 다각형 패턴의 형상이 조감 이미지(900) 내에서 정확하지 않을 수 있다.
일 측면에 따르면, 다각형 패턴의 동일한 코너점에 대해, 제1 조감 좌표(910) 및 제2 조감 좌표(920)이 각각 계산될 수 있다. 제1 조감 좌표(910) 및 제2 조감 좌표(920)이 일치되지 않으므로, 카메라 캘리브레이션이 추가로 수행될 수 있다. 카메라 캘리브레이션을 위해 기준 조감 좌표(930)가 계산될 수 있다. 기준 조감 좌표(930)는 제1 조감 좌표(910) 및 제2 조감 좌표(920)의 중심 좌표일 수 있다.
도 9를 참조하여 한 쌍의 매칭 조감 좌표들(910 및 920)에 대해서만 구체적으로 설명되었으나, 다른 매칭 코너점들의 쌍들에 대해서도 동일하게 상기의 설명이 적용될 수 있다. 즉, 매칭된 복수의 코너점들의 쌍들에 대해 카메라 캘리브레이션이 수행된다.
도 10은 일 예에 따른 회전된 조감 이미지에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 방법의 흐름도이다.
기준 조감 좌표만을 이용하여 카메라의 외부 파라미터를 조정하는 경우, 두 개의 조감 좌표들이 기준 조감 좌표로 이동시키는 것 만을 목표로 하므로, 조정된 카메라의 외부 파라미터에 오류가 발생할 수 있다. 발생하는 오류로서 생성된 조감 이미지가 한쪽으로 회전되는 현상이 발생할 수 있다. 이에 따라, 조감 이미지를 회전시키고, 회전된 조감 이미지에 기초하여 기준 조감 좌표가 계산될 수 있다.
일 측면에 따르면, 도 5를 참조하여 전술된 단계(560)는 아래의 단계들(1010 내지 1030)을 포함할 수 있다.
단계(1010)에서, 전자 장치(400)는 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴에 기초하여 제1 중심 선을 결정한다.
예를 들어, 제1 다각형 패턴 및 제2 다각형 패턴이 좌측 이미지(또는 우측 이미지) 내의 상이한 패턴들인 경우, 제1 다각형 패턴 및 제2 다각형 패턴을 연결하는 제1 직선이 계산되고, 상기의 제1 직선 또는 제1 직선과 평행한 제2 직선이 제1 중심 선으로서 결정될 수 있다.
다른 예로, 제1 다각형 패턴 및 제2 다각형 패턴이 전방 이미지(또는, 후방 이미지) 내의 상이한 패턴들인 경우, 제1 다각형 패턴 및 제2 다각형 패턴을 연결하는 제1 직선이 계산되고, 상기의 제1 직선에 직교하는 제2 직선이 제1 중심 선으로서 결정될 수 있다.
단계(1020)에서, 전자 장치(400)는 제1 중심 선이 조감 이미지의 수직 선이 되도록 회전 각도를 결정한다.
단계(1030)에서, 전자 장치(400)는 회전 각도에 기초하여 조감 이미지를 회전한다. 조감 이미지가 회전함에 따라, 제1 조감 좌표, 제2 조감 좌표 및 중심 좌표도 함께 변화한다. 회전된 중심 좌표가 기준 조감 좌표로 결정될 수 있다.
도 11은 일 예에 따른 회전되지 않은 조감 이미지 및 회전된 조감 이미지를 도시한다.
제1 조감 이미지(1110)는 각도가 비틀어진 조감 이미지(즉, 회전되지 않은 조감 이미지)이고, 제2 조감 이미지(1120)는 제1 조감 이미지(1110)를 회전시킨 이미지일 수 있다.
제2 조감 이미지(1120)가 AVM를 위해 이용될 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 조감 이미지를 회전하는 방법을 도시한다.
예를 들어, 제1 다각형 패턴(1210) 및 제2 다각형 패턴(1220)이 전방에 위치하는 패턴들인 경우, 제1 다각형 패턴(1210) 및 제2 다각형 패턴(1210)을 연결하는 제1 직선(예를 들어, 제1 점(1211) 및 제2 점(1221)을 연결하는 직선)이 계산되고, 상기의 제1 직선에 직교하는 제2 직선이 제1 중심 선(1240)으로서 결정될 수 있다.
