산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.
산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.
The 3-D shape use to effect of movie, animation, industrial design, medical treatment service, education, engineering etc.... But it's not easy to make 3-D shape from the information of 2-D image. There are two methods in restoring 3-D video image through 2-D image; First the method of using a laser...
The 3-D shape use to effect of movie, animation, industrial design, medical treatment service, education, engineering etc.... But it's not easy to make 3-D shape from the information of 2-D image. There are two methods in restoring 3-D video image through 2-D image; First the method of using a laser; Secondly the method of acquiring 3-D image through stereo vision. Instead of doing two methods with many difficulties, I figure out the method of simple 3-D image in this research paper. We present here a simple and efficient method, called direct calibration, which doesn't require any equations at all. The direct calibration procedure builds a lookup table(LUT) linking image and 3-D coordinates by a real 3-D triangulation system. The LUT is built by measuring the image coordinates of a grid of known 3-D points, and recording both image and world coordinates for each point; the depth values of all other visible points are obtained by interpolation.
The 3-D shape use to effect of movie, animation, industrial design, medical treatment service, education, engineering etc.... But it's not easy to make 3-D shape from the information of 2-D image. There are two methods in restoring 3-D video image through 2-D image; First the method of using a laser; Secondly the method of acquiring 3-D image through stereo vision. Instead of doing two methods with many difficulties, I figure out the method of simple 3-D image in this research paper. We present here a simple and efficient method, called direct calibration, which doesn't require any equations at all. The direct calibration procedure builds a lookup table(LUT) linking image and 3-D coordinates by a real 3-D triangulation system. The LUT is built by measuring the image coordinates of a grid of known 3-D points, and recording both image and world coordinates for each point; the depth values of all other visible points are obtained by interpolation.
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문제 정의
두 경우들어〕서, 스트라이프가 카메라에 보이지 않는 곳에 폐색들 때문에 범위 자료는 얻게 될 수 없다. 본 논문에서는 인접하는 2픽셀의 약간의 오차를 허용하면서 물체와 영상의 비교와 눈으로 확인하여 불분명한 좌표 점들을 임의로 지정하였다. 제네레이터 스트라이프에서 기본 센서들올 3-D 라이트 스케너라 부른다.
본 연구 논문에서는 룩 업 테이블 작성을 위한 삼각측량 시스템올 개발하고 한 대의 카메라를 이용하여 직접 칼리브레이션을 하는 3-D 형상복원을 위한 삼각측량 시스템 개발올 제안한다. 본 연구 논문에서 제안한 3-D 형상복원을 위한 삼각측량 시스템은 직접 칼리브레이션을 통한 룩 업 테이블 올 작성하기 때문에 복잡한 수식 사용이 없고, 저렴한 가격으로 시스템을 구성할 수 있다는 장점이 있다.
제안 방법
1. 3-D 영상 획득을 위한 삼각측량 시스템 구성 본 연구논문에서는 3-D 영상획득을 위한 룩업테 이블 작성을 위해 삼각측량 시스템을 제안한다. 삼각측량 시스템 측면도 구성은 그림 2.
이런 방법들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서 는 삼각측량 시스템을 만들어 룩 업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩 업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구한다.
2에서와 같이 삼각측량 시스템 위에서 라인 스캔을 통해서 에찌 검출을 하였다. 그럼으로써 얻어지는 에찌 검출을 통해서 픽셀 단위로 좌표 점을 자동 검출한 다음 룩 업 테이블에 대응 시 켜 이를 통하여 3-D 형상복원을 하였다. 따라서 실험을 룩 업 테이블에 따른 실 물체의 깊이 정보를 추출하는데 중점을 두었으며 획득된 깊이 정보로부터 3차원 형상 복원하는 것은 자체 개발한 영상인 터페이스를 이용하였다.
그럼으로써 얻어지는 에찌 검출을 통해서 픽셀 단위로 좌표 점을 자동 검출한 다음 룩 업 테이블에 대응 시 켜 이를 통하여 3-D 형상복원을 하였다. 따라서 실험을 룩 업 테이블에 따른 실 물체의 깊이 정보를 추출하는데 중점을 두었으며 획득된 깊이 정보로부터 3차원 형상 복원하는 것은 자체 개발한 영상인 터페이스를 이용하였다. 또한 실험 영상은 간단한 영상과 복잡한 영상들을 실험하였으며, 실질적으로 산업체에 사용될 수 있는 삼각측량 시스템을 개 발하고 그에 따른 윈도우용 프로그램인터페이스를 개발, 이용하였다.
