본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.145-150
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2008
This thesis explores the problem of reconstructing a three-dimensional(3D) scene given a set of images or image sequences of the scene. It describes efficient methods for the 3D reconstruction of static and dynamic scenes from stereo images, stereo image sequences, and images captured from multiple viewpoints. Novel methods for image-based and volumetric modelling approaches to 3D reconstruction are presented, with an emphasis on the development of efficient algorithm which produce high quality and accurate reconstructions. For image-based 3D reconstruction a novel energy minimisation scheme, Iterated Dynamic Programming, is presented for the efficient computation of strong local minima of discontinuity preserving energyy functions. Coupled with a novel morphological decomposition method and subregioning schemes for the efficient computation of a narrowband matching cost volume. the minimisation framework is applied to solve problems in stereo matching, stereo-temporal reconstruction, motion estimation, 2D image registration and 3D image registration. This thesis establishes Iterated Dynamic Programming as an efficient and effective energy minimisation scheme suitable for computer vision problems which involve finding correspondences across images. For 3D reconstruction from multiple view images with arbitrary camera placement, a novel volumetric modelling technique, Embedded Voxel Colouring, is presented that efficiently embeds all reconstructions of a 3D scene into a single output in a single scan of the volumetric space under exact visibility. An adaptive thresholding framework is also introduced for the computation of the optimal set of thresholds to obtain high quality 3D reconstructions. This thesis establishes the Embedded Voxel Colouring framework as a fast, efficient and effective method for 3D reconstruction from multiple view images.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다 본 논문에서는 스테레오 보정 카메라를 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 좌표 복원 단계 3차원 좌표 등록 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 좌표 복원 단계에서는 스테레오 영상의 일치점으로부터 삼각측량법에 의해 3차원 좌표를 복원한다. 3차원 좌표 등록 단계에서는 개별적으로 복원된 3차원 좌표의 단일 모델을 생성하기 위한 기준 좌표로의 변환을 추정하여 최종 3차원 모델을 생성한다 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 .B차원 모델을 생성함을 확인하였다.
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.
A structured beam laser is often used to scan object and make 3D model. Multiple cameras are inevitable to see occluded areas, which is the main reason of the high price of the scanner. In this paper, a low cost 3D foot scanner is developed using one camera and two mirrors. The camera and two mirrors are located below and above the foot, respectively. Occluded area, which is the top of the foot, is reflected by the mirrors. Then the camera measures 3D point data of the bottom and top of the foot at the same time. Then, the whole foot model is reconstructed after symmetrical transformation of the data reflected by mirrors. The reliability of the scan data depends on the accuracy of the parameters between the camera and the laser. A calibration method is also proposed and verified by experiments. The results of the experiments show that the worst errors of the system are 2 mm along x, y, and z directions.
We review recent research results on coupled line cameras (CLC) as a new geometric tool to reconstruct a scene quadrilateral from image quadrilaterals. Coupled line cameras were first developed as a camera calibration tool based on geometric insight on the perspective projection of a scene rectangle to an image plane. Since CLC comprehensively describes the relevant projective structure in a single image with a set of simple algebraic equations, it is also useful as a geometric reconstruction tool, which is an important topic in 3D computer vision. In this paper we first introduce fundamentals of CLC with reals examples. Then, we cover the related works to optimize the initial solution, to extend for the general quadrilaterals, and to apply for cuboidal reconstruction.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.224-230
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2015
This manuscript presents a real-time solution for 3D human body reconstruction with multiple RGB-D cameras. The proposed system uses four consumer RGB/Depth (RGB-D) cameras, each located at approximately $90^{\circ}$ from the next camera around a freely moving human body. A single mesh is constructed from the captured point clouds by iteratively removing the estimated overlapping regions from the boundary. A cell-based mesh construction algorithm is developed, recovering the 3D shape from various conditions, considering the direction of the camera and the mesh boundary. The proposed algorithm also allows problematic holes and/or occluded regions to be recovered from another view. Finally, calibrated RGB data is merged with the constructed mesh so it can be viewed from an arbitrary direction. The proposed algorithm is implemented with general-purpose computation on graphics processing unit (GPGPU) for real-time processing owing to its suitability for parallel processing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1690-1710
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2014
In this paper, we propose the rapid implementation of a 3-dimensional (3D) facial reconstruction from a single frontal face image and introduce a design for its application on a mobile device. The proposed system can effectively reconstruct human faces in 3D using an approach robust to lighting conditions, and a fast method based on a Canonical Correlation Analysis (CCA) algorithm to estimate the depth. The reconstruction system is built by first creating 3D facial mapping from a personal identity vector of a face image. This mapping is then applied to real-world images captured with a built-in camera on a mobile device to form the corresponding 3D depth information. Finally, the facial texture from the face image is extracted and added to the reconstruction results. Experiments with an Android phone show that the implementation of this system as an Android application performs well. The advantage of the proposed method is an easy 3D reconstruction of almost all facial images captured in the real world with a fast computation. This has been clearly demonstrated in the Android application, which requires only a short time to reconstruct the 3D depth map.
합성 촬영 집적 영상 (synthetic aperture integral imaging; SAII) 기술은 하나의 카메라를 이동하여 3D 물체에 대한 다시점 영상을 획득하여 깊이 정보의 3D 영상을 복원이 가능한 기술이다. 이 방법은 크게 3D 물체의 요소 영상을 픽업하는 과정과 픽업된 요소 영상을 이용하여 컴퓨터 기반으로 3D 깊이 영상들을 복원하는 두 과정으로 나눈다. 본 논문에서는 이 SAII에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 발생하는 잡음을 정의하고 해석하였다. SAII에 대한 신호해석을 통하여 다시점 영상을 얻기 위한 카메라 이동 거리를 줄임으로써 영상 잡음감소와 계산 속도 개선을 동시에 얻을 수 있음을 보고한다.
A rectangle-based relative localization method is proposed for a mobile robot based on a novel geometric formulation. In an artificial environment where a mobile robot navigates, rectangular shapes are ubiquitous. When a scene rectangle is captured using a camera attached to a mobile robot, localization can be performed and described in the relative coordinates of the scene rectangle. Especially, our method works with a single image for a scene rectangle whose aspect ratio is not known. Moreover, a camera calibration is unnecessary with an assumption of the pinhole camera model. The proposed method is largely based on the theory of coupled line cameras (CLC), which provides a basis for efficient computation with analytic solutions and intuitive geometric interpretation. We introduce the fundamentals of CLC and describe the proposed method with some experimental results in simulation environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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