• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.65-74
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• 2021

3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 춘계학술발표 논문집
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• pp.151-154
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• 1998

본 논문에서는 스테레오 정합기법을 이용하여 2차원 물체의 형상정보로부터 3차원 형상정보를 자동 추출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 정확한 3차원 형상추출을 위해서 밝기값기반 방법과 특징기반 방법의 장점을 살려 두 방법을 통합 사용하였다. 또한, 오정합을 최소화하고 처리속도를 향상시키기 위해서Coarst-to-fine 방법을 적용하였다. 제안한 방법에 의해 도출된 변이영상(Disparity map)은 3차원 그래픽을 이용하여 모델링에 적용함으로써 3차원 형상정보 추출의 타당성 및 가상공간에서의 적용 가능성을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.122-131
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• 2011

최근에 널리 사용되고 있는 단일 영상 기반의 3차원 얼굴 복원 방법인 변형 가능한 3차원 얼굴 형상 모델(3D morphable shape model)은 입력 영상으로부터 2차원 얼굴 특징점들을 정확하게 추출할 경우, 입력 얼굴과 유사한 3차원 얼굴 형상을 생성할 수 있다. 그러나 실시간 3차원 얼굴 복원 시스템과 같이 사용자의 협조가 불가능한 경우에는 자동으로 얼굴 특징점들을 추출해야 하기 때문에, 특징점 추출 오류가 발생하여 정확한 3차원 얼굴 형상을 생성하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 추출 시 오추출 특징점과 정추출 특징점을 자동으로 분류하고, 정추출 특징점들만을 이용하여 3차원 얼굴을 복원하는 방법을 제안하였다. 실험결과에서는 특징점 자동 추출 오류를 고려하지 않은 기존 방법과 비교한 결과, 제안방법의 3차원 얼굴 복원 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1784-1785
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• 2011

PS(Phase Shift) 방식을 이용하여 3차원 이미지 형상복원 시스템을 구현하였다. PS 방식은 위상을 이동시켜서 얻어진 강도를 arctan 시킴으로써 $-{\pi}{\sim}{\pi}$ 범위의 접혀진(wrapped) 위상을 얻을 수 있으며, 이러한 wrapped 위상을 위상 펼침(unwrapping) 알고리즘을 이용하여 불연속을 제거할 수 있다. 얻어진 위상 정보는 물체의 높이 정보에 비례하기 때문에 위상 분포로써 3차원 형상을 복원할 수 있다. Unwrapping 알고리즘에는 다양한 방식이 있지만 본 연구에서는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 Goldstein 알고리즘을 구현하였으며, 감마(Gamma) 효과에 의한 노이즈를 줄이기 위하여 프로젝트와 카메라의 보정(calibration) 프로그램을 개발 및 적용하였다. 이와 같은 실험을 통하여 효과적으로 3차원 형상 정보를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-7
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• 2002

본 논문에서는 3차원 인체 형상 스캔 데이터로부터 팔, 다리형상을 복원하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 팔, 다리 스캔 데이터의 대략적인 형상을 나타내는 기반 곡면과 자세한 세부 현상을 나타내는 displacement 맵의 이중구조로 형상을 복원한다. 팔, 다리 부분의 스캔 데이터 형상은 골격을 따라 스윕하는 타원체로 근사되며, 이 타원체 스윕을 부드럽게 감싸는 envelope 곡면으로 기반 곡면을 생성한다. 타원체 스윕의 envelope 곡면은 빠른 계산을 위해 골격을 따라 추출되는 타원의 스윕 곡면으로 근사된다. 기반 곡면에 대한 스캔 데이터 점들의 displacement는 각 단면 타원으로의 매핑을 통해 스칼라 값으로 구해지며, 다단계 스플라인 함수를 이용하여 매개화된 displacement 맵을 구성한다. 이 과정에서 복원된 형상 위의 점들은 해당하는 타원체 상으로 매핑된다. 본 방법을 통하여 팔, 다리의 간결한 형상 표현을 추출할 수 있으며, 매핑된 타원체를 이용하여 형상을 빠르고 사실적으로 변형할 수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제22권4호통권106호
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• pp.1-11
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• 2007

3차원 복원 기술은 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 표면의 색상을 디지털화하는 기술이다. 일반적으로 가상현실, 게임, 애니메이션 등의 컴퓨터 그래픽스에 기반한 응용에서는 숙련된 디자이너가 수작업으로 3차원 모델을 제작하는데, 이는 시간이 많이 소요되고, 디자이너의 숙련도에 따라서 품질의 차이가 많은 단점이 있다. 뿐만 아니라 실세계에 존재하는 물체를 모델링할 때는 일일이 측정을 하는 과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 3차원 복원 기술은 이에 대한 대안으로 연구되고 있는 기술로써, 이미 많은 응용 분야에서 활용되고 있을 뿐만 아니라 새로운 서비스가 꾸준히 창출되고 있는 기술이다. 본 고에서는 3차원 복원 기술을 분류하고, 컴퓨터 비전 분야의 주연구 대상인 영상분석을 통한 3차원 복원 기술에 대해 설명한다. 또한, 3차원 복원 기술의 응용 사례와 상용화된 제품에 대해 설명하고, 향후 발전 방향을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.215-226
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• 2010

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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.112-119
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• 2005

본 논문에서는 심리학 생리학적 지식을 기초로 하여 좌우 망막을 양안 입체시로 대응시켜 얻은 2매의 화상으로부터 깊이 정보를 추출하는 신경회로 모델을 제안하고 3차원 표면의 복원법을 검토한다. 화상의 특징을 근거로 하여 시차를 추출할 경우, 경계 부분에 유사한 특징이 반복된다면 경우 올바른 깊이 정보를 검출할 수 없다. 본 논문에서 제안된 신경회로 모델은 시차의 추출, 시차의 통합, 시차의 보간에 의하여 시차를 결정한다. 또한, 깊이 정보를 보간하여 3차원 형상을 복원하고 그 복원된 3차원 형상에 좌입력 화상을 투영하여 3차원 표면을 복원하는 법을 제안하고, 실험을 통하여 시차 추출 시간을 대폭 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.193-197
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• 2003

우수한 문화유산을 보유하고 있는 우리나라는 그간 전쟁과 관리소홀로 인하여 많이 파괴되고 유실되는 피해를 입어왔다. 한번 손실된 문화재는 기존 자료 없이는 완전복구가 어려운 실정이며, 이러한 문화재의 복원을 위해 그 모습을 수치화시켜 영구 보전함으로써 그 활용가치를 높일 수 있다. 또한, 문화재의 복원 전·후의 모습을 체계적으로 정리하기 위해서 문화재의 3차원 구현을 통한 자료의 전산화 작업이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치사진측량용 카메라를 이용하여 봉분을 촬영하고, 이렇게 취득 데이터를 사용하여 3차원형상을 수치화 하여 복원 이전의 발굴상태를 영구히 보존함과 동시에 발굴된 유적을 기초로 하여 복원시킨 봉분의 형상을 추측하기는 자료로도 활용할 수 있다. 이러한 복원 작업을 효율적이고, 신속하게 분석하여 재현함으로써 문화재의 유지관리·복원을 위한 기초 자료기반을 구축함에 그 목적이 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.309-312
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• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.