Calibration of structured light for the Euclidian reconstruction of face data = 얼굴 데이터의 유클리디안 복원을 위한 구조적 조명의 보정 방법
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Yonsei University, 2004
학위논문사항
학위논문(석사)-- Graduate School, Yonsei University : Dept. of Electrical and Electronic Engineering 2004.2
발행연도
2004
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vii, 55장 : 삽도 ; 26 cm.
일반주기명
지도교수: Jaihie Kim.
소장기관
비전 센서를 이용한 유클리디안 복원은 시스템 보정(calibration) 과정을 거쳐야 한다. 보정과정은 실 세계의 3차원 데이터와 이에 상응하는 영상평면상의 2차원 점 대응 쌍으로부터 카메라 변수들을 추정하는 과정이고, 점 대응 쌍을 이용하기 때문에 흔히 점 대 점 보정(point to point calibration)이라 불린다.
구조적 조명(structured light)을 이용한 3차원 복원 시스템은 기본적으로 카메라와 구조적 조명으로 이루어졌다. 따라서 시스템 보정은 카메라 보정과 구조적 조명 보정과정으로 나뉜다. 카메라 보정에 사용되는 대응 쌍 집합은 획득이 용이한 반면, 프로젝터의 경우 외부를 볼 수 없는 프로젝터의 특성상 대응 쌍을 획득이 어렵다. 이러한 이유로 구조적 조명의 점 대 점 교정의 연구가 미약했다.
기존의 구조적 조명의 보정에 관한 연구들은 비 교정(un-calibration) 방법에 초점이 맞춰졌다. 비 교정방법은 두 영상 평면 간의 대응 쌍으로부터 보정 행렬을 가정하고, 이를 통해 프로젝티브 복원을 수행한다. 따라서, 유클리디안 복원을 위해서는 부가적인 정보가 필요하다. 최근의 논문에서는 구조적 조명의 패턴으로부터 이러한 정보를 추정하는 연구가 있었다. 이러한 연구들은 온라인 보정(online calibration)에 적합하지만, 복원에 필요한 정보를 실시간에 얻기 위해 비교적 간단한 부호화된 투사 패턴 (coded pattern)을 사용했다. 따라서 복원될 데이터의 수도 적어진다.
본 논문은 프로젝터의 점 대 점 보정을 위한 3차원-2차원 데이터 쌍 획득 방법을 제안한다. 이러한 점 대 점 보정은 보다 정밀한 데이터 확보를 가능하게 한다. 대응 쌍 관계는 카메라와 프로젝터 영상평면 사이의 에피폴라 기하조건과(Epipolar geometry) 프로젝터 보정과정에서 사용되는 격자 패턴으로부터 구해진다. 제안한 방법은 프로젝터 교정 시에는 비교적 간단한 격자 무늬를 사용하고, 복원 시에는 많은 데이터를 추출하기 위해 상대적으로 조밀한 패턴을 사용했다.
프로젝터 보정과정은 크게 실 세계 좌표획득 단계와 이에 상응하는 프로젝터 평면상의 좌표 획득 단계로 구분된다. 실 세계 좌표획득 단계에서는 카메라의 영상평면과 실 세계 좌표 계 사이의 교차율(cross ratio)를 이용하여 보정에 사용될 3차원 데이터를 획득한다. 또한 프로젝터 평면 좌표 획득 단계에서는 앞에서 구한 3차원 데이터에 상응하는 프로젝터 평면상의 2차원 데이터를 기본행렬(fundamental matrix)과 격자 패턴의 가로 줄무늬 번호를 이용하여 구한다.
이렇게 구해진 두 개의 보정행렬과 구조적 조명으로부터 투사되는 컬러로 부호화된 줄무늬 정보를 이용해 삼각측량(triangulation)을 통한 유클리디안 복원이 수행될 수 있었다.
A vision sensor should be calibrated prior to infer a Euclidian shape reconstruction. A point to point calibration, also referred to as a hard calibration, estimates calibration parameters by means of a set of 3D to 2D point pairs.
One of the well known vision sensor, a structured light system basically consists of a light projector and a camera. Therefore, a camera and a projector have to be calibrated for the Euclidian reconstruction. While a set of data pair for camera hard calibration is easily determined, it is difficult to define these points’ correspondence for a projector calibration because a projector can not see the world frame not like a camera. Due to this reason, hard calibration of a structured light is poorly studied.
Most previous works on calibration of a structured light are related to the un-calibration method which performs the projective reconstruction assuming a projector calibration. Hence, this sort of calibration needs additional constraints for Euclidian reconstruction. Uncalibrating method is plausible to the online calibration for robot vision.
We proposed a new method for determining a set of 3D to 2D point pairs for the offline hard calibration of a projector in order to obtain 3D facial data for the recognition. It is simply determined based on Epipolar geometry between camera and projector, and a projector calibrating grid pattern.
The projector calibration process is classified into two stages; the 3D point data acquisition stage and the corresponding 2D data acquisition stage. After 3D world points are derived from the cross ratio in the camera image plane, corresponding 2D data in the projector plane is determined by the fundamental matrix and horizontal stripe ID of the projector calibrating grid.
Euclidian reconstruction can be achieved from simple triangulation, and experimental results are presented.
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