지형공간정보 분야에서 대상물의 3차원 형상에 대한 자료는 기본 자료로 취급되고 있다. 특히, 공간에 관련하여 계획, 유지, 관리 등을 업무를 수행하기 위해서는 다양한 물리적 형상 정보가 필요하다. 종래의 사진측량은 고가의 측량용 카메라와 숙달된 전문가가 운용하는 해석도화기를 이용하여 수행되어 왔으나 최근에는 수치사진측량의 발달로 인하여 저가의 비측량용 디지털 카메라를 이용해 컴퓨터 환경에서 수행하는 것이 가능해졌다. 본 연구에서는 비측량용 디지털 카메라를 이용한 근거리 사진측량에 의해 신속하게 3차원 형상정보를 생성하기 위한 기술을 연구하고, 이를 지형공간정보 분야에 적용할 수 있도록 함으로써, 지형공간정보 분야에서 필요로 하는 3차원 형상에 대한 정보의 취득을 원활하게 하는 것을 목적하였다. 비측량용 카메라 중에서 보급형 컴팩트 디지털 카메라를 사용하고 대상물 내의 단 하나의 길이 성분만을 관측하여 대상물의 3차원 형상을 해석한 결과 1화소 이하의 정확도로 대상물의 크기를 해석할 수 있었다.
3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석,도시 계획 및 웹(Web) 을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있으나,3차원 공간 정보의 기하학적 특성상 기존의 2차원 공간정보에 비해 데이터 량이 방대해 지고 있으며 이를 활용한 또 다른 콘텐츠 제작과 빠르고 효율적인 처리에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 생성된 3차 원의 지형정보와 도시 모델링 및 텍스처 맵핑 과정을 통해 획득한 정보를 기반으로 하여 각각의 위치에 카메라를 설정하고, 설정된 카메라 위치를 기반으로 Camera Matrix를 구한다. 이렇게 획득한 카메라의 정보엔 깊이 정보를 포함하고 있는데,깊이 정보를 기반으로 하여 3차원의 워핑(Warping)작업을 통해 계층적 핍이 영상(LDI)를 생성하고,생성된 계층적 깊이 영상을 이용하여 3차원의 공간정보를 구현한다.
최근 고해상력을 가진 줌 렌즈 CCD(Charge Coupled Device) 카메라가 출시되면서 디지털 영상을 쉽게 취득할 수 있게 되어 일상적인 활용에서부터 컴퓨터 시각(computer vision)이나 사진측량과 같은 전문적인 분야에 이르기까지 다양하게 응용할 수 있는 계기가 마련되고 있다. 현재 상용되고 있는 일반 줌 렌즈 CCD 카메라는 영상을 취득하는 데 많은 장점을 갖고 있으나 실제 영상 취득과정에서 다양한 줌의 이동으로 인하여 표정요소계산 및 카메라 렌즈 오차검정에 상당한 어려움이 발생하여 이에 대한 연구가 진행되어오고 있다. 본 연구에서는 기존에 비측량용 카메라에서 취득된 영상을 해석하는 기법으로 사진측량 분야에서 사용되어온 DLT(Direct Linear Transformation) 모델식과 컴퓨터 시각(computer vision)분야에서 카메라 검정 및 3차원 복원에 사용되고 있는 Tsai 모델식을 도입ㆍ적용하여 표정요소계산 및 3차원 복원정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 Tsai 모델식에 의한 결과가 DLT 모델식에 의한 결과보다 정확도 및 안정성면에서 향상된 결과를 보여주고 있어서 Tsai 모델식에 대한 사용이 기대된다.
최근 3차원 분야의 지속적인 발전으로 인해 보다 사실적이고 실감나는 영상을 경험할 수 있게 되었고 게임과 같은 다양한 응용분야에서 활용가능하게 되었다. 특히 가상환경에서의 객체들과 상호작용하며 이를 제어하는 증강현실 분야에 많은 발전을 가져왔다. 본 연구는 한 대의 카메라를 활용한 가상 양시점화 방법을 통해 3차원 공간의 객체를 제어하는 3차원 사용자 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 임의의 두 카메라 위치 사이의 변환 정보를 담고 있는 호모그래피(homography) 행렬을 계산하고, 한 대의 카메라에서 얻은 2차원 손 좌표, 호모그래피 행렬 그리고 카메라의 투영행렬을 이용하여 3차원 좌표의 복원을 수행한다. 이러한 방법을 통해 보다 정확하고 빠른 3차원 정보를 얻을 수 있게 된다. 이는 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량이 감소하여 실시간 처리에 효과적일 수 있으며 경제적인 부담도 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.
