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감시, 커뮤니케이션, 내비게이션 등 네트워크에 접속되는 카메라의 용도가 확대되고 있다. 또, 광범위를 커버하기 위해 2∼4대 이상으로 설치되거나 그 이상으로 확대되는 추세로 비용 역시 증가하기 때문에 1대로 180도 이상의 광각 촬영이 가능한 어안 카메라가 주목을 받고 있다. 어안 영상 특유의 원형 굴곡으로 주시점을 동시에 지정하거나 파노라마로 전개할 수 있다.
도노무라 모토노부┃다이니폰인쇄
최근 범죄 수사에서는 CCTV 영상으로 범인을 추정하는 계기를 만들어 주는 예가 빈번하다. 또, 원격지에서 화상회의를 가능하게 해 커뮤니케이션을 원활하게 하였다. 차량용 카메라 영상이 운전 지원이나 내비게이션으로 사용되어 운전 조작이 더욱 안전하고 편리해졌다. 또, 블랙박스에 의한 사고 전후 영상 기록은 사고가 발생했을 때 증거로 활용된다. 그뿐만 아니라 화구(火球)나 운석 낙하와 같은 갑작스런 자연현상의 포착도 주행 중인 차량의 카메라로 간단히 포착할 수 있게 된 것은 기존에는 생각지도 못한 일이다.
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그런데 이를 위해서는 카메라 영상이 광범위를 끊임없이 커버하고 있어야 한다. 화각(시야각)이 한정되어 있는 한대의 카메라로 광범위한 영역을 촬영하기 위해서는 팬틸트(상하좌우 회전) 기능에 의해 촬영 방향을 이동시킬 필요가 있다. 경우에 따라서는 줌 기능으로 확대 촬영해서 상세한 영상을 얻고 싶은 경우도 있다. 이들에는 모터드라이브와 같은 메커니컬한 기구가 있어야 하기 때문에 유지보수 작업이 필요하다. 또, 순간적인 방향 이동, 줌 확대에는 지연시간에 의한 한계가 있다. 여러 대의 카메라 설치로 촬영범위를 늘릴 수 있지만 그만큼 비용이 든다. 여러 대로 촬영한 데이터를 네트워크 접속 제어에 의해 1곳으로 모아 영상을 취득, 보존, 분석 등의 제어·관리도 해야 한다.
이러한 부담을 감소시켜 주는 것이 광각 촬영이 가능한, 180도 이상의 시야각을 얻을 수 있는 어안 렌즈(Fish-eye Lens) 카메라이다. 어안 영상 특유의 원형 굴곡이 있지만 렌즈 광선 궤적의 기하학적 사영(射影) 모델을 이용해서 변환 처리하면 평소에 보는 것과 같은 정식 영상으로 보정할 수 있다. 이번 연구에서는 개발한 어안 보정 네트워크 카메라의 보정원리와 그 특징에 대해서 소개한다.
어안 보정 네트워크 카메라의 주요 사양과 특징
개발한 어안 보정 네트워크 카메라의 외관을 그림 1에, PC와 접속된 장치 구성을 그림 2에 나타낸다. 케이스는 천장 또는 벽에 설치하기 쉬운 박형 형상으로 중앙에 있는 것이 소형 초광각(어안) 렌즈이다. 카메라의 주요 사양을 표 1에 나타낸다. 314만 화소의 CMOS 컬러 영상 센서를 사용하고 있으며 영상출력은 15fps로 사이즈는 VGA(640×480), 풀HD(1,920×1,080), SXGA(1,280×1,024)를 선택할 수 있다.
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영상출력의 압축방식은 H.264 또는 MJPEG로 전원은 Ethernet 케이블 배선에서 끌어오거나 DC12V를 직접 공급한다. 또한, 영상출력을 표시하기 위해 사용하는 Viewer는 네트워크 관리용으로 사용되고 있는 아로바뷰(ArobaView)※1)를 사용하며 VLC 미디어 플레이에서도 표시할 수 있다.
표시내용에 관해서 취득한 어안 원영상과 그 보정영상(여러 주시점의 각 위치, 방향, 배율 지정이 가능)의 선택 및 배치가 가능하다. 영상 보정 변환에 대해서도 굴곡이 없는 정식 영상 표시와 광범위를 한 번에 파노라마로 전개할 수 있다.
이와 통해 원추면에 감는 투영 각도를 조절함으로써 수직방향이 부채모양으로 개폐된 경우부터 보존되는 방향까지 표시가 가능하다(그림 5, 그림 6). 카메라의 설치에 관해서는 수평방향, 상/하향, 각도를 지정할 수 있으며 출력영상의 인식기능에 대해서는 움직이는 물체의 검출(동체 검지), 물체의 움직임 추적(동선 분석), 물체의 수량 계측 등을 조합시키는 개발을 별도로 진행하고 있다3).
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어안 영상의 정식보정
그림 3에 나타내는 것과 같이 카메라의 촬상면에서 원형으로 굴곡된 어안상이 취득된다. 그 영상을 굴곡이 없는 정식 영상으로 보정 변환하기 위해 먼저 원형 촬상면을 덮는 가상 반구면을 생각한다. 가상 반구면은 어안 렌즈를 통과하는 광선을 추적하는 모델을 구축하는 기초가 되는데 가상 반구면의 바깥쪽 180도 방향에서 들어온 광선에 대해서는 반구면 상으로의 입사방향 위치와 최종적으로 도달하는 촬상면에 있어 위치관계만을 기술한다. 그렇게 하면 반구면을 경계로 촬상면에 도달할 때까지의 어안 렌즈 특성에 의존하는 실제의 경로 궤적은 고려할 필요가 없다.
