1. 방사왜곡(Radial Distortion)
이러한 왜곡은 볼록렌즈의 굴절률에 의한 것으로 나타난다. 실생활에서 광각카메라 같이 넓은 범위를 촬영하기 위한 카메라에서 이러한 왜곡이 많이 발생하는데 왜곡보정을 위해 수학적인 식을 사용할 수도 있다.
2. Barrel Distortion, Pincushion Distortion
2.1. Barrel Distortion
이 왜곡은 광각렌즈로 인해 발생하는 경우가 많으며 음의왜곡이라고도 한다. 카메라 렌즈가 오목할 경우 발생한다.
2.2. Pincushion Distortion
이 왜곡은 양의 왜곡이라고도 하며 볼록렌즈에 의해 발생한다.
2.3. 왜곡보정
위에서 설명한 방사왜곡의 한 종류로 위의 왜곡을 줄이기 위해서는 2가지 방식을 사용할 수 있다.
2.3.1. 수학적인 식으로 유도
정상이미지와 왜곡이미지를 이용하여 보정하는 방법(아래 사진 참고)
2.3.2. 딥러닝을 이용한 방법
3. 왜곡보정을 위한 논문 및 코드
3.1. 수학적인 방법
1. openCV 활용
3.2. 딥러닝을 이용한 방법
1. Blind Geometric Distortion Correction on Images Through Deep Learning
위의 논문은 소스코드를 제공해 주었으나 코드가 정상적으로 동작을 못시켜서 추후에 더 해보기로 함
2. Deep Convolutional Neural Networks for estimating lens distortion parameters
https://v-sense.scss.tcd.ie/wp-content/uploads/2019/08/IMVIP___Lens_distortion1.pdf
코드 : https://github.com/utiasSTARS/dpc-net
위 논문은 곧 코드를 돌려보기로 하겠다.
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