KR101083069B1 - 한의학적 체질 구분을 위한 3차원 정보 획득 장치 및 방법 - Google Patents

한의학적 체질 구분을 위한 3차원 정보 획득 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

한의학적 체질 구분을 위한 3차원 정보 획득 장치 및 방법이 개시된다. 이를 위해 다수의 구조광 컬러 패턴을 피사체에 투사하여 얻은 영상을 이용하여 3차원 정보가 복원될 수 있다. 또한, 3차원 정보를 획득하기 위해서, 피사체의 평균 컬러에 기초하여 컬러 패턴을 구성하는 컬러들이 선택될 수 있다. 피사체의 평균 컬러는 피사체에 백색광 및 차단광을 투사하여 얻은 2개의 영상의 차 영상을 이용하여 계산될 수 있다.
구조 광, 3차원 정보, 얼굴 인식, 컬러 패턴

Description

한의학적 체질 구분을 위한 3차원 정보 획득 장치 및 방법{Apparatus for obtaining 3 dimensional information to classify oriental medical constitution and method thereof}
하나 이상의 양상은 구조광 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다수의 투사된 컬러 패턴을 이용하여 3차원 영상을 복원하기 위한 3차원 정보 획득 장치 및 방법에 관한 것이다.
체질은 사람의 몸의 생리적인 성질이나 건강상의 특질을 나타낸다. 체질의 분류 방법으로 오장육부의 허와 실이 각기 다른 4가지 체질을 말하는 사상체질이 있다. 사상체질은 인간의 체질을 태양인(太陽人), 태음인(太陰人), 소양인(少陽人) 및 소음인(少陰人)의 4가지로 분류한다. 이러한 사상체질은 얼굴의 형태나 체형에도 영향을 미쳐, 동일한 사상체질을 가진 사람은 얼굴의 형태에서도 어느 정도 공통점을 가지게 된다.
여러 문헌 및 임상적 실험을 통해 관찰된 각 사상체질별 얼굴의 특징은 다음과 같다.
태양인의 경우, 얼굴형이 뚜렷하고, 머리가 크며, 이마가 넓고, 눈썹이 진하 고, 귀가 크고, 코는 코마루가 높은 특징이 있다.
소양인의 경우, 얼굴형은 머리가 작고 둥근 편이며, 아래턱이 좁고 뾰족하고, 귀는 귓볼이 거의 없으며, 코는 높고 뾰족하고, 입술이 엷고 입이 작은 특징이 있다.
태음인의 경우 머리와 얼굴이 넙적한 편이며, 하관(턱)이 넓고, 이마는 양 미간이 넓고, 귀는 두껍고, 코는 크고 끝이 뭉툭하며, 입술이 두터운 특징이 있다.
소음인의 경우, 얼굴형이 둥근 모양의 계란형 타원형이며, 체구에 비해 다수 길고, 이마가 좁고 나온 편이고, 눈은 작으며 눈썹의 폭이 유난히 짧고, 귀는 귀방울이 크고 바가지처럼 오목하며, 코가 작은 편이고, 입이 크고 입술이 앞으로 튀어나온 편이다.
이와 같은 각 사상체질별 얼굴의 특징에 따라 사람의 사상 체질을 판단할 수 있으며, 대량의 사람의 얼굴의 3차원 특징 정보를 누적하면 사상체질별 얼굴의 특징을 구별하는 기준으로 이용할 수 있으므로 얼굴의 3차원 특징 정보를 얻는 것은 중요하다. 또한, 사람의 얼굴은 움직이는 피사체에 해당되므로 3차원 특징 정보를 빠르게 획득할 필요가 있다.
컬러 구조광 패턴을 피사체에 적용하여 빠른 3차원 거리 정보를 획득하기 위한 장치 및 방법이 제공된다.
일 양상에 따른 3차원 영상 획득 장치는 피사체의 평균 컬러를 이용하여 적어도 3개의 컬러 정보를 선택하고 선택된 컬러 정보를 포함하는 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 피사체에 투사하는 프로젝터; 피사체의 표면으로부터 반사되는 복수 개의 영상을 획득하는 카메라; 및 획득된 복수 개의 영상으로부터 피사체의 3차원 정보를 생성하는 데이터 처리부를 포함한다.
