This paper addresses the development of 3D data acquisition system (3D scanner) based laser structured-light image. The 3D scanner consists of a stripe laser generator, a conventional camera, and a rotation table. The stripe laser onto an object has distortion according to 3D shape of an object. By analyzing the distortion of the laser stripe in a camera image, the scanner obtains a group of 3D point data of the object. A simple semiconductor stripe laser diode is adopted instead of an expensive LCD projector for complex structured-light pattern. The camera has an optical filter to remove illumination noise and improve the performance of the distance measurement. Experimental results show the 3D data acquisition performance of the scanner with less than 0.2mm measurement error in 2 minutes. It is possible to reconstruct a 3D shape of an object and to reproduce the object by a commercially available 3D printer.
Although we look at objects as 2D images through our eyes, we can reconstruct the shape and/or depth of objects. In order to realize this ability using computers, it is required that the method which can estimate the 3D features of object from 2D images. As feature which represents 3D shapes effectively, three dimensional vector autoregressive model is pro- posed. If this feature is associated other feature of 2D shape, then above aim might be achieved. On the other hand, as feature which represents 2D shapes, quasi moment features is proposed. As the first step of association of these features, we constructed real time simulator that computes both of two features concurrently from object data (3D curves) . This simulator can also rotate object and estimate the rotation The method using 3D VAR model estimates the rotation correctly, but the estimation by quasi moment features includes much errors. This reason would be that projected images are constructed by the points only, and doesn't have enough sizes to estimate the correct 3D rotation parameters.
In this paper, we suggest the 3D Vision Inspection Algorithm which is based on the external shape feature, and is able to recognize the object. Because many objects made by human have the regular shape, if we posses the database of pattern and we recognize the object using the database of the object's pattern, we could inspect the objects of many fields. Thus, this paper suggest the 3D Vision inspection Algorithm using the Geometrical Pattern Matching by making the 3D database.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3806-3825
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2016
This paper brings out a neoteric frame of reference for visual semantic based 3d video search and retrieval applications. Newfangled 3D retrieval application spotlight on shape analysis like object matching, classification and retrieval not only sticking up entirely with video retrieval. In this ambit, we delve into 3D-CBVR (Content Based Video Retrieval) concept for the first time. For this purpose we intent to hitch on BOVW and Mapreduce in 3D framework. Here, we tried to coalesce shape, color and texture for feature extraction. For this purpose, we have used combination of geometric & topological features for shape and 3D co-occurrence matrix for color and texture. After thriving extraction of local descriptors, TB-PCT (Threshold Based- Predictive Clustering Tree) algorithm is used to generate visual codebook. Further, matching is performed using soft weighting scheme with L2 distance function. As a final step, retrieved results are ranked according to the Index value and produce results .In order to handle prodigious amount of data and Efficacious retrieval, we have incorporated HDFS in our Intellection. Using 3D video dataset, we fiture the performance of our proposed system which can pan out that the proposed work gives meticulous result and also reduce the time intricacy.
본 논문은 관심 객체 분할을 위한 통계적 모양 모델에 기반한 3차원 능동 모양 모델링 기법을 제안한다. 3차원 모양 모델을 만들려면 포인트 분산 모델(PDM)의 생성이 필수적인데, 이를 위해서는 모든 학습(training) 데이터에 대응하는 특징점(landmark)을 잘 선택해야 한다. 현재까지도 3차원 데이터에서 대응하는 특징점을 선택하는 방법은 주로 수동적으로 선택하거나 2차원 기반 기법 또는 제한된 3차원 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 "3차원 통계적 모양 모델의 자동생성 기법"의 거리 변환(distance transform)과 사면체(tetrahedron) 알고리듬을 사용하여 3차원 통계적 모양 모델을 생성하고 2차원 능동 모양 모델의 모양 모델 학습과 그레이레벨(gray-level) 모델 학습을 개선하여 확장하고, 스케일(scale)과 그레이레벨 모델을 결합한 3차원 능동 모양 모델 알고리듬으로 관심 객체를 분할한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 영역 기반 윤곽선 기반 기법 및 2차원 능동모양모델 기법과 그 성능을 비교하여 평가했다.
본 논문은 금속이나 유리와 같이 정반사 특성을 갖는 경면반사체의 3차원 형상 추정을 위한 영상처리에 관한 것으로, 조명계와 CCD 카메라 및 경면반사체로 이루어진 머신비전 시스템의 기하학적 광로분석을 통해 반사체의 형상이 반사광의 광로에 주는 영향을 수식화하고, 이를 반사체의 3차원 형상 추정에 이용하였다. 즉, 공간적으로 분포된 점광원들이 반사체에 정반사되어 취득된 영상에서, 반사체의 형상에 따라 영상에서의 점광원의 상대적 위치가 변화되므로, 이 변화량을 이용하여 3차원 정보를 추정하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 반사체의 3차원 형상의 추정이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 스마트폰 단말기에 장착되어있는 카메라와 플래시를 이용한 photometric stereo 기반의 능동적 3차원 형상 취득 기법을 제안한다. 조명의 위치 변화에 따라 여러 장의 입력 영상을 취득하기 위헤 고정된 위치에서 영상을 취득하는 스마트폰 한 대와 위치를 변화시키며 조명을 투사하는 스마트폰 한 대를 이용하여 시스템을 구성한다. 우선 카메라 렌즈의 왜곡과 카메라 센서의 비선형성 반응함수에 의한 3차원 형상 취득의 오차를 줄이기 위해 카메라 보정을 수행한다. 또한 스마트폰 카메라간의 자세를 추정하기 위해 5-point 알고리즘을 적용한 후 이를 이용하여 광원의 방향 벡터를 추정한다. 그 후 취득된 영상과 추정된 광원의 방향 벡터를 이용하여 photometric stereo기법으로 3차원 형상을 취득한다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 기법을 통하여 스마트폰이 저비용 고품질의 소형화된 3차원 카메라의 역할을 수행할 수 있는 것을 확인할 수 있다.
3D scanning is a technique to measure the 3D shape information of the object. Shape information obtained by 3D scanning is expressed either as point cloud or as polygon mesh type data that can be widely used in various areas such as reverse engineering and quality inspection. 3D scanning should be performed as accurate as possible since the scanned data is highly required to detect the features on an object in order to scan the shape of the object more precisely. In this study, we propose the method on finding the location of feature more accurately, based on the extended Biplane SNAKE with global optimization. In each iteration, we project the feature lines obtained by the extended Biplane SNAKE into each image plane and move the feature lines to the features on each image. We have applied this approach to real models to verify the proposed optimization algorithm.
In this paper, we propose a method of obtaining high density geometric information using multi-view structured light. Reconstruction error due to the difference in resolution between the projector and the camera occurs when reconstruction a 3D shape from a structured light system to a single projector. This shows that the error in the point cloud in 3D is also the same when reconstruction the shape of the object. So we propose a high density method using multiple projectors to solve such a reconstruction error.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 피라미드 볼륨 교차기법을 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 형상 복원단계, 3차원 표면 생성 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 형상 복원 단계에서는 실루엣 기반 피라미드 볼륨 교차 기법에 의해 실 3차원 형상을 생성한다. 3차원 표면 생성 단계에서는 3차원 형상 복원 단계의 결과인 복원 복셀 공간을 그물망 형태의 3차원 표면을 생성시킨다. 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 3차원 모델을 생성함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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