In the development of linear perspective, Brook Taylor's theory has achieved a special position. With his method described in Linear Perspective(1715) and New Principles of Linear Perspective(1719), the subject of linear perspective became a generalized and abstract theory rather than a practical method for painters. He is known to be the first who used the term 'vanishing point'. Although a similar concept has been used form the early stage of Renaissance linear perspective, he developed a new method of British perspective technique of measure points based on the concept of 'vanishing points'. In the 15th and 16th century linear perspective, pictorial space is considered as independent space detached from the outer world. Albertian method of linear perspective is to construct a pavement on the picture in accordance with the centric point where the centric ray of the visual pyramid strikes the picture plane. Comparison to this traditional method, Taylor established the concent of a vanishing point (and a vanishing line), namely, the point (and the line) where a line (and a plane) through the eye point parallel to the considered line (and the plane) meets the picture plane. In the traditional situation like in Albertian method, the picture plane was assumed to be vertical and the center of the picture usually corresponded with the vanishing point. On the other hand, Taylor emphasized the role of vanishing points, and as a result, his method entered the domain of projective geometry rather than Euclidean geometry. For Taylor's theory was highly abstract and difficult to apply for the practitioners, there appeared many perspective treatises based on his theory in England since 1740s. Joshua Kirby's Dr. Brook Taylor's Method of Perspective Made Easy, Both in Theory and Practice(1754) was one of the most popular treatises among these posterior writings. As a well-known painter of the 18th century English society and perspective professor of the St. Martin's Lane Academy, Kirby tried to bridge the gap between the practice of the artists and the mathematical theory of Taylor. Trying to ease the common readers into Taylor's method, Kirby somehow abbreviated and even omitted several crucial parts of Taylor's ideas, especially concerning to the inverse problems of perspective projection. Taylor's theory and Kirby's handbook reveal us that the development of linear perspective in European society entered a transitional phase in the 18th century. In the European tradition, linear perspective means a representational system to indicated the three-dimensional nature of space and the image of objects on the two-dimensional surface, using the central projection method. However, Taylor and following scholars converted linear perspective as a complete mathematical and abstract theory. Such a development was also due to concern and interest of contemporary artists toward new visions of infinite space and kaleidoscopic phenomena of visual perception.
본 논문은 한 장의 영상 속에 포함되어 있는 물체들이 외관상의 3차원 운동이 가능하도록 하는 방법을 제시한다. 이전 연구들은 여러 장의 영상으로부터 영상 기반 모델링 기법들을 이용하여 3차원 모델을 생성하거나 소실점을 이용한 카메라 보정을 통하여 장면을 입방체로 모델링하여 3차원 모델을 생성하는 방식으로 접근하였다. 그러나 본 논문에서는 장면의 기하학적 정보나 카메라 보정 없이 장면 속 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 영상을 시점에 관한 사영 평면으로 생각하고 사용자에 의해 입력된 선과 점의 정보를 이용하여 사영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 모델링된 물체는 3차원 운동을 하기 위한 지역 좌표계로서 소실점을 이용한다.
본 논문에서는 영상의 기하학 정보를 이용하여 기저 평면에서 움직이는 객체의 높이를 자동으로 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 설정된 위치에서 이동하는 객체의 높이를 각 프레임 마다 사용자 입력을 통해 측정하여 실시간에 이용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 영상에서 움직임 객체의 영역을 추출하여 객체의 높이를 자동으로 측정한다. 입력 영상에서 픽셀 정보와 시간적인 정보를 이용하여 움직임 객체를 추출하고 반복적인 계산을 통해 실제와 근소한 객체의 바닥점과 높이점을 추출한다 이 두 점 사이의 높이 계산은 기하학정보인 소실점(Vanishing point), 소실선(Vanishing line)과의 계산을 통해 이루어진다. 측정된 높이는 신뢰도 평가를 통해 모의실험에서 실제 높이와 유사한 결과를 확인하였다.
