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제약 조건을 적용한 셀프 캘리브레이션 방법

A Constrained Self - Calibration Technique
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제28권 제4호, 2001.4, 358-368 (11 pages)
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초록
셀프 캘리브레이션은 영상 시퀀스에 대한 특징점 정합 결과를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 계산하는 기법이다. 이는 임의로 움직이는 카메라를 이용하여 얻은 영상 시퀀스를 이용하여 유클리디안 복원을 수행하는데 응용될 수 있다. 안정적인 3차원 복원결과를 얻기 위하여 본 논문에서는 두 가지 제약조건을 사용한다(카메라 내부 파라미터의 개수에 대한 제약 조건과 복원할 장면의 기하학적 구조를 이용한 제약 조건). 카메라 내부 파라미터에 대한 제약 조건은 카메라의 하드웨어적인 특성을 반영하며 이러한 제약 조건을 적용함으로써 셀프 캘리브레이션 중 비선형 최적화 과정의 수렴도를 높일 수 있다. 또, 기하학적 제약 조건은 대상 장면의 직각 구조를 이용하며 이에 대한 조건을 분석하여 제약 조건에 대한 수식을 유도한 다음 이를 최적화 과정에 포함시킨다. 합성 영상과 다양한 종류의 실제 영상에 대한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 개선된 유클리디안 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

Self calibration is a technique that recovers the internal camera parameters from matched feature points computed from image without using a calibration target. This technique is very important in recovering euclidean scene geometry from image sequences taken by an arbitrary moving camera. In order to recover stable and reliable structure, two types of constraints are imposed : constraints on the number of internal parameters, and constraint from the geometrical structure of the scene to be recovered. Constraints on camera internal parameters reflect the hardware structure of the camera, and this reduction of parameters improves the convergence of nonlinear optimization step of self-calibration. In addition, a perpendicular structure is used as geometric constraint in the scene. By analyzing conditions for perpendicular structure, criteria are derived and these criteria are included in the optimization process. Experimental results with ideal synthetic data and various real image data showed that the suggested method gives improved euclidean reconstruction.

목차
요약

Abstract

1. 서론

2. 기존의 3차원 복원 연구

3. 새로운 제약 조건을 이용한 3차원 복원 방법

4. 실험 결과

5. 결론 및 향후 과제

참고문헌

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