표제지
요약
목차
I. 서론 11
1.1. 연구 배경 및 목표 11
1.2. 논문의 구성 12
II. 관련연구 14
2.1. 기존의 기하학적 영상보정 방법 14
2.2. 패턴의 특징점 검출 19
2.3. 기하학적 변환 21
III. 기하학적 영상보정 알고리즘 구현 28
3.1. 제안하는 기하학적 영상보정의 원리 28
3.2. 영사면의 기하학적 형상정보 추출 31
3.3. 보정영역 설정 34
3.4. Prewarping 37
IV. 실험 및 평가 40
4.1. 실험 환경 40
4.2. 기하학적 영상보정 결과 42
4.3. 보정영역 설정 방법의 비교 및 평가 43
4.4. 정량적 평가 45
4.4.1. 정확성 45
4.4.2. 처리 시간 47
4.5. 주관적 평가 51
V. 결론 57
참고문헌 59
ABSTRACT 64
표 4.1. 결과영상의 정확성 측정 비교 47
표 4.2. 제안한 알고리즘의 세부과정 평균 처리 시간 48
표 4.3. 기존 알고리즘의 세부과정 평균 처리 시간 49
표 4.4. 결과영상의 주관적 평가 결과 54
그림 1.1. 영사면 형태에 따라 발생할 수 있는 기하학적 왜곡 12
그림 2.1. 기울기 센서가 장착된 프로젝터-카메라 시스템 15
그림 2.2. 인접한 영사면에 대한 보정 과정 16
그림 2.3. 실제 객체와 카메라 영상 간의 사상관계 17
그림 2.4. 구조광을 이용하는 방식의 패턴영상 19
그림 2.5. 단일 격자무늬 패턴영상 20
그림 2.6. 원본영상과 warping 된 결과영상 22
그림 2.7. 제어선을 이용한 필드 기반의 warping 23
그림 2.8. 필드 기반 warping의 pseudo code 24
그림 2.9. 호모그래피를 이용한 warping 24
그림 2.10. 전방향 및 역방향 사상의 warping 27
그림 3.1. 제안하는 영상보정의 원리 29
그림 3.2. 제안하는 영상보정 프로세스 32
그림 3.3. 여러 종류의 패턴영상 33
그림 3.4. 패턴영상의 합성 33
그림 3.5. 보정영역 설정에 따른 보정된 영상의 차이 35
그림 3.6. 보정영역 설정 과정 36
그림 3.7. Mesh 단위의 prewarping 39
그림 4.1. 실험 환경 41
그림 4.2. 제안한 영상보정 알고리즘의 보정 결과 42
그림 4.3. 기존 및 제안한 보정영역 설정 결과 비교 44
그림 4.4. 기존 및 제안한 알고리즘의 보정 처리 시간 50
그림 4.5. 주관적 평가 방법 51
그림 4.6. 기울어진 면과 꺾인 면에 대한 보정영상 52
그림 4.7. 굴곡 면과 임의적으로 구겨진 면에 대한 보정영상 53