소실점(vanishing point)이란 카메라 렌즈를 통해 3차원 공간을 2차원 영상으로 투영하는 과정에서 평행한 직선들이 수렴하는 점을 의미한다. 소실점 검출은 영상 내의 정보를 이용하여 소실점의 위치를 파악하는 것을 의미하며, 영상 내 지점들의 상대적인 거리를 파악하거나 장면 전체의 3차원 구조를 파악하는데 활용된다. 일반적으로 영상 내 평행한 직선들은 인공 구조물 내에 존재하는 경우가 많으므로 직선 검출 기반 소실점 검출 기법들은 인공 구조물 내의 직선들을 찾아 이들이 수렴하는 점을 소실점으로서 검출하는 것을 목표로 한다. 이 때, 영상 내에서 직선을 검출하기 위하여 먼저 에지 검출(edge detection)을 통해 에지 픽셀을 검출하고 그 결과를 허프 변환(Hough transform)하여 직선들을 찾아낸다. 그러나 각종 텍스쳐 및 노이즈 등 여러 원인들로 인해 위 과정에서 검출된 직선들이 모두 소실점을 지나지는 않는다. 따라서 검출된 직선들로부터 소실점을 정확히 검출하기 위해서는 각 직선에 대하여 소실점을 지날 가능성에 따라 다른 가중치를 부여하는 것이 필요한데 기존의 연구들은 가중치를 동일하게 부여하거나 단순한 수준의 가중치 계산을 적용해 왔다. 본 논문에서는 소실점을 지나는 직선들은 대부분 인공 구조물 내의 직선들임에 착안하여 직선에 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제안하고 이를 이용한 소실점 검출 결과를 몇 가지 기존 방법들과 비교하였다. 그 결과, 기존 방법들에 비하여 소실점 추정 오류가 약 65% 감소하였다.
본 논문에서는 2D-to-3D 변환을 위한 기하구조 기반 깊이 추정에 적합한 소실점 검출 기법을 제안한다. 3D 공간에서 평행한 직선들은 2D 공간으로의 투시영상에서 시점에서 멀어질수록 간격이 좁아지고, 결국에는 한 점으로 수렴하게 된다. 수렴된 점을 소실점(vanishing point)이라 하고, 소실점을 거쳐 지나는 직선들을 소실선(vanishing lines)이라고 한다. 일반적으로, 인간은 소실선과 소실점을 추정한 2D 영상에서 소실점이 관찰자 시점으로부터 제일 먼 지점이라는 인식을 이용하여 깊이 정보를 인지할 수 있다. 전경영역과 배경영역 간의 경계에서는 수직성분을 가진 선들이 생성되어 올바른 소실점을 검출하는데 방해가 될 수 있다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 수직성분을 가진 선들을 제거하여 소실점을 탐색하는 기법을 제안한다.
This study is purposed to find the transition of the perspective connected with visual modality. The perspective based on Greek optics and euclidean geometry and rediscovered in Renaissance represents the object according to the particular moment and the point of view, is a principal fact which affect architecture, the form of a city and the spatial organization and symbolizes an ideal of the times. It embodied perception which treats the space rationally on the basis of realism and became visual modality based on the separation of the seeing subject and the world of the object. The point of view became one with the vanishing point which made up the shape and after Renaissance for four hundred years a straight line, a right angle and a circle got to be favorite geometrical choices in architecture. A fixed point of view of the subject is getting to change and break up fundamentally by the new visual technologies of the modem times.
Spatially referenced mobile mapping (MM) images contain rich information of man-made objects , e.g. road centerlines, buildings, light poles, traffic signs ,billboards and line trees etc. Therefore, the applications in transportation, urban 3D reconstruction, utility management are implemented increasingly. It’s a fundamental issue lies in MM image process that how to orient this image in the object space including interior orientation of camera and the exterior orientation of image. In this paper, the algorithm of automatic acquirement of DC (Digital Camera) parameters based on MM images is illustrated. And then, the mapping between image space and object space for MM images is described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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