3-D reconstruction is a fundamental and challenging issue in computer vision community. Laser range finders can be used to reconstruct 3-D shapes because they can provide more accurate 3-D information than any other sensors. It is the simplest way of getting 3-D shape information to use a 3-D laser sensor, but it is much more expensive than a 2-D laser sensor.
This thesis is aimed at getting 3-D shape information using a 2-D laser sensor. To overcome the limit of single line scan of a 2-D sensor, a CCD camera is attached to it. We collect both images and range data from the relatively-fixed two sensors while rotating and translating them. Using images and 2-D range data, the motion of the sensors can be estimated, and 3-D shape can be reconstructed by transforming all of the range data into a common coordinate. Additionally, color information from the images can be added to the reconstructed 3-D shape.
In this thesis, a new motion estimation algorithm is proposed. Image and range data are transformed into the common coordinate using calibration data, and they are used to estimate the motion of the sensor accurately. A novel laser 3-point algorithm that uses only three points from transformed range data computes an initial motion estimate, which is refined by the subsequent nonlinear optimization.
The performance of the algorithm is validated using synthetic data and real images. The algorithm shows good motion estimation results, and can be applied to the convenient 3-D reconstruction of various targets, from small objects to large-scale outdoor environments.
3차원 복원은 컴퓨터 비전 분야에서 풀기 어려운 기본적인 문제 중 하나이다. 3차원 정보를 가장 정확하게 주는 레이저 거리 센서를 사용하면 3차원 구조를 복원할 수 있다. 가장 간단한 방법은 3차원 레이저 센서를 사용하는 것이지만, 2차원 센서에 비해 가격이 훨씬 비싸다.
이 논문의 목표는 2차원 레이저 거리 센서를 이용하여 3차원 구조 정보를 얻는 것이다. 2차원 센서의 한 줄만을 스캔한다는 단점을 극복하기 위해 CCD 카메라를 붙인다. 두 센서의 상대적인 위치가 고정된 상태로 센서를 움직이면서 영상과 거리 정보를 모두 얻으면, 두 정보를 이용하여 센서의 움직임을 추정할 수 있고, 거리 정보를 하나의 좌표로 옮기는 것으로 3차원 구조를 복원하는 것이 가능하다. 또한, 영상으로부터 얻을 수 있는 색상 정보를 복원된 3차원 구조에 추가할 수도 있다.
이 논문에서는 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 보정 결과를 이용하여 영상과 거리 정보를 하나의 좌표로 변환하고, 이를 이용하여 센서의 움직임을 정확히 추정한다. 좌표 변환된 거리 정보 중 세 점만을 사용하는 새로운 Laser 3-Point 알고리즘으로 움직임의 초기값을 계산하고 비선형 최적화를 수행한다.
제안한 알고리즘의 성능을 합성 자료와 실제 영상을 이용하여 검증하였다. 제안한 알고리즘은 상당히 정확한 움직임 추정 결과를 보이며, 작은 물체에서부터 넓은 영역의 실외환경까지 다양한 것들을 쉽게 3차원 복원하는 데 사용할 수 있다.
