KR20110068375A - Parameter adjustment method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens - Google Patents
Parameter adjustment method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens Download PDFInfo
- Publication number
- KR20110068375A KR20110068375A KR1020090125297A KR20090125297A KR20110068375A KR 20110068375 A KR20110068375 A KR 20110068375A KR 1020090125297 A KR1020090125297 A KR 1020090125297A KR 20090125297 A KR20090125297 A KR 20090125297A KR 20110068375 A KR20110068375 A KR 20110068375A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- camera module
- fisheye lens
- distortion correction
- focal length
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 2
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/12—Panospheric to cylindrical image transformations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/80—Geometric correction
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
본 발명은 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 보정 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일측면에 의하면, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득하는 제1 단계; 상기 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출하는 제2 단계; 및 상기 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정하는 제3 단계를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법을 제공한다. 본 발명에 의하면, 넓은 시야각을 제공하는 어안 렌즈를 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상에 대하여 왜곡 보정을 수행할 때 사용되는 광중심 위치와 촛점 거리 등과 같은 파라미터를 효율적으로 조정할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.The present invention relates to a parameter correction method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens. According to an aspect of the present invention, distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens is provided. A method for adjusting a parameter, the method comprising: a first step of capturing and acquiring at least one sample image by a camera module including a fisheye lens; A second step of dividing the housing area and the image area of the camera module based on the obtained sample image and extracting the outermost line of the image area; And a third step of determining an adjustment light center coordinate value for the image area based on the outermost line of the extracted image area. 2. Parameter adjustment for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens. Provide a method. According to the present invention, it is possible to provide a method capable of efficiently adjusting parameters such as the optical center position and the focal length, which are used when distortion correction is performed on an image obtained by a camera module of a fisheye lens having a wide viewing angle. have.
어안 렌즈, 왜곡 보정, 광중심, 촛점 거리 Fisheye Lens, Distortion Correction, Light Center, Focal Length
Description
본 발명은 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 보정 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 넓은 시야각을 제공하는 어안 렌즈를 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상에 대하여 왜곡 보정을 수행할 때 사용되는 광중심 위치와 촛점 거리 등과 같은 파라미터를 효율적으로 조정함으로써 보다 정교하고 정밀한 영상 왜곡 보정을 수행할 수 있도록 하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a parameter correction method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens, and more particularly to distortion correction for an image obtained by a camera module of a fisheye lens providing a wide viewing angle. The present invention relates to a method for more precisely and precisely correcting image distortion by efficiently adjusting parameters such as a light center position and a focal length used when performing the operation.
어안 렌즈(fish eye lens)라 함은, 일반적으로 시야각이 180°정도의 넓은 시야를 갖는 렌즈를 말하며, 이러한 어안 렌즈는 넓은 시야각을 필요로 하는 분야에서 주로 사용되고 있다. 어안 렌즈를 사용하여 생성되는 영상은 넓은 시야각을 제공해 주는 대신 영상의 가장자리 영역으로 갈수록 굴절이 심해져서 매우 왜곡된 형태의 영상을 나타내게 된다. 이러한 왜곡된 형태의 영상을 그대로 사용해도 무방한 경우가 있지만 특정 분야에서는 왜곡된 영상을 보정해서 사용해야 할 필요성이 있는 경우도 많다. 이와 같이 어안 렌즈에 의해 형성된 왜곡된 형태의 영상을 보정하는 것을 보통 "왜곡 보정(distortion calibration)"이라고 하며, 이러한 왜곡 보정은 어안 렌즈에서 사용되는 투사 방식에 따라 어안 렌즈의 촛점 거리나 광중심 위치 등과 같은 파라미터(parameter)를 이용하여 적절한 수식을 통해 이루어지게 된다. A fish eye lens generally refers to a lens having a wide field of view of about 180 °, and such a fish eye lens is mainly used in a field requiring a wide field of view. Instead of providing a wide viewing angle, an image generated using a fisheye lens becomes more distorted toward the edge of the image, resulting in a very distorted image. In some cases, the distorted image may be used as it is. However, in some fields, it is necessary to correct and use the distorted image. This correction of the distorted shape formed by the fisheye lens is commonly referred to as "distortion calibration," which is based on the focal length or light center position of the fisheye lens, depending on the projection method used in the fisheye lens. Using a parameter such as this is done through the appropriate formula.
도 1 및 도 2는 종래 기술에서 사용되는 왜곡 보정 과정을 설명하기 위한 도면으로서, 도 1은 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상으로서 왜곡 보정 전의 영상이고, 도 2는 왜곡 보정 후의 영상을 나타낸 것이다.1 and 2 are diagrams for explaining a distortion correction process used in the prior art, Figure 1 is an image obtained by the camera module having a fisheye lens before the distortion correction, Figure 2 is an image after the distortion correction It is shown.
