영상 기반 렌즈 왜곡 보정 장치에 있어서,

임의의 영상을 획득하는 영상 입력부;

상기 영상 입력부로부터 제공되는 임의의 영상에 대하여 고차 통계(Higher-order statistics) 기법의 이론을 이용하여 상기 영상 내에 존재하는 비선형성을 측정하여 해당하는 만큼 영상 왜곡을 보정하며, 상기 보정된 영상을 표시하는 렌즈 왜곡 보정시스템;

상기 렌즈 왜곡 보정시스템에 의해 표시되는 최적 영상의 선택만으로 왜곡 보정된 최적 결과 영상을 얻도록 하는 사용자 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 렌즈 왜곡 보정 장치

제 1 항에 있어서, 상기 렌즈 왜곡 보정시스템은,

상기 입력 영상에 대해 자동으로 렌즈 왜곡 보정 계수를 계산하며, 상기 계산되어 얻어진 값을 이용하여 영상 왜곡을 보정하는 렌즈 왜곡 보정부와, 왜곡 보정된 최적 결과 영상을 얻기 위한 최적 영상을 표시하는 thumbnail 영상 표시부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 렌즈 왜곡 보정 장치

제 1 항에 있어서,

상기 고차 통계(Higher-order statistics) 기법은 상기 기법의 이론 중 바이스펙트럼(bispectrum) 분석 방법을 선택하여 사용하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 렌즈 왜곡 보정 장치

렌즈 왜곡 보정부, thumbnail 영상 표시부를 구비하는 렌즈 왜곡 보정시스템에서의 영상 왜곡 보정방법에 있어서,

임의의 영상을 입력받아 상기 영상에 대하여 1차원 영상 배열을 추출하고, 상기 추출된 각 픽셀의 좌표값을 기억하는 단계;

상기 임의의 영상에 대한 1차원 영상 배열 샘플링(sampling)을 수행하며, 상기 영상의 중심을 기준으로 방사상(radial) 방향으로 직선을 구하고, 상기 직선과 교차하는 픽셀(pixel)을 1차원 영상 배열에 저장하는 단계;

상기 영상의 렌즈 왜곡 변수인 k의 범위가 최대가 되는 값을 찾아 상기 k의 범위가 결정되면, 상기 범위를 적당한 간격으로 나누어서 k값을 증감시키는 단계;

상기 k값을 증감시켜 상기 영상 왜곡을 보정한 후의 픽셀 좌표값에서 휘도값을 왜곡된 원영상으로부터 역공간 매핑(inverse spatial mapping)을 적용하여 구하며, 상기 영상 전 범위에 대한 샘플링 각도(θ)를 증가시켜 그 범위가 끝날 때까지 반복 수행하는 단계;

상기 영상 왜곡이 보정된 각각의 1차원 영상 배열을 특정 개수의 레코드로 분할하며, 상기 k의 범위내에서 반복 수행이 끝나면 가장 작은 대표값을 가지는 k를 렌즈 왜곡 변수로 설정하는 단계;

상기 설정된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상으로부터 왜곡 보정된 결과 영상을 획득하여 상기 thumbnail 영상 표시부에 제공하여 표시하면, 사용자 선택부를 통해 최적 영상의 선택만으로 왜곡 보정된 최적 결과 영상을 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 렌즈 왜곡 보정 방법

제 4 항에 있어서,

상기 방사상 방향의 직선은 버퍼의 중심을 지나는 가로축을 기준으로 임의의 각도만큼 증가분을 가지면서 샘플링을 수행하며, 각도(θ) 0°가 영상 버퍼 중심에 해당되며, 상기 픽셀 좌표는 정수형으로 표현되므로 샘플링을 위해 도입된 직선과의 교차 픽셀을 구하는 것은 양자화(quantization)에 사용되는 라운드(round), 플로어(floor) 등의 수학 함수를 사용하며, 왜곡 보정이 이루어지는 결과 영상에 대해서만 샘플링을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 렌즈 왜곡 보정 방법

제 4 항에 있어서,

상기 k의 최대값을 찾기 위한

수학식 3

7

제 6 항에 있어서,

제 10 항에 있어서,

상기 폴리노미얼(polynomial) 방정식은 카단(cardan) 방법 및 컴퓨터를 이용한 수치 해석(numerical analysis)의 방법을 적용하지만, 상기 카단(cardan) 방법은 복수개의 플로팅-포인트(floating-point) 연산과 조건문으로 구성되므로,

상기 수학식 4에서의 12

제 4 항에 있어서,

상기 영상 왜곡 보정 단계들을 적용시킨 컴퓨터 구현은 바이코히런스 인덱스(bicoherence index)라는 측정 수단을 적용하는 것으로,

수학식 9

13

제 4 항에 있어서,

상기 영상의 크기가 증가될 경우, 다운-샘플링(down-sampling)과 같은 간단한 영상 축소를 통해 원영상의 크기를 줄인 후, 상기 축소된 영상에 대해 상기 영상 보정 단계의 과정을 거쳐 임의의 영상에 대한 렌즈 왜곡 변수를 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 렌즈 왜곡 보정 방법

제 13 항에 있어서,

상기 영상의 크기가 증가함에 따라 계산된 렌즈 왜곡 변수를 kr이라고 하면, 원영상의 k는

수학식 10

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