이미지 기반 3D 형상 복원에 있어서, 이미지에 보이지 않는 폐색(Occlusion) 영역 부분에 대한 정보가 손실되므로 완전한 복원에 어려움이 있으며, 세밀한 텍스쳐(Texture) 표현이 이루어지지 않고 심한 평활화(Smoothing)나 고립된 노이즈 메쉬(Isolated Noise Mesh) 등 구조적 훼손이 발생한다. 주로 깊은 신경망을 이용하여, 음함수(Implicit Function) 기반 방법은 사전훈련이 완료된 보조 신경망들을 전면부에 배치하거나, Hourglass 등 임베딩(Embedding) 아키텍처를 추가하거나, 또는 표면 법선(Surface Normal)과 같은 환시(Hallucination)를 생성하여 신경망에 입력하기도 한다. 이 논문에서는, 인물의 이미지를 입력받아 색상, 머리카락 및 의상을 포함하는 완전 3D 인간 복원 기술들을 조망해본다.
기존에 널려 쓰이는 3차원 얼굴 복원 방식인 Structure from motion(SfM)은 정면 및 좌우 측면 영상들이 입력할 때, 좌우 얼굴 특정 점들이 검출되어 우수한 성능을 보인다. 그러나 감시 카메라 환경과 같이 한 쪽 측면 얼굴 영상들이 입력될 경우, 보이는 한 쪽 얼굴 특정 점들만이 입력되므로, 가려진 부분의 얼굴이 제대로 복원되지 않는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 사람의 얼굴이 좌우 대칭이라는 제한 조건을 이용하여 대칭이 되는 얼굴 특정 정들을 생성하였으며, 이렇게 생성된 얼굴 특정 점들과 입력된 얼굴 특정 점들을 결합하여 사용함으로써 기존 SfM 기반 3차원 얼굴 복원 방식의 성능을 향상시켰다. 제안한 3차원 얼굴 복원 방법을 정량적으로 평가하기 위해 3차원 스캐너를 이용해 3차원 얼굴을 취득하였고, 이를 복원한 3차원 얼굴과 비교한 결과 좌우 대칭 특정 점들을 함께 사용하는 제안한 3차원 복원 방식은 한 쪽 측면 특정 점들만을 사용하는 기존 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.
문화재 복원 분야에서 3D 기술이 복원에 적용되고 있다. 그러나 아직까지 유리제 문화재의 복원에 관하여 3D 기술이 활용되어 복원된 사례가 적으며 이에 관한 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 국립중앙박물관에서 소장하고 있는 보물인 금강산 출토 이성계 발원 사리장엄구 일괄 중 유리제 사리병의 결손부를 복원하는 과정에 3D 기술을 이용하였다. 보존처리는 3D 프린팅 출력물을 직접적으로 복원제로써 적용하지않고 에폭시계수지로 복제한 복원편으로 결손부를 복원하였다. 보존처리 완료 후 3D 프린팅에 사용되는 재료와 기술방식에 관하여 기존 도자기의 복원재료 중 투명성을 지닌 재료를 선택하여 사용감과 안정성을 비교하고자 하였다. 보존처리 완료 후 SLA(Stereo Lithography Apparatus)방식으로 출력한 광경화성 수지, 에폭시계 수지, 아크릴계 수지등 총 5개의 시편을 제작 한 후 96시간까지 자외선에 노출시켜 황변화를 조사하였고, 광경화성수지의 시편은 출력물에 UV차단제를 분무 여부에 따라 2종으로 나누어 자외선에 노출시켰다. 자외선 노출 결과, SLA방식 시편에 UV차단제를 분무한 시편, 에폭시계수지의 시편의 b*값의 변화값이 1 미만으로 황변화에 안정적인 것으로 나타났으며 유리제 문화재의 복원제로써 적용 가능한 재료로 보여진다. 유리제 문화재의 형태가 매우 다양하고 복원해야할 부분 또한 다양하고 복잡하여 접근하기 어려울 수 있으므로 복원재료에 대해 여러 가지 재료를 염두해두고 고민해볼 필요가 있다.
본 논문에서는 모델 기반으로 한 장의 사진으로부터 중점 정보를 포함한 선분을 이용하여 물체를 3차원 재구성하는 방법을 제안한다. 미리 정의된 다면체를 원시기하모델로 사용하며 한 장의 영상으로부터 복원을 시도하였다. 미리 정의된 다면체 모델을 원시기하모델로 사용하며 사용자가 원시기하모델(primitive)의 각 대응점(correspondence point)을 사진에 매핑 시키는 것으로서 3차원 재구성이 수행된다. 기존의 모델기반 3차원 재구성은 카메라 파라미터들을 복원하거나 반복(iteration)을 통한 오차최소화 기법을 사용하였다. 하지만 본 논문은 원시기하모델에 포함되어 있는 선분들과 그 선분들의 중점 정보로부터 선분을 3차원 복원하며 복원된 선분들로부터 원시기하모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 선분을 복원하는 단계에서 요구되는 최소한의 카메라 파라미터(focal length) 만으로 원시기하모델을 재구성 할 수 있다.
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.
본 논문에서는 3차원 배우 모델링을 위해, 깊이 카메라를 이용하여 깊이 영상 획득 시 손실되는 머리카락 영역에 대한 복원기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 센서가 장착된 깊이 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이면서 어두운 재질로 되어있을 경우 획득한 깊이 영상에서 그 부분 전체가 손실되는데, 이는 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되어 매우 부자연스러운 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 손실된 영역의 복원을 통해 해결한다. 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아내고, 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.
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 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.
2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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