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계층적으로 직교화된 주소 정보가 포함된 구조광을 인코딩하여 대상 물체에 조사하고 이를 촬영한 영상으로부터 해당 주소를 디코딩하여 3차원 영상을 획득하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법에 관한 것으로서,계층간 동일한 위치에 인코딩된 경계선들을 인식하는 단계; 및상기 계층간 동일한 위치에 인코딩된 경계선들을 인식하는 단계에서 인식된 경계선들을 동일한 경계선으로 변환하는 경계선 상속 단계를 포함하되, 상기 상속 단계를 통해 다른 계층의 경계선을 기반으로 상기 다른 계층의 동일한 경계선으로부터 상속되는 것을 특징으로 하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 계층간 동일한 위치에 인코딩된 경계선을 인식하는 단계는,경계선의 위치를 정확히 측정하기 위하여 상이한 대상 물체 표면의 반사 계수를 고려하여 경계선을 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법
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제2항에 있어서, 상기 상이한 대상 물체 표면의 반사 계수를 고려하여 경계선을 보정하는 단계는(여기서, fs(x)는 카메라 이미지 내의 캡춰된 광 스트라이프 신호이고, fc(x)는 광 패턴의 표준 형식(canonical form of light pattern)이며, A(x)는 환경광(ambient light)이고, gp(x,σp)는 블러 반경(blur radius) σp 를 가진 x 위치에서의 투사 장치 렌즈들의 가우시언 블러 커널(Gaussian blur kernel)이며, gc(x,σc)는 블러 반경(blur radius) σc를 가진 x 위치에서의 카메라 렌즈들의 가우시언 블러 커널(Gaussian blur kernel)이다
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제1항에 있어서, 상기 인식된 경계선들을 동일한 경계선으로 변환하는 경계선 상속 단계는, 현재 레이어에서 영상 인식으로 파악되는 인식 경계지점(d)을 획득하는 제 1 단계;시계열적으로 인식되는 시계열 경계지점(D)을 획득하는 제 2단계; 인식 경계지점(d)에서 시계열 경계지점(D)의 차이값(d-D)을 구하는 제 3단계; 및상기 제 3단계에서 구해진 차이값이 △d 범위 내에 포함되는 경우에는 인식 경계지점(d)을 시계열 경계지점(D)과 동일한 경계로 변경하고, 포함되지 않는 경우에는 새로운 경계지점으로 설정하는 제 4단계를 포함하는 것을 특징으로 하고, 상기 제 1단계 및 상기 제 2단계는 순서와 무관하게 수행되는 것을 특징으로 하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 인식된 경계선들을 동일한 경계선으로 변환하는 경계선 상속 단계는,상위 레이어에서 인식된 상위 레이어 경계지점(D)을 획득하는 제 1단계; 현재 레이어에서 영상 인식으로 파악되는 인식 경계지점(d)을 획득하는 제 2단계;인식 경계지점(d)에서 상위 레이어 경계지점(D)의 차이값(d-D)을 구하는 제 3단계; 및상기 제 3단계에서 구해진 차이값이 △d 범위 내에 포함되는 경우에는 인식경계지점(d)을 상위 레이어 경계지점(D)과 동일한 경계로 변경하고, 포함되지 않는 경우에는 새로운 경계지점으로 설정하는 제 4단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법
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제 4항 또는 제 5항에 있어서, 상기 인식된 경계선들을 동일한 경계선으로 변환하는 경계선 상속 단계는,상기 제 3단계에서 계산된 차이값(d-D)이 영보다 작은 값을 가질 경우에는 현재 레이어에서 d에서 D 사이의 영역은 상위 레이어의 시계열 경계지점(D) 또는 상위 레이어 경계지점(D) 다음 영역에 포함되는 것으로 설정하는 것을 특징으로 하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법
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제 4항 또는 제 5항에 있어서, 상기 인식된 경계선들을 동일한 경계선으로 변환하는 경계선 상속 단계는,상기 제 3단계에서 계산된 차이값(d-D)이 영 이상인 값을 가질 경우에는 현재 레이어에서 d에서 D 사이의 영역은 상위 레이어의 시계열 경계지점(D) 또는 상위 레이어 경계지점(D) 이전 영역에 포함되는 것으로 설정하는 것을 특징으로 하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법
