Smart phone에 실장되는 카메라 모듈은 Focus 동작에 따라 2가지 타입이 있다. AF(Auto focus) camera module과 FF(Fixed focus) camera module 2가지 타입이다. AF Camera module은 Lens의 위치를 이동하여 자동으로 초점을 맞추는 방식이며, FF camera module은 Lens의 위치가 고정된 상태로 초점을 맞추는 방식이다. EDOF camera module은 Lens의 위치가 고정된 상태에서 AF 모듈처럼 EDOF 알고리즘을 사용하여 초점을 맞추는 기술을 적용한 모듈이다. 본 논문에서는 이러한 EDOF camera module의 해상도 최적화를 구현한다.
본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.
이동단말기에 적용되는 카메라의 단 초점에서 자동초점으로 적용이 점차 화대 되고 있다. 본 논문에서는 이동단말기에 적용되는 카메라에서의 자동초점기능을 구현하기 위한 기본 원리 및 실제 구현을 a적으로 하다. 자동초점을 위해서는 Image Sensor, Lens, Lens구동을 위한 CCM(Camera Control Module)이 필요한 구성이다 현재까지 적용되는 AF용 CCM에는 VCM방식과 Piezo 방식이 있다. 본 논문에서는 적용된 방식은 VCM적용 방식이다. Camera Control을 위해서 적용될 수 있는 MCU는 ISP(혹은 DSP)나 Base Band Core에서 직접 Control할 수 있겠다.
In a dual lens stereoscopic camera, a convergence point determines the stereopsis effects of a video. When a user zooms an object, a convergence point is fixed since it is not coupled with a zoom function. Due to the fixed convergence point, it is possible for a zoom to cause the excessive binocular disparity resulting in visual discomfort. In this paper, to solve this problem, we build the relational model including all phenomena possible to arise and propose the adjustment methods of a convergence point by the positions of a focus, an object and a convergence point. We also evaluate the experiments measuring a binocular disparity and the subjective test to investigate the visual comfort. The results show that one of the proposed methods produced more comfortable 3D images to viewers than the others.
In computer vision system of modern industry precise measuring has lots of dfficulties because of measurement error due to distortion phenomenon. Among the difficulties, the distortion of edge is regraded as a dominent problem. which is caused by the vlurred image. The blurred image apperar when camera can not discriminate its precise focus. So. it is very important to decide focus of lens and to develop algorithm in order to correct distortion phenomenon. Thus. discrimination criteria obtained by image information of precise focus must be fixed in advance. The gray level histogram of image acquired from blurred edge tends to show a uniform distribution. Bimodal intensity histogram is related with condition of focus, and it is possible to find good condition of focus by using bimodal histogram of entropy.
The shape of small or curved object is usually reconstructed using a single camera by moving its lens position to find a sequence of the focused images. Most conventional methods have used a window with fixed shape to test the focus measure, which resulted in a deterioration of accuracy. To solve this problem, this paper proposes a new approach of using a shape adaptive window. It estimates the shape of the object at every step and applies the same shape of window to calculate the focus measure. Focus measure is based on the variance of the pixels inside the window. This paper includes the experimental results.
홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 이용하는 정밀 측정 장비인 VMS(video measuring system)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈를 보정하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. VMS에서 사용하는 줌 렌즈는 초점과 조리개가 고정되어 있기 때문에 줌의 변화에 영향을 받는 이미지의 중심과 픽셀의 가로, 세로 크기에 대하여 보정한다. 줌 렌즈의 모든 줌제어 단계에 대하여, 모든 카메라 변수 값들을 계산하기 위해서는 많은 계산량과 저장공간이 필요하다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 효율적인 계산과 저장공간을 위하여 최소 단계의 줌 단계에 대한 보정으로도 모든 영역의 줌 단계에 대한 보정 값들을 계산할 수 있는 방법을 사용해서 VHS에서 효율적이고 간단한 줌 렌즈 캘리브레이션 방법을 제안한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권4호
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pp.246-251
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2014
The recent rise of the three-dimensional television (3DTV) industry has led to a wide exploitation of the dual-lens stereoscopic camera. However, when the zoom-in function is used, it is possible that a camera object is magnified only with a fixed convergence point, thereby leading to visual discomfort. In this paper, we propose several methods based on which a convergence point can be adjusted to prevent visual discomfort during zoom-in for a dual-lens stereoscopic camera. Further, we produce 3D contents by applying the proposed methods to certain cases and at certain distances and conduct a subjective evaluation. On the subjective evaluation, 48 subjects watch the 3D contents created by the proposed methods and score the stages of the visual comfort. The result of the subjective evaluation shows that some of the proposed methods are more efficient than the others. We hope that these proposed high-efficiency methods can be applied to produce a dual-lens stereoscopic camera that allows convenient stereoscopic photography.
이안식 일체형 입체카메라는 줌인시 고정된 컨버전스포인트로 인해 촬영된 영상 시청시에 어지러움을 유발하는 시각적 불편이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이안식 일체형 입체카메라에서 줌인시 발생되는 시각적 불편을 방지하기 위해 컨버전스 포인트를 조정하는 기법을 제시한다. 포커스, 피사체 및 컨버전스포인트의 위치에 따른 관계모델을 제시하고 각각에 따라 컨버전스포인트를 조정하여 시각적 불편을 최소화하는 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 실제로 구현하여 제시한 방법의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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