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입체 모델 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015090245
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 3차원 스캐닝을 통해 획득한 포인트 클라우드와 영상을 이용하여 정적인 배경의 3차원 모델을 생성하는 입체 모델 생성 장치 및 방법을 제안한다. 이를 위해 본 발명은 미리 정해진 지역을 촬영하여 얻은 카메라 영상에 상기 지역을 스캐닝하여 얻은 포인트 클라우드(point cloud)를 정합하여 정합 영상을 생성하는 영상 정합부; 상기 지역에 위치하는 오브젝트를 메쉬 모델로 생성하는 메쉬 모델 생성부; 및 상기 메쉬 모델에 상기 정합 영상으로부터 얻은 텍스처 정보를 반영하여 상기 오브젝트에 대한 입체 모델을 생성하는 입체 모델 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치를 제안한다. 본 발명은 3차원 지도 서비스에 이용될 수 있다.
Int. CL G06T 17/00 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020120015325 (2012.02.15)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2013-0094015 (2013.08.23) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.07)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 추창우 대한민국 대전 서구
2 박일규 대한민국 대전 중구
3 차영미 대한민국 부산 남구
4 이지형 대한민국 대전 서구
5 구본기 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.02.15 수리 (Accepted) 1-1-2012-0121466-18
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2013.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2013-0805846-54
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
4 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2016.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2016-0984137-14
5 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2016.11.07 수리 (Accepted) 1-1-2016-1083926-11
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.03.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.05.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0109197-57
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.07.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0516867-07
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.09.21 수리 (Accepted) 1-1-2017-0923394-02
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.09.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0923392-11
11 등록결정서
Decision to grant		 2018.01.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0063300-74
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
미리 정해진 지역을 촬영하여 얻은 카메라 영상에 상기 지역을 스캐닝하여 얻은 포인트 클라우드(point cloud)를 정합하여 정합 영상을 생성하는 영상 정합부;상기 지역에 위치하는 오브젝트를 메쉬 모델로 생성하는 메쉬 모델 생성부; 및상기 메쉬 모델에 상기 정합 영상으로부터 얻은 텍스처 정보를 반영하여 상기 오브젝트에 대한 입체 모델을 생성하는 입체 모델 생성부를 포함하고,상기 메쉬 모델 생성부는상기 정합 영상을 사용자에게 표시하고, 3차원 모델링하고자 하는 상기 오브젝트에 대하여 사용자가 모델을 그리는 동작인 사용자 인터랙션(interaction)을 입력 받고, 상기 사용자 인터랙션에 의한 2차원 궤적을 기초로 3차원 모델링에서의 3차원 좌표를 상기 포인트 클라우드에서 추출하여 상기 메쉬 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 메쉬 모델 생성부는,상기 정합 영상에 상기 포인트 클라우드를 중첩시켜 중첩 영상을 생성하는 영상 중첩부;상기 중첩 영상 상에서 상기 오브젝트와 관련된 사용자 입력을 검출하는 사용자 입력 검출부;상기 사용자 입력 중에서 선택된 선택 입력과 관련된 좌표 정보를 상기 포인트 클라우드로부터 추출하는 좌표 정보 추출부; 및상기 좌표 정보를 기초로 상기 메쉬 모델을 생성하는 좌표 기반 모델 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
3 3
제 2 항에 있어서,상기 영상 중첩부는 상기 카메라 영상과 상기 포인트 클라우드를 정합할 때 얻은 카메라 행렬을 이용하여 상기 중첩 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
4 4
제 2 항에 있어서,상기 영상 중첩부는 그래픽 라이브러리를 이용하여 상기 카메라 영상을 직교투사(orthographic projection)하고 상기 카메라 영상과 상기 포인트 클라우드를 정합할 때 얻은 카메라 행렬을 이용하여 상기 포인트 클라우드를 사영투사(perspective projection)하여 상기 중첩 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
5 5
제 2 항에 있어서,상기 좌표 정보 추출부는,상기 선택 입력으로부터 미리 정해진 거리 이내에 위치하는 점군(point group)을 수집하는 점군 수집부; 및상기 점군을 이용하여 상기 좌표 정보로 정점 요소의 3차원 좌표 정보를 추출하는 점군 기반 좌표 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
6 6
