범위 이미징

Range imaging
하이 다이내믹 레인지 이미징과 혼동하지 마십시오.

범위 이미징(Range imaging)은 특정 지점에서 장면의 점까지의 거리를 나타내는 2D 이미지를 생성하는 데 사용되는 기술 모음의 이름입니다. 일반적으로 특정 유형의 센서 장치와 관련이 있습니다.

결과 범위 영상에는 거리에 해당하는 픽셀 값이 있습니다.범위 영상을 생성하는 데 사용되는 센서가 올바르게 보정된 경우 픽셀 값을 미터와 같은 물리적 단위로 직접 지정할 수 있습니다.

레인지 카메라의 종류

범위 이미지를 생성하는 데 사용되는 센서 장치를 범위 카메라라고 부르기도 합니다.범위 카메라는 여러 가지 다른 기술에 따라 작동할 수 있으며, 그 중 일부는 여기에 나와 있습니다.

스테레오 삼각 측량

스테레오 삼각측정은 입체사진 측량법의 적용으로, 픽셀의 깊이 데이터는 스테레오 또는 멀티 카메라 셋업 시스템을 사용하여 취득한 데이터로부터 결정됩니다.이렇게 하면 예를 들어 초점 사이의 선 중앙점에서 장면에서 점까지의 깊이를 결정할 수 있습니다.스테레오 카메라 시스템을 사용하여 깊이 측정 문제를 해결하려면 먼저 서로 다른 이미지에서 해당 지점을 찾아야 합니다.이런 종류의 기술을 사용할 때 통신 문제를 푸는 것이 주요 문제 중 하나입니다.예를 들어, 균일한 강도나 색상의 영역 내에 있는 이미지 포인트의 대응 문제를 해결하기 어렵다.따라서 스테레오 삼각측정에 기초한 범위 이미징은 일반적으로 여러 카메라에서 볼 수 있는 모든 점의 서브셋에 대해서만 신뢰할 수 있는 깊이 추정치를 생성할 수 있습니다.

이 기법의 장점은 다소 수동적이라는 것입니다. 장면 조명과 관련하여 특별한 조건이 필요하지 않습니다.여기에 언급된 다른 기법은 대응 문제를 해결할 필요가 없으며 대신 특정 장면 조명 조건에 따라 달라집니다.

광삼각 측량판

광시트로 장면을 비추면 광원에서 볼 수 있는 반사선이 생성됩니다.시트의 평면의 임의의 점으로부터 선은 일반적으로 곡선으로 표시되며, 정확한 모양은 관찰자와 광원 사이의 거리 및 광원과 반사된 점 사이의 거리에 따라 달라집니다.카메라(종종 고해상도 카메라)를 사용하여 반사광 시트를 관찰하고 카메라와 광원의 위치와 방향을 파악함으로써 반사점과 광원 또는 카메라 사이의 거리를 결정할 수 있습니다.

광원(및 통상 카메라) 또는 카메라의 전면의 씬(scene) 중 하나를 이동함으로써 씬의 일련의 깊이 프로파일을 생성할 수 있습니다.이러한 영상은 2D 범위 영상으로 나타낼 수 있습니다.

구조화된 조명

주요 기사:구조 조명 3D 스캐너

특별히 설계된 빛 패턴, 구조화된 빛, 깊이 등을 반사광의 단일 화상만으로 광경을 조명할 수 있다.구조화된 조명은 수평 및 수직 선, 점 또는 체커 보드 패턴의 형태를 가질 수 있습니다.라이트 스테이지란 기본적으로 원래 반사율 캡처 작업을 위해 작성된 범용 구조화된 라이트 레인지 촬상 장치이다.

비행 시간

주요 기사:비행 시간 카메라

깊이는 RF 펄스 대신 광펄스를 사용하는 것을 제외하고 레이더 이미지와 유사한 범위 이미지가 생성된다는 점에서 레이더와 비슷한 표준 비행 시간(ToF) 기법을 사용하여 측정할 수도 있습니다.또한 ToF는 스캐너가 없는 점, 즉 회전하는 레이저 빔이 포인트 바이 포인트인 것이 아니라 단일 광 펄스로 전체 장면을 캡처한다는 점을 제외하면 LIDAR와 다르지 않습니다.비행시간 카메라는 전용 이미지 센서로 전체 장면을 3차원으로 캡처하는 비교적 새로운 장치이기 때문에 움직이는 부품이 필요하지 않습니다.고속 게이트 인핸스드 CCD 카메라를 갖춘 비행시간 레이저 레이더는 깊이 밀리미터 이하의 분해능을 실현한다.이 기술을 사용하면 짧은 레이저 펄스가 장면을 비추고, 강화된 CCD 카메라는 고속 셔터를 수백 피코초 동안만 엽니다.3D 정보는 레이저 펄스와 셔터 [1]열림 사이에 지연이 증가하여 수집된 2D 영상 시리즈로부터 계산됩니다.

간섭계

간섭성 빛으로 포인트를 조명하고 광원에 대한 반사광의 위상 편이를 측정함으로써 깊이를 결정할 수 있습니다.실제 범위 화상이 다소 연속적인 화상 좌표 함수라고 가정하면 위상 언랩이라고 불리는 기술을 사용하여 정확한 깊이를 얻을 수 있다.'지상 SAR 간섭계' 참조.

코드화된 개구부

상세 정보:코드화된 개구부

깊이 정보는 들어오는 빛이 통과하거나 차단되는 구멍의 특정 복잡한 배치를 가진 특별히 설계된 코드화된 조리개 패턴으로 포착된 화상의 역회전을 통해 강도와 함께 부분적으로 또는 전체를 추론할 수 있다.조리개의 복잡한 모양은 렌즈의 초점 평면이 아닌 장면의 일부에 대해 이미지의 불균일한 흐림을 생성합니다.초점 평면으로부터의 변위와 관련된 장면의 흐림 정도를 사용하여 [2]깊이를 추론할 수 있다.

캡처된 이미지에서 흐릿한 크기(깊이 정보 디코딩에 필요)를 식별하기 위해 1) 다른 흐릿한 이미지를 디블러링하거나 2) 흐릿한 유형을 식별하는 선형 필터를 학습하는 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

첫 번째 접근법은 알려진 조리개 설계 패턴을 고려하는 정확한 수학적 디콘볼루션(deconvolution)을 사용한다. 이 디콘볼루션(deconvolution)은 포착 표면에 선택적으로 떨어지는 초점이 맞지 않는 빛에 의해 장면이 어디에서 어느 정도까지 복잡해졌는지 식별하고 과정을 [3]반전시킬 수 있다.따라서 흐릿한 장면이 흐릿한 크기와 함께 검색될 수 있습니다.

두 번째 방법에서는 흐림이 없는 이미지의 복구를 우회하여 흐림의 정도를 추출하므로 역방향 컨볼루션(reverse convolution)을 수행하지 않습니다.이 방법에서는 주성분분석(PCA) 기반 기술을 사용하여 오프라인에서 필터 뱅크를 학습하여 각 필터 크기를 고유하게 식별합니다. 그런 다음 이러한 필터는 일반 [4]컨볼루션으로 캡처된 이미지에 직접 적용됩니다.이 접근법의 주요 장점은 코드화된 조리개 패턴에 대한 정보가 필요하지 않다는 것입니다.이 알고리즘은 효율이 높기 때문에 움직이는 오브젝트와 변형 가능한 오브젝트가 [5]있는 비디오 시퀀스로도 확장되었습니다.

한 점의 깊이는 장면의 대응하는 점으로부터 퍼지는 빛이 개구부 표면 전체에 도달해, 이것에 따라 왜곡하는 것에 의해서 발생하는 흐림의 정도로부터 추론되기 때문에, 이것은 복잡한 스테레오 삼각 측량 형태이다.화상내의 각 점은, 조리개의 폭에 걸쳐 공간적으로 효과적으로 샘플링 된다.

이 기술은 최근 아이폰X에 사용되고 있다.삼성의 다른 많은 휴대폰들과 마이크로소프트의 컴퓨터들은 이 기술을 사용하려고 노력했지만 그들은 3D 매핑을 사용하지 않는다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ 고정밀 3D 레이저 레이더 Jens Busck and Henning Heiselberg, Danmarks Tekniske University, 2004년
  2. ^ Martinello, Manuel (2012). Coded Aperture Imaging (PDF). Heriot-Watt University.
  3. ^ Anat Levin, Rob Pergus, Fredo Durand, William T를 코드화한 기존 카메라의 이미지와 깊이.프리먼, MIT
  4. ^ Martinello, Manuel; Favaro, Paolo (2011). "Single Image Blind Deconvolution with Higher-Order Texture Statistics" (PDF). Video Processing and Computational Video, LNCS 7082. Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag. 7082: 124–151. doi:10.1007/978-3-642-24870-2_6. ISBN 978-3-642-24869-6.
  5. ^ Martinello, Manuel; Favaro, Paolo (2012). "Depth Estimation From a Video Sequence with Moving and Deformable Objects" (PDF). IET Image Processing Conference: 131. doi:10.1049/cp.2012.0425. ISBN 978-1-84919-632-1.