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실루엣 선 추정을 통한 비쥬얼 헐 모델 보정

Visual Hull Model Correction Using Silhouette Line Estimation

초록/요약

여러대의 카메라에 하나의 물체가 촬영되었을 때, 서로 다른 카메라의 시차에 의하여 찍힌 물체의 3차원 복원이 가능하다. 이러한 기술은 배경으로부터 구분된 물체의 실루엣에서 물체를 복원하는 기술(Shape-From-Sihlouette, SFS)으로써 3D 스캐너와 같은 고가의 특수기계나 디자이너의 손을 거치지 않고 원하는 물체의 역동적인 모습을 복원할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 동적인 장면에 대하여 연속적인 모델이 생성 가능하므로 앞으로의 영상 처리에 있어서 기대받고 있는 기술이다. 비쥬얼 헐(VisualHull)은 이러한 SFS 처리에 관한 일반적인 기술 가운데 하나이고, 최근 GPU 프로세서를 통한 가속으로 매우 빠른 처리속도를 보여주고 있다. 3차원 물체 복원시, 실루엣만을 통한 비주얼 헐 기반의 추출방법은 카메라의 개수, 위치에 의한 사각으로 인하여 표면이 각지게 되는 현상이 발생한다. 이 때, 깊이정보나 템플릿 모델을 사용하지 않고 정확도가 떨어지는 메시를 찾아내고, 이를 각 카메라에서 찍힌 실루엣을 유지하면서 부피를 줄임으로써 보다 원본 물체에 가까운 모델을 만들어 내는 기술에 대하여 설명한다. 이러한 처리를 해 줌에 있어서 본 논문에서는 유동적인 물체 표현을 위하여복셀필드상에서물체표면까지의거리를저장한필드인부호거리장(Signed Distance Field, SDF)을 사용한다. 이 SDF 상에서 메시 변형을 위한 속도장(Velocity Field)을 정의하고, 비쥬얼 헐 처리된 모델에 대한 SDF와 본 논문에서 정의된 속도장에 대하여 레벨 셋 방법(Level Set Method, LSM)을 적용하는 것으로 보다 원본 물체에 가까운 모양으로 추정하고복원하는 기술에 대해 설명한다.

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초록/요약

When multiple cameras shot an object, the information of view differences can create a geometric entity. This is object restoring technique using sihlouette, foreground object in an image can be separated from the background, and called SFS(Shape-From-Sihlouette). It has the advantage that does not require expensive special machines, such as 3D scanner, or designer. In addition, it has better performance to make a continuous model for dynamic scenes. Visual Hull is one of the common technology on the processing of this SFS, accelerated by GPU processor shows a very fast processing speed recently. When restore a three-dimensional objects using visual hull, it casues angled surface by limted number of cameras or blind spot. At this point, this paper describes how to nd less accurate mesh and reduce it, while maintaining the silhouette without depth map or template model. For this purpose, this paper uses Signed Distance Field(SDF). This paper describes how to de ne a velocity eld for adjusting mesh, and apply the velocity eld to SDF using Level Set Method.

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