This paper describes an algorithm that improves 3D reconstruction result using a multi-sensor fusion disparity map. We can project LRF (Laser Range Finder) 3D points onto image pixel coordinatesusing extrinsic calibration matrixes of a camera-LRF (${\Phi}$, ${\Delta}$) and a camera calibration matrix (K). The LRF disparity map can be generated by interpolating projected LRF points. In the stereo reconstruction, we can compensate invalid points caused by repeated pattern and textureless region using the LRF disparity map. The result disparity map of compensation process is the multi-sensor fusion disparity map. We can refine the multi-sensor 3D reconstruction based on stereo vision and LRF using the multi-sensor fusion disparity map. The refinement algorithm of multi-sensor based 3D reconstruction is specified in four subsections dealing with virtual LRF stereo image generation, LRF disparity map generation, multi-sensor fusion disparity map generation, and 3D reconstruction process. It has been tested by synchronized stereo image pair and LRF 3D scan data.
본 연구는 실내 정밀 매핑과 정교한 영상 기반 서비스에 활용 가능한 실내의 입체 전방위 영상을 취득하는 시스템과 이에 대한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 회전식 스테레오 라인 카메라 방식으로 구성되며, 안정적인 입체시와 객체점의 정밀한 결정에 적합한 입체 전방위 영상을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 투영모델을 기반으로 캘리브레이션을 위한 수학적 모델을 도출한다. 이를 통해 캘리브레이션을 수행하여, 실내 공간에 대해 ${\pm}16cm$ 이내의 정확도로 객체점을 추정할 수 있었다. 제안된 시스템과 캘리브레이션 방법은 실내의 정밀한 3차원 모델링에 활용될 것이다.
This paper describes a new sensor system for 3D environment perception using stereo structured infrared light sources and a camera. Environment and obstacle sensing is the key issue for mobile robot localization and navigation. Laser scanners and infrared scanners cover $180^{\circ}$ and are accurate but too expensive. Those sensors use rotating light beams so that the range measurements are constrained on a plane. 3D measurements are much more useful in many ways for obstacle detection, map building and localization. Stereo vision is very common way of getting the depth information of 3D environment. However, it requires that the correspondence should be clearly identified and it also heavily depends on the light condition of the environment. Instead of using stereo camera, monocular camera and two projected infrared light sources are used in order to reduce the effects of the ambient light while getting 3D depth map. Modeling of the projected light pattern enabled precise estimation of the range. Two successive captures of the image with left and right infrared light projection provide several benefits, which include wider area of depth measurement, higher spatial resolution and the visibility perception.
Animated anaglyph is the most cost-effective method for 3D stereo visualization of virtual or actual 3D geo-based data model. Unlike 3D anaglyph scene generation using paired epipolar images, the main data sets of this study is the multi-typed 3D feature model containing 3D shaped objects, DEM and satellite imagery. For this purpose, a prototype implementation for 3D animated anaglyph using OpenGL API is carried out, and virtual 3D feature modeling is performed to demonstrate the applicability of this anaglyph approach. Although 3D features are not real objects in this stage, these can be substituted with actual 3D feature model with full texture images along all facades. Currently, it is regarded as the special viewing effect within 3D GIS application domains, because just stereo 3D viewing is a part of lots of GIS functionalities or remote sensing image processing modules. Animated anaglyph process can be linked with real-time manipulation process of 3D feature model and its database attributes in real world problem. As well, this approach of feature-based 3D animated anaglyph scheme is a bridging technology to further image-based 3D animated anaglyph rendering system, portable mobile 3D stereo viewing system or auto-stereo viewing system without glasses for multi-viewers.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.78-82
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2007
This paper propose a building reconstruction method of urban area for a 3D GIS with stereo images. The 3D reconstruction is performed by the grouping 3D line segments extracted from the stereo matching of salient edges which are derived from multiple images. The grouping is achieved by conditions of degrees and distances between lines. Building objects are determined by the junction combinations of the grouped line segments. The proposed algorithm demonstrates effective results of 3D reconstruction of buildings with 2D aerial images.
본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.
