Computer vision 및 Camera model(part 1)

Ⅰ. Computer vision 이란

• 컴퓨터(로봇)에 인간의 시각 기능을 구현하고자 하는 노력에서 비롯된 분야
• 카메라 혹은 라이다, 레이더로 획득한 영상 정보에서 유용한 정보를 추출하기 위한 기술
• Recognition, Detection, Tracking, 3D Modeling, Stereo vision, robot vision 등 다양한 분야가 있음
• 이중에서 Stereo vision에 대해서 좀더 집중적으로 다루어볼 예정

Ⅱ. Camera  model(part 1)

- Stereo vision에서 다루기 전, Camera에 대해서 이해할 필요가 있음

- 통상적으로 Pinhole  camera로 모델링을 함(→수학적으로 매우 편하게 정리가 가능해짐)

    + 아래는 pinhole camera 모델을 대략적으로 나타내고 있음
    (작은 구멍을 통과하여 2줄이 되는 이유는 빛이 퍼짐 떄문)

 

    + 다시 Pinhole camera 모델을 그려보면 아래와 같이 그릴수 있음
    (※ 핀홀모델은 center를 통과하는 모든 광학들은 벗어나지지 않음)
    (※ 여기서 scene는 Lens가 아님)

 

        > f : focal length를 의미하며, pinhole로부터 film(*이미지가 맺히는) 까지의 거리를 의미

            ① 만약 focal length가 2배가 되면, Projected object 크기가 2배가 됨

            ② 빛이 모이는 양이 1/4로 됨

        > 아래의 그림은 film이 뒤로 2배 물렸을 떄에, 영상이 2배 확대 되어져 보임을 의미

           

        > pinhole size의 영향

            ① 빛은 점에서 나오면서 원의 형태로 퍼짐

            ② pinhole 이 큰 경우 빛이 계속 겹쳐져서 흐려짐

            ③ pinhole 이 작은 경우 이미지는 뚜렷해지나, 너무 작게되면 회절현상이 발생

 

    + 광학 lens

        > 모든 광학이 focal length(f)에 위ㅣ하는 평면에 한 점으로 모임

- Ray Trace 방법 (※ 아래 그림 참고)

    + 모든 광학들은 센터를 통해서 시작

    + focal length를 선택

        > 이미지가 또렷해질때 까지 찾음 (※ 그림에서 보다 또렷해지는 면이 오른쪽으로 가게도면 원으로 맺혀서 흐리게됨)
        > 혼동하지 말것. focal length를 선택하는 것과 초점을 맞춘다 라는 것을 다른 의미
            ※ focusing : focal length 보다 추가적으로 film/sensor를 움직임

    + scene plane에 대한 focus plane을 결정
        → lens에 평행한 plane에서의 point들로부터 오는 모든 광학선들은 lens에 평행한 또다른 plane에 집중되어짐