[컴퓨터비전] 11. 3차원 비전

11.1 본질 영상

• 본질 영상은 명암값에서 조명, 그림자 등의 외부 요인을 제거하고 물체의 고유한 성질만을 표현한 영상
• 사람은 외관과 본질을 구별할 수 있지만 컴퓨터는 일반적으로 외관만을 인식
• 본질 영상의 주요 예:
• Barrow(1978)가 본질 영상의 개념을 제안했지만, 명암 영상에서 본질 영상을 복원하는 방법은 아직 미해결
• 반사율과 조명의 곱으로 명암값을 설명하는 단순 모델이 사용됨: $(x, y) = s(x, y) \cdot r(x, y)$
• Finlayson은 조명 변화에 따라 그림자 제거 기법을 제안했고 그림자를 제거한 RGB 영상 복원이 가능함

11.2 스테레오

• 스테레오 비전: 두 대의 카메라를 이용하여 깊이 정보를 추정
• 사람의 양안 시차 원리를 모방함
• 핵심 단계: 대응점 찾기
• 대응점을 알면 간단한 삼각 측량 수식으로 깊이를 구할 수 있음
• 문제점:
• 개선된 알고리즘:

11.3 능동센서

• 능동 센서: 장면에 무언가를 투사한 후, 반사된 정보를 분석해 깊이 측정
• 대표 기법:
• 장점: 조도 변화나 텍스처 부족에도 강건함
• 응용: 사람 자세 추정, 3D 게임 인터페이스 등

11.4 깊이 영상의 인식

• 깊이 영상: 각 화소의 깊이값(거리)만을 표현한 영상
• 컬러 영상 vs 깊이 영상:
• 깊이 영상의 활용:
• Kinect: