구조광(structured-light)을 이용한 3차원 복원 기술은 카메라 영상과 프로젝터 영상에서 구조광 코드(code)의 일치점을 탐색하고 그 점의 3차원 좌표를 획득하는 기술이다. 일치점의 3차원 좌표를 계산하기위해서는 카메라와 프로젝터의 보정(calibration)이 선행되어야 한다. 또한 복원된 3차원 형상의 정확도는 카메라와 프로젝터의 보정 결과에 영향을 받는다. 기존의 카메라-프로젝터 보정 기술은 고가의 장치를 사용하거나 복잡한 알고리즘을 사용하여 시간과 비용에 대한 효율성이 낮았다. 본 논문에서는 쉽고도 정밀한 카메라-프로젝터 보정 기술을 제안하고자 한다. 제안하는 기술은 복잡한 장치 또는 알고리즘이 필요치 않고 영상처리 기술로만 구현이 가능하기 때문에 3차원 형상복원의 효율성을 높일 수 있다. 두 종류의 카메라-프로젝터 장치에 대한 보정 실험 결과를 보였으며, 보정된 카메라와 프로젝터의 투영 오차 및 월드 기준점의 3차원 복원 오차를 측정하여 제안하는 알고리즘의 정밀도를 분석하였다.
본 논문은 구조 광 영상을 이용하여 3차원 얼굴을 복원하는 방법을 제안한다. 프로젝터와 카메라의 시선벡터가 평행하다고 가정한다. 먼저 격자 형태의 구조 광을 배경에 투영하고 참조 구조 광 영상을 획득한다. 참조 구조 광 영상을 사용하여 카메라와 프로젝터를 보정한다. 이후 사람의 얼굴에 동일한 형태의 구조 광을 투영하고 얼굴 구조 광 영상을 획득한다. 획득한 두 종류의 구조 광 영상에서 추출된 특징 점들의 위치 변화를 측정하고 측정된 변화량으로 3차원 얼굴을 복원 한다. 실험 결과를 보면, 이런 간단한 장치를 통해 사람이 인식할 수 있을 정도의 3차원 얼굴 영상을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.
구조적 조명 기법은 그레이코드 패턴광을 물체에 투영시켜 정확하게 3차원 형상 정보를 복원 할 수 있는 방법이다. 그러나 물체에 투영되는 그레이코드 패턴광이 카메라에 정확하게 인식 되어야 보다 정밀하게 3차원 좌표를 추정할 수 있다. 즉, 주변광의 밝기가 패턴광의 밝기에 비해 무시할 수 없을 정도로 밝은 경우 카메라가 물체와 투영된 패턴을 정확히 인식하기 어렵다. 본 논문에서는 구조적 조명 기법이 주변의 밝기에 따라 제한적인 문제점을 해결하기 위해 High Dynamic Range Imaging (HDRI) 알고리즘을 적용시켜 보다 넓은 동적 범위의 밝기 영역에서 3차원 형상을 정확하게 복원하는 방법을 제안한다. 실험결과 HDRI를 이용하여 복원하였을 경우 그렇지 않은 경우에 비해 복원 정밀도가 크게 개선되는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상을 복원하기 위해 구조 광(structured light) 영상에서 2차원 메쉬를 추정하는 방법을 제안한다. 프로젝터를 사용하여 얼굴에 구조 광을 투영하고 카메라로 찍어 구조 광 영상을 획득한다. 획득한 영상에서 투영된 격자점을 추출한다. 격자점들의 위치와 각도를 사용하여 2차원 메쉬를 추출한다. 추출 과정에서 발생한 오류를 편집하고 정확한 2차원 메쉬를 추출한다.
컴퓨터 그래픽스 기술을 이용한 응용분야가 증가함에 따라 물체의 사실적인 모델에 대한 요구가 증가되고 있다. 모델링 시간이 많이 필요한 기존의 3차원 모델링 툴 외에 최근에 사용자의 스케치에 기반한 모델링 방법과 영상기반 모델링, 3차원 스캐너가 발표되었지만, 정확성이 떨어지거나 고가의 장비를 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정육면체 프레임과 광평면(light plane) 프로젝터, 카메라를 이용한 물체의 3차원 구조 복원 시스템을 제안하고, 실험을 통하여 모델링의 정확도를 분석한다.