도 1에 나타낸 바와 같이, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상은 가장자리 쪽으로 갈수록 왜곡이 심해지는 형태를 나타내게 된다. 이러한 왜곡 영상을 보정하기 위한 수식으로서는 여러 가지가 있을 수 있으나 종래 기술에서 널리 사용되는 수식은 다음과 같다.As shown in FIG. 1, an image acquired by a camera module having a fisheye lens exhibits a form in which distortion is increased toward the edge. There may be a number of equations for correcting such a distorted image, but the equations widely used in the prior art are as follows.
[수식 1][Equation 1]
여기에서, 는 카메라의 촛점 거리, 는 카메라의 광중심에서 입력 영상의 (x,y) 좌표 즉, 까지의 거리, 및 은 입력 영상의 (x,y) 좌표값이고, 및 은 왜곡 보정 영상의 (x,y) 좌표값이다.From here, The focal length of the camera, Is the (x, y) coordinate of the input image at the camera's optical center, Distance to, And Is the (x, y) coordinate value of the input image, And Is the (x, y) coordinate value of the distortion corrected image.
입력 영상 즉, 왜곡 보정 전의 영상에 대해 상기 수식을 적용하면 도 2와 같은 영상을 얻을 수 있는데, 이 때 촛점 거리()와 광중심 까지의 거리()를 알아야 상기 수식을 적용해서 왜곡 보정 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 어안 렌즈에 의해 형성되는 영상의 왜곡 보정에는 촛점 거리나 광중심 위치 등과 같은 파라미터가 매우 중요한 의미를 갖게 된다. 한편, 어안 렌즈를 사용하기 위해서는 어안 렌즈를 이미지 센서를 포함하는 카메라 모듈에 장착 및 조립해서 사용하게 되는데, 카메라 모듈에 어안 렌즈를 장착 및 조립하는 경우 장착 및 조립시의 오차나 사용되는 부품의 위치, 크기, 두께 등의 차이로 인하여 어안 렌즈의 촛점 거리나 광중심의 위치가 변형되는 경우가 발생한다. 이러한 경우, 어안 렌즈 자체의 고유한 촛점 거리나 광중심 위치의 파라미터를 그대로 사용하여 왜곡 보정을 수행하게 되면 변형된 촛점 거리나 광중심 위치가 반영되지 않아서 정밀하고 정교한 왜곡 보정이 이루어지지 않는다는 문제점이 있다.If the above formula is applied to the input image, that is, the image before distortion correction, the image as shown in FIG. 2 can be obtained. ) And the distance to the light center ( ), The distortion correction image can be obtained by applying the above equation. Therefore, parameters such as focal length and optical center position have a very important meaning in distortion correction of an image formed by a fisheye lens. Meanwhile, in order to use a fisheye lens, the fisheye lens is mounted and assembled to a camera module including an image sensor.In the case of mounting and assembling the fisheye lens on the camera module, errors in mounting and assembly or positions of parts used Due to differences in size, thickness, etc., the focal length of the fisheye lens or the position of the optical center may be deformed. In this case, if the distortion correction is performed using the parameters of the focal length or the optical center of the fisheye lens itself, the modified focal length or the optical center position is not reflected so that precise and precise distortion correction is not performed. have.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로서, 넓은 시야각을 제공하는 어안 렌즈를 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상에 대하여 왜곡 보정을 수행할 때 사용되는 광중심 위치와 촛점 거리 등과 같은 파라미터를 효율적으로 조정할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-described problems, and includes parameters such as optical center position and focal length, which are used when distortion correction is performed on an image obtained by a camera module that provides a wide viewing angle. It is an object to provide a method that can be efficiently adjusted.
또한, 본 발명은 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈의 촛점 거리 및 광중심 위치를 정확하게 보정함으로써 어안 렌즈를 사용하는 카메라 모듈에 의해 생성되는 왜곡된 형태의 영상의 왜곡 보정을 보다 정밀하고 정교하게 수행할 수 있도록 하는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention provides a more accurate and precise correction of distortion of the distorted image generated by the camera module using the fisheye lens by accurately correcting the focal length and the optical center position of the camera module including the fisheye lens. Another way is to provide a way to do this.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명은, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득하는 제1 단계; 상기 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출하는 제2 단계; 및 상기 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정하는 제3 단계를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법을 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a parameter adjusting method for correcting distortion of an image obtained by a camera module including a fisheye lens, wherein at least one sample image is selected by a camera module including a fisheye lens. A first step of photographing and obtaining abnormalities; A second step of dividing the housing area and the image area of the camera module based on the obtained sample image and extracting the outermost line of the image area; And a third step of determining an adjustment light center coordinate value for the image area based on the outermost line of the extracted image area. 2. Parameter adjustment for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens. Provide a method.
여기에서, 상기 제2 단계는 상기 제1 단계에서 적어도 하나 이상 촬영된 샘플 영상의 화소값의 차를 이용할 수 있다.Here, the second step may use a difference between pixel values of at least one sample image photographed in the first step.
또한, 상기 제3 단계는, 최외곽 선을 구성하는 복수개의 좌표값을 In addition, the third step may include a plurality of coordinate values constituting the outermost line.
의 수식에 대입하여 를 구하고, 를 조정 광중심 좌표로 결정하도록 구성할 수도 있다. By substituting in the formula of Obtaining May be configured to determine the coordinates of the adjusted light center.
