The reconstruction of 3D terrain geometry from images is essential for compositing CG objects into a live-action background or for 2D to 3D conversion of terrain scenes. We present a novel mesh refinement algorithm for the creation of stereoscopic images of terrain scenes. Previous approaches emphasize the smoothness of the resulting terrain mesh over accuracy [1]. Point cloud-based methods cannot effectively recover the entire surface, leading to visual discrepancies after monocular sequences are converted into 3D stereo. As misalignment or inaccurate 3D terrain data over corresponding 2D background images can result in visual fatigue when stereo sequences are generated, ensuring accuracy of the reconstructed geometry is very important. To achieve the necessary accuracy, our method evaluates mesh errors utilizing a texture projection onto the geometry and refines the mesh using Laplacian-based editing. Our algorithm automatically generates stereoscopic images of terrain scenes. In addition, our method simplifies identification and compositing of foreground objects on the terrain geometry.
요즘 3D 영화가 많이 나오고 있다. 이제 3D로 만들지 않는 영화가 거의 없을 정도가 되었다. 이런 3D 영화를 만드는 방법은 카메라 두대를 사용하여 촬영을 하는 방법과 한 대의 카메라로 촬영을 한 후에 3D 변환을 하는 방법이 있다. 현재는 이 두가지 방법을 장면에 맞추어 적절히 사용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 그리고 항공촬영같은 장면에서는 3D 변환을 하는 방법이 더 적절하다. 이 논문에서는 이러한 장면에서 3D 변환을 하는 가장 효과적인 방법을 제시하였다.
이미지 시퀀스에서 3D 지형을 생성하는 것은 실사에 CG합성를 합성하거나 지형 지물이 나오는 장면을 위해서 꼭 필요한 기술이다. "Terrain geometry from Monocular Image Sequences"에서는 합성을 위하여 부드러운 지형을 생성하였다. 하지만, 3D 변환을 위해서는 더욱 정확하게 지형을 생성할 필요가 있었다.
정확한 지형을 생성하기 위해서 기존의 3D 메쉬에서 에러를 찾아내어 에러를 줄여주는 방법을 이용하였다. 기존의 3D 메쉬에서 프로젝션 맵을 구하여, 그 위에 움직이는 특징점을 SIFT를 이용하여 찾아내는 방법을 사용하였다. 에러가 큰 부분은 "Laplacian Surface Editing"을 이용하여 3D 메쉬를 조정하여 주었다.
지형 지물 장면의 입체 자동변환 방법을 제안하였으며, 또한 이 방법을 이용하여 지형 지물위의 물체들까지 함께 변환을 하거나 CG합성을 할때 유용하게 사용할 수 있었다.
