Blog by K.Y. Shin

EEG/EMG/Brain Function Monitoring Equipment Market To Reach 1.0 Billion Dollars By 2010, According To New Report By Global Industry Analysts, Inc.

카메라 보정봉과 3축 보정틀을 이용한 다중 카메라 보정(Multi-camera calibration using wand and three-axes frame) IPIU2009에 제출 했던 논문입니다. Abstract 본 논문은 다중 카메라의 보정을 위하여 보정봉과 3축 보정틀을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 보정봉을 측정공간에서 움직여서 사영카메라 행렬을 구하고 3축 보정틀의 마커를 이용하여 유클리디안 카메라 행렬로 업그레이드 하는 방식이다. 또한 3차원 복원 에러를 최소화하기 위하여 보정봉에 있는 마커사이의 거리를 계산하여 기준거리와의 오차와 보정틀의 복원된 3차원 좌표 오차를 최소화하도록 최적화를 수행하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 상용장비의 결과와 비교하였다. 자세한 내용은 http://blog.naver.com/sh1nk1y

카메라 렌즈에서 생기는 영상의 왜곡(distortion)현상은 크게 축 방향(radial)왜곡과 접선 방향 (tangential)왜곡으로 나눌 수 있다. 축 방향 왜곡의 경우 렌즈의 잘못된 곡면성형으로, 접선 방향 왜곡의 경우 렌즈와 카메라의 부적절한 조립으로 인해 생긴다. 아래 자료는 radial distortion에 대한 자료이다. 출처 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/FUSIELLO4/tutorial.html#x1-67001r131 A realistic model for a photocamera or a videocamera must take into account non-linear distortions introduced by the lenses, especially when dealing with short focal lengths or low cost devices (e.g. webcams, disposable cameras). The more relevant effect is the radial distortion , which is modeled as a non-linear transformation from ideal (undistorted) coordinates ( u,v ) to real observable (distorted) coordinates ( û , ): where r d 2 = 2 + 2 and ( u 0 ,v 0 ) are the coordinates of the image centre. Estimating k 1 Let us assume that the pinhole model is calibrated. The point m = ( u,v ) projected according to the pinhole model (undistorted) do not coincide with the measured points = ( û , ) beca...

카메라보정(camera calibration) 또는 Self-calibration에서 카메라의 내부(intrinsic)/외부(extrinsic) 파라미터를 계산하는 것이 중요한데 그중에서 cholesky decomposition을 이용하는 방법에 대해 쓰고자 한다. Cholesky decompostion을 이용하여 카메라 행렬을 분해하는 방법은 아래 박사학위 논문에 언급되어있다. T.Melen, "Geometrical modelling and calibration of video cameras for underwater navigation," doctoral dissertation, Norwegian Univ. of Science and Technology, Trondheim, Norway, 1994. 이 내용을 정리하면 아래와 같다. --------------------------------------------------------------------------- 계산된 카메라 행렬 P를 QR 분해하여 6개의 내부파라미터(K)와 6개의 외부파라미터(R, t)를 계산할 수 있다. 3x4 크기의 카메라 행렬 P에서 왼쪽 3x3 행렬을 A라고 할 때 A = KR이 된다. 여기서 A-1을 QR 분해하면 식 (1)과 같다. A-1 = QL (1) 여기서 Q는 직교(orthogonal)하고 L은 상삼각(upper triangular)행렬이다. 식 (1)의 역행렬을 계산하면 식 (2)와 같다. A = L-1Q-1 = L-1Qt (2) 여기서 K = L-1이고 R = Qt가 된다. ------------------------------------------------------------------------- 이렇게 하여 카메라 내부파라미터 K와 회전행렬 R을 계산할 수 있다. 이동행렬 t는 카메라 행렬 P = [KR -KRt]로 구성되어 있기 때문에 카메라 행렬 P와 내부파라미터 K, 회전행렬 R을 알면 쉽게 계산할 수 있다. blog.naver...

- IPIU2009 (Workship on Image Processing and Image Understanding) 에 논문을 제출했다. 분야는 다중카메라 보정.... 2월 18일 제주도에 가겠군... 지금까지 다른 주제로 다른 학회에는 참석해봤지만 이쪽분야로는 첫 발표이다. 데뷔전... IPIU http://www.ipiu.or.kr/ - ICCV2009 (The Twelth IEEE International Conference on Computer Vision in Kyoto) 초록 제출기한 : 3월 1일 논문 제출기한 : 3월 10일 컴퓨터비전분야에서 세계적인 학회로 알고있다. 그리고 꼭 만나보고 싶은 Peter Sturm 이라는 분도 Tutorial chairs로 오신다고 한다. ICCV에 참석하는 것이 올해의 목표! ICCV http://www.iccv2009.org/