따라서 실험을 룩 업 테이블에 따른 실 물체의 깊이 정보를 추출하는데 중점을 두었으며 획득된 깊이 정보로부터 3차원 형상 복원하는 것은 자체 개발한 영상인 터페이스를 이용하였다. 또한 실험 영상은 간단한 영상과 복잡한 영상들을 실험하였으며, 실질적으로 산업체에 사용될 수 있는 삼각측량 시스템을 개 발하고 그에 따른 윈도우용 프로그램인터페이스를 개발, 이용하였다. 본 실험에서는 첫 번째 실 오브젝트에서는 34장면을 라인 스캔을 하여 장면 검출하였으며 검출 시간은 0.
측정된(X, y)에 있어서, 우리는 이미지에서 스트라이프 점들을 확인해야 한다. 이 작업을 용이하게 하기 위해, 스트라이프를 이미지에서 두드러지게 하여 레이저의 밝은 빛을 이용하였다. 또한 액정 프로젝터에서 밝은 한줄기 빛을 만들어 사용 할 수도 있으며, 그레이 오브젝트 빛이나 윤이 없는 프로젝트 검정 라인을 사용할 수도 있고, 단지 실 질적 어두운 부분에서 밝은 이미지 포인트들이 스트라이프들이다.
또 다른 Time of Flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방법들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서 는 삼각측량 시스템을 만들어 룩 업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩 업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구한다.
5초 정도 소요 시간을 가 졌으며, 두 번째 실 오브젝트에서는 라인 스캔을 위해서 74장면을 검출하였으며 소요 시간은 1초 정도였다. 이렇게 획득한 실영상의 좌표 점을 일정 한 거리에서 작성한 샘플링 오브젝트를 이용하여 룩 업 테이블을 작성하여 샘플링 오브젝트 위의 스트라이프 제네레이터를 2mm씩 자동 이동하면서 74번의 직접 칼리브레이션을 통한 룩 업 테이블에 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출할 수 있도록 하였다. 실영상에 대한 좌표 점 검출 과정과 그에 따른 형상 복원은 그림4.
크기 X, y가 150mm이고 홈 깊이와 간격이 5mm이며, 6의 높이는 10mm이다. 직접 칼리브레이션을 위해 그림2.2와 같이 칼 리브레 이션 격자를 만들고 74단계의 카리브 레이션 블록을 구성하여 만들고 디자인하고, 각각의 길이는 150mm로 하고 깊이는 5mm로 한다. Y방향에서 칼리브레이션 점들을 찾기 위해 블록은 74장면의 평행적인 규칙적 간격을 형성한다.
카메라로부터 얻어지는 이미지 크기를 xmax X ymax라 가 정한다. 처음으로 물체가 없는 실험대 위를 제네레이터 스프라이터를 수평으로 자동 이동시키면서 이미지가 y = ymax - 1까지 투영 시켜 Z = 0가 되도록 배경과 평행인지 확인한다.
대상 데이터
본 논문에서 제안된 삼각측량 시스템 위에서 10mm의 6를 갖고 X, y가 150mm인 샘플링 물체를 통해 룩 업 테 이블을 작성한다. 얻고자 하는 물체의 3-D 정보는 삼각측량 시스템 위에서 물체를 통해 얻어지는 좌표 점들을 미리 작성된 룩 업 테이블과 대응시키면서 대응되는 좌표 점을 찾아 깊이 정보 및 3-D 데이터를 획득한다.
또한 실험 영상은 간단한 영상과 복잡한 영상들을 실험하였으며, 실질적으로 산업체에 사용될 수 있는 삼각측량 시스템을 개 발하고 그에 따른 윈도우용 프로그램인터페이스를 개발, 이용하였다. 본 실험에서는 첫 번째 실 오브젝트에서는 34장면을 라인 스캔을 하여 장면 검출하였으며 검출 시간은 0.5초 정도 소요 시간을 가 졌으며, 두 번째 실 오브젝트에서는 라인 스캔을 위해서 74장면을 검출하였으며 소요 시간은 1초 정도였다. 이렇게 획득한 실영상의 좌표 점을 일정 한 거리에서 작성한 샘플링 오브젝트를 이용하여 룩 업 테이블을 작성하여 샘플링 오브젝트 위의 스트라이프 제네레이터를 2mm씩 자동 이동하면서 74번의 직접 칼리브레이션을 통한 룩 업 테이블에 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
1 과 같다. 실험대 위로 일정한 높이 6를 갖는 몇 개의 사각 홈 블록을 사용한다. 사각 홈 블록 G는 병렬로 나열되어 있다.
