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구조광을 이용한 3차원 객체 복원에 관한 연구 : A Study on the 3D Object Reconstruction from Using the Structured Light

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor한상영-
dc.contributor.author정세화-
dc.date.accessioned2017-07-14T02:37:37Z-
dc.date.available2017-07-14T02:37:37Z-
dc.date.issued2013-02-
dc.identifier.other000000008308-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/122713-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 컴퓨터공학과, 2013. 2. 한상영.-
dc.description.abstract카메라로 얻은 사진으로 영상처리를 하는 것은 다양한 방법들을 사용하여 다양한 용도로 널리 사용되고 있다. 사진의 잡음을 제거하거나 사진을 더 선명하게 만드는 보정 분야부터 지문이나 얼굴을 인식하는 인식분야, 여러 장의 사진을 이어 붙이는 파노라마 이미지 등 사진으로 얻은 디지털 데이터를 처리하는 많은 방법론이 개발되고 있다. 나아가서 2차원인 사진을 3차원 디지털 데이터로 복원하는 기술도 많은 발전을 이루고 있다.
현재 가장 널리 쓰이는 3차원 객체 복원 시스템은 두 개의 카메라로 하나의 객체를 촬영하여 두 개의 카메라에서 얻은 사진의 차이를 분석하는 방법인 스테레오 비전이다. 이 방법은 3차원 물체의 특징이 단순한 벽면과 같은 경우 3차원 깊이 정보를 얻을 수 없기 때문에 한계가 있다.
최근에는 빔 프로젝터나 레이저를 이용하여 3차원 객체를 복원하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 프로젝터가 소형으로 제작되어 휴대폰에 장착되는 기술도 선보이고 있다. 앞으로는 광원을 이용한 3차원 객체 복원 방법이 더 많은 영역에서 이용될 것으로 보인다.
본 논문에서는 하나의 카메라와 프로젝터를 이용하여 한 장의 사진으로 3차원 상에서 객체를 복원하는 방법에 대해 제안하고 효과적으로 패턴을 인식하여 분류하는 방법에 대해 다룬다.
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dc.description.abstractAbstract

Processing the images obtained by the camera has been widely used for a variety of purposes in many ways. A lot of methodology has been developed, such as de-noising and sharpening pictures, recognizing finger print or face, making panorama images from multiple pictures. Moreover the method to restore 3D digital data from 2D pictures has been progressed well.
It is the Stereo Vision that is a way analyzing difference between images taken by two cameras of the same object. This is one of the favorite methods to restore 3D objects. This method has limitations. The reason is like the wall where characteristics of an object are simple cannot get 3D depth information.
Recently lots of research actively to restore 3D objects using a beam projector or laser is made. Also introducing a technology designed compact project that is mounted on a mobile phone. From now on, light sources using 3D object reconstruction methods seems to be used more in many areas.
In this paper presents method to restore 3D object from using just one camera and one projector and camera snapshot. And then classifying and recognizing technique is proposed to provide better depth perception and solve pattern matching.
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dc.description.tableofcontents목 차

Ⅰ. 서론 …………………………………………………………… 1
1.1 연구배경 ……………………………………………………… 1
1.2 연구목표 ……………………………………………………… 3
1.3 논문구성 ……………………………………………………… 3

Ⅱ. 관련연구 ……………………………………………………… 5
2.1 3차원 복원에 대한 연구 …………………………………… 5
2.1.1 광원을 이용한 3차원 복원 방법 ……………………… 6
2.1.2 카메라만 활용한 3차원 복원 방법 …………………… 6
2.2 구조광을 이용한 3차원 복원 ……………………………… 7
2.2.1 시간을 활용한 패턴 투사 방법 ………………………… 8
2.2.2 공간을 활용한 패턴 투사 방법 ………………………… 9
2.3 기존 연구의 문제점 ……………………………………… 10

