Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)
- 2008.10b
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- Pages.280-281
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- 2008
Outer-line measurement for 3D reconstruction of huge structures
거대한 구조물의 3차원 영상 재구성을 위한 외곽선 길이 정보 추출
- Jeon, Byung-Seung (Dept. of Electrical Engineering, Korea University) ;
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Park, Jung-Min
(Dept. of Electrical Engineering, Korea University)
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Kim, Young-Joong
(Dept. of Electrical Engineering, Korea University)
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Ko, Han-Seok
(Dept. of Electrical Engineering, Korea University)
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Hwang, In-Joon
(Dept. of Electrical Engineering, Korea University)
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- Lim, Myo-Taeg (Dept. of Electrical Engineering, Korea University)
- 전병승 (고려대학교 전자전기공학) ;
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박정민
(고려대학교 전자전기공학)
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김영중
(고려대학교 전자전기공학)
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고한석
(고려대학교 전자전기공학)
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황인준
(고려대학교 전자전기공학)
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- 임묘택 (고려대학교 전자전기공학)
- Published : 2008.10.31
Abstract
본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.