3D 스캐닝과 리컨스트럭선을 위한 개념에 대해 정리한 포스트
1. 카메라 파라미터
1) 개념: 카메라 기반 3D Scanning에 필요한 파라미터
1-1. extrinsic parameter: 카메라의 위치와 방위
1-2. intrinsic parameter: 카메라의 focal length and radial distortion of the lens
2. Structure-from-Motion
1) 개념: 구조화 되지 않은 이미지 셋을 가지고 상기의 카메라 파라미터를 알아내는 작업. 이론적으로 focal length는 non-degenerate 조건에 대해 완전히 복구될 수 있으나, 안정적이지 않을 수 있다. 하지만 적당한 초기 focal length만으로도 대부분 충분하며, 향후에 더 최적화될 수 있다.
2) 과정
2-1. Feature detection: 기계가 확인 가능한 feature를 추출한다. SIFT, SURF 등이 대표적
2-2. Feature matching: feature를 매칭한다. 모든 이미지를 비교해야하기 때문에 quadradic 하게 시간이 소요된다. MVE의 경우 low resolution feature를 매칭하는 방법을 사용하여 속도를 빠르게 했으나, 카메라 위치 추적의 정확도가 BADSLAM 대비 낮았다.
3. Multi-View Stereo (MVS)
1) 개념: 카메라 파라미터가 다 구해진 상태에서, 3D 정보를 추출함. 즉 3D point cloud, voxel, depth map등을 생성함
4. Geometry Reconstruction
1) 개념: 하나의 기준 공간에 모든 카메라의 3D 정보를 정합함.