다른 양상에 따른 피사체에 구조 광 컬러 패턴을 투사하여 획득된 영상 정보로부터 피사체의 3차원 정보를 획득하는 방법은, 피사체의 평균 컬러를 이용하여 적어도 3개의 컬러 정보를 선택하는 단계; 선택된 컬러 정보를 포함하는 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 생성하고, 생성된 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 피사체에 투사하는 단계; 피사체의 표면으로부터 반사되는 복수 개의 영상을 획득하는 단계; 및 획득된 복수 개의 영상으로부터 피사체의 3차원 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 컬러 구조광 패턴을 피사체에 적용하여 빠른 3차원 거리 정보를 획득할 수 있으므로 사람 얼굴의 3차원 정보를 획득하는데 유용하게 이용될 수 있다. 또한, 피사체의 평균 색에 기초하여 컬러 구조광 패턴의 컬러를 선택함으로써 패턴 경계면에서 피사체 자체의 컬러로 인하여 인한 정확하지 않은 3차원 거리 정보가 획득되는 문제를 해결할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 피사체의 3차원 정보 획득 장치를 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따른 피사체의 3차원 정보 획득 장치는 프로젝터(110), 패턴 생성부(120), 카메라(130) 및 데이터 처리부(140)를 포함한다. 도 1에는 하나의 카메라(130)가 도시되어 있으나, 3차원 정보 획득 장치는 2개 이상의 카메라가 포함되어 스테레오 영상이 획득되도록 구성될 수 있다.
프로젝터(110)는 패턴 생성부(120)를 통해 형성된 패턴 구조광을 3차원 피사체(10)에 투사하고, 카메라(130)를 통해 피사체(10)의 표면으로부터 반사된 영상이 촬영된다. 데이터 처리부(140)는 카메라(130)로부터 촬영된 입력 영상으로부터 3차원 정보를 얻는다. 패턴 생성부(120) 및 데이터 처리부(140)는 통합되어 구성될 수 있다.
구조광은 특정 형태의 패턴을 가지는데, 대표적으로 도 2에 도시된 바와 같은 흑백 이진 패턴(BW binary pattern)이 있다.
도 2는 3비트 그레이 부호화에 의한 공간 분할에 이용되는 투사 패턴을 나타 내는 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 흑백 이진 패턴은 흑과 백의 조합으로 이루어지는 것으로, 첫 번째 프레임(20)에는 흑/백, 두 번째 프레임(22)에는 첫 번째 프레임의 경계에 걸치도록 흑/백/흑, 세 번째 프레임(24)에서는 흑/백/흑/백/흑 이런 방식으로 다수의 프레임을 구성할 수 있다. 도 2에 도시된 흑백 이진 패턴을 이용하면 100, 101, 111, 110, 010, 011, 001, 000의 공간 코드(space code)를 얻을 수 있으며, 각 평면에 할당된 공간 코드와 2차원 영상 내에서의 좌표로부터 각 점의 3차원 좌표값을 계산할 수 있다.
그러나, 이러한 흑백 이진 패턴을 이용하여 3차원 정보를 획득하기 위해서는 다수의 프레임 촬영이 필요하며 실시간 3차원 정보 획득을 얻기 어렵다. 적은 수 패턴 구조광 투사로도 짧은 시간에 많은 3차원 정보를 획득하기 위하여 컬러 패턴을 이용하기도 한다. 예를 들어, 4쌍의 컬러 쌍을 이용하여 패턴을 생성하여 피사체에 적용하는 경우, 단일 컬러를 이용하는 경우에 비하여 4배 정도의 속도 향상을 기대할 수 있다.
그러나, 이 경우에도 컬러 패턴 생성시 물체의 컬러와 동일한 컬러 신호가 물체에 투사되는 경우 피사체의 경계가 분명하지 않게 검출될 수 있으며, 정확한 3차원 정보를 획득하기 어렵다. 일 실시예에 따르면, 3차원 정보 획득 장치는 피사체(10)의 평균 컬러에 대조적인 컬러들로 구성된 컬러 패턴을 피사체(10)에 투사하여 얻은 영상들을 이용하여 정확하고 신속하게 3차원 정보를 획득한다.
카메라(130)로부터 얻은 피사체(10)의 컬러는 주변광으로 인하여 원래의 컬 러와 다를 수 있다. 일 실시예에 따른 패턴 생성부(120)는 피사체(10)의 평균 컬러를 계산할 때, 주변광으로 인한 오류를 제거하기 위하여 프로젝터(110)는 피사체(10)에 백색광 및 차단광을 피사체(10)에 순차적으로 투영한다. 데이터 처리부(140)는 카메라(130)로부터 획득한 백색광 투영시 획득된 영상 및 차단광 투영시 획득된 영상의 차 영상을 생성하고, 생성된 차 영상의 각 화소별 컬러 값을 화소의 총 수로 나누어 피사체의 평균 컬러를 계산할 수 있다.
패턴 생성부(120)는 색공간에서 평균 컬러를 기준으로 서로 대칭이 되는 대조적 컬러 쌍을 컬러 패턴을 구성하는 컬러로 선택할 수 있다. 선택된 컬러 쌍의 개수는 표면의 특성과 주변 조명의 특성에 따라서 달라질 수 있으며, 실험적으로 설정될 수 있다.