Ⅲ. 구조광을 이용한 3차원 복원 시스템 …………………… 12
3.1 구조광을 이용한 3차원 복원 시스템의 구조 ………… 12
3.1.1 줄무늬 패턴 ……………………………………………… 13
3.2 이미지 전처리 ……………………………………………… 14
3.2.1 관심 영역 선택 ………………………………………… 14
3.2.2 필터링 및 에지 추출 …………………………………… 15
3.2.2.1 필터링 ………………………………………………… 15
3.2.2.2 에지 추출 ……………………………………………… 18
3.2.3 줄무늬 패턴의 중심점 찾기 …………………………… 24
3.2.4 색 추출 …………………………………………………… 25
3.3 줄무늬 패턴 매칭 ………………………………………… 27
3.4 3차원 깊이 정보 계산 …………………………………… 30
3.4.1 카메라 교정 ……………………………………………… 31
3.4.2 프로젝터 교정 ………………………………………… 32
3.4.3 에피폴라 기하를 사용한 깊이 정보 추출 ………… 33

Ⅳ. 실험 결과 및 비교 ……………………………………… 35
4.1 실험 환경 …………………………………………………… 35
4.2 관련 연구와 비교 ………………………………………… 36
4.3 실험 결과 …………………………………………………… 38

Ⅴ. 결론 및 향후 과제 ………………………………………… 40
5.1 결론 ………………………………………………………… 41
5.2 향후 과제 …………………………………………………… 41

참고문헌 ………………………………………………………… 43

Abstract ………………………………………………………… 46




그림 목차

그림 2.1 스테레오 비전에서의 카메라 배치 ………………… 7
그림 2.2 시간을 활용한 패턴 투사 방법에서 사용되는 패턴 …… 9
그림 2.3 공간을 활용한 패턴 투사 방법에서 사용되는 패턴 …… 10
그림 3.1 구조광을 이용한 3차원 복원 시스템의 구조 …… 12
그림 3.2 이번 연구에서 사용한 줄무늬 패턴 ……………… 14
그림 3.3 관심 영역 선택의 결과 …………………………… 15
그림 3.4 일반적인 샤프닝 필터의 마스크 ………………… 16
그림 3.5 수직 샤프닝 필터의 마스크 ……………………… 17
그림 3.6 수직 샤프닝 필터를 적용한 이미지 ……………… 18
그림 3.7 줄무늬 패턴의 경계에서의 픽셀 값 변화 ……… 20
그림 3.8 줄무늬 패턴의 경계에서 픽셀 값 변화량 그래프 ……… 20
그림 3.9 소벨 에지 검출기의 마스크 ……………………… 21
그림 3.10 필터링 및 가로 방향의 에지 추출을 한 이미지 ……… 22
그림 3.11 칼라 이미지에서 에지 추출 결과 ……………… 23
그림 3.12 줄무늬 패턴의 중심점의 형태 …………………… 24
그림 3.13 위치에 따른 줄무늬 패턴의 R, G, B 채널 값 ……… 25
그림 3.14 색상 값 선택 알고리즘 …………………………… 26
그림 3.15 줄무늬 패턴의 중심점의 색상 값 선택 결과 ………… 27
그림 3.16 Sproject와 Sorigin사이의 줄무늬 패턴 매칭 ………… 29
그림 3.17 카메라 보정 ………………………………………… 32
그림 3.18 프로젝터 보정 ……………………………………… 33
그림 3.19 구조광을 사용한 3차원 정보 획득 방식 ……… 33
그림 3.20 에피폴라 기하 ……………………………………… 34
그림 4.1 실험 장비 세팅 ……………………………………… 35
그림 4.2 색상 값 선택을 위한 K-means 클러스터링 …………… 38
그림 4.3 복원된 코 주위의 3차원 점집합 ………………… 39
그림 4.4 3차원 점집합으로 복원된 얼굴 …………………… 40




표 목차
표 3.1 색상 값 분류표 ………………………………………… 23
표 4.1 실험 장비 ……………………………………………… 35
표 4.2 필터의 계산량 비교 …………………………………… 36
표 4.3 에지 추출기의 계산량 비교 ………………………… 37
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dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1474443 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject3차원 데이터 복원-
dc.subject구조광-
dc.subject.ddc621-
dc.title구조광을 이용한 3차원 객체 복원에 관한 연구-
dc.title.alternativeA Study on the 3D Object Reconstruction from Using the Structured Light-
dc.typeThesis-
dc.contributor.AlternativeAuthorSei Hwa, Jung-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pages46-
dc.contributor.affiliation공과대학 컴퓨터공학과-
dc.date.awarded2013-02-
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