본 발명의 다른 측면에 의하면, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 획득하는 제1 단계; 및 상기 획득된 샘플 영상에 대해 촛점 거리값을 변화시키면서 보정 영상을 획득하고, 각각의 보정 영상에 나타나는 직선들을 판별하고 판별되는 직선들에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하는 제2 단계를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, a parameter adjusting method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens, the method comprising: a first step of obtaining a sample image by the camera module having a fisheye lens; And a second step of acquiring a corrected image while changing a focal length value with respect to the obtained sample image, determining straight lines appearing in each corrected image, and determining an adjusted focal length based on the determined straight lines. A parameter adjusting method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a lens is provided.
여기에서, 상기 제1 단계에서 상기 샘플 영상은 가로 및 세로 방향으로 교차하는 직선패턴을 촬영하여 획득되도록 구성할 수 있다.Here, in the first step, the sample image may be configured to be obtained by photographing a straight line pattern crossing in the horizontal and vertical directions.
또한, 상기 제2 단계에서, 상기 판별되는 직선들 중 연속하는 단위 직선들의 길이에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하도록 구성할 수도 있다.Further, in the second step, it may be configured to determine the adjustment focus distance based on the length of the continuous unit straight lines of the determined straight lines.
또한, 상기 연속하는 단위 직선들의 각각의 길이의 제곱의 합의 제곱근이 가장 큰 경우의 촛점 거리값을 조정 촛점 거리로 결정하도록 구성할 수도 있다.The focal length value in the case where the square root of the sum of the squares of the respective lengths of the continuous unit straight lines is the largest may also be configured to determine the focal length as the adjustment focal length.
본 발명의 또 다른 측면에 의하면, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법에 있어서, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득하는 제1 단계; 상기 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출하는 제2 단계; 상기 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정하는 제3 단계; 및 상기 획득된 샘플 영상에 대해 촛점 거리값을 변화시키면서 상기 조정 광중심 좌표값을 이용하여 보정 영상을 획득하고, 각각의 보정 영상에 나타나는 직선들을 판별하고 판별되는 직선들에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정하는 제4 단계를 포함하는 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법을 제공할 수 있다.According to another aspect of the present invention, in the parameter adjustment method for distortion correction of the image obtained by the camera module having a fisheye lens, at least one sample image is taken by the camera module having a fisheye lens A first step of doing; A second step of dividing the housing area and the image area of the camera module based on the obtained sample image and extracting the outermost line of the image area; Determining an adjusted optical center coordinate value for the image region based on the extracted outermost line of the image region; And acquiring a corrected image by using the adjusted optical center coordinate value while changing a focal length value with respect to the obtained sample image, determining straight lines appearing in each corrected image, and adjusting the adjusted focal length based on the determined straight lines. A method of adjusting a parameter for correcting distortion of an image acquired by a camera module including a fisheye lens including a fourth step of determining may be provided.
본 발명에 의하면, 넓은 시야각을 제공하는 어안 렌즈를 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상에 대하여 왜곡 보정을 수행할 때 사용되는 광중심 위치와 촛점 거리 등과 같은 파라미터를 효율적으로 조정할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.According to the present invention, it is possible to provide a method capable of efficiently adjusting parameters such as the optical center position and the focal length, which are used when distortion correction is performed on an image obtained by a camera module of a fisheye lens having a wide viewing angle. have.
또한, 본 발명에 의하면, 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈의 촛점 거리 및 광중심 위치를 정확하게 보정함으로써 어안 렌즈를 사용하는 카메라 모듈에 의해 생성되는 왜곡된 형태의 영상의 왜곡 보정을 보다 정밀하고 정교하게 수행할 수 있도록 할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, by accurately correcting the focal length and the optical center position of the camera module having a fisheye lens, it is possible to precisely and precisely correct distortion of an image of a distorted form generated by a camera module using a fisheye lens. There is an effect that can be done.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명에 의한 실시예들을 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 3은 본 발명에 의한 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법의 일실시예를 나타낸 흐름도로서, 왜곡 보정에 사용되는 파라미터 중에서 광중심 위치를 조정하는 실시예에 대한 것이다.3 is a flowchart showing an embodiment of a parameter adjusting method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens according to the present invention, and an optical center position is adjusted among parameters used for distortion correction. For example.
