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본 논문에서는 조사방향이 각기 다른 광원을 이용하여 촬영한 다중영상을 대상으로 포토메트릭 스테레오 방법으로 3차원 정보를 복원하는 방법에 대해 기술한다. 기존의 포토메트릭 스테레오 방법은 표면의 굴곡과 반사특성에 의해 인식 결과가 불안정한 경우가 많다. 즉 물체의 구조적 특징 때문에 생기는 Self-Shadow의 영향을 받거나 매끄러운 표면 때문에 다량의 반사가 일어나는 경우는 물체 고유의 반사계수를 계산할 수 없으므로 3차원 정보의 정확한 복원이 불가능하게 된다[5]. 본 논문에서 제안하는 ...

본 논문에서는 조사방향이 각기 다른 광원을 이용하여 촬영한 다중영상을 대상으로 포토메트릭 스테레오 방법으로 3차원 정보를 복원하는 방법에 대해 기술한다. 기존의 포토메트릭 스테레오 방법은 표면의 굴곡과 반사특성에 의해 인식 결과가 불안정한 경우가 많다. 즉 물체의 구조적 특징 때문에 생기는 Self-Shadow의 영향을 받거나 매끄러운 표면 때문에 다량의 반사가 일어나는 경우는 물체 고유의 반사계수를 계산할 수 없으므로 3차원 정보의 정확한 복원이 불가능하게 된다[5]. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 방향이 각기 다른 광원을 사용하여 촬영한 여러 장의 영상을 이용하므로 특정의 한 영상이 포함할 수 있는 정보결함을 상호 보완해주고, 광원을 동일한 원주상에 배치하여 물체 표면의 밝기 변화가 정현특성을 갖는다는 가정이 가능하여 3차원 정보를 정확히 복원할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, present a method for reconstructing a shape of object from shading image sequence taken with different light source directions. Since the shading images include shadow caused by surface height fluctuation, and specular and self-shadow, the conventional photometric stereo method is not...

In this paper, present a method for reconstructing a shape of object from shading image sequence taken with different light source directions. Since the shading images include shadow caused by surface height fluctuation, and specular and self-shadow, the conventional photometric stereo method is not suitable for reconstructing its surface accurately. The effect of self-shadow that is caused by structural features of the object and the difficulties in calculating of the original reflection property of object with specular reflection make it impossible to reconstruct 3D information accurately. In this paper we use shading image sequences with different light source directions. So we can extract sufficient information from each image and reconstruct 3D informations accurately by arranging the light sources in circumference positions which make the brightness data of the object fit to the sin curves.

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