파노라마 이미징용 초박형 라이트필드 카메라 기반 워핑 알고리즘 개발
Developing a Warping Algorithm for Panoramic Imaging using an Ultra-thin Light-Field Camera
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초록
기존의 파노라마 이미징 시스템은 넓은 시야각과 높은 이미지 품질을 동시에 유지하면서 소형화를 구현하는 데 어려움이있다. 어안 카메라는 단순한 구조를 제공하지만 깊이 추정 기능이 부족하며, 라이트필드 카메라는 풍부한 정보를 제공하지만 크기와 복잡성의 단점이 있다. 본 연구에서는 초소형 라이트필드 카메라 시스템을 제안하여, 라이트필드 이미징과 소형파노라마 카메라의 장점을 결합하였다. 이 시스템은 하나의 센서 위에 다양한 시야각과 조리개 크기를 가진 다중 렌즈를 배치하여, 다중 시점 이미지를 동시에 캡처할 수 있다. 캘리브레이션, 워핑, 가우시안 및 알파 블렌딩과 같은 적응형 블렌딩 기법을통합하여 HDR을 지원하는 고품질 반구형 이미지를 생성한다. 이 시스템은 자율주행, 로봇 비전, 가상현실과 같은 다양한응용 분야에서 활용 가능하며, 향후 하드웨어 설계와 자동화된 처리 기술의 개선을 통해 이미지 품질과 확장 가능성을 더욱향상시켜 실시간 응용 분야에서도 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
Conventional panoramic imaging systems face challenges in maintaining a wide field-of-view and high image quality while achieving compactness. Fisheye cameras offer a simple structure but lack depth estimation capabilities, whereas light-field cameras provide rich information at the cost of size and complexity. This study proposes an ultra-thin light-field camera system that combines the advantages of light-field imaging and compact panoramic cameras. The system integrates multiple lenses with varying fields-of-view and apertures on a single sensor, enabling simultaneous capture of multi-view images. By incorporating calibration, warping, and adaptive blending techniques such as Gaussian and alpha blending, the system generates high-quality hemisphere HDR images. This system is applicable to various fields, including autonomous driving, robotic vision, and virtual reality. Future improvements in hardware design and automated processing technologies are expected to further enhance image quality and scalability, making it suitable for real-time applications.