현재는 투영방식이라 불리는 기하학적으로 기술할 수 있는 촬상면 궤적을 결정해 주면 그것에 기초를 둔 어안 렌즈의 설계 제조는 그리 어렵지 않다. 이번에 개발한 어안 카메라에서는 그림 4에 나타내는 것과 같이 흔히 사용되는 렌즈의 중심선으로부터 등거리 간격의 궤적을 가지는 등거리 사영방식을 채용하고 있다1).
취득된 어안상으로부터 광선경로를 역으로 따라가 원래대로 되돌리는 것으로 정식 영상을 재현하는 것에 대해 생각해 볼 수 있는데 어안상에 대해서 가상 반구면 위에 비친 역투영상을 기하학적 변환 계산2)에 의해 얻을 수 있다. 또, 가상 반구면상의 점 P를 지나는 접평면을 생각하면(그림 3) 그 접평면은 가상 반구면의 바깥쪽에 있기 때문에 그 접평면상에의 역투영상은 원래 세계의 상을 재구성 표현한 것이 된다. 즉, 수직, 수평방향 모두 원래 세계의 영상(정식 영상)으로 보정 변환되는 것이다. 하지만 그림 5(a)의 예를 보면 알 수 있듯이 가로 폭이 상당히 넓은 접평면에 있어서 점 P로부터의 거리가 멀어짐에 따라 1화소의 확대율이 점점 커지므로 부자연스러움이 두드러지는 영상이 된다.
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광범위한 영상을 파노라마 전개 표시하는 기능
그림 5(b)에 나타내는 것과 같이 점 P를 통과하는 접평면을 가상 반구면에 따라 적당하게 기울여 원추면을 만들고 가상 반구면을 매개로 원추면에 어안상을 역투영시킨다. 그렇게 하면 가상 반구면과 교차하는 방향에 따라 적당하게 스케일링 된 역투영상이 완성된다. 이 때 기울여 접은 정도에 따라 예를 들면 점 P를 지나 가상 반구면과 접하는 원추면과 교차하는 작은 원Q에 따라 역투영 전개를 하면 수직방향만 유지된 영상을 얻을 수 있다(그림 6). 접평면상에서는 정식 영상을 얻을 수 있는데 그것은 수직 1방향뿐이기 때문이다. 그 이외의 경우는 수직방향이 부채모양으로 개폐된 영상(그림 6 오른쪽 아래)을 얻을 수 있다. 이 제어가 파라미터 설정에 의해 가능하다.
출력 표시의 화면 구성 예
출력 표시의 화면구성에 대해서 그림 7에 나타내는 것과 같이 전체 면을 원영상 또는 보정영상 1장만으로 할 수 있다. 또, 원영상(0/1장)+보정영상(1∼9장 분할)으로 분할 표시도 가능하다. 원영상과 보정영상을 동시에 표시할 때는 분할 표시 블록 내를 원영상(1장)+보정영상(1장)과 같이 2분할해서 표시한다. 보정영상에 대해서는 정식 보정영상과 파노라마 전개 영상을 선택할 수 있다. 또, 정식 보정영상에 관해서는 여러 주시점 지정 분할 표시의 경우 각 확대율, 회전을 설정할 수 있다. 파노라마 전개 영상에 관해서는 수직방향의 부채모양 개폐상태를 조절할 수 있다.
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그림 8은 어안 원영상으로부터 주시점 4곳을 잘라내어 상부에 파노라마 전개 영상 1장, 하부에 주시점 4곳의 정식 보정영상을 표시하는 예이다. 그림 9는 화상회의를 하고 있는 풍경으로 테이블 중앙에 어안 카메라를 위를 향해 설치해서 참가자 전원을 잡고 있는 예이다. 상부에 파노라마 전개에 의해 참가자 전원을 가로 1열로 나열하여 표시하고 있다. 하부에 참가자, 최대 8명을 개별로 잘라내어 정식 영상으로 표시하고 있다.
해상도 개선 등 문제 해결 필요
최근 일반적으로 사용되는 광범위 촬영이 요구되는 CCTV 등에 있어서 설치 대수의 증가와 이에 따른 네트워크 대응 및 메커니컬 기구가 없는 유지보수 용이성에 의한 비용절감을 위해 1대로 180도 이상의 촬영이 가능한 어안 보정 네트워크 카메라의 개발품에 대해서 그 기능 사양과 실현 원리·방법 등에 대해 알아봤다. 광범위 촬영으로 인해 해상도가 떨어지는 문제는 원리적으로 피할 수 없지만 잘못 해석되기 쉽다. 그래서 모터드라이브의 줌, 팬틸트 기능이 있는 카메라와의 병용이 필요할 경우도 있다는 것을 지적해 두고 싶다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있어 향후에는 더욱 개선될 것으로 보인다.
참고문헌
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S.Ando, A.Suzuki and H.Koike，“Measuring Degree of Attention to Ads by Appearance based Face Pose Estimation”，이미지의 인식이해 심포지엄 （MIRU 2008）예고집, pp.1664-1665 (2008)
A.Schulz and R.Stiefelhagen，“Video-based pedestrian head pose estimation for risk assessment”，2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pp.1771-1776, IEEE (Sept 2012)
N.Robertson and I.Reid, “Estimating gaze direction from low-resolution faes in video”，Computer Vision ECCV 2006, Vol.3952, pp.402-415 (2006) T.Ojala, M.Pietikainen, and
[월간 시큐리티월드 통권 제210호(sw@infothe.com)]
[2024-05-17] 
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