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프로젝터로 대상물에 구조광을 투사하고 패턴이 투사된 상기 대상물을 카메라 및 RGB-D 카메라로 각각 촬영하고, 상기 촬영된 RGB-D 카메라 영상에서 구조광 분석을 통해 RGB-D 프로젝터 이미지를 생성하고, 상기 촬영된 카메라 영상에서 구조광 분석을 통해 프로젝터 이미지를 생성하는 단계;상기 RGB-D 프로젝터 이미지와 상기 대상물을 상기 RGB-D 카메라로 촬영한 RGB-D 카메라 이미지 사이의 대응점을 탐색하고, 상기 RGB-D 프로젝터 이미지와 상기 RGB-D 카메라 이미지 사이의 대응점을 활용하여, 상기 프로젝터의 내부 파라미터 및 상기 RGB-D 카메라의 좌표계를 기준으로 산출된 상기 프로젝터의 외부 파라미터를 도출하는 단계;상기 프로젝터 이미지와 상기 RGB-D 프로젝터 이미지 사이의 공통 영역에서 공통점을 추출하고, 상기 공통점과 대응되는 카메라 이미지의 2차원 점과 상기 공통점과 대응되는 RGB-D 카메라 이미지의 3차원 점을 매칭하여 탐색된 대응점을 활용하여, 상기 카메라의 내부 파라미터 및 상기 RGB-D 카메라의 좌표계를 기준으로 산출된 상기 카메라의 외부 파라미터를 도출하는 단계; 및상기 RGB-D 카메라의 좌표계를 기준으로 산출된 프로젝터의 외부 파라미터와 상기 RGB-D 카메라의 좌표계를 기준으로 산출된 카메라의 외부 파라미터를 이용하여, 상기 프로젝터와 상기 카메라간의 외부 파라미터를 도출하는 단계를 포함하는 프로젝터-카메라의 캘리브레이션 방법
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제1 항에 있어서,상기 대응점은, 상기 구조광 분석을 통해 획득한 2차원 점과 상기 RGB-D 카메라로부터 획득되는 3차원 점이 매칭되는 2D-3D 대응점인 프로젝터-카메라의 캘리브레이션 방법
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제3 항에 있어서,상기 프로젝터의 내부 파라미터 및 상기 RGB-D 카메라의 좌표계를 기준으로 산출된 프로젝터의 외부 파라미터를 도출하는 단계는,상기 대응점에서 복수의 점을 랜덤 추출하여 상기 프로젝터의 파라미터를 초기화하는 단계;상기 초기화된 파라미터로 구성된 핀 홀 카메라 모델(Pin-hole Camera model)의 관계식을 만족하는 점들을 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 방법을 통해 inlier 대응점으로 선별하는 단계;상기 선별된 inlier 대응점이 충분한 지 판단하는 단계;상기 선별된 inlier 대응점을 기준으로 상기 프로젝터의 파라미터를 다시 초기화하는 단계; 및상기 초기화된 프로젝터의 파라미터를 대상으로 재투영 오차를 최소화하는 단계를 포함하는 프로젝터-카메라의 캘리브레이션 방법
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제1 항에 있어서,상기 RGB-D 카메라의 해상도가 상기 프로젝터의 해상도보다 높은 경우, 상기 RGB-D 카메라 이미지의 다수의 점은 평균값으로 상기 RGB-D 프로젝터 이미지의 점과 상기 대응점을 형성하는 프로젝터-카메라의 캘리브레이션 방법
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제1 항에 있어서,상기 카메라의 내부 파라미터 및 상기 RGB-D 카메라의 좌표계를 기준으로 산출된 카메라의 외부 파라미터를 도출하는 단계는, 상기 대응점에서 복수의 점을 랜덤 추출하여 상기 카메라의 파라미터를 초기화하는 단계;상기 초기화된 파라미터로 구성된 핀 홀 카메라 모델(Pin-hole Camera model)의 관계식을 만족하는 점들을 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 방법을 통해 inlier 대응점으로 선별하는 단계;상기 선별된 inlier 대응점이 충분한 지 판단하는 단계;상기 선별된 inlier 대응점을 기준으로 상기 카메라의 파라미터를 다시 초기화하는 단계; 및상기 초기화된 카메라의 파라미터를 대상으로 재투영 오차를 최소화하는 단계를 포함하는 프로젝터-카메라의 캘리브레이션 방법
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제1 항에 있어서,상기 프로젝터와 상기 카메라간의 외부 파라미터는 하기 수학식 5와 같은 기하변환을 통해 도출되는 프로젝터-카메라의 캘리브레이션 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항, 제3항 내지 제5항, 제7항 및 제8항 중 어느 한 항에 따른 프로젝터-카메라의 캘리브레이션 방법을 실행하도록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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