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ToF 카메라의 특성과 그 한계
Specification and Limitation of ToF Cameras 원문보기

한국방송공학회 2016년도 하계학술대회, 2016 June 29, 2016년, pp.12 - 15  

홍수민 (광주과학기술원) ,  호요성 (광주과학기술원)

초록
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요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 방법이 매우 중요하다. 깊이 정보를 얻는 방법은 크게 수동형 방식과 능동형 방식으로 나뉘는데, 수동형 방식은 계산 과정이 복잡하고 깊이맵의 품질이 보장되지 않는 단점을 갖기 때문에 능동형 방식이 많이 사용되고 있다. 능동형 방식은 깊이 카메라를 이용하여 직접적인 깊이 정보를 얻는 방식으로, 대게 ToF(Time-of-flight) 기술이 사용된다. 이 논문에서는 ToF 깊이 카메라로 촬영된 실제 깊이맵의 특성을 분석하기 위해 여러 가지 촬영 환경과 객체에 대해서 SR4000 깊이 카메라와 키넥트 v2 센서를 이용하여 깊이맵 품질을 비교했다. 실험 결과, 적외선이 제대로 반사되기 어려운 방사성 물질이나 표면, 경계 영역, 어두운 영역, 머리 영역 등에서 정확한 깊이 정보를 얻기 어려웠으며, 실외 환경에서 정확한 깊이 정보가 획득되지 않는 것을 확인할 수 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 논문에서는 ToF 깊이 카메라로 촬영된 실제 깊이맵의 특성을 분석하기 위해 여러 가지 촬영 환경에서 깊이맵 품질을 비교해 보았다. 해당 실험을 위해 실내, 실외 촬영 실험에 는Microsoft 의 키넥트 v2 센서를 실제 객체를 이용한 촬영에는 Mesa Imaging 사의 SR4000 깊이 카메라를 사용하였다.
  • 깊이 정보를 획득하는 방법의 하나인 ToF 방식의 깊이 카메라는 기기의 크기가 작고 가격이 저렴해 사용이 증가하고 있지만, 촬영 환경이나 촬영하는 객체의 표면 질감 등에 인해 정확한 깊이 정보를 기대하기 어렵다는 단점을 갖는다. 이 논문에서는 ToF 카메라를 이용하여 실내, 실외의 촬영 환경과 다른 표면 질감을 갖는 객체의 깊이 정보의 품질을 비교하였다. 실험 결과, 실외 환경에서 정확한 깊이 정보를 얻기 어려웠으며, 적외선이 제대로 반사되기 어려운 방사성 물질이나 표면, 경계 영역, 어두운 영역, 머리 영역 등에서 정확한 깊이 정보가 획득되지 않는 것을 확인할 수 있었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
3 차원 콘텐츠의 품질에 큰 영향을 미치는 인자는 무엇인가? 최근 들어, 사용자에게 깊이감과 몰입감을 줄 수 있는 3 차원 콘텐츠는 게임, 교육, 문화산업 등 많은 분야에서 각광받고 있다[1]. 이러한 3 차원 콘텐츠의 품질은 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에, 정확한 깊이 정보를 획득하고, 그 품질을 개선하는 과정이 매우 중요하다.
수동형 방식의 장단점은 무엇인가? 수동형 방식은 널리 알려진 스테레오 정합 방법과 같이 이미 촬영된 양안식 혹은 다시점 색상 영상을 이용하여 깊이 정보를 획득한다. 이러한 방법은 부가적인 장비없이 색상 영상만을 이용해서 깊이 정보를 계산할 수 있다는 장점이 있지만, 정합 방법에 따라 계산 과정이 매우 복잡하며 품질이 보장되지 않는 단점을 갖는다. 이러한 문제 때문에 깊이 카메라 같은 능동 센서를 이용하는 직접적인 방법이 많이 사용되고 있다.
깊이 정보를 획득하는 방식은 어떻게 분류되는가? 깊이 정보를 획득하는 방법은 크게 수동형 방식(passive sensors-based)과 능동형 방식(active sensor-based)으로 나눌 수 있다. 수동형 방식은 널리 알려진 스테레오 정합 방법과 같이 이미 촬영된 양안식 혹은 다시점 색상 영상을 이용하여 깊이 정보를 획득한다.
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