Park Young Sup;Ryoo Seung Taek;Cho Sung Dong;Yoon Kyung Hyun
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.32
no.4
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pp.168-176
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2005
We propose a method for 3-dimensionally reconstructing an object using a line that includes the midpoint information from a single image. A pre-defined polygon is used as the primitive and the recovery is processed from a single image. The 3D reconstruction is processed by mapping the correspondence point of the primitive model onto the photo. In the recent work, the reconstructions of camera parameters or error minimizing methods through iterations were used for model-based 3D reconstruction. However, we proposed a method for the 3D reconstruction of primitive that consists of the segments and the center points of the segments for the reconstruction process. This method enables the reconstruction of the primitive model to be processed using only the focal length of various camera parameters during the segment reconstruction process.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.136-138
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2018
본 논문에서는 미술품의 물리적 특징을 디지털화 하는 방법과 디지털 정보를 사용한 미술품 복원 방법을 다룬다. 미술품으로부터 취득할 수 있는 물리적 특성은 색상정보, 기하정보, 반사특성 등이 있고 미술품의 종류에 따라서 필요한 물리적 특성을 획득하기 위해서 미술품을 크게 2D, 2.5D, 3D 로 분류할 수 있다. 2D 미술품은 평면에 그려진 미술품으로 높은 해상도와 정확한 색상 정보 취득을 주 목적으로 하고, 2.5D 미술품은 평면의 미술품에 깊이가 추가된 유화나 판화의 형태로 2D 미술품의 특징에서 깊이표현 정보와 반사특성 정보를 추가로 취득한다. 3D 미술품은 입체적인 미술품으로 3 차원의 기하정보를 중심으로 디지털화 한다. 이렇게 취득한 미술품의 물리적 정보는 2D 미술품은 프린터로, 2.5D, 3D 미술품은 3D 프린터로 출력하여 복원하거나 디스플레이를 통해 가상으로 재현할 수 있다. 본 논문에서 다루는 디지털화 기술과 복원 기술은 높은 정확도를 위해 연구되었기 때문에 다양한 미술품의 디지털화와 복원에 사용될 뿐 아니라 다양한 분야에서 사용될 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.502-504
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2001
본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.644-646
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1999
본 논문은 한 물체에 대해 스캔 위치 정보가 없는 여러 시점의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상 복원을 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 정합 방법은 스캔 위치 정보와 기하학 정보를 이용하여 레인지 이미지들을 정렬시킨 반면, 본 논문의 정합 방법은 스캔 위치와는 독립적으로 수행되며 기하학 정보와 텍스쳐 정보를 함께 이용하여 정렬시킨다. 그러므로 텍스쳐가 있는 여러 장의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상을 보다 정확하고 효율적으로 복원할 수 있다.
In this paper, we present a dictionary learning method for reducing errors in point cloud models and reconstructing their geometry. For this, 3D feature information is extracted from the models which have a similar shape characteristic as the target model. Then a dictionary is constructed and the geometry is reconstructed using the dictionary. The presented method in this paper consists of the following three steps. First, a geometric patch is constructed from a similar model. Second, a morphological 3D feature of the acquired patch is learned. Third, a geometry reconstruction is performed using the learned dictionary. Finally, the error between the original model and the reconstruction result is calculated, and the accuracy of the reconstruction result is checked.
Modeling from images is a cost-effective means of obtaining 3D geometric models. These models can be effectively constructed from classical Structure from Motion algorithm. However, it's too difficult to reconstruct whole scenes using SFM method since general sites contain a very complex shapes and brilliant colours. To overcome this difficulty, the current paper proposes a new reconstruction method based on a moving Planar mirror. We devise the mirror posture instead of scene itself as a cue for reconstructing the geometry That implies that the geometric cues are inserted into the scene by compulsion. With this method, we can obtain the geometric details regardless of the scene complexity. For this purpose, we first capture image sequences through the moving mirror containing the interested scene, and then calibrate the camera through the mirror's posture. Since the calibration results are still inaccurate due to the detection error, the camera pose is revised using frame-correspondence of the comer points that are easily obtained using the initial camera posture. Finally, 3D information is computed from a set of calibrated image sequences. We validate our approach with a set of experiments on some complex objects.
3 차원 입체 형상을 표현하기 위한 수단으로서 도면을 사용하는 방법이 생산현장에서 많이 활용되고 있다. 그러나 이 방법은 정투영 과정에서 정보 손실이 발생하기 때문에 3차원 후보 요소의 빈번한 조합 탐색 및 복잡한 기하 연산을 필요로 한다. 특히 , 이면도로부터 복원과정은 면도의 생략으로 인하여 수많은 허요소를 생성한다. 본 논문은 효율적인 허요소 축소를 통하여 이면도로부터 다면체를 바르게 복원하는 이단계 알고리즘을 제안한다. 1 단계에서는 이면도와의 정합성에 필수적인 최소한의 3차원 후보요소를 생성한후 , 정투영시 이면도와 일치하는 부분 물체를 복원한다. 2단계에서는 부분 물체에 직교면을 덧붙임으로써 기하학적으로 타당한 완전 물체를 복원한다. 실험결과를 통하여 제안방법이 기존 방법들에 비해 적은 수의 3차원 후보 요소를 생성시키면서 이면도로로부터 3차원 물체를 빠르게 생성하는 것을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.721-723
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2002
본 논문은 한 장의 사진으로부터 선분과 선분의 중점을 이용한 원시기하모델의 3차원 재구성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 선분과 중점을 추출할 수 있는 미리 정의된 다면체를 원시기하모델로 사용하며 그 원시기하모델의 각 점을 사용자가 사진에 매핑 시키는 것으로서 3차원 재구성이 수행된다. 미리 정의된 원시기하모델의 사용은 사용자에게 기존의 소실점 입력 방식보다 직관적인 3차원 재구성을 가능하게 한다. 사진에 매핑된 원시기하모델이 포함하고 있는 2차원상의 선분과 선분의 중점으로부터 원시기하모델을 3차인 재구성한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.93-96
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2002
불연속선에 의해 생성된 기하학적 착시에서 특징 점들을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 기하학적 착시는 선이나 원으로 구성된 것으로서 인간의 정보처리 경로를 통해 발생하는 인지현상중의 하나이다. 이러한 인지 현상은 외부 세계에 존재하는 동일한 강도의 물리적 에너지를 주변자극의 영향 때문에 실제와 다르게 해석하는 현상이다. 착시 그림들로부터 착시 윤곽을 이루는 특징 점을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 제안된 인식 모델은 윤곽 추출, 시각 특징 추출, 시각특징 복원, 유도 자극 추출, 이미지 복원 및 이미지 연산 단계로 구성된다. 제안된 모델은 불연속적인 선에 의해 나타나는 착시 윤곽에서 특징 자극들을 추출한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.6
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pp.633-641
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2008
This study introduces the method of detecting and restoring occlusion areas by using epipolar algorithm and K-means classification algorithm for true ortho-photo generation. In the past, the techniques of detecting occlusion areas are using the reference images or information of buildings. But, in this study the occlusion areas can be automatically detected by using DTM data and exterior orientation parameters. The detected occlusion areas can be restored by using anther images or the computed values which are determined in K-means classification algorithm. In addition, this method takes advantages of applying epipolar algorithm in order to find same location in overlapping areas among images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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