[사진 릴레이] 나에게 사진은 밥줄이다.

사진 릴레이 바톤을 라라윈님께 넘겨 받았습니다. 

( 요즘 논다고 정신이 없어서... 글이 늦어버렸습니다. 죄송합니다. )

사실대로 말하자면...  

전 ... 사진 구도를 잡는 것도 잘 모르고... 

더욱이 사진 찍는 걸 즐기는 편도 아닙니다. 

더 큰 문제는 수동 카메라 조작에는 서툴다는 것이죠 ㅡ.ㅡ;;;

그런데도 저에게 바톤을 넘겨주신 이유는... 

제가 사진을 활용하는 입장이라서 그런 것 같습니다.

 

제가하는 일을 한 마디로 간단히 표현하자면... 

사진 기하학... 이라고 하는 편이 이해하기 쉬울 것 같습니다. 

물론 그 중에서도 Vision... 그 중에서도 Registration관련된 일을 주로 하고 있습니다. 

네.. 이렇게 이야기하면 복잡하고 서로 힘들어지니까... 

간단히 이야기해서... 사진을 분석하고... 그 사진 내에서 Geometry를 추정하는 것을 공부하고 있습니다. 

그리고 여러 장의 사진을 하나의 사진으로 붙이는 작업을 컴퓨터를 사용해서 하고 있습니다. 

이렇게 제가 하는 일을 이야기 했을 때 돌아오는 답변은...
" 그게 뭔데? " 혹은... " 그거 왜 해? "
네... 굳이 사진을 분석해서 물체의 기하정보를 추출할 필요가 있는가? 사진을 붙일 필요가 있는가?
하는 의문이 생기게 마련입니다.

답을 드리자면... " 네, 있습니다. "

컴퓨터(혹은 로봇)에게 사람의 눈에 해당되는 부분은...
카메라 입니다.

사람은 눈을 통해 시각적인 정보를 얻고... 그 정보를 파악해서 물체를 인지하듯이...
컴퓨터도... 카메라를 통해 시각정인 정보를 얻고, 그것을 파악해서 사물을 인지하도록 만들 필요가 있습니다.
뿐 아니라, 사람의 오감 중에서 가장 큰 비중을 차지하는 것이 시각이듯이...
컴퓨터도... 시각정보를 통해 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
( 이러한 정보들을 얻고, 그것을 효율적으로 표현하기 위해서 위의 기술들이 필요합니다. )

이러한 것을 연구하는 학문이 바로.. 사진 기하학... 그중에서도 Vision이라는 학문입니다.

네... 벌써 재미가 없고... 지루하시죠?
사례를 직접 보여드리는 게 나을지 모르겠지만... 

그래도 조금은 깊은 내용을 기대하고 오신 분들이 있을지 모르니까... 

Vision에서 가장 큰 이슈인... 카메라 보정에 대해서... 

정말 간단하게... 아주 조금만 설명해드리고 사례를 보여드리도록 하겠습니다. 

카메라 보정은 카메라의 Parameter를 추정하는 작업입니다. 

즉, 카메라의 내부 정보와 사진이  촬영된 위치, 방향등의 정보를 알아내는 것이죠... 

흔히 카메라를 조작할 때... focus가 어쩌고... focal length는 얼마고...
하는 이야기를 꽤 들어봤을 겁니다.

이렇듯 카메라로 사진을 찍을 때에는... 사진을 찍는 당시 카메라의 설정값들이 있습니다.
이러한 설정값들을 Vision에서는 Intrinsic Parameter라고 합니다.
카메라의 좌표계 내에 존재하는 물체가 카메라 내부의 CCD로 맺히도록 만들어주는 Parameter 입니다.
focal length와 aspect ratio, optical center 가 사용됩니다.

그리고... 이 외에...
카메라를 촬영한 위치 정보에 따른 Parameter도 고려되게 됩니다.
세상의 모든 물체를 표현하는 하나의 좌표계가 존재한다고 할때...
이 좌표계 내에서 카메라의 위치를 표현하는 Parameter...
이것이 Extrinsic Parameter 입니다.
이 Parameter는 Rotation과 Translation으로 표현됩니다.

그리고 카메라 렌즈의 Radial 방향의 왜곡을 보정하기 위해서
Distortion Parameter도 사용됩니다.
 
이러한 정보들을 사용해서 동일한 물체를 촬영한 2장 이상의 사진에서...
3차원 정보를 추정하게 됩니다.

아래 그림을 보면.. 좀 더 쉽게 이해하실 수 있을 겁니다. 

3차원 점 Pw는 Extrinsic Parameter(Mext)와 Intrinsic Parameter(K)를 통해서...
2차원 영상(사진)내의 한 점 Pim으로 나타내어진다는 다음 식이 성립하게 됩니다. 

이렇게 영상 내의 물체에 대한 2차원 점들을 사용해서 3차원 물체의 모든 점을 구하기 위한...
Parameter를 추정하는 것(카메라보정)이 Vision에서 가장 기초적이고 핵심적인 연구가 됩니다. 

이 외에 더 확장된 다른 응용들이 존재하구요... 
사진을 이용한 연구로는 제가 하고 있는 Vision분야 뿐 아니라, 

사진을 2차원적으로 해석하는 더 오래되고, 이미 현재 많은 곳에서 사용되고 있는 Image Processing이란 분야도 존재합니다. 

 

상당히 지루하셨을거라 생각됩니다. 

지루한 설명은 이제 그만 두고... 

딱, 하나의 링크로 표현하자면... 

http://www.youtube.com/watch?v=jtyXkuNPpIg

이 영상이 참 좋은 예가 될 듯 합니다. 

물론 이 외에도 많은 응용이 있지만... 가장 직관적이고 기본에 충실한.. 

좋은 결과물인 것 같습니다. 

위에 쓸때 없는 이야기 전부 모르셔도 됩니다. 

이거 하나면 충분합니다. ^^;;

이제 전 바톤을 어디로 넘길까요?

제가 아는 분들이 많이 없어서... Fantasmata님과 에코님께서 맡아주셨으면 하는데... 

부탁이나 드려봐야겠습니다. 

지루한 글 읽어주셔서 감사합니다. 

그리고 라라윈님 늦어서 죄송합니다.