초록

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본 논문은 움직이는 거울을 사용하여 얻은 물체의 영상에서 물체의 3차원을 실시간에 복원하는 능동적 비전(active vision) 시스템을 제안한다. 거울을 사용한 기존의 스테레오 시스템에서는 거울들과 카메라가 고정되어 있어 물체의 부분적인 3차원 복원만이 가능한 반면, 제안하는 시스템은 거울에 의해 생성되는 두 개의 소실점을 이용함으로써 항상 실시간 카메라 보정이 가능하며, 간단하게 거울에 맺힌 영상들간의 대응점을 찾음으로써 물체의 3차원 복원이 가능하다.

본 논문은 움직이는 거울을 사용하여 얻은 물체의 영상에서 물체의 3차원을 실시간에 복원하는 능동적 비전(active vision) 시스템을 제안한다. 거울을 사용한 기존의 스테레오 시스템에서는 거울들과 카메라가 고정되어 있어 물체의 부분적인 3차원 복원만이 가능한 반면, 제안하는 시스템은 거울에 의해 생성되는 두 개의 소실점을 이용함으로써 항상 실시간 카메라 보정이 가능하며, 간단하게 거울에 맺힌 영상들간의 대응점을 찾음으로써 물체의 3차원 복원이 가능하다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 시간 영역의 제한성을 해결함과 동시에 실시간으로 카메라의 보정을 통해 영상에서 3차원 물체를 실시간으로 복원할 수 있는 방법을 제안한다.
• 본 논문에서는 평면 거울과 비디오카메라률 사용하여 물체의 3차원을 실시간으로 복원이 가능한 능동적인 비전(active vision) 시스템을 제안하였다.

가설 설정

• 거울이고정된 기존의 스테레오 시스템과는 달리 제안하는 방법은 움직이는 거울을 사용함으로써 물체의 영상을 폭넓게 획득할 수 있기 때문에 물체의 3차원 복원에 훨씬 유리한 장점을 가진다. 그러나, 2개의 소실점으로 카메라 보정 정보를 얻으므로서 오차가 생길 수 있고, 카메라의 초점거리를 제외한 내부 파라미터 값들은。으로 가정하였다 [3]. 따라서, 향후 카메라 보정시에 발생할 수 있는 오차를 줄이기 위한 방법과 정확한 카메라의 내부 파라미터 값을 얻어내는 방법의 연구가 필요 하다.

제안 방법

• 이 장에서는 가상 카메라 보정 방법을 기술한다. Guillou[3]논 두 개의 소실점으로 카메라 구성 요소(카메라의 초점거리, 카메라의 회전 및 이동)를 구하는 방법을 제시하였다, 본 논문에서도 GuiHou의 방법을 이융하여 카메라의 초점거리(foca! length)와 외부 파라미터를 구한 후, 실세 계 좌표계를 카메라 좌표계로 변환한다.
• 그러나, Tsai나 DLT 기법들은 매번 카메라의 보정이 필요한 경우, 실시간에 물체의 3차원 복원이 어렵고, Guillou의 기법은 실제 환경에서 카메라 보정을 위한 소실점(vanishing point)을 얻기 어렵다 눈 문제점을 가진다. Glukma니4]는 호! 대의 카메라와 두 대의 거울로부터 스테레오 영상을 얻었으며, 이를 이용하여 실시간으로 3차원 복원이 가능하였다. 하지만, 시각영역(fi이d of view)이 제한돤다는 단점을 가진다.
• 보정작업을 위한 기법으로 Tsai[l]과 DLT(Direct Linear Transformation)%]기법이 았으며, 이는 인위적인 보정용 물체로부터 카메라를 보정(calibration)하였다. 또한, Guillo닎⑶는 촬영된 영상으로■부터 소실점(vanishing point)의 위치정보를 이용하여 카메라 보정을 수행하는 방법을 제안하였다.
• 본 논문에서 제안한 시스템은 Pentium-Ill 700MHz의 CPU 와 256MB 메모리를 가진 PC에서 Visual C+ + 6.0과 Vision SDK를 이용하여 구현하였으며, 아래의 그림 7과 같이 촬영된 거울 속의 이미지를 이용하여 그림 8과 같이 물체의 3차원 복원을 수행한다.
• 본 논문에서는 카메라의 보정 작업 울 위해 2개의 소실점을 자동으로 구해낸다. .
• 그림 1과 같이 제안하는 시스템의 네 개의 마커(marker)를 부착한 거울과 비디오카메라로 구성된다. 제안된 시스템으로부터 카메라 보정을 위해서는 획득된 영상으로부터 소실점을 찾아야 한다, 이를 위해 거울에 부착된 마커의 중심과 그 순서를 정한다. 그런 다음, 카메라 보정 작업과 가상카메라의 보정작업을 수행한다.

이론/모형

• 거울의 네 귀퉁이에 부착된 마커로부터 중심점을 찾기 위해서 BoundaryFill 알고리즘[5]을 사용하였다. 이때 색상의 점진적인 변화를 허용하여 랄간색 마커의 영역을 인식하고 인식된 영역 내에서 노란색 마커의 영역을 구해서 그 중심을 마크의 중심으로 둔다.
• 특히, 영상 모델링 및 렌드링 기법에서 영상으로부터 3차원 정보를 추출하기 위해서는 카메라 보정 작업이 요구된다. 보정작업을 위한 기법으로 Tsai[l]과 DLT(Direct Linear Transformation)%]기법이 았으며, 이는 인위적인 보정용 물체로부터 카메라를 보정(calibration)하였다. 또한, Guillo닎⑶는 촬영된 영상으로■부터 소실점(vanishing point)의 위치정보를 이용하여 카메라 보정을 수행하는 방법을 제안하였다.

후속연구

• 그러나, 2개의 소실점으로 카메라 보정 정보를 얻으므로서 오차가 생길 수 있고, 카메라의 초점거리를 제외한 내부 파라미터 값들은。으로 가정하였다 [3]. 따라서, 향후 카메라 보정시에 발생할 수 있는 오차를 줄이기 위한 방법과 정확한 카메라의 내부 파라미터 값을 얻어내는 방법의 연구가 필요 하다.

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이 논문을 인용한 문헌

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