제1 중심 선(1240)이 조감 이미지(1200)의 수직 선이 되도록 회전 각도가 결정되고, 회전 각도에 기초하여 조감 이미지(1200)가 회전된다.
다른 예로, 제1 다각형 패턴 및 제2 다각형 패턴이 좌측에 위치하는 패턴들인 경우, 제1 다각형 패턴 및 제2 다각형 패턴을 연결하는 제1 직선이 계산된다. 그리고, 제3 다각형 패턴 및 제4 다각형 패턴이 우측에 위치하는 패턴들인 경우, 제3 다각형 패턴 및 제4 다각형 패턴을 연결하는 제2 직선이 계산된다. 제1 직선의 기울기 및 제2 직선의 기울기의 평균 값을 같는 제1 중심선(1240)이 계산될 수 있다.
도 13은 일 예에 따른 스케일링된 조감 이미지에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 방법의 흐름도이다.
기준 조감 좌표만을 이용하여 카메라의 외부 파라미터를 조정하는 경우, 두 개의 조감 좌표들이 기준 조감 좌표로 이동시키는 것 만을 목표로 하므로, 조정된 카메라의 외부 파라미터에 오류가 발생할 수 있다. 발생하는 오류로서 생성된 조감 이미지의 크기가 원래의 크기보다 감소하는 현상이 발생할 수 있다. 이에 따라, 조감 이미지를 스케일링하고, 스케일링된 조감 이미지에 기초하여 기준 조감 좌표가 계산될 수 있다.
일 측면에 따르면, 도 5를 참조하여 전술된 단계(560)는 아래의 단계들(1310 내지 1330)을 포함할 수 있다.
단계(1310)에서, 전자 장치(400)는 제1 조감 좌표 및 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표를 계산한다.
단계(1320)에서, 전자 장치(400)는 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴 중 적어도 하나의 길이에 기초하여 스케일 비율을 결정한다. 예를 들어, 제1 조감 패턴에 대해 미리 설정된 길이와 계산된 제1 조감 패턴의 길이 간의 비율에 기초하여 스케일 비율이 결정될 수 있다.
단계(1330)에서, 전자 장치(400)는 결정된 스케일 비율 및 중심 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산한다.
도 10을 참조하여 전술된 단계들(1010 내지 1030)에 대한 제1 실시예와 단계들(1320 및 1330)에 대한 제1 실시예는 서로 배타적이지 않으며, 제1 실시예가 수행된 후 연속적으로 제2 실시예가 수행되거나, 제2 실시예가 수행된 후 연속적으로 제1 실시예가 수행될 수 있다. 상기의 실시예는 조감 이미지의 사이즈가 감소되고, 동시에 회전된 경우에 적용될 수 있다.
도 14는 일 예에 따른 스케일링되지 않은 조감 이미지 및 스케일링된 조감 이미지를 도시한다.
생성된 조감 이미지(1410)의 크기는 실제의 크기에 비해 감소된 이미지일 수 있다. 조감 이미지(1410) 내의 패턴의 길이에 기초하여 스케일링 비율이 결정되고, 스케일링 비율에 기초하여 스케일링된 조감 이미지(1420)가 생성될 수 있다.
도 15는 일 예에 따른 반복적으로 조정된 외부 파라미터에 기초하여 생성된 조감 이미지들을 도시한다.
도 5 내지 14를 참조하여 전술된 단계들(550 및 570)을 반복하여 수행함으로써 카메라의 외부 파라미터가 조정된다. 반복의 횟수가 증가할수록 외부 파라미터가 보다 정확하게 조정된다.
조감 이미지들(1510 내지 1530)은 실제의 수행 과정에서 생성된 이미지들이고, 제1 조감 이미지(1510)는 20회의 반복 과정을 통해 생성된 이미지이고, 제2 조감 이미지(1520)는 50회의 반복 과정을 통해 생성된 이미지이고, 제3 조감 이미지(1530)는 70회의 반복 과정을 통해 생성된 이미지이다.
반복 과정이 누적될수록 카메라의 외부 파라미터가 정교하게 조정되고, 이에 따라 정확한 조감 이미지가 생성됨을 알 수 있다.