도 3을 참조하면, 우선 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 적어도 하나 이상 촬영하여 획득한다(S100). 샘플 영상은 하나만 촬영하여 사용할 수도 있으나 보다 정교한 광중심 위치를 조정하기 위해서는 2 또는 3개 정도의 샘플 영상을 촬영하여 이들 샘플 영상들에 기초하여 후술하는 과정을 실행하는 것도 바람직하다. 한편, 카메라 모듈에 의해 획득되는 영상은 통상적으로 가로축이 세로축에 비해 긴 형태로 구성되므로, 어안 렌즈에서 제공할 수 있는 최대 시야각이 가로축에 맞춰지도록 샘플 영상을 획득하는 것이 바람직하다. 이와 같이 획득되는 샘플 영상의 예를 도 4에 나타내었다. 도 4에서는 격자 패턴을 갖는 대상을 촬영한 것으로 나타내었으나 이러한 격자 패턴을 반드시 사용해야 하는 것은 아니며 광중심 위치를 조정하는 본 실시예에서는 샘플 영상에 대해서는 특별한 제한은 없으며 임의의 대상을 촬영하여 샘플 영상을 획득해도 무방하다.Referring to FIG. 3, first, at least one sample image is captured by a camera module including a fisheye lens (S100). Although only one sample image may be photographed and used, in order to adjust a more precise optical center position, it is also preferable to photograph two or three sample images and perform a process described below based on these sample images. On the other hand, since the image obtained by the camera module is generally configured to have a long horizontal axis compared to the vertical axis, it is preferable to obtain a sample image so that the maximum viewing angle that can be provided by the fisheye lens is aligned with the horizontal axis. An example of the sample image acquired as above is illustrated in FIG. 4. In FIG. 4, an object having a grid pattern is photographed, but it is not necessary to use the grid pattern. In this embodiment of adjusting the optical center position, there is no particular limitation on the sample image, and a sample image is captured by photographing an arbitrary object. You may acquire it.
다음으로, 샘플 영상이 획득되면, 획득된 샘플 영상에 기초하여 카메라 모듈의 하우징 영역과 영상 영역을 구분하고 영상 영역의 최외곽 선을 추출한다(S110). 도 4를 참조하면, 붉은색으로 표시되는 부분이 하우징 영역과 영상 영역의 경계선으로서 영상 영역의 최외곽 선에 해당한다. 여기에서, 하우징 영역이라 함은, 도 4에서 가장 자리 부분의 검은 색으로 표시되는 영역으로서 경통 형태로 통상적으로 구성되는 카메라 모듈의 하우징의 내주면에 해당한다. 또한, 영상 영역이라 함은 어안 렌즈에 의해 정상적으로 영상이 형성되는 영역을 의미하며, 도 4에서는 중심부의 흰 색의 격자 패턴에 해당한다. Next, when the sample image is obtained, the housing region of the camera module and the image region are divided based on the obtained sample image, and the outermost line of the image region is extracted (S110). Referring to FIG. 4, a portion displayed in red corresponds to the outermost line of the image area as a boundary between the housing area and the image area. Here, the housing region corresponds to the inner circumferential surface of the housing of the camera module, which is typically configured in a barrel shape as an area indicated by the black portion of the edge in FIG. 4. In addition, the image area refers to an area where an image is normally formed by a fisheye lens. In FIG. 4, the image area corresponds to a white lattice pattern of a central portion.
하우징 영역과 영상 영역은 일반적으로 검은 색과 흰 색으로 대비되는 바와 같이 색상의 차이가 뚜렷한 것이 보통이므로, 하우징 영역과 영상 영역의 구분은 예컨대 엣지 검출(edge detection) 방법을 사용할 수 있다. 영상으로부터 엣지를 검출하는 방법은 종래 기술에 의하여 알려진 여러 가지 방식이 사용될 수 있으며 본 발명에서는 엣지 검출 방법에는 특별한 제한은 없으며 종래 기술에서 사용하는 어떠한 것이라도 사용할 수 있다. 이 때, 상기 단계(S100)에서 하나 이상 즉, 복수개의 샘플 영상을 획득한 경우 샘플 영상들을 구성하는 각각의 화소들의 화소값의 차를 이용하여 엣지를 검출함으로써 하우징 영역과 영상 영역을 구분할 수도 있다. 이와 같이 하우징 영역과 영상 영역을 구분하게 되면 구분되는 경계선은 영상 영역의 최외곽선을 구성하게 되며, 최외곽선은 좌표값의 집합으로 표시될 수 있게 된다. Since the housing area and the image area are generally different in color, as contrasted with black and white color, the distinction between the housing area and the image area may use, for example, an edge detection method. As a method for detecting an edge from an image, various methods known by the prior art may be used. In the present invention, there is no particular limitation on the edge detection method, and any method used in the prior art may be used. In this case, when at least one sample image is acquired in step S100, the housing region and the image region may be distinguished by detecting an edge by using a difference between pixel values of pixels constituting the sample images. . When the housing area and the image area are separated as described above, the boundary line to be divided constitutes the outermost line of the image area, and the outermost line may be displayed as a set of coordinate values.
다음으로, 영상 영역의 최외곽선이 추출되면 추출된 영상 영역의 최외곽 선에 기초하여 영상 영역에 대한 조정 광중심 좌표값을 결정한다(S130). 조정 광중심 좌표값의 결정은 다음과 같은 과정으로 이루어질 수 있다. Next, when the outermost line of the image area is extracted, an adjusted light center coordinate value for the image area is determined based on the extracted outermost line of the image area (S130). Determination of the adjusted light center coordinate value may be performed by the following process.
영상 영역의 최외곽선으로 이루어지는 타원의 방정식을 다음과 같이 정의할 수 있다.The equation of an ellipse consisting of the outermost line of the image region may be defined as follows.
