• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.220-221
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 능동적 3차원 형상 취득 시스템을 제시한다. 두 대의 스마트폰을 이용하여 한 대의 스마트폰은 광원 역할과 광원 위치 추정을 위한 영상 취득을 하고 다른 스마트폰으로 고정된 위치에서 광원의 위치 변화에 따른 영상을 취득을 한다. 각 스마트폰에서 취득된 영상을 마커 기반에서 광원의 위치를 추정하고 카메라의 반응 함수에 의한 비선형적 왜곡과 렌즈의 왜곡을 보정한다. 광원의 방향 벡터와 보정된 영상의 밝기 값을 이용하여 photometric stereo 기법으로 3차원 형상을 취득한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.757-766
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• 1990

In this paper a new knowledge based vision system using orientation information on each surface of the 3-dimensional object is discussed. The measurement of the orientation information is performed by photometric stereo method. And then the obtained orientations are segmented using Gaussian curvature and mean curvature. A hierarchical knowledge base which is based on the characteristics, shape, area and length of the surface is built up, and then the knowledge based system infers by the condition interprete system (CIS). As the results, an easier and more accurate 3-D object recognition system is implemented, because it uses the characteristics and shapes as units of the surface in the recognition process.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1000-1005
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• 2007

본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권6호
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• pp.21-29
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• 1997

In this paper, we propose a new approach for recovering 3-D shape and extracting the reflectance properties of surface from intensity images. Photometric stereo method(PSM) is genrally based on the direct illumination. In this paper, the reflectance function is derived by interoduceing the indirect diffuse illumination in PSM and then applied to hybrid reflectance model which consists of two components; the lambertian and the specular reflectance. Under the hybrid reflectance model and the indirect diffuse illumination circumstance, the reflectance properties of sample surface can be extracting by normal sampler and then 3-D shape of an object can be recovered based on extracting reflectance properties. This method is rapid because of using the reference table and simplifies the restriction condition about the reflectance function existing in prior studies. Th erecovery efficiency in our method is better than that in prior studies. Also, this method is applied to various types of surfaces by defining general reflectance function.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.224-227
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• 2000

본 논문에서는 기준 영상으로부터 면의 반사특성을 검출하고, 구해진 반사특성을 임의의 물체에 적용하여 3매의 명암영상을 얻는다. 이 영상을 측광입체시법(photometric stereo method)에 적용하여 3차원 형상인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 목적으로 하는 물체의 반사특성은 난반사(diffuse reflection)성분과 전반사(specular reflection)성분이 혼합된 혼합 반사면(hybrid reflectance surface)을 그 대상으로 하며, 이러한 면의 반사특성은 Torrance-sparrow모델로 가정하여 문제를 해결해 나간다. 본 연구에서 목적으로 하는 대상 물체는 동일한 재질로 이루어졌다는 가정 하에서 몇개의 표본점들을 취해 반복수치 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 각 표본점들로부터 계산된 면특성 파라메터들의 평균값을 취해서 다시 Torrance-sparrow모델에 적용함으로써 측광입체시법의 해석을 가능토록 한다. 즉, 3차원 형상인식 과정시 계산된 면특성 파라메터를 사용해 생성한 참조표와 명암영상과의 비교에 의해 빠른 면방향 복구를 행할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.301-312
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• 1996

A new approach is presented for recovering the 3-D shape from shading image. Photometric Stereo Method (PSM) is generally based on the direct illumination. In this paper, the reflectance function is derived by introduceing the indirect diffuse illumination in PSM and then applied to hybrid reflectance model which consists fo two components; the Lambertian reflectance and the speclar reflectance. Under the hybrid reflectance model and the indirect diffuse illumination circumstances, the 3-D shape of object can be recovered from the suface normal vector extracted from the surface roughness, the surface reflectance ratio, and the intensity value of a pixel. This method is rapid because of using the reference table and simplifies the restriction condition about the reflectance function existing in prior studies. The recovery efficiency in our method is better than that in prior studies. Also, this method is applied to various types of surfaces by defining general reflectance function.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.200-204
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• 2008

본 논문에서는 지능형 무인 운송 시스템의 위치 인식 문제를 풀기 위한 방법으로, 실외 환경에서 보이는 건물 혹은 건물 입구의 상대적 위치와 자세 추정이 가능한 파티클 필터 기반 3 차원 물체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 파티클 필터에 기반한 인식 시스템은 다양한 인식 증거들을 연속 영상에서 융합 및 모델 매칭을 함으로써 강인한 3 차원 물체 인식 및 자세 추정이 가능하다. 제안하는 방법은, 적합한 인식 증거들을 수집/선택하고, 다양한 인식 증거들로 부터 나타나는 인식 대상의 자세를 3 차원 공간상의 확률적인 파티클로 표현하며, 파티클 필터링을 통하여 연속 영상 상의 다양한 인식 증거들을 융합하는 것을 특징으로 한다. 스테레오 카메라를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 방법이 실외 건물의 기하학적 특정을 인식 증거로 활용한 효율적인 3 차원 인식 및 자세 추정을 수행하는 것은 보여준다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권7호
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• pp.52-61
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• 1992

본 논문은 단시안에 투영된 3차원 물체의 Image에서 측정된 명암강도의 차이를 이용하여 3차원 물체의 절대거리 z 및 형상을 유출하는 수치적인 방법을 연구, 단시안에 의해서도 Camera와 물체사이의 3차원 절대거리가 구해질 수 있음을 보여주고 있다. 기발표된 이론과는 다르게 본 논문에서는 점광원을 이용하여 투영된 명암강도와 3차원 물체의 절대거리 및 형상과의 관계를 물체가 Uniform Lambertian이라는 가정하에서 새로운 관계식으로 정립하였다. 정립된 Non-Linear 관계식은 Smoothness 조건아래 $'Calculus of Variation$'방법을 사용하여 수학적 Algorithm으로 정리되어 Programming 되었고 간단한 실험방법을 이용하여 실제 Data에 적용시켜 그 타당성을 조사하였다.당성을 조사하였다.