항공사진을 이용한 3차원공간정보구축 방법이 대두됨에 따라, 효율적인 작업 방법과 활용 방안에 대한 논의가 지속되어져 오고 있다. Pictometry를 활용한 3차원공간정보구축에는 경사사진과 수직사진이 동시에 획득되어지므로 기존 사진측량이론과 상이한 다각촬영(Multi-Looking)카메라의 작업방법에 따라 3차원 위치결정을 수행한다. 이때 지상기준점의 관측수량 및 배치는 최종성과물인 정밀정사영상(True Orthoimage)의 절대정확도에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 지상기준점 수량 및 배치에 따른 정밀정사영상의 정확도 평가를 수행하고 허용오차범위를 만족시키는 지상기준점 선점 기준을 확인하였으며 다각촬영카메라의 3차원위치결정 작업방법에서 효율적인 지상기준점 관측 방안을 제시하였다.
최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.
RGB-D 카메라 촬영 영상에 대한 카메라 포즈 추정을 통하여 복원한 3차원 전역 공간의 점 집합으로부터 삼각형 메쉬를 생성할 때, 일반적으로 메쉬의 크기가 커질수록 3차원 모델의 품질 또한 향상된다. 하지만 어떤 한계를 넘어서 삼각형 메쉬의 해상도를 높일 경우, 메모리 요구량의 과도한 증가나 실시간 렌더링 성능저하 문제뿐만 아니라 RGB-D 센서의 정밀도 한계로 인한 접 집합 데이터의 노이즈에 민감해지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간 응용에 적합한 3차원 모델 생성을 위하여 비교적 적은 크기의 삼각형 메쉬에 대하여 3차원 점 집합의 촬영 색상으로부터 고화질의 텍스쳐를 생성하는 기법을 제안한다. 특히 카메라 포즈 추정을 통하여 생성한 3차원 점 집합 공간과 2차원 텍스쳐 공간 간의 매핑 관계를 활용한 간단한 방법을 통하여 RGB-D 카메라 촬영 영상으로부터 복원한 3차원 모델에 대하여 효과적으로 텍스쳐를 생성할 수 있음을 보인다.
단일 카메라로 회전하는 물체의 영상을 획득한 후, 그 영상을 분석하여 3차원으로 복구하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 물체의 회전과 단 하나의 카메라를 이용하는 방법이기에 기존의 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 차이를 둘 수 있다. 회전하는 물체에는 회전축과 동일한 방향의 스캔라인을 형성시키고, 이 스캔라인을 적절한 측면에서 하나의 카메라를 이용해 영상으로 획득하여 스캔라인의 굴곡과 이 스캔라인에 인접한 화소의 컬러 정보를 이용하여 3차원의 물체를 재건한다. 이 방법은 3차원의 정보를 얻음에 있어 물체의 회전에 의존하기에 한 방향에서 얻어진 두 스테레오 영상의 정합과 각 방향에서 얻어진 영상을 정합 시킬 때 발생될 수 있는 스테레오 비전의 오류를 피할 수 있다.
본 논문에서는 3 차원 실사 객체를 사용자의 상호작용을 통해 변형시키는 프레임워크를 제안한다. RGB-Depth 카메라로 다각도에서 객체를 촬영하여 3 차원 좌표 및 색상정보를 획득하고 각 영상에서의 3 차원 좌표들을 이용하여 카메라 포즈를 계산한다. 계산한 카메라 포즈와 획득한 3 차원 좌표 및 색상정보를 이용하여 객체의 3 차원 정보를 복원한 후 복원된 객체에 대해 메쉬(Mesh)를 생성한다. 이렇게 실사 객체의 3 차원 정보를 메쉬로 표현한 뒤, 사용자의 상호작용을 통해 객체의 변형을 가하게 되면 메쉬를 변형하여 렌더링 함으로써 사용자가 원하는 모습으로 실사 객체를 변형시킬 수 있다.
본 논문에서는 실사 3차원 모델 생성용 다시점 카메라 시스템을 통해 획득된 영상에 대한 조명 보상 기법을 제안하고자 한다. 3차원 체적에 대한 촬영은 실내에서 이루어지고 시간에 따른 조명의 위치와 강도는 일정하다고 가정한다. 다시점 카메라는 총 8대를 사용하고, 공간의 중심을 향해서 수렴하는 형태이므로 조명이 일정하다고 할지라도 각 카메라에 입사되는 빛의 강도 및 각도는 다르다. 따라서 모든 카메라는 색상 보정 차트를 촬영하고, 색상 최적화 함수를 이용하여 획득된 8개의 영상 사이의 관계를 정의하는 색상 변환 매트릭스를 획득한다. 이것을 이용하여 색상 보정 차트를 기준으로 모든 카메라로부터 입력되는 영상을 보정한다. 본 논문은 3차원 객체를 8대의 카메라를 이용해 영상 취득할 시 카메라 간의 색차를 최소화하기 위한 컬러 보정 방법을 제안한 것으로 3차원 영상으로 복원 시 영상 간의 색차가 줄어드는 것을 실험적으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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