도 16은 일 예에 따른 복수의 카메라들의 캘리브레이션을 종료하는 방법의 흐름도이다.
일 측면에 따르면, 도 5를 참조하여 전술된 단계(570)는 아래의 단계들(1610 및 1620)을 포함할 수 있다.
단계(1610)에서, 전자 장치(400)는 제1 조감 좌표 및 기준 좌표 간의 거리를 계산한다. 거리는 오차일 수 있다.
카메라의 외부 파라미터가 정확하게 조정된 경우에는 제1 조감 좌표 및 제2 조감 좌표가 동일하게 나타나므로 계산된 거리는 0 또는 거의 0일 수 있다.
제1 조감 좌표 및 제2 조감 좌표는 매칭된 한 쌍의 코너점들에 관한 것이고, 매칭된 코너점들의 쌍이 복수인 경우, 복수의 쌍들의 각각에 대해 거리가 계산될 수 있다.
단계(1620)에서, 전자 장치(400)는 계산된 거리가 미리 설정된 임계치 미만인 경우 복수의 카메라들의 캘리브레이션을 종료한다. 계산된 거리가 미리 설정된 임계치 이상인 경우에는 다시 카메라의 외부 파라미터를 조정함으로써 복수의 카메라들을 캘리브레이션 한다(즉, 단계(550 내지 570)가 재 수행).
다만, 어느 하나의 거리가 상기의 조건을 만족하더라도, 다른 매칭된 코너점들의 쌍에 대한 거리가 상기의 조건을 만족하지 못하는 경우에는 캘리브레이션이 계속 수행될 수 있다.
전자 장치(400)는 계산된 거리가 임계치 이상인 경우, 거리가 최소화되도록 복수의 카메라들 중 적어도 하나의 카메라의 외부 파라미터를 조정한다. 예를 들어, 카메라의 회전 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나가 조정될 수 있다.
일 측면에 따르면, 복수의 거리들에 기초하여 복수의 거리들이 발생한 원인이 결정될 수 있고(예를 들어, 좌측 카메라의 회전 정보의 부정확), 상기의 원인이 해소되도록 카메라의 회전 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나가 조정(예를 들어, 좌측 카메라의 회전 정보 수정)될 수 있다. 상기의 원인을 결정하기 위해 다양한 방법이 이용될 수 있고, 어느 하나로 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 복수의 카메라들의 캘리브레이션을 위해 Levenberg Marquardt 알고리즘, Gradient Descent 알고리즘이 이용될 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.
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.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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 청구범위의 범위에 속한다.
400: 전자 장치
410: 통신부
420: 프로세서
430: 메모리
440: 카메라

Claims (19)

  1. 차량에 탑재된 프로세서에 의해 수행되는, 카메라 캘리브레이션 방법은,
    상기 차량의 복수의 카메라들이 상기 차량의 주변을 촬영한 복수의 이미지들을 획득하는 단계 - 상기 이미지들의 각각은 적어도 하나의 다각형 패턴에 대응하는 패턴이 포함됨 -;
    상기 다각형 패턴이 포함되도록 상기 복수의 이미지들 각각에 관심 영역(Region of Interest: ROI)을 설정하는 단계 - 복수의 이미지들 중 제1 이미지의 제1 ROI 및 제2 이미지의 제2 ROI는 공통 영역을 포함함 -;
    상기 제1 ROI 내에 포함된 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 ROI 내에 포함된 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계;
    상기 제1 다각형 패턴의 제1 코너점(corner point) 및 상기 제2 다각형 패턴의 제2 코너점을 매칭하는 단계;
    상기 제1 코너점에 대한 제1 조감 좌표 및 상기 제2 코너점에 대한 제2 조감 좌표를 계산하는 단계;
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준(reference) 조감 좌표를 계산하는 단계; 및
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표가 각각 상기 기준 조감 좌표로 이동되도록 상기 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 상기 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 단계
    를 포함하는,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 카메라들은 상기 차량의 좌측을 촬영하는 좌측 카메라, 상기 차량의 우측을 촬영하는 우측 카메라, 상기 차량의 전방을 촬영하는 전방 카메라, 및 상기 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라 중 적어도 두 개를 포함하는,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 카메라의 외부 파라미터는, 상기 카메라의 회전 정보 및 위치 정보를 포함하는,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 이미지들 각각에 상기 다각형 패턴을 포함하도록 관심 영역(ROI)을 설정하는 단계는,
    상기 제1 이미지가 전방 이미지이고, 상기 제2 이미지가 좌측 이미지인 경우, 상기 제1 ROI가 상기 전방 이미지의 최-좌측을 포함하고, 상기 제2 ROI가 상기 좌측 이미지의 최-우측을 포함하도록 상기 복수의 이미지들 각각에 ROI을 설정하는 단계