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제 4항 또는 제 5항에 있어서,상기 △d는 현재 레이어 내에서 영역을 구분하는 범위값보다 작게 설정하는 것을 특징으로 하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법
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제 8항에 있어서,상기 △d는 현재 레이어 내에서 영역을 구분하는 범위값의 1/2 보다 작게 설정하는 것을 특징으로 하는 계층적으로 직교화된 구조광을 디코딩하는 방법
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계층적으로 직교화된 주소가 포함된 구조광을 인코딩하여 대상 물체에 조사하는 투사 장치와, 상기 대상 물체에 조사된 광을 수신하는 영상 수신 장치 및 영상 수신 장치로부터 수신된 영상으로부터 영상 수신 장치의 각 화소에 대응되는 구조화된 광의 주소를 디코딩하여 대상 물체의 3차원 영상 깊이를 연산처리하는 연산처리장치를 포함하는 3차원 거리 영상 측정 시스템에 있어서, 상기 연산처리장치는 계층간 동일한 위치에 인코딩된 경계선들을 인식하고, 상기 인식된 경계선들을 동일한 경계선으로 변환하는 경계선 상속 과정을 수행하되, 상기 상속 과정을 통해 다른 계층의 경계선을 기반으로 상기 다른 계층의 동일한 경계선으로부터 상속되는 것을 특징으로 하는 3차원 거리 영상 측정 시스템
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제10항에 있어서, 상기 경계선 상속 과정은현재 레이어에서 영상 인식으로 파악되는 인식 경계지점(d)을 획득하고, 시계열적으로 인식되는 시계열 경계지점(D)을 획득하고, 인식경계지점(d)에서 시계열 경계지점(D)의 차이값(d-D)을 구하고, 상기 구해진 상기 차이값이 △d 범위 내에 포함되는 경우에는 인식 경계지점(d)을 시계열 경계지점(D)과 동일한 경계로 변경하고, 포함되지 않는 경우에는 새로운 경계지점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 3차원 거리 영상 측정 시스템
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제10항에 있어서, 상기 경계선 상속 과정은상위 레이어에서 인식된 상위 레이어 경계지점(D)을 획득하고, 현재 레이어에서 영상 인식으로 파악되는 인식 경계지점(d)을 획득하고, 인식 경계지점(d)에서 상위 레이어 경계지점(D)의 차이값(d-D)을 구하고, 상기 차이값(d-D)이 △d 범위 내에 포함되는 경우에는 인식 경계지점(d)을 상위 레이어 경계지점(D)과 동일한 경계로 변경하고, 포함되지 않는 경우에는 새로운 경계지점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 3차원 거리 영상 측정 시스템
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제 11항 또는 제 12항에 있어서,상기 연산처리장치는 계산된 차이값(d-D)이 영보다 작은 값을 가질 경우에는 현재 레이어에서 주소를 구하고자 하는 영역은 상위 레이어의 시계열 경계지점(D) 다음 영역에 포함되는 것으로 설정하는 것을 특징으로 하는 3차원 거리 영상 측정 시스템
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제 11항 또는 제 12항에 있어서,상기 연산처리장치는 계산된 차이값(d-D)이 영 이상인 값을 가질 경우에는 현재 레이어에서 주소를 구하고자 하는 영역은 상위 레이어의 시계열 경계지점(D) 또는 상위 레이어 경계지점(D) 이전 영역에 포함되는 것으로 설정하는 것을 특징으로 하는 3차원 거리 영상 측정 시스템
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제 11항 또는 제 12항에 있어서,상기 △d는 현재 레이어 내에서 영역을 구분하는 범위값보다 작게 설정하는 것을 특징으로 하는 3차원 거리 영상 측정 시스템
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제 15항에 있어서,상기 △d는 현재 레이어 내에서 영역을 구분하는 범위값의 1/2 보다 작게 설정하는 것을 특징으로 하는 3차원 거리 영상 측정 시스템
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