# 목차

**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