초록 ▼

본 연구진은 RGB-D 카메라의 정보 예측을 통한 재구성 기술을 연구했으며, 짧은 연구기간임에도 불구하고 최신의 방법 대비 고품질의 3차원 기하 정보를 추출했다. 이를 위해 RGB-D 카메라가 매 프레임마다 생산하는 color와 depth 이미지 정보를 통합해서 카메라의 정보를 예측했다. 예측한 카메라의 정보를 기준으로, depth 이미지에서 획득한점 집합을 하나의 전역 공간에 등록했다. 등록한 점 집합을 푸아송 방정식을 통해 3차원 기하 정보로 변환함으로써 기존 방법 대비 고품질의 재구성 결과를 도출했다. 일반적으로 카메라를 통해

본 연구진은 RGB-D 카메라의 정보 예측을 통한 재구성 기술을 연구했으며, 짧은 연구기간임에도 불구하고 최신의 방법 대비 고품질의 3차원 기하 정보를 추출했다. 이를 위해 RGB-D 카메라가 매 프레임마다 생산하는 color와 depth 이미지 정보를 통합해서 카메라의 정보를 예측했다. 예측한 카메라의 정보를 기준으로, depth 이미지에서 획득한점 집합을 하나의 전역 공간에 등록했다. 등록한 점 집합을 푸아송 방정식을 통해 3차원 기하 정보로 변환함으로써 기존 방법 대비 고품질의 재구성 결과를 도출했다. 일반적으로 카메라를 통해 점 집합을 획득을 시도하면 점 집합을 충분히 획득하지 못 하는 결과가 생기는데, 본 연구진이 개발한 기술을 통해 점이 없이 비어 있는 공간에 대해서도 재 구성을 진행할 수 있었다.

( 출처: 보고서 초록 3p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 초록 ... 3
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 4
• 제1절 연구개발의 목적 ... 4
• 제2절 연구개발의 필요성 ... 4
• 제3절 연구개발의 범위 ... 5
• 제2장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 6
• 제1절 연구개발 추진체계 ... 6
• 제2절 연구 추진계획 및 추진달성도 ... 6
• 제3절 2017년 연구내용 및 연구수행 결과 ... 7
• 제3장 목표달성도 및 관련문야에의 기여도 ... 11
• 제1절 연구개발의 최종목표 ... 11
• 제2절 공개된 연구실적 ... 13
• 제4장 연구개발결과의 활용계획 ... 14
• 참고 문헌 ... 15
• 끝페이지 ... 16