제1장: 서론

• 카메라 캘리브레이션의 필요성
• 캘리브레이션의 적용 분야

제2장: 기본 개념

• 카메라 모델과 투영
• 내부 파라미터와 외부 파라미터의 정의
• 왜곡의 개념 (Radial, Tangential 왜곡)

제3장: 카메라 매트릭스

• 핀홀 카메라 모델
• 프로젝션 매트릭스
• 카메라 파라미터와 상호 관계

제4장: 왜곡 보정

• Radial 왜곡 보정
• Tangential 왜곡 보정
• 보정 알고리즘 설명

제5장: 캘리브레이션 방법론

• 단일 뷰 캘리브레이션
• 다중 뷰 캘리브레이션
• Chessboard 패턴을 이용한 캘리브레이션
• Zhang의 캘리브레이션 방법

제6장: 캘리브레이션 알고리즘

• Non-linear 최적화 기법
• Gauss-Newton 방법
• Levenberg-Marquardt 최적화

제7장: 실습 및 구현

• OpenCV를 활용한 카메라 캘리브레이션
• MATLAB을 이용한 캘리브레이션
• Python으로 구현해보기

제8장: 다중 카메라 캘리브레이션

• 스테레오 카메라 시스템
• 멀티 카메라 배열
• 깊이 추정을 위한 캘리브레이션

제9장: 에러 분석 및 평가

• 잔여 오차 평가
• 캘리브레이션의 정확성 분석
• 재투영 오류(Reprojection Error) 분석

제10장: 실제 적용 사례

• 로봇 비전 시스템에서의 캘리브레이션
• AR/VR 애플리케이션에서의 사용
• 자율 주행 차량에서의 카메라 캘리브레이션

제11장: 최적화 및 성능 개선

• 캘리브레이션 과정에서의 성능 최적화
• 반복적 캘리브레이션의 자동화

제12장: 문제 해결 가이드

• 일반적인 문제와 해결책
• 왜곡 보정 실패 시 대응법

제13장: 최신 연구 동향

• 딥러닝을 이용한 캘리브레이션
• 비전 트랜스포머를 이용한 캘리브레이션의 미래

제14장: 결론 및 향후 과제

• 카메라 캘리브레이션의 미래
• 연구 및 실무에서의 과제