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다중영상 기반의 불완전 데이터 행렬에 의한 3차원 정량화를 위한 기반 연구
Basis study for multiple view based structure from motion with incomplete data
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- 발행기관
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- 간행물
- 한국공학안전보건예술학회 논문지 바로가기
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- 통권
- 제4권 1호 (2012.08)바로가기
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- 페이지
- pp.15-25
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A205494
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원문정보
초록
- 영어
- Recently the development of medical imaging systems give great effect on automation in industries or diagnosis and evaluation in medical. 2-D informations from still image or moving image have not enough to evaluate some objects in the images. Therefor it is inevitable to 3-D reconstruction in order to give some quantitative 3-D information or perceptual effect to human observers, this is the field of Structure from Motion(SFM). In this paper to solve the SFM problem the Column Space Fitting(CSF) algorithm is adoptedly using weak-perspective camera model. The results was much better than other methods. Most previous researches used SVD(Singular Value Decomposition) method was applied, however the method can apply only no missing data exist. Even though the CSF estimation Structure and Motion very accurately with the data with missing.
- 한국어
- 다양한 산업에 사용되는 영상시스템의 발전은 자동화시스템, 진단, 평가 등 여러 분야의 발전에 많은 기여를 하고 있다. 정지영상이나 동영상에서 얻어 올 수 있는 2차원 정보는 정확한 평가에 있어서 다소 부족한 정보를 제공한다. 그러므로 2차원 영상을 이용하여 3차원 정보를 얻기 위한 연구는 꼭 필요한 연구가 아닐 수 없다. 컴 퓨터에 3차원 정보를 제공하여 인간의 시각적인 기능을 부여해 주기 위한 본 연구는 컴퓨터 비전 분야에서 수많 은 연구가 진행되어 왔으며, 인간의 시각 시스템을 컴퓨터에 적용하여 자유롭게 이동하며 얻은 다중 2차원 영상 으로 3차원 정보를 추출하는 Structure from Motion(SFM)이 그 한 분야를 이루어왔다. 이 논문에서는 비디오 영상으로부터 얻어진 다중 영상을 이용하여 물체의 3차원 정보를 얻는 SFM 문제를 다 루었다. Column Space Fitting(CSF) Method에 weak-perspective camera model을 적용하였고, 그 결과 다른 방 법보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 대부분의 이전 연구는 SVD(Singular Value Decomposition)을 사용하였 다. 하지만 이와 같은 방법은 Missing data가 존재할 경우 문제를 해결 할 수 없었다. 이와 같은 상황에도 불구 하고 CSF method는 Structure와 Motion을 매우 정확하게 얻어 낼 수 있다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. Structure from Motion(SFM) 알고리즘 연구의 필요성
1. 스테레오 기하(two view geometry) 방법의 한계
2. SVD-based factorization 방법의 한계
III. Column Space Fitting을 이용한 Structure From Motion
1. 3차원 복원 과정의 구성
2. small W 메트릭스에 의한 제안된 알고리즘
3. Levenberg-Marquardt-Subspace(LM-S) method
4. Column Space Fitting(CSF)
V. 결론
참고문헌
키워드
3D Reconstruction(3차원 재구성) Multiple view(다중영상) Computer Vision(컴퓨터 비전)저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국공학안전보건예술학회
- 설립연도
- 2009
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 예술과 공학의 융합적 연구를 통한 미래 콘텐츠산업의 발전에 기여하고자 비영리 학술단체로 활동 중인 한국공학‧예술학회(EASKO)는 2002년 창립된 한국디지털아트미디어학회를 모태로 하고 있다. 미디어공학과 콘텐츠기술분야, 영상예술, 컴퓨터음악 등 전체 디지털콘텐츠 분야를 망라한 전문가들로 구성된 본 학회는 국내최초로 도입된 연구논문과 창작콘텐츠작품의 공동발표 학술대회를 지난 7년간 개최하였고, 연구된 공학 기술적 이론을 콘텐츠로의 응용을 통하여 창작 작품에 적용시키는 학제간 연구를 위하여 노력하고 있다. 예술과 공학의 융합연구라는 학회 목적에 부합하여 1대 회장 최인식(경성대, 음악), 2대 정의필(울산대, 공학), 3대 김준(동국대, 멀티미디어음악)에 걸쳐 공학과 예술 두 분야의 대표 연구자들이 교대로 회장단을 이끌며 발전해오고 있다. 특히 본 학회는 학계와 예술분야 전문가에 더하여 관련 산업체도 학회구성의 중요한 축으로 자리 잡고 있어 본 학회 중심의 산학협력 사업을 통한 미디어 콘텐츠산업의 발전에 기여하고자 한다. 그 동안 부산전자음악협회와 한국멀티미디어음악학회(SIMM), 서울국제게임심포지움(SIGS) 등 여러 단체의 후원은 물론, 2008 뉴미디어문화축전 등 관련 행사에도 참여하여 타 단체와의 협력사업도 활발히 진행되고 있다. 현재 년 1회의 학술발표대회를 비롯하여 학술논문집 발간, 워크샵 개최, 청소년 교육, 국제교류, 전문 컨설팅 등의 사업을 계획하고 있으며, 학제간 융합이라는 미래 콘텐츠산업의 명제를 위하여 본 학회는 노력하고자 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국공학안전보건예술학회 논문지
- 간기
- 연간
- pISSN
- 2092-6766
- 수록기간
- 2009~2018
- 십진분류
- KDC 530 DDC 620
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