It is a challenging problem to reconstruct a 3D real object from given 2D images of the object. The aim of 3D reconstruction is to generate virtual views of the object. It can be applied to 3DTV, medical treatment, education, virtual reality and games. Geometry-based 3D reconstruction is a natural choice for 3D reconstruction. Currently, most geometry-based 3D reconstruction methods require calibrated input images. But image calibration is itself a difficult problem. The visual hull, a kind of geometry-based 3D reconstruction techniques, requires that foreground objects in the input images be segmented from the background. These problems cause errors at the first step of the modeling process. In this paper, a new geometry-based 3D reconstruction method is proposed. It requires neither calibrated nor segmented input images. Therefore, it has convenience for image acquisition. It uses multi-view images of an object on a turn-table. Spatio-temporal solid can be formed by arranging these images to time axis. There are patterns that can be modeled as sinusoids in this solid. Amplitudes and phases of sinusoids indicate 3D coordinates of an object. Therefore, 3D model of an object can be calculated by estimating amplitudes and phases of sinusoids. Hough transform is used for robust estimation. Experimental results show that this method can reconstruct a 3D real object easily without camera calibration and segmentation.
대부분의 기하학 기반의 3차원 복원 기법들은 보정된 입력영상을 사용한다. 그러나 영상 보정은 그 자체로 매우 어려운 문제이다. 기하학 기반의 3차원 복원 기법 중의 하나인 비주얼 헐(visual hull)은 물체 영역과 배경 영역이 분리된 입력영상을 필요로 한다. 이와 같은 문제들은 모델링 과정의 시작 단계에서부터 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 영상 보정이나 분할을 필요로 하지 않는 새로운 기하학 기반의 3차원 복원 기법을 제안한다. 그러므로 이 방법을 사용할 경우 입력 영상을 획득하는 과정이 더 편리하다. 이 방법은 턴테이블 위의 물체를 등속으로 회전시켜 가면서 고정된 위치의 카메라로 촬영한 영상들을 사용한다. 이 영상들을 시간축으로 정렬하여 구성한 시공간 입체에는 정현파로 모델링 될 수 있는 곡선들이 나타난다. 각각의 정현파들의 진폭과 위상이 바로 대상 물체의 3차원 좌표를 나타낸다. 이들 정현파의 진폭과 위상을 허프 변환을 사용하여 추정함으로써 3차원 모델을 획득한다.