[수식 2][Equation 2]
이러한 타원의 방정식에서 이 타원의 중심 좌표는 이다. In this elliptic equation, the center coordinates of this ellipse to be.
이 수식을 전개하면, 아래와 같다.Expanding this expression, it is as follows.
[수식 3][Equation 3]
이를 행렬식으로 표시하면 다음과 같다.If this is expressed as determinant, it is as follows.
[수식 4][Equation 4]
여기에 최외곽선을 구성하는 좌표값들 중 5개를 대입하면 미정계수법에 의하여 각각의 계수들을 구할 수 있고 이에 의하여 값들을 각각 구할 수 있 게 된다. 이에 의하여, 값을 알 수 있으므로, 상기 타원의 방정식의 중심 좌표인 를 결정할 수 있고, 이를 조정 광중심 위치로 결정할 수 있게 된다.Substituting five of the coordinate values constituting the outermost line, each coefficient can be obtained by the undecided coefficient method. Each value can be obtained. By this, Since the value is known, the center coordinate of the equation of the ellipse Can be determined, and this can be determined as the adjustment light center position.
도 5는 본 발명에 의한 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법의 다른 일실시예를 나타낸 흐름도로서, 왜곡 보정에 사용되는 파라미터 중에서 촛점 거리를 조정하는 실시예를 나타낸 것이다.FIG. 5 is a flowchart illustrating another embodiment of a parameter adjusting method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens according to the present invention, and adjusting focus distance among parameters used for distortion correction. An example is shown.
도 5를 참조하면, 우선 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 샘플 영상을 획득한다(S200). 본 실시예에서도 샘플 영상의 촬영 대상은 특별한 제한은 없으나 후술하는 바와 같이 보정 영상에 의해 연속하는 직선들을 판별하고 판별된 직선들에 기초하여 촛점 거리를 조정하므로 예컨대 도 1 또는 도 4에서와 같이 가로 및 세로 방향으로 교차하는 직선 패턴을 대상으로 촬영하여 샘플 영상을 획득하는 것이 바람직하다. Referring to FIG. 5, first, a sample image is acquired by a camera module having a fisheye lens (S200). In the present exemplary embodiment, the object to be photographed in the sample image is not particularly limited, but as described later, horizontal lines are determined based on the corrected image and the focal length is adjusted based on the determined straight lines. And photographing a straight line pattern crossing in the vertical direction to obtain a sample image.
샘플 영상이 획득되면, 획득된 샘플 영상에 대해 촛점 거리값을 변화시키면서 보정 영상을 획득하고, 각 보정 영상들에 나타나는 직선들을 판별하고 판별되는 직선들에 기초하여 조정 촛점 거리를 결정한다(S210). 여기에서, 보정 영상은 전술한 바와 같이 [수식 1]에서와 같은 수식을 사용하여 획득되는 "왜곡 보정 영상"을 의미한다.When the sample image is obtained, a corrected image is obtained by changing a focal length value with respect to the obtained sample image, the straight lines appearing in each corrected image are determined, and an adjustment focal length is determined based on the determined straight lines (S210). . Here, the corrected image means a "distortion corrected image" obtained by using the equation as in [Equation 1] as described above.
상기 단계(S210)을 도 6 내지 도 8를 참조하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다. The step S210 will be described in more detail with reference to FIGS. 6 to 8 as follows.
도 6 내지 도 8은 각각의 촛점 거리값에 대한 보정 영상을 나타낸 것으로서, 우선 도 6은 촛점 거리(f)=280인 경우로서, 보정 영상을 보면 상부 및 하부에 2개의 단위 직선(붉은 색)이 존재함을 알 수 있다. 도 7은 촛점 거리(f)=250인 경우로서 3개의 가로 방향의 단위 직선이 존재함을 알 수 있고, 도 8은 촛점 거리(f)=228인 경우로서 8개의 단위 직선이 존재함을 확인할 수 있으며, 도 6 내지 도 7 중에서 연속하는 단위 직선은 도 8의 경우가 가장 많고 도 8의 경우가 왜곡 보정이 가장 잘 이루어졌음을 나타낸다는 것을 직관적으로 확인할 수 있다. 6 to 8 illustrate correction images for respective focal length values. First, FIG. 6 illustrates a case in which the focal length f is 280. Two unit straight lines (red) are shown at the upper and lower portions of the correction image. It can be seen that this exists. FIG. 7 shows that there are three unit lines in the horizontal direction as the focal length f = 250, and FIG. 8 shows that there are eight unit straight lines as the focal length f = 228. 6 to 7 can be intuitively confirmed that the continuous unit straight lines are the most in FIG. 8 and the best in the case of FIG. 8.
이와 같이 촛점 거리를 변화시켜가면서 보정 영상을 획득하고 보정 영상들에 포함되어 있는 연속하는 단위 직선들을 판별하고, 판별되는 단위 직선들을 길이 등과 같은 값을 이용하면 왜곡 보정이 가장 잘 이루어지는 형태(평면화되는 형태)의 영상을 찾을 수 있고, 이 영상을 얻을 때 사용한 촛점 거리를 조정 촛점 거리로 결정하게 된다.As described above, when the correction image is acquired while the focal length is changed, continuous unit straight lines included in the corrected images are determined, and the determined unit straight lines are used with values such as the length, distortion correction is best performed. Image, and the focal length used to obtain this image is determined as the adjusted focal length.
