• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.2
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• pp.135-142
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• 2003

Robust extraction of 3D object's features, shape and global motion information from 2D image sequence is described. The object's 21 feature points on the pyramid type synthetic object are extracted automatically using color transform technique. The extracted features are used to recover the 3D shape and global motion of the object using stereo paraperspective camera model and sequential SVD(Singuiar Value Decomposition) factorization method. An inherent error of depth recovery due to the paraperspective camera model was removed by using the stereo image analysis. A 30 synthetic object with 21 features reflecting various position was designed and tested to show the performance of proposed algorithm by comparing the recovered shape and motion data with the measured values.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.193-195
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• 2012

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.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.297-308
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• 2001

We propose an algorithm which can reconstruct the 3D information from geographical information. The conventional techniques, the triangular patches and the Random Fractal Midpoint Displacement (RFMD) method, etc., have often been used to reconstruct natural images. While the RFMD method using Gaussian distribution obtains good results for the symmetric images, it is not reliable on asymmetric images immanent in the nature. Our proposed algorithm employs neural networks for the RFMD method to present the asymmetrical images. By using a neural network for reconstructing the 3D images, we can utilize statistical characteristics of irregular data. We show that our algorithm has a better performance than others by the point of view on the similarity evaluation. And, it seems that our method is more efficient for the mountainous topography which is more rough and irregular.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.3_4
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• pp.168-185
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• 2003

This paper presents a progressive algorithm that not only can narrow down the search domain in the course of face identification but also can fast reconstruct various 3D objects from a sketch drawing. The sketch drawing, edge-vertex graph without hidden line removal, which serves as input for reconstruction process, is obtained from an inaccurate freehand sketch of a 3D wireframe object. The algorithm is executed in two stages. In the face identification stage, we generate and classify potential faces into implausible, basis, and minimal faces by using geometrical and topological constraints to reduce search space. The proposed algorithm searches the space of minimal faces only to identify actual faces of an object fast. In the object reconstruction stage, we progressively calculate a 3D structure by optimizing the coordinates of vertices of an object according to the sketch order of faces. The progressive method reconstructs the most plausible 3D object quickly by applying 3D constraints that are derived from the relationship between the object and the sketch drawing in the optimization process. Furthermore, it allows the designer to change viewpoint during sketching. The progressive reconstruction algorithm is discussed, and examples from a working implementation are given.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.625-630
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• 2009

Researches of image-based 3D reconstruction have recently produced a number of good results, but they assumed that the accurate foreground to be reconstructed is already extracted from each input image. This paper proposes a novel approach to extract more accurate foregrounds by iteratively performing foreground extraction and 3D reconstruction in a manner similar to an EM algorithm on regions segmented in an initial stage, called segments. Here, the segments should preserve foreground boundaries to compensate for the boundary errors generated by visual hull, simple 3D reconstruction to minimize the computational time, and should also be composed of the small number of sets to minimize the user input. Therefore, we utilize image segmentation using the graph-cuts method, which minimizes energy function composed of data and smoothness terms, and the two methods are iteratively performed until the energy function is optimized. In the experiments, more accurate results of the foreground, especially in boundaries, were obtained, although the proposed method used a simple 3D reconstruction method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.389-390
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• 2018

본 논문에서는 3차원 복원을 위한 특징점 추출 및 매칭에 대한 보다 정확한 방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨터 비전의 기본이 되는 분야로 복원뿐 만 아니라 SLAM과 같은 지도 작성 및 자율 운행에도 필요한 방법이다. 본 연구는 3차원 물체 복원을 위해서 사용하는 방법 중 하나인 Column space fitting(CSF)을 이용하여 turntable-image data에 적용하여 성능을 평가하여 정확성을 검증을 한다. 오늘날 3D scanner를 이용하여 물체를 3차원 모델을 획득하고 3D프린터를 이용하여 다양한 분야에 적용한다. 그러나 고가의 장비이기 때문에 접근성이 떨어진다. 본 연구는 영상들만을 가지고 기하학적 계산을 통해 3차원 모델을 획득한다. 본 연구결과는 기존의 방법인 KLT 알고리즘과 비교하여 RMSE의 값을 약 5배를 줄이는 성능 향상을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.307-307
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• 2004

본 논문에서는 3차원 스캔기기에서 실제 모델을 측정하여 얻어지는 점 데이터로부터 모델의 표면을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 스캔기기가 정밀해지고 스캔 규모도 커짐에 따라 측정 데이터의 크기도 증가되어, 이러한 대용량 측정 데이터의 복원 알고리즘이 필요로 되고 있다. 그리고 여러 다른 각도에서 스캔닝 된 점 데이터들은 이어지는 부분이 정확히 맞지 않아 중첩되어 표현되거나 기계적인 또는 환경적인 제약 등의 이유로 오류가 포함될 수도 있다. 그러므로 복원 알고리즘은 이러한 중첩된 표현을 정리하고 오류를 보정해 주어야 한다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.45-45
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• 2004

B-rep 기반의 솔리드 복원 기법은 비교적 복잡한 물체의 경우에도 복원이 잘 되지만, 후보면의 수가 증가함에 따라 탐색 공간 및 시간이 기하급수적으로 늘어나는 단점이 있다. 빈번한 조합 탐색과 복잡한 기하 연산으로 인해 도면이 복잡해질수록 복원 효율성이 떨어지고, 모호성이 발생하는 문제가 있다. 그러나, 이차 곡면을 포함하는 복잡한 물체에 대해서도 복원이 가능하므로 복원 대상 범위가 넓다고 할 수 있다. CSG 기반의 솔리드 복원 기법은 세 투영면에서 돌출 시킨 각각의 솔리드를 서로 교차시켜서 3차원 물체를 복원하는 방법으로, 복잡한 조합 탐색이나 기하 연산 작업을 하지 않게 때문에 비교적 효율적인 복원이 가능하다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.653-655
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• 1998

본 논문은 3차원 지형을 현실감 있고 효율적으로 구축하기 위하여, 등고선 데이터로부터 지형의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 지형 데이터를 복원하는 방법을 제안한다. 래스터 기반의 거리변환기법 알고리즘을 사용하여 2차원의 등고선 데이터로부터 3차원 지형을 생성하며, 생성된 3차원 지형정보로부터 지형의 특징점을 추출한다. 복원된 3차원 지형을 격자망 형태로 시각화하는데, 이때 특징점의 높이정보를 이용함으로써 지형을 표시하는데 요구되는 정보의 크기를 감소시킨다. 제안한 방법은 사용자가 상호대화식으로 수행할 수 있는 프로그램으로 윈도우 환경의 PC상에서 구현되었다. 이 프로그램의 실험결과는, 기존의 방법보다 적은 데이터양으로 3차원 지형을 시각화할 수 있음을 보여준다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.3
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• pp.59-70
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• 2021

미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.