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행렬 분해 제약을 사용한 다중 영상에서의 투영 복원
Projective Reconstruction from Multiple Images using Matrix Decomposition Constraints 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.15 no.6, 2012년, pp.770 - 783  

안호영 (인천대학교 컴퓨터공학과) ,  박종승 (인천대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a novel structure recovery algorithm in the projective space using image feature points. We use normalized image feature coordinates for the numerical stability. To acquire an initial value of the structure and motion, we decompose the scaled measurement matrix using the si...

주제어

#투영 복원   #다중 영상   #행렬 분해  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상에서 3차원 정점을 얻어 내는 과정을 순차적으로 설명하시오. 영상에서 3차원 정점을 얻어 내는 과정은 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 영상에서 특징점을 얻어내는 과정이다. 두 번째 단계는 얻어진 특징점으로부터 3차원 정점을 얻는 과정이다. 본 논문은 3차원 정점을 얻는 두 번째 단계와 관련된다.
영상에서 3차원 정보를 얻기 위해 시행하는 투영 복원 과정이란 무엇인가? 투영 복원 과정은 추출된 특징점으로부터 측정값과 추정값의 오차가 최소가 되는 카메라 행렬과 3차원 정점을 얻는 과정이다[1]. 복원 결과로 추정된 카메라 행렬은 투영 공간의 특성상 적절한 카메라 행렬의 제약 형태로 표현되지 못한다.
3차원 정보를 얻기 위하여 어파인 공간에서의 복원을 시행했을 때 정확한 복원이 불가능한 이유는 무엇인가? 다른 방법들로 여러 장의 영상을 입력받아서 어파인 공간에서의 복원 기법들이 제안되었다[5,6]. 하지만 어파인 공간에서의 복원은 메트릭 공간의 복원으로 변환할수 없기 때문에 정확한 복원을 하는데 한계가 따른다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (30)

  1. R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry, 2nd ed., Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2003. 

  2. R. Hartley, "Projective Reconstruction and Invariants from Multiple Images," IEEE Trans. PAMI , Vol.16, No.10, pp. 1036-1041, 1994. 

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  5. C. Tomasi and T. Kanade, "Shape and Motion from Image Streams Under Orthography: Factorization Approach," International J ournal of Computer Vision, Vol.9, No.2, pp. 137-154, 1992. 

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  6. C. Tomasi and T. Kanade, "Shape and Motion from Image Streams: a Factorization Method," Proc. Natl. Acad. Sci., Vol.90, pp. 9795-9802, 1993. 

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  25. Y. Dai, H. Li, and M. He, "Element-wise Factorization for N-view Projective Reconstruction," ECCV, pp. 396-409, 2010. 

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  28. H. Gavin, The Levenberg-Marquardt Method for Nonlinear Least Squares Curve-fitting Problems, Duke University, pp. 1-15, 2010. 

  29. M. Lourakis, "A Brief Description of the Levenberg-Marquardt Algorithm Implemented by Levmar," Foundation for Research and Technology, Vol.4, pp. 1-5, 2005. 

  30. R. Berthilsson, A. Heyden, and G. Sparr, "Recursive Structure and Motion from Image Sequences using Shape and Depth Spaces," CVPR'97, pp. 444-449, 1997. 

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