본 논문에서 제안된 삼각측량 시스템 위에서 10mm의 6를 갖고 X, y가 150mm인 샘플링 물체를 통해 룩 업 테 이블을 작성한다. 얻고자 하는 물체의 3-D 정보는 삼각측량 시스템 위에서 물체를 통해 얻어지는 좌표 점들을 미리 작성된 룩 업 테이블과 대응시키면서 대응되는 좌표 점을 찾아 깊이 정보 및 3-D 데이터를 획득한다. 본 논문에서 제안한 형 상복원을 위한 실 3차원 삼각측량 시스템을 통하여 룩 업 테이블을 작성하고 실영상을 획득하고 획득된 영상으로부터 RANGE_CAL과 RANGE_ACQ 알고리즘을 이용하여 룩 업 테이블을 작성하고 대웅점을 검출한 뒤 이를 이용하여 깊이 정보를 추출하여 깊이 지도 및 3-D 좌표를 구하 는 것을 주된 기능으로 볼 수 있다.
1 과 같다. 크기 X, y가 150mm이고 홈 깊이와 간격이 5mm이며, 6의 높이는 10mm이다. 직접 칼리브레이션을 위해 그림2.
성능/효과
얻고자 하는 물체의 3-D 정보는 삼각측량 시스템 위에서 물체를 통해 얻어지는 좌표 점들을 미리 작성된 룩 업 테이블과 대응시키면서 대응되는 좌표 점을 찾아 깊이 정보 및 3-D 데이터를 획득한다. 본 논문에서 제안한 형 상복원을 위한 실 3차원 삼각측량 시스템을 통하여 룩 업 테이블을 작성하고 실영상을 획득하고 획득된 영상으로부터 RANGE_CAL과 RANGE_ACQ 알고리즘을 이용하여 룩 업 테이블을 작성하고 대웅점을 검출한 뒤 이를 이용하여 깊이 정보를 추출하여 깊이 지도 및 3-D 좌표를 구하 는 것을 주된 기능으로 볼 수 있다. 실영상을 얻기 위해 그림4.
본 연구 논문에서는 룩 업 테이블 작성을 위한 삼각측량 시스템올 개발하고 한 대의 카메라를 이용하여 직접 칼리브레이션을 하는 3-D 형상복원을 위한 삼각측량 시스템 개발올 제안한다. 본 연구 논문에서 제안한 3-D 형상복원을 위한 삼각측량 시스템은 직접 칼리브레이션을 통한 룩 업 테이블 올 작성하기 때문에 복잡한 수식 사용이 없고, 저렴한 가격으로 시스템을 구성할 수 있다는 장점이 있다. 로봇의 활용, 형상복원 및 3-D 정보를 이용한 컴퓨터 비젼의 웅용에 있어서, 본 연구 논문에서 제안한 시스템에 대한 많은 활용이 있을 것으로 예상된다.
후속연구
본 연구 논문에서 제안한 3-D 형상복원을 위한 삼각측량 시스템은 직접 칼리브레이션을 통한 룩 업 테이블 올 작성하기 때문에 복잡한 수식 사용이 없고, 저렴한 가격으로 시스템을 구성할 수 있다는 장점이 있다. 로봇의 활용, 형상복원 및 3-D 정보를 이용한 컴퓨터 비젼의 웅용에 있어서, 본 연구 논문에서 제안한 시스템에 대한 많은 활용이 있을 것으로 예상된다.
향후 연구 분야로는 좀 더 세밀한 룩업 테이블을 작성할 수 있는 삼각측량 시스템 개발과 알고리즘 개발, 날씨의 변화나 조명의 변화에도 민감하지 않 는 Range 센서의 개발에 대한 연구가 계속되어야 할 것이다
참고문헌 (9)
박광일 : 스테레오 카메라의 미소 병진운동을 이용한 거리추출 알고리즘에 관한 연구, 한국과학기술원 1994.12
E. Trucoo and R. B. Fisher, Acquisition of Consistent Range Data Using Direct Calibration, Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, San Diego, (1994),pp. 3410-3415
P. J. Besl, Active, Optical Imaging Sensors, Machine Vision and Applications, (1988), Vol. 1, pp 127-152
A. Blake, H. R. Lo, D. McCowen and P. Lindsey, Trinocular Active Range Sensing, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (1993), Vol. 15, pp. 477-483
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