여기에서, 보정 영상에 포함되어 있는 연속하는 단위 직선들의 판별은 종래 기술을 사용할 수 있다. 예컨대, 캐니 엣지(Canny Edge) 검출 방법과 허프 변환(Hough Transform) 등과 같은 방법을 결합하여 사용할 수 있는데, 캐니 엣지 검출 방법에 의해 검출되는 엣지 즉, 직선을 도 9에 나타내었고 이를 허프 변환에 의해 단위 직선으로 변환한 형태를 도 10에 나타내었다. 본 발명은 단위 직선 판별 방법 자체를 목적으로 하는 것은 아니고, 종래 기술에 의하여 제공되고 있는 직선 판별 방법은 어떠한 것이라도 사용할 수 있으므로 이에 대해서는 상세 설명은 생략한다. 도 9 및 도 10에서와 같이 단위 직선이 검출되면 검출된 직선을 이용하여 예컨대 다음과 같은 수식을 적용할 수 있다. Here, the determination of successive unit straight lines included in the corrected image may use a conventional technique. For example, a method such as a canny edge detection method and a hough transform can be used in combination. An edge detected by the canny edge detection method, that is, a straight line, is shown in FIG. The form converted to the unit straight line is shown in FIG. The present invention is not intended for the unit straight line discrimination method itself, and any straight line discrimination method provided by the prior art can be used, and thus detailed description thereof will be omitted. As shown in FIGS. 9 and 10, when a unit line is detected, the following equation may be applied using the detected line.
[수식 5][Equation 5]
수식 5를 적용하게 되면 각각의 촛점 거리에 대한 보정 영상에 포함된 단위 직선들의 길이의 제곱의 합의 제곱근을 얻을 수 있고 이 값이 가장 큰 경우에 해당하는 촛점 거리를 조정 촛점 거리로 결정할 수 있게 된다.By applying Equation 5, the square root of the sum of the squares of the lengths of the unit lines included in the corrected image for each focal length can be obtained, and the focal length corresponding to the largest value can be determined as the adjusted focal length. .
한편, 도 5 내지 도 8을 참조하여 설명한 실시예에 있어서, 단위 직선들을 판별하여 이들에 기초하여 촛점 거리값을 조정하지만, 이를 위해서 반드시 직선을 포함하는 예컨대 격자 패턴을 샘플 영상으로서 사용해야 하는 것은 아니다. 예컨대, 일반적인 경관을 촬영한 경우에도 이들에 포함되는 직선을 추출하는 과정 즉, 캐니 엣지 검출 방법 및 허프 변환 등과 같은 방법을 이용하면 일반적인 경관에 포함되어 있는 직선도 추출할 수 있으므로 반드시 격자 패턴을 샘플 영상으로서 사용해야 할 필요는 없다. Meanwhile, in the embodiments described with reference to FIGS. 5 to 8, the unit straight lines are determined and the focal length values are adjusted based on the straight lines, but for this purpose, a grid pattern including a straight line is not necessarily used as the sample image. . For example, even when photographing a general landscape, straight lines included in the general landscape can be extracted using a process of extracting straight lines included in them, that is, a canny edge detection method and a Hough transform. There is no need to use it as an image.
또한, 본 발명은 전술한 실시예들을 결합하여 사용할 수 있다. 즉, 왜곡 보정 수행시에 중요한 파라미터로서는 전술한 바와 같이 촛점 거리(f)와 광중심 위치(R)인데, 전술한 실시예들은 각각 촛점 거리와 광중심 위치를 조정하는 경우에 대한 것이다. 이러한 실시예를 결합하여, 우선 광중심 위치를 조정하고, 광중심 위치가 조정되면 조정된 광중심 위치를 반영하여 촛점 거리를 조정할 수 있다. 전술한 바와 같이, 광중심 위치를 조정할 때에는 촛점 거리를 사용하지 않지만 촛점 거리를 조정할 때는 [수식 1]을 사용해야 하므로 광중심 위치값을 사용해야 한다. 따라서, 보다 정교한 파라미터 산출을 위해서는 전술한 실시예들을 결합하여 광중심 위치를 먼저 조정하고, 조정된 광중심 위치를 반영한 상태에서 촛점 거리값을 조정하게 되면 보다 정교하고 정밀한 파라미터를 산출할 수 있고, 이러한 파라미터를 이용함으로써 왜곡 보정을 보다 정교하게 수행할 수 있게 된다.In addition, the present invention can be used in combination with the above-described embodiments. That is, the important parameters in performing the distortion correction are the focal length f and the optical center position R as described above. The above-described embodiments are related to the case of adjusting the focal length and the optical center position, respectively. By combining these embodiments, first, the optical center position may be adjusted, and when the optical center position is adjusted, the focal length may be adjusted to reflect the adjusted optical center position. As described above, the focal length is not used to adjust the optical center position, but the optical center position value should be used since [Equation 1] should be used to adjust the focal length. Therefore, in order to calculate more sophisticated parameters, the above-described embodiments may be combined to adjust the optical center position first, and if the focal length value is adjusted while reflecting the adjusted optical center position, more precise and precise parameters may be calculated. By using these parameters, distortion correction can be performed more precisely.
