비교정 영상에서의 3차원 재구성에 관한 연구

기본 정보

본제목

비교정 영상에서의 3차원 재구성에 관한 연구

부제목

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대등제목

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국가구분

국내

생산일자

2002-**-**

언어

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크기(mm)

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페이지

39

ISBN/ISSN

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판차

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마스터파일

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생산자

김상훈 (중앙대학교 첨단영상대학원 영상공학과 영상정보기술전공 석사 논문 저자)

내용

(논문요약)[국문초록] 3차원 재구성(3D reconstruction)이란 다중 영상 또는 연속된 2차원 영상으로부터 3차원 좌표를 구하고 2차원 영상으로부터 취득된 텍스춰(Texture)를 이용하여 2D 영상을 3차원 공간상에 표현하는 것을 말한다. 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위해서는 카메라 파라미터를 알아내는 과정이 필수적이다. 이전의 카메라 교정 연구는 영상내에 미리 알고 있는 교정 물체(calibration object-pattern)를 삽입하여 그 물체가 투영된 영상을 이용하거나 연속된 영상에서 최소 3장의 영상을 이용하여 카메라 교정을 수행 하였다. 이러한 방법들은 영상 내에 교정물체가 있어야 하는 제약이 따르고 후자의 방법 또한 코닉을 이용하여 크루파 방정식(Kruppa equation)을 풀기 위해 3장 이상의 영상을 필요로 하는 제약이 따른다. 본 논문에서는 2차원 영상을 3차원으로 구현하기 위해 영상 내의 기하학 정보를 이용한 내부 카메라 교정과 두 장의 영상으로부터 카메라 움직임을 통해 외부 카메라 교정을 하는 방법을 제시한다. 본 알고리즘은 기지의 어떠한 정보 없이 영상 내의 기하학적 정보-평행성, 직교성-들을 이용하여 카메라 교정을 하는 방법으로 이전의 연구와는 달리 일반 영상에 산재되어 있는 단순하고도 직관적인 정보만을 이용하였다. 이러한 기하학적 정보를 이용하여 카메라 내부 특성과 영상간의 대응 관계를 이용하여 카메라의 회전과 이동 성분을 계산 하였으며,역 투영(Back Projection)방법을 이용하여 3차원 정보를 얻어 내었다. 이로부터 얻어낸 3차원 정보를 이용하여 3차원 재구성을 하고 여기에 영상으로부터 얻어낸 텍스춰 정보를 이용하여 3차원 공간상에 3차원 모델을 구현 함으로서 본 알고리즘의 우수성을 검증하였다. (영문초록)[영문초록] 3D reconstruction is defined as the representation of 3D data in the 3D space from the 2D images. Considerable efforts have been made to recover photorealistic models of the real world. The most common geometric approach is to attempt to recover 3D models from calibrated stereo images or uncalibrated extended image sequences. This paper proposes a calibration method from two images. Camera calibration is necessarily required to obtain 3D information from 2D images. Previous works to accomplish the camera calibration needed the calibration object or required more than three images to calculate the Kruppa equation, however, we use the geometric constraints of parallelism and orthogonality can be easily presented in man-made scenes. The task of it is to obtain intrinsic and extrinsic camera parameters. The intrinsic parameters are evaluated from vanishing points and then the extrinsic parameters which are consisted of rotation matrix and translation vector of the camera are estimated from corresponding points of two views. From the calibrated parameters, we can recover the projection matrices for each view point. These projection matrices are used to recover 3D information of the scene and can be used to to visualize new viewpoints.

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