• 한국통신학회논문지
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• 제30권8C호
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• pp.775-782
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• 2005

비교정 연속영상(uncalibrated sequence images)에서의 조밀한 데이터로부터 3차원 재구성할 경우, 대량의 대응점 탐색 문제 및 계산시간 문제에 봉착한다. 본 논문에서는 이에 대한 대응책으로, 비교정 영상에서 중요영상 선택법을 제안하고, 이를 이용해 최소한의 영상으로 효율적인 3차원 재구성하는 새로운 방법을 제안한다. 즉 입력된 영상에서 소수만의 영상을 이용해서 작업을 수행하게 된다. 선택된 중요영상에서 대응점을 선택한다. 선택된 대응점은 카메라 교정을 수행하는데 이용된다. 외곽선 이미지를 이용하여 조밀한 형태의 대응점을 추출한다. 조밀한 대응점을 찾기 위한 제안된 알고리즘은 3차원 구조 복원을 효과적으로 수행하는데 이용된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.646-647
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• 2022

Multiview stereo (MVS) 3D reconstruction of a scene from images is a fundamental computer vision problem that has been thoroughly researched in recent times. Traditionally, MVS approaches create dense correspondences by constructing regularizations and hand-crafted similarity metrics. Although these techniques have achieved excellent results in the best Lambertian conditions, traditional MVS algorithms still contain a lot of artifacts. Therefore, in this study, we suggest using a transformer network to accelerate the MVS reconstruction. The network is based on a transformer model and can extract dense features with 3D consistency and global context, which are necessary to provide accurate matching for MVS.