다중 영상에서 3차원 재구성을 위한 선분 및 평면 추출 방법

Extraction of Line and Plane for 3D Reconstruction in Multiple Images

비보정(un-calibrated) 영상 시퀀스로부터 대상 공간을 3차원 재구성하는 연구는 컴퓨터 비젼 및 컴퓨터그래픽스 등의 분야에서 매우 중요한 주제이다. 최근에는 대응점(corresponding point) 외에도 선분, 곡선, 평면 등의 여러 기하학적요소를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 터보가닝(Tobogganing) 알고리즘을 사용하여 영상을 계층적으로 분할(segmentation)하고, 이로부터 3차원 평면구조를 복구하는 새로운 영역기반 재구성 방법이 제안된다. 분할된 각 영역간의 경계에서 에지(edge)를 검출하여 각 프레임에 존재하는 대응 선분들을 구한다. 영상 시퀀스에서 기본행렬(fundamental matrix)과 3초점 텐서(trifocal tensor) 정보를 이용해 3차원 선분을 해석하며, 재구성된 3차원 선분들로 이루어진 3차원 평면을 평면 계수의 오차함수를 통해 재구성한다. 실험결과로부터 사용자의 입력 없이 대상 장면에 대한 정확한 영역 분할과 3차원 공간이 재구성됨을 확인하였다.

The recovery of 3D scene structure from un-calibrated image sequence has long been one of the central problems in computer vision and graphics. One of the most recently proposed 3D reconstruction methods used various geometric properties―lines, curves and planes―as well as corresponding points. This paper presents a new region-based 3D reconstruction algorithm from un-calibrated images. In order to extract the precise line components based on areas, our algorithm segments images by using hierarchical Tobogganing. We obtain the corresponding lines consisting of the planes from the detected edges in the segmented regions. The proposed method can easily verify the 3D surface segments connected with the matched 3D lines by using multi-view geometry: fundamental matrix, trifocal tensor. The experimental results showed that the proposed algorithm can achieve more precise 3D reconstruction than the previous methods.