제 1 항에 있어서,상기 영상 정합부는,상기 지역에 배치된 마커를 인식하여 상기 카메라 영상과 상기 포인트 클라우드 간 관계 정보를 계산하는 관계 정보 계산부; 및상기 관계 정보를 기초로 상기 정합 영상을 생성하는 관계 기반 영상 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
7 7
제 1 항에 있어서,스캐너에 부착된 카메라를 이용하여 상기 포인트 클라우드를 획득할 때에 상기 카메라 영상을 함께 획득하는 카메라 영상 획득부를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
8 8
제 1 항에 있어서,상기 영상 정합부는,상기 카메라 영상의 특징점과 상기 포인트 클라우드의 특징점 간 대응 관계를 지정하는 특징점 대응 관계 지정부;상기 대응 관계를 기초로 카메라 행렬을 계산하는 카메라 행렬 계산부;상기 카메라 행렬을 기초로 상기 카메라 영상과 상기 포인트 클라우드 간 매핑 관계를 설정하는 매핑 관계 설정부; 및상기 매핑 관계를 기초로 상기 정합 영상을 생성하는 매핑 관계 기반 영상 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
9 9
제 8 항에 있어서,상기 매핑 관계 설정부는 상기 카메라 행렬과 상기 포인트 클라우드의 각 점의 3차원 좌표를 곱하여 상기 매핑 관계로 상기 카메라 영상의 각 점의 2차원 좌표를 설정하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
10 10
제 1 항에 있어서,상기 텍스처 정보를 생성하는 텍스처 정보 생성부를 더욱 포함하며,상기 텍스처 정보 생성부는,상기 메쉬 모델의 각 면에 반영할 텍스처 영상을 상기 정합 영상으로부터 획득하는 텍스처 영상 획득부; 및상기 텍스처 영상에서 원근 왜곡(perspective distortion)을 제거하여 상기 텍스처 정보를 생성하는 왜곡 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
11 11
제 10 항에 있어서,상기 텍스처 영상 획득부는,상기 메쉬 모델의 일면에서의 법선 벡터와 카메라의 시선 벡터 간 각이 미리 정해진 기준에 부합할 때 상기 시선 벡터와 관련된 정합 영상의 일면을 상기 정합 영상에서 선택하는 영상 선택부; 및선택된 정합 영상의 일면으로부터 상기 텍스처 영상을 획득하는 선택 영상 기반 획득부를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
12 12
제 1 항에 있어서,상기 지역을 입체적으로 스캐닝하여 상기 포인트 클라우드를 생성하는 포인트 클라우드 생성부를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 장치
13 13
삭제
14 14
미리 정해진 지역을 촬영하여 얻은 카메라 영상에 상기 지역을 스캐닝하여 얻은 포인트 클라우드(point cloud)를 정합하여 정합 영상을 생성하는 영상 정합 단계;상기 지역에 위치하는 오브젝트를 메쉬 모델로 생성하는 메쉬 모델 생성 단계; 및상기 메쉬 모델에 상기 정합 영상으로부터 얻은 텍스처 정보를 반영하여 상기 오브젝트에 대한 입체 모델을 생성하는 입체 모델 생성 단계를 포함하고,상기 메쉬 모델 생성 단계는상기 정합 영상을 사용자에게 표시하고, 3차원 모델링하고자 하는 상기 오브젝트에 대하여 사용자가 모델을 그리는 동작인 사용자 인터랙션(interaction)을 입력 받고, 상기 사용자 인터랙션에 의한 2차원 궤적을 기초로 3차원 모델링에서의 3차원 좌표를 상기 포인트 클라우드에서 추출하여 상기 메쉬 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 방법
15 15
제 14 항에 있어서,상기 메쉬 모델 생성 단계는,상기 정합 영상에 상기 포인트 클라우드를 중첩시켜 중첩 영상을 생성하는 영상 중첩 단계;상기 중첩 영상 상에서 상기 오브젝트와 관련된 사용자 입력을 검출하는 사용자 입력 검출 단계;상기 사용자 입력 중에서 선택된 선택 입력과 관련된 좌표 정보를 상기 포인트 클라우드로부터 추출하는 좌표 정보 추출 단계; 및상기 좌표 정보를 기초로 상기 메쉬 모델을 생성하는 좌표 기반 모델 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 방법
16 16
제 15 항에 있어서,상기 좌표 정보 추출 단계는,상기 선택 입력으로부터 미리 정해진 거리 이내에 위치하는 점군(point group)을 수집하는 점군 수집 단계; 및상기 점군을 이용하여 상기 좌표 정보로 정점 요소의 3차원 좌표 정보를 추출하는 점군 기반 좌표 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 방법
17 17
제 14 항에 있어서,상기 영상 정합 단계는,상기 지역에 배치된 마커를 인식하여 상기 카메라 영상과 상기 포인트 클라우드 간 관계 정보를 계산하는 관계 정보 계산 단계; 및상기 관계 정보를 기초로 상기 정합 영상을 생성하는 관계 기반 영상 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 방법
18 18
제 14 항에 있어서,스캐너에 부착된 카메라를 이용하여 상기 포인트 클라우드를 획득할 때에 상기 카메라 영상을 함께 획득하는 카메라 영상 획득 단계를 더욱 포함하거나,상기 영상 정합 단계는,상기 카메라 영상의 특징점과 상기 포인트 클라우드의 특징점 간 대응 관계를 지정하는 특징점 대응 관계 지정 단계;상기 대응 관계를 기초로 카메라 행렬을 계산하는 카메라 행렬 계산 단계;상기 카메라 행렬을 기초로 상기 카메라 영상과 상기 포인트 클라우드 간 매핑 관계를 설정하는 매핑 관계 설정 단계; 및상기 매핑 관계를 기초로 상기 정합 영상을 생성하는 매핑 관계 기반 영상 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 방법
19 19
제 14 항에 있어서,상기 텍스처 정보를 생성하는 텍스처 정보 생성 단계를 더욱 포함하며,상기 텍스처 정보 생성 단계는,상기 메쉬 모델의 각 면에 반영할 텍스처 영상을 상기 정합 영상으로부터 획득하는 텍스처 영상 획득 단계; 및상기 텍스처 영상에서 원근 왜곡(perspective distortion)을 제거하여 상기 텍스처 정보를 생성하는 원근 왜곡 제거 단계를 포함하고,상기 텍스처 영상 획득 단계는,상기 메쉬 모델의 일면에서의 법선 벡터와 카메라의 시선 벡터 간 각이 미리 정해진 기준에 부합할 때 상기 시선 벡터와 관련된 정합 영상의 일면을 상기 정합 영상에서 선택하는 영상 선택 단계; 및선택된 정합 영상의 일면으로부터 상기 텍스처 영상을 획득하는 선택 영상 기반 획득 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 모델 생성 방법
20 20
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1 지식경제부/문화체육부 한국전자통신연구원 정보통신산업원천기술개발사업 방통융합형 Full 3D 복원 기술 개발(표준화연계)