다목적 실용위성 (KOMPSAT) 1호기에 탑재되는 해양관측카메라 Ocean Scanning Multi-spectral Imager (OSMI)는 해양 결상계의 노화에 따른 성능 변화 감지 및 보정을 위해 태양광 보정을 궤도운영 중 수행한다. 태양광 보정의 구조 및 광학적 특성을 분석하고 OSMI 주요 관측파장대역별로 태양광 보정계의 출력신호량을 예측하였다. 이 분석은 OSMI 센서보정 계획 및 영상 품질 이해에 유용할 것이다. (중략)
본 논문에서는 스테레오 기반 감마선원 탐지장치를 통해 감마선원을 포함하는 공간을 래스터 스캔방식으로 스캔하여 가시광영상과 감마선영상을 획득하고, 스테레오 감마선 탐지장치로부터 선원까지의 거리와 방향에 대한 3차원 정보 획득 및 가시화를 수행하였다. 탐지장치의 구성은 감마선원 탐지를 위한 방사선 검출부, 선원탐지를 위해 래스터스캔방식의 스캔을 위한 팬틸트 그리고 가시광영상을 위한 CCD 카메라로 이루어진다. 선원에 대한 공간분포를 측정하기 위해 스테레오 구조의 장치를 구현하였으며 스테레오 영상획득을 위해 CCD 카메라와 감마선 탐지장치는 각각 2대로 구성하였다. 탐지선원에 대한 분포를 나타내기 위해 감마선 탐지 장치와 가시광 카메라에 대한 보정을 수행하였고, 각각의 카메라에 대한 스테레오 보정을 수행한 후 가시광영상과 감마선영상 중첩을 통해 감마선원에 대한 분포를 나타내었다. 좌, 우 분포영상에 대한 정류화처리 후 스테레오 영상에 대한 가시화결과를 도출하였다.
본 논문은 두 대의 카메라와 한 대의 프로젝터로 구성된 Pro-cam시스템을 이용하여, 출력된 패턴 영상을 카메라로 촬영하고 이를 기반으로 Depth Map을 계산하는 모듈의 실시간 처리를 위한 GPU기반 병렬처리 기법을 제안한다. 입력받은 영상으로부터 구조광의 패턴을 해석하고, Depth Map을 계산하기 위해서, Dynamic pattern decoding하는 과정은 프로젝터의 패턴영상과 촬영된 카메라 패턴영상 간의 관계를 반복적으로 비교하므로, 이를 GPU 프로그래밍을 이용하여 병렬 처리를 통해 고속화하였다. 결과적으로 본 논문에서는 기존 CPU에서 수행했던 속도에 비해 약 18배정도 속도를 개선 할 수 있었다.
최근 포항 방사광 가속기 연구소에 미세구조 X-선 영상 실험을 위한 5C1 방사광(Synchrtoron Radiation) 빔라인이 건설되었다. 광대역의 에너지 스펙트럼을 가진 방사광 X-선이 물체를 투과한 후 CdWO$_{4}$ scintillator에 의해 가시광선으로 바뀌고, 그 빛을 CCD 카메라로 받아들여 영상을 획득하게 된다. 방사광 X-선은 일반 의료진단용 X-선에 비하여 위상이 일치하고, 평행하며, 그 양이 풍부한 특성들을 갖고 있다. 방사광 영상시스템과 X-선 유방촬영 시스템에서 영상을 획득하여 영상특성들을 비교, 분석하였다. 고-분해능 X-선 시험 패턴(20 line pairs mm$^{-1}$), 유방촬영 팬텀, 파라핀에 고정한 인체 유방암조직과 포르말린에 고정한 인체 유방암조직, 그리고 capillary tube내 micro-bubbles등의 방사광 영상은 기존의 X-선 유방촬영시스템에서 얻은 영상보다 분해능이 뛰어나고 영상질도 우수하였다. 방사광 X-선 영상시스템은 micrometer 공간 분해능 영상을 획득할 수 있어 많은 기초분야의 영상연구와 의료영상분야에서도 활발하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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