(SVM) Auto Surround View

체커보드를 이용한 서라운드 뷰(Surround View) 자동 캘리브레이션 및 위치 보정 알고리즘 개발

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• 각 과정별 상세 알고리즘(코드)에 대한 설명은 생략함.
• 결과 영상 바로가기

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1. 영상 획득

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2. 체커보드 이용 BEV 변환

• 모든 체커보드는 전면 영상의 체커보드 크기와 동일하도록 캘리브레이션

Front

Left

Right

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3. 배치

• 각 영상에서의 체커보드의 실제 세계 좌표를 이용해 영상 위치를 조정 (전면 영상의 체커보드 크기 기반)

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4. 겹치는 부분의 특징점 추출 및 매칭

• 테스트 영상에서 겹치는 부분의 특징점이 뚜렷하지 않아 오매칭이 발생, 매칭 성능을 보장하기 위해 겹치는 부분에 체커보드 또는 ArUco 보드 등을 이용할 수 있음.

Front-Left

Front-Right

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5. 매칭정보 기반 영상 보정

• 특징점 매칭 기반 영상 보정에서 perspective transform을 수행하면 기존 BEV를 통해 맞춘 지면 평면의 조건이 변형될 수 있으므로, scale과 shear을 제외한 affine transform을 통해 각 영상이 지면에 수평하다는 조건을 보존하도록 해야함.

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6. 각 영상의 영역을 지정하여 자르고 합치기

• 각 영상이 합성될 영역 마스크를 미리 정의하고 마스크를 이용해 영상 합성

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7. 자연스럽게 합치기(알파 블렌딩)

• 겹치는 영역의 일정 크기의 그레디언트 알파 마스크를 생성하고 알파 마스크를 이용해 영상들을 블렌딩

그레디언트 마스크 생성

• 합치는 영역의 대각선을 기준으로 margin 만큼의 영역을 대상으로 그레디언트맵 생성
• 자연스러운 합성을 위해 적절한 margin 값 조정

결과

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8. 밝기 및 색상 정규화

• 전면 영상을 기준으로 좌, 우 이미지에서 겹치는 부분을 비교해 밝기 정규화를 통한 밝기 조정.
• 좌: 밝기 조정 전, 우: 밝기 조정 후

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9. 결과

3-Way 결과

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4-Way 결과

• (추가) ArUco 마커를 이용한 자동 위치 보정