    를 포함하는,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 설정된 관심 영역을 크롭(crop)함으로써 부분 이미지를 생성하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계는,
    상기 생성된 부분 이미지에 기초하여 상기 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계
    를 포함하는,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 기준 조감 좌표는, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표인,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 단계는,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표를 계산하는 단계;
    상기 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴 중 적어도 하나의 길이에 기초하여 스케일 비율을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 스케일 비율 및 상기 중심 좌표에 기초하여 상기 기준 조감 좌표를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 단계는,
    상기 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴에 기초하여 제1 중심 선을 계산하는 단계;
    상기 제1 중심 선이 생성된 조감 이미지의 수직 선이 되도록 회전 각도를 결정하는 단계; 및
    상기 회전 각도에 기초하여 상기 조감 이미지를 회전하는 단계
    를 포함하고,
    상기 기준 조감 좌표는 상기 회전된 조감 이미지 내의 좌표인,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표가 각각 상기 기준 조감 좌표로 이동되도록 상기 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 상기 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 단계는,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 기준 조감 좌표 간의 거리를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 거리가 미리 설정된 임계치 미만인 경우 상기 복수의 카메라들의 캘리브레이션을 종료하는 단계
    를 포함하는,
    카메라 캘리브레이션 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  11. 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 차량에 탑재된 전자 장치는,
    복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    상기 차량의 복수의 카메라들이 상기 차량의 주변을 촬영한 복수의 이미지들을 획득하는 단계 - 상기 이미지들의 각각은 적어도 하나의 다각형 패턴에 대응하는 패턴이 포함됨 -;
    상기 다각형 패턴이 포함되도록 상기 복수의 이미지들 각각에 관심 영역(Region of Interest: ROI)을 설정하는 단계 - 복수의 이미지들 중 제1 이미지의 제1 ROI 및 제2 이미지의 제2 ROI는 공통 영역을 포함함 -;
    상기 제1 ROI 내에 포함된 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 ROI 내에 포함된 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계;
    상기 제1 다각형 패턴의 제1 코너점(corner point) 및 상기 제2 다각형 패턴의 제2 코너점을 매칭하는 단계;
    상기 제1 코너점에 대한 제1 조감 좌표 및 상기 제2 코너점에 대한 제2 조감 좌표를 계산하는 단계;
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준(reference) 조감 좌표를 계산하는 단계; 및
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표가 각각 상기 기준 조감 좌표로 이동되도록 상기 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 상기 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 단계
    를 수행하는,
    전자 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 카메라들은 상기 차량의 좌측을 촬영하는 좌측 카메라, 상기 차량의 우측을 촬영하는 우측 카메라, 상기 차량의 전방을 촬영하는 전방 카메라, 및 상기 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라 중 적어도 두 개를 포함하는,
    전자 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 카메라의 외부 파라미터는, 상기 카메라의 회전 정보 및 위치 정보를 포함하는,
    전자 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 이미지들 각각에 상기 다각형 패턴을 포함하도록 관심 영역(ROI)을 설정하는 단계는,
    상기 제1 이미지가 전방 이미지이고, 상기 제2 이미지가 좌측 이미지인 경우, 상기 제1 ROI가 상기 전방 이미지의 최-좌측을 포함하고, 상기 제2 ROI가 상기 좌측 이미지의 최-우측을 포함하도록 상기 복수의 이미지들 각각에 ROI을 설정하는 단계
    를 포함하는,
    전자 장치.
