| 1 |
1
3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법에 있어서,(a) 다시점의 색상-깊이 영상(이하 샘플 영상)을 입력받는 단계;(b) 각 샘플 영상을 포인트 클라우드(이하 각 시점의 포인트 클라우드)로 변환하는 단계;(c) 수직 방향으로 인접한 시점들의 포인트 클라우드(이하 탑-바텀 포인트 클라우드)에 대해 캘리브레이션(이하 탑-바텀 캘리브레이션)을 수행하여 변환 파라미터를 최적화 하고, 상기 탑-바텀 포인트 클라우드를 정합하는 단계;(d) 수평 방향으로 인접한 시점들의 탑-바텀 정합된 포인트 클라우드들에 대해 캘리브레이션(이하 라운드 캘리브레이션)을 수행하여 변환 파라미터를 최적화 하는 단계; 및,(e) 적어도 2개 시점의 탑-바텀 포인트 클라우드 일부를 합쳐서 가상 시점의 포인트 클라우드를 생성하고, 상기 가상 시점과 인접한 시점에 대해 캘리브레이션(이하 가상시점 캘리브레이션)을 수행하여 변환 파라미터를 최적화 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 (a)단계에서, 상기 다시점의 샘플 영상은 적어도 2개의 수평층을 이루는 적어도 4개의 색상-깊이 카메라에 의해 촬영된 각 시점의 색상-깊이 영상들로 구성되고, 각 층의 샘플 영상의 개수는 동일한 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 (c)단계에서, 수평 방향의 모든 시점 각각에서, 수직 방향으로 인접한 시점들의 포인트 클라우드들에 대해 캘리브레이션을 수행하여 변환 파라미터를 최적화 하고, 수직 방향의 인접한 시점들 중 하나의 시점의 좌표계(이하 탑바텀 기준 좌표계)로 수직 방향으로 인접한 시점들의 포인트 클라우드들을 정합하여 합쳐서 탑-바텀 정합된 포인트 클라우드를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 (e)단계에서, 상기 가상시점 캘리브레이션을 수행할 때, 수평 방향의 각 시점에서, 해당 시점의 인접한 양측 2개 시점의 탑-바텀 포인트 클라우드 일부를 합쳐서, 가상 시점의 포인트 클라우드를 생성하고, 상기 가상 시점의 포인트 클라우드와, 상기 가상 시점의 인접한 양측 2개 시점의 포인트 클라우드 각각에 대해 캘리브레이션을 수행하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 (d)단계에서, 상기 라운드 캘리브레이션을 위해 사용하는 탑바텀 정합된 포인트 클라우드들을 다수의 프레임에서 랜덤하게 추출하되, 각 시점의 샘플 영상의 연속된 프레임들의 탑바텀 정합된 포인트 클라우드 중에서 랜덤하게 1개를 추출하여, 해당 시점의 탐바텀 정합된 포인트 클라우드로 추출하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서, 상기 방법은,(f) 다수의 프레임에서 랜덤하게 프레임을 선택하여, 선택된 프레임의 탐바텀 정합된 포인트 클라우드에 대해 상기 (d) 단계 및 (e) 단계를 수행하는 것을 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 (c), (d), (d)단계에서 각각 탑-바텀 캘리브레이션, 라운드 캘리브레이션, 가상시점 캘리브레이션을 수행할 때, 2개 시점 중 하나를 기준 좌표계로 설정하고, 상기 변환 파라미터를 기준 좌표계로의 회전변환 행렬, 평행이동 행렬, 및, 스케일링 팩터로 구성하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 탑-바텀 캘리브레이션, 라운드 캘리브레이션, 가상시점 캘리브레이션을 수행할 때, 기준 좌표계의 포인트 클라우드의 실제 좌표(Xref)와 상기 변환 파라미터에 의한 변환 좌표(Xi')의 오차가 최소화 되도록, 상기 변환 파라미터를 최적화하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 방법은,(g) 상기 (c), (d), (d)단계를 반복하되, 모든 캘리브레이션의 최적화 함수의 오차 크기와 변화량을 평가하여 반복을 종료하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 (g)단계에서, 모든 캘리브레이션의 최적화 함수의 오차가 사전에 정해진 범위 이내이고, 사전에 정해진 횟수만큼 추가적으로 반복하더라도 오차가 줄어드는 변화량이 사전에 정해진 임계 변화량 보다 작으면, 종료하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 11 |
11
제8항에 있어서,상기 탑-바텀 캘리브레이션, 라운드 캘리브레이션, 가상시점 캘리브레이션을 수행할 때, 다음 수식 1에 의하여, 현재 좌표변환 파라미터 Pn에서 다음 좌표변환 파라미터 Pn+1을 업데이트하여, 최적화를 반복하는 것을 특징으로 하는 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법
|
| 12 |
12
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 3차원 체적 모델의 생성을 위한 다시점 카메라 기반의 반복적 캘리브레이션 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
|
