Corrected 3D Reconstruction Based on Continuous Image Sets

연속 다중 이미지 기반 3D 생성 모델 보정 기술 개발

Recently, Metaverse service has been widely used to naturally communicate with a remote location, freeing from time and spatial constraints. In order to produce such contents, it is necessary to restore and synthesize a 3D model based on real space data. In this paper, a 3D-generated reconstruction model is produced based on continuous images using multiple cameras and a technique to correct the reconstructed 3D model is presented. For this. offline multi-camera setup was performed, errors were analyzed on the 3D model created through images obtained from various angles, and correction was performed using a matching technique between image frames. It is expected that 3D reconstructed data can be utilized in various service fields such as culture, tourism, and medical care.

최근, 메타버스 서비스를 통해 시간적, 공간적 제약에서 벗어나 원격지와 의사 소통을 자연스럽게 진행하는데 많이 사용하고 있다. 이러한 메타버스 콘텐츠 제작을 위해서는 실제 공간의 데이터를 기반으로 3D 모델을 복원하고, 합성할 필요가 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용한 연속된 이미지를 기반으로 3D 생성 복원 모델을 제작하고, 복원된 3D 모델을 보정할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해 오프라인으로 다중 카메라 셋업을 수행하고, 여러 각도에서 얻어진 이미지를 통해 만들어진 3D 모델에 대해 오류를 분석한 뒤 이미지 프레임 간의 매칭 기법으로 보정을 수행 하였다. 본 논문에서 제시한 움직이는 3D 물체 복원 방법을 통해 문화, 관광, 의료 등 다양한 서비스 분야에 3D 복원 데이터를 활용할 수 있을 것으로 본다.