  15. 제11항에 있어서
    상기 프로그램은,
    상기 설정된 관심 영역을 크롭(crop)함으로써 부분 이미지를 생성하는 단계
    를 더 수행하고,
    상기 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계는,
    상기 생성된 부분 이미지에 기초하여 상기 제1 다각형 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴을 검출하는 단계
    를 포함하는,
    전자 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 기준 조감 좌표는, 상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표인,
    전자 장치.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 단계는,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표 간의 중심 좌표를 계산하는 단계;
    상기 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴 중 적어도 하나의 길이에 기초하여 스케일 비율을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 스케일 비율 및 상기 중심 좌표에 기초하여 상기 기준 조감 좌표를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    전자 장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표에 기초하여 기준 조감 좌표를 계산하는 단계는,
    상기 제1 다각형 패턴에 대응하는 제1 조감 패턴 및 상기 제2 다각형 패턴에 대응하는 제2 조감 패턴에 기초하여 제1 중심 선을 계산하는 단계;
    상기 제1 중심 선이 생성된 조감 이미지의 수직 선이 되도록 회전 각도를 결정하는 단계; 및
    상기 회전 각도에 기초하여 상기 조감 이미지를 회전하는 단계
    를 포함하고,
    상기 기준 조감 좌표는 상기 회전된 조감 이미지 내의 좌표인,
    전자 장치.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 제2 조감 좌표가 각각 상기 기준 조감 좌표로 이동되도록 상기 복수의 카메라들 각각의 외부 파라미터를 조정함으로써 상기 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 단계는,
    상기 제1 조감 좌표 및 상기 기준 조감 좌표 간의 거리를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 거리가 미리 설정된 임계치 미만인 경우 상기 복수의 카메라들의 캘리브레이션을 종료하는 단계
    를 포함하는,
    전자 장치.
KR1020190098518A 2019-08-13 2019-08-13 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치 KR102277828B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190098518A KR102277828B1 (ko) 2019-08-13 2019-08-13 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치
CN202010746917.1A CN112399172B (zh) 2019-08-13 2020-07-29 校准多个摄像机的方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190098518A KR102277828B1 (ko) 2019-08-13 2019-08-13 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210020184A true KR20210020184A (ko) 2021-02-24
KR102277828B1 KR102277828B1 (ko) 2021-07-16

Family

ID=74603005

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190098518A KR102277828B1 (ko) 2019-08-13 2019-08-13 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102277828B1 (ko)
CN (1) CN112399172B (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102589573B1 (ko) * 2023-03-24 2023-10-16 주식회사 아로텍 촬영 구역을 결정하기 위한 방법 및 장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008187564A (ja) * 2007-01-31 2008-08-14 Sanyo Electric Co Ltd カメラ校正装置及び方法並びに車両
WO2015029934A1 (ja) * 2013-08-30 2015-03-05 クラリオン株式会社 カメラ校正装置、カメラ校正システム、及びカメラ校正方法
JP2017032483A (ja) * 2015-08-05 2017-02-09 株式会社デンソー キャリブレーション装置、キャリブレーション方法、及びプログラム
KR20170026743A (ko) * 2015-08-27 2017-03-09 ㈜베이다스 차량용 영상 정합을 위한 간소화 패턴 기반의 자동보정장치 및 그 방법

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4596978B2 (ja) * 2005-03-09 2010-12-15 三洋電機株式会社 運転支援システム
JP5124147B2 (ja) * 2007-02-01 2013-01-23 三洋電機株式会社 カメラ校正装置及び方法並びに車両
CN102137247B (zh) * 2010-01-22 2013-01-30 财团法人工业技术研究院 全周鸟瞰图像距离界面产生方法与系统
JP5811327B2 (ja) * 2011-06-11 2015-11-11 スズキ株式会社 カメラキャリブレーション装置
JP2013024712A (ja) * 2011-07-20 2013-02-04 Aisin Seiki Co Ltd 複数カメラの校正方法及び校正システム
TW201403553A (zh) * 2012-07-03 2014-01-16 Automotive Res & Testing Ct 自動校正鳥瞰影像方法
