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카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 타겟 추출방법론 및 중심좌표 추출 기법
3. 타겟 번호 부여방법
4. 체커보드 타겟의 자동인식
5. 결론
References
참고문헌 (9)
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[학술지(정기간행물)] - Lari, Zahra / 2014 / Multi-camera System Calibration with Built-in Relative Orientation Constraints (Part 2) Automation, Implementation, and Experimental Results / 한국측량학회지 32 (3) : 205 ~ 216
[학술지(정기간행물)] - Habib, A. / 2013 / Automated detection, localization, and identification of signalized targets and their impact on digital camera calibration / Revista Brasileira de Cartografia 65 (4) : 785 ~ 803
[학술대회논문] - Oh, S.Y. / 2016 / Finding locating checker board using corner detection and interpolation / 2016 Conference of The Korean Society Of Broad Engineers : 165 ~ 168
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