이상에서, 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 예컨대, 전술한 수식들은 예시적인 것으로서, 이러한 수식 이외의 다른 수식을 사용할 수도 있을 것이다. 따라서 본 발명은 첨부한 특허청구범위 및 도면 등의 전체적인 기재를 참조하여 해석되어야 할 것이며, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.In the above, the present invention has been described with reference to preferred embodiments, but the present invention is not limited to the above embodiments, and those skilled in the art to which the present invention pertains may make various modifications and variations from such descriptions. will be. For example, the above-described formulas are exemplary and may use other formulas than these formulas. Therefore, the present invention should be construed with reference to the overall description of the appended claims and drawings, and all equivalent or equivalent modifications thereof will belong to the scope of the present invention.
도 1 및 도 2는 종래 기술에서 사용되는 왜곡 보정 과정을 설명하기 위한 도면이다.1 and 2 are diagrams for explaining the distortion correction process used in the prior art.
도 3은 본 발명에 의한 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법의 일실시예를 나타낸 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating an embodiment of a parameter adjusting method for distortion correction of an image obtained by a camera module having a fisheye lens according to the present invention.
도 4는 샘플 영상의 일예를 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of a sample image.
도 5는 본 발명에 의한 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법의 다른 일실시예를 나타낸 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating another embodiment of a parameter adjusting method for correcting distortion of an image obtained by a camera module having a fisheye lens according to the present invention.
도 6 내지 도 8은 각각의 촛점 거리값에 대한 보정 영상을 나타낸 도면이다.6 to 8 illustrate correction images for respective focal length values.
도 9 및 도 10은 단위 직선을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.9 and 10 are diagrams for describing a method for detecting a unit line.
Claims (8)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020090125297A KR101053506B1 (en) | 2009-12-16 | 2009-12-16 | Method for adjusting parameters in distortion calibration of image acquired by camera having fish eye lens |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020090125297A KR101053506B1 (en) | 2009-12-16 | 2009-12-16 | Method for adjusting parameters in distortion calibration of image acquired by camera having fish eye lens |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20110068375A true KR20110068375A (en) | 2011-06-22 |
KR101053506B1 KR101053506B1 (en) | 2011-08-03 |
Family
ID=44400639
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020090125297A Expired - Fee Related KR101053506B1 (en) | 2009-12-16 | 2009-12-16 | Method for adjusting parameters in distortion calibration of image acquired by camera having fish eye lens |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101053506B1 (en) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20160148735A (en) * | 2015-06-16 | 2016-12-27 | ㈜베이다스 | The apparatus for measuring camera principal point and the method thereof |
CN106815866A (en) * | 2015-11-30 | 2017-06-09 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | The scaling method and its calibration system and target of fisheye camera |
CN107959794A (en) * | 2017-11-29 | 2018-04-24 | 天津聚飞创新科技有限公司 | Data Modeling Method, device and data capture method, device and electronic equipment |
WO2019245204A1 (en) * | 2018-06-19 | 2019-12-26 | 삼성전자 주식회사 | Electronic device for performing image compression and operating method of electronic device |
KR102167828B1 (en) * | 2019-06-13 | 2020-10-20 | 주식회사 넥스트칩 | Method and appratus for correcting distorted image |
KR102262793B1 (en) * | 2020-03-25 | 2021-06-09 | (주)캠시스 | Camera module inspection device and method through edge detection |
KR20220036240A (en) * | 2020-09-15 | 2022-03-22 | 주식회사 하이퍼센싱 | Traffic information analysis apparatus and method |
KR102679894B1 (en) * | 2023-08-24 | 2024-07-01 | 한국전자기술연구원 | Method and System for CCTV Radial Distortion Estimation with Low-complexity |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101578029B1 (en) * | 2012-09-21 | 2015-12-18 | 한화테크윈 주식회사 | Apparatus and method for correcting image distortion |
KR102029335B1 (en) * | 2012-10-25 | 2019-10-07 | 에스케이텔레콤 주식회사 | Apparatus and method for correcting distored image |
KR101465607B1 (en) * | 2012-12-05 | 2014-11-27 | 광운대학교 산학협력단 | Distorted Image Processing Method For Fish-Eye Lens |
KR101482645B1 (en) * | 2013-06-28 | 2015-01-16 | (주) 세인 | Distortion Center Correction Method Applying 2D Pattern to FOV Distortion Correction Model |
KR102112784B1 (en) * | 2019-09-30 | 2020-05-19 | 에스케이텔레콤 주식회사 | Apparatus and method for correcting distored image |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4661829B2 (en) * | 2007-06-14 | 2011-03-30 | 株式会社富士通ゼネラル | Image data conversion device and camera device provided with the same |
KR100914211B1 (en) * | 2008-01-15 | 2009-08-26 | 주식회사 이미지넥스트 | Distortion image correction device and method |
-
2009
- 2009-12-16 KR KR1020090125297A patent/KR101053506B1/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20160148735A (en) * | 2015-06-16 | 2016-12-27 | ㈜베이다스 | The apparatus for measuring camera principal point and the method thereof |
CN106815866A (en) * | 2015-11-30 | 2017-06-09 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | The scaling method and its calibration system and target of fisheye camera |
CN106815866B (en) * | 2015-11-30 | 2020-04-03 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | Calibration method for fisheye camera, calibration system and target board |