CN102736634B (zh) * 2012-07-10 2014-09-03 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 一种用于汽车全景图的摄像头角度调节方法
JP5820787B2 (ja) * 2012-08-30 2015-11-24 株式会社デンソー 画像処理装置、及びプログラム
JP5923422B2 (ja) * 2012-09-24 2016-05-24 クラリオン株式会社 カメラのキャリブレーション方法及び装置
JP6009894B2 (ja) * 2012-10-02 2016-10-19 株式会社デンソー キャリブレーション方法、及びキャリブレーション装置
CN103177439B (zh) * 2012-11-26 2015-10-28 惠州华阳通用电子有限公司 一种基于黑白格角点匹配的自动标定方法
JP6034775B2 (ja) * 2013-11-29 2016-11-30 クラリオン株式会社 カメラ校正装置
US9986173B2 (en) * 2014-05-16 2018-05-29 GM Global Technology Operations LLC Surround-view camera system (VPM) online calibration
EP3174007A1 (en) * 2015-11-30 2017-05-31 Delphi Technologies, Inc. Method for calibrating the orientation of a camera mounted to a vehicle
KR101847812B1 (ko) * 2016-11-15 2018-04-11 주식회사 와이즈오토모티브 캘리브레이션 장치 및 방법
CN109685000A (zh) * 2018-12-21 2019-04-26 广州小鹏汽车科技有限公司 一种基于视觉的车位检测方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008187564A (ja) * 2007-01-31 2008-08-14 Sanyo Electric Co Ltd カメラ校正装置及び方法並びに車両
WO2015029934A1 (ja) * 2013-08-30 2015-03-05 クラリオン株式会社 カメラ校正装置、カメラ校正システム、及びカメラ校正方法
JP2017032483A (ja) * 2015-08-05 2017-02-09 株式会社デンソー キャリブレーション装置、キャリブレーション方法、及びプログラム
KR20170026743A (ko) * 2015-08-27 2017-03-09 ㈜베이다스 차량용 영상 정합을 위한 간소화 패턴 기반의 자동보정장치 및 그 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102589573B1 (ko) * 2023-03-24 2023-10-16 주식회사 아로텍 촬영 구역을 결정하기 위한 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
CN112399172B (zh) 2024-06-04
CN112399172A (zh) 2021-02-23
KR102277828B1 (ko) 2021-07-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101265012B1 (ko) 차량 탑재 카메라의 교정 장치, 방법 및 프로그램
JP5091902B2 (ja) 車載カメラの校正に用いられる校正指標と、当該校正指標を用いた車載カメラの校正方法と、システムと、当該システムのためのプログラム
CN112907676A (zh) 传感器的标定方法、装置、系统、车辆、设备及存储介质
LU502288B1 (en) Method and system for detecting position relation between vehicle and lane line, and storage medium
KR102297683B1 (ko) 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치
EP2756482B1 (en) Resolving homography decomposition ambiguity based on orientation sensors
KR20200075766A (ko) 이미지 센서의 외재적 파라미터를 교정하기 위한 방법 및 장치
CN107808398B (zh) 摄像头参数算出装置以及算出方法、程序、记录介质
JP5228614B2 (ja) パラメータ計算装置、パラメータ計算システムおよびプログラム
KR101926258B1 (ko) Avm 시스템의 자동 캘리브레이션 방법
US9330319B2 (en) Apparatus for compensating camera image and operating method thereof
KR102277828B1 (ko) 복수의 카메라들을 캘리브레이션하는 방법 및 장치
CN109658451B (zh) 一种深度感知方法，装置和深度感知设备
CN116358486A (zh) 基于单目相机的目标测距方法、装置及介质
KR101697229B1 (ko) 차량용 영상 정합을 위한 차선 정보 기반의 자동보정장치 및 그 방법
CN114418839A (zh) 图像拼接方法、电子设备以及计算机可读存储介质
WO2018087424A1 (en) Determining an intersection location of an optical axis of a lens with a camera sensor
KR102295857B1 (ko) 실시간 360 깊이 영상 측정을 위한 카메라 캘리브레이션 방법 및 그 장치
US10643077B2 (en) Image processing device, imaging device, equipment control system, equipment, image processing method, and recording medium storing program
EP3564747B1 (en) Imaging device and imaging method
JP7505909B2 (ja) キャリブレーション装置及びキャリブレーション方法
US10726528B2 (en) Image processing apparatus and image processing method for image picked up by two cameras
CN115507815A (zh) 一种目标测距方法、装置及车辆
CN108038888B (zh) 混合相机系统的空间标定方法及装置
CN115131273A (zh) 信息处理方法、测距方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right