카메라 캘리브레이션을 위한 그리드 패턴 자동 인식
Automatic Grid Pattern Recognition for Camera Calibration
- 주제(키워드) pattern recognition , camera calibration , self-calibration , camera tracking , grid pattern , optimization , projective geometry , cross ratio , auto-calibration , particle swarm optimization , line detection , computer vision , automatic pattern recognition
- 발행기관 서강대학교 영상대학원
- 지도교수 서용덕
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 영상대학원 미디어공학
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046224
- 본문언어 한국어
초록/요약
본 논문에서는 컴퓨터비전 기술에 기반하여 영상으로부터 카메라의 움직임을 추적하는 데 필요한 패턴인식 과정을 자동화하는 새로운 방법을 제안한다. cross ratio 의 기하학적 불변성을 이용한 기존의 그리드 패턴에서 매칭 에러가 일어날 가능성을 줄이기 위해서는 cross ratio 의 수치적 특성을 고려하여 그리드 패턴을 최적화할 필요가 있다. 이를 실현하기 위해서 cross ratio 의 확률 분포를 Unscented transform 을 통해 정규화하고 Particle Swarm Optimization 을 적용하여 패턴의 격자 간격을 최적화하는 과정을 설명한다. 그리고 패턴의 기하학적 특성을 최대한 활용하여 점 대 점 매칭이 아닌 선 대 선 매칭으로 대응점 연결의 안정성을 보강하고, 부분적으로 매칭 에러가 일어난 경우에 자동으로 이를 교정하는 방법을 소개한다. 이로써 기존의 자동 패턴인식 방법들이 요구했던 카메라의 움직임과 입력 영상에 대한 제약을 극복할 수 있다.
more초록/요약
This paper proposes an approach to recognize automatically a pattern on its images with computer vision technology to track a camera motion. Grid pattern design using geometric invariance of cross ratios has been presented for this. However, to protect the process from matching errors, we need to optimize a grid pattern considering numerical properties of a cross ratio. In practical terms, we approximate diverse probability distributions of cross ratios to normal ones through Unscented transform and apply Particle Swarm Optimization to decide optimal grid sizes of the pattern. Then we improve the reliability of correspondence process by line-to-line matching, not by point-to-point matching as usual, and explain how to correct automatically the wrongly corresponding points. In the result, our methods can remove the limitation of a camera motion, that is, rotation around z-axis, and survive some previous restrictions of images displaying the pattern.
more