CN107959794A (en) * | 2017-11-29 | 2018-04-24 | 天津聚飞创新科技有限公司 | Data Modeling Method, device and data capture method, device and electronic equipment |
WO2019245204A1 (en) * | 2018-06-19 | 2019-12-26 | 삼성전자 주식회사 | Electronic device for performing image compression and operating method of electronic device |
KR20190142928A (en) * | 2018-06-19 | 2019-12-30 | 삼성전자주식회사 | Electronic device for performing image compresion and method for the same |
US11477443B2 (en) | 2018-06-19 | 2022-10-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for performing image compression and operating method of electronic device |
KR102167828B1 (en) * | 2019-06-13 | 2020-10-20 | 주식회사 넥스트칩 | Method and appratus for correcting distorted image |
WO2020251129A1 (en) * | 2019-06-13 | 2020-12-17 | 주식회사 넥스트칩 | Method and device for correcting distorted image |
KR102262793B1 (en) * | 2020-03-25 | 2021-06-09 | (주)캠시스 | Camera module inspection device and method through edge detection |
KR20220036240A (en) * | 2020-09-15 | 2022-03-22 | 주식회사 하이퍼센싱 | Traffic information analysis apparatus and method |
KR102679894B1 (en) * | 2023-08-24 | 2024-07-01 | 한국전자기술연구원 | Method and System for CCTV Radial Distortion Estimation with Low-complexity |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101053506B1 (en) | 2011-08-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101053506B1 (en) | Method for adjusting parameters in distortion calibration of image acquired by camera having fish eye lens | |
CN106412426B (en) | All-focus photography device and method | |
CN102801929B (en) | Imageing sensor and picture pick-up device | |
JP6363863B2 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
JP5834615B2 (en) | PROJECTOR, ITS CONTROL METHOD, ITS PROGRAM, AND RECORDING MEDIUM CONTAINING THE PROGRAM | |
US9781344B2 (en) | Processing device, image pickup device and processing method for obtaining distance information from a difference in blur degree | |
KR102118173B1 (en) | System and method for image correction based estimation of distortion parameters | |
US10205928B2 (en) | Image processing apparatus that estimates distance information, method of controlling the same, and storage medium | |
EP2635019B1 (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
CN108632604B (en) | Method and device for detecting optical center of lens | |
JP5849522B2 (en) | Image processing apparatus, projector, projector system, image processing method, program thereof, and recording medium recording the program | |
JP2006246502A (en) | Projector with distortion correcting function | |
JP7378219B2 (en) | Imaging device, image processing device, control method, and program | |
CN106846395B (en) | Method and system for calculating area of target graph in photo | |
KR101578029B1 (en) | Apparatus and method for correcting image distortion | |
WO2020008832A1 (en) | Distance measurement camera | |
JP2020182127A (en) | Calibration device, calibration system, and calibration method of display device | |
KR101053464B1 (en) | Optical information acquisition device, wide-angle image correction device and method thereof | |
KR102156998B1 (en) | A method for detecting motion in a video sequence | |
JP5446285B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
JP2016156702A (en) | Imaging device and imaging method | |
JP2016063336A (en) | Calibration method, calibration program, and calibration device | |
EP2306397A1 (en) | Method and system for optimizing lens aberration detection | |
WO2024134935A1 (en) | Three-dimensional information correction device and three-dimensional information correction method | |
JP7463133B2 (en) | Area measuring device, area measuring method, and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20091216 |
|
PA0201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20110325 Patent event code: PE09021S01D |
|
PG1501 | Laying open of application | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20110628 |
|
GRNT | Written decision to grant | ||
PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20110727 Patent event code: PR07011E01D |
|
PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20110728 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
PG1601 | Publication of registration | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20140725 Year of fee payment: 4 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20140725 Start annual number: 4 End annual number: 4 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150727 Year of fee payment: 5 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20150727 Start annual number: 5 End annual number: 5 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170824 Year of fee payment: 7 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20170824 Start annual number: 7 End annual number: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180711 Year of fee payment: 8 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20180711 Start annual number: 8 End annual number: 8 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190725 Year of fee payment: 9 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20190725 Start annual number: 9 End annual number: 9 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20200714 Start annual number: 10 End annual number: 10 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20220725 Start annual number: 12 End annual number: 12 |
|
PC1903 | Unpaid annual fee |
Termination category: Default of registration fee Termination date: 20250507 |