3차원 모델은 현재 많은 분야에서 사용되고 있다. 특히 기존 평면의 지도에 비해 3차원으로 제작된 지도는 현실감이 뛰어날 뿐만 아니라 제한된 평면 지도 안에서 얻을 수 없는 다양한 정보를 제공 할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 지금까지 모델링을 위해 사용되었던 고가의 레이저 스캐너를 대체하여 디지털 카메라 스테레오 매칭 알고리즘의 성능 개선을 통하여 쉽고 빠르게 양산 할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 본 연구에 사용된 알고리즘은 OpenCV 라이브러리 내에 포함되어있는 SURF 알고리즘이며 알고리즘이 가지고 있는 부정합 점들을 호모그라피 변환과 에피폴라 라인을 이용하여 제거하였다. 또한 개선된 알고리즘을 상용프로그램과 비교하였으며 상용프로그램에 비하여 성능이 우수한 것으로 확인하였다. 제안된 방법은 스테레오 매칭의 조건을 만족한다면 쉽고 빠르게 3차원 모델링을 할 수 있기 때문에 각종 디지털 지도나 3차원 가상 현실 분야에 크게 기여할 것으로 예상된다.
3차원 모델링을 위한 방법 중 서로 다른 위치에서 획득한 두 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 스테레오 영상 기법은 매우 유용한 방법이다. 일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델을 생성하기 위해서는 좌측 영상과 우측 영상의 일치하는 화소를 찾는 정합 과정에 의한 변위 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변위 추정 문제를 해결하기 위해 기존 방법들의 장단점을 고려하여 변위의 정확성과 시간상의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행을 위하여 먼저 스테레오 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고 특징점 정합을 통하여 영상에서 기준이 될만한 기준점을 설정한다. 이 기준점은 95% 이상의 매칭 확률을 가지고 있는 점으로 이러한 기준점에 기초하여 영역 기반 방법의 조밀한 변위 추정을 위한 가변 블록 탐색창의 크기 결정과 오정합을 막기 위한 ordering constraint가 적용된다. 이렇게 하여 빠른 수행 시간안에 변위를 추정할 수 있었고, 영역 기반 방법의 문제점이었던 일정 크기의 윈도우를 일률적으로 적용하기 때문에 나타나는 폐색 영역의 문제나 반복 패턴으로 인한 오차를 해결할 수 있었다.
본 연구의 목적은 50 cm급의 worldview-1 입체영상을 스테레오 매칭 알고리듬을 이용하여 DSM을 생성하고 정확도를 확인하고자 한다. DSM을 생성하기 위하여, 먼저, RPC 블록모델링을 수행하여 RPC 오차를 보정하였으며, 에피폴라 영상 생성 후 스테레오 매칭 알고리듬인 SGM을 이용하여 영상 매칭을 수행하였다. SGM에 사용된 COST는 CENSUS를 사용하였으며, COST 누적을 위하여 4방향과 8방향을 적용하였다. 생성된 DSM의 품질과 정확도를 확인하기 위하여 LiDAR DSM과 상용 SW로 생성한 DSM을 비교하였다. 실험 결과 지역에 따라 생성된 DSM의 수직정확도는 4방향의 COST 적용 시 RMSE 1.647 m ~ 3.689 m로 나타났으며, 8방향의 COST 적용 시 RMSE 1.550 m ~ 3.106 m로 나타났다.
본 연구는 3차원 프린터를 이용한 보청기 이어 쉘 제작기법에서 보청기 이어 쉘 제작에 필요한 모델링 구조를 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 영상에 의한 새로운 방법으로 제시하고자 하였다. 실험방법은 DICOM 볼륨 영상에서 임계치 값을 이용한 3차원 외이도를 추출하여 3차원 프린터가 인식할 수 있는 표준 형식의 STL(STereoLithography) 파일로 모델링 표면구조를 비교하였다. 이러한 3차원 모델링은 기존의 귓본 제작 후 3차원 스캐너에 의한 인접한 등치선 사이를 3차원 표면조각들로 채워 모델링 구조를 표현한 방법들로서 본 연구에서도 DICOM 영상에 의한 삼각형 표면구조를 동일하게 만들 수 있었다. 이는 DICOM 영상에 의한 모델링 표면구조가 기존 3차원 프린터가 인식할 수 있는 동일한 환경을 제공해 최종적으로 보청기 이어 쉘 형상을 출력 할 수 있음을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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