여기에서, 패턴 생성부(120)는 대조적 컬러 쌍을 색공간의 종류에 따라 여러 가지 방법으로 선택할 수 있다. 또한, 패턴 생성부(120)는 피사체의 평균 컬러를 중심으로 색공간에서 서로 거리가 최대한 멀리 떨어지고 등거리인 컬러들 중 대조적 컬러 쌍을 선택할 수 있다.
또한, 패턴 생성부(120)는 대조 컬러 쌍의 보색(complementary color)이 되는 컬러 쌍을 결정한다. 즉, 패턴 생성부(120)는 대조 컬러 쌍을 포함하는 2 이상의 제1 컬러 패턴을 생성하고, 각각의 제1 컬러 패턴에 포함된 대조 컬러 쌍과 보색 관계에 있는 컬러를 포함하는 제2 컬러 패턴을 생성한다. 프로젝터(110)는 제1 컬러 패턴 및 제2 컬러 패턴에 대한 구조 광을 피사체(10)에 투사한다.
그러면, 카메라(130)는 제1 컬러 패턴 투사에 의한 피사체(10)의 복수 개의 2차원 영상 및 제2 컬러 패턴 투사에 의한 피사체(10)의 복수 개의 2차원 영상을 얻게 된다. 데이터 처리부(140)는 제1 컬러 패턴의 투사에 의해서 획득한 영상과 제1 컬러 패턴의 보색 패턴 관계에 있는 컬러 패턴에 의해 획득된 2차원 영상의 차 영상을 각각 구한다. 차 영상의 각 화소별 값이 임계값보다 크면 1로 임계값보다 작으면 0으로 매핑한다. 여기에서 임계값은 0이다. 각각의 제1 컬러 패턴 및 각각의 제1 컬러 패턴에 대응하며 보색관계에 있는 제2 컬러 패턴의 차 영상으로부터 각 화소별 공간 코드가 획득된다. 데이터 처리부(140)는 각 화소별 획득된 공간 코드 및 2차원 영상 내에서의 좌표를 이용하여 각 점의 3차원 좌표값을 계산할 수 있다.
또한, 사람의 눈, 코, 입과 같은 얼굴 형상에 대한 3차원 정보를 얻고자 하는 경우와 같이, 피사체의 일부에 대한 3차원 정보를 얻고자 하는 경우, 프로젝터(110)는 피사체의 일부에 컬러 패턴을 투사할 수 있다. 이 경우, 데이터 처리부(140)는 피사체 전체에 대하여 컬러 패턴을 투사하는 경우에 비하여 피사체의 일부에 대한 3차원 정보를 신속하게 획득할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 대조적 컬러 쌍 결정을 위해 이용되는 색공간의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3의 색공간(310)은 휘도, RGB 및 CMY를 나타내는 색공간을 나타낸 것이다. 일 실시예에 따르면, 패턴 생성부(120)는 색공간에서 중심이 피사체의 평균 컬러인 정다면체를 설정하고, 정다면체의 꼭지점 또는 상기 정다면체의 중심에서 각 면의 중심으로 향하는 방향에 위치하는 컬러들 중 서로 대칭적 위치에 있는 컬 러 쌍을 대조적 컬러 쌍으로 선택할 수 있다. 여기에서의 정다면체는 색공간에서 각 컬러값들에 대하여 정의되는 정다면체로 실세계의 정다면체와 그 형태가 다를 수 있다.
정다면체는 정사면체, 정육면체, 정팔면체, 정십이면체, 정이십면체 등일 수 있다. 예를 들어, 색공간에서 중심이 피사체의 평균 컬러인 정육면체(320)를 설정하고, 정육면체(320)의 꼭지점 또는 정다면체의 중심에서 각 면의 중심으로 향하는 방향에 위치하는 컬러들 중 서로 대칭적 위치에 있는 컬러 쌍을 대조적 컬러 쌍으로 선택할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 컬러 투사 패턴을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따른 컬러 패턴은 도 4의 컬러 패턴(30, 32)과 같이 줄무늬 형태를 가질 수 있으며, 컬러 패턴은 더 세밀한 형태로 확장될 수 있다. 도 4에 도시된 줄무늬 형태의 컬러 패턴은 일 예일 뿐으로, 여러 가지 형태의 컬러 패턴이 이용될 수 있다.
도 1 및 도 4를 참조하여 일 실시예에 따라 3차원 정보 복원을 위한 공간 코드 생성 방법에 대하여 설명한다. 패턴 생성부(120)에서는 컬러 패턴 P1(30), 컬러 패턴 P1(30)에 포함된 컬러들의 보색 관계에 있는 컬러들을 포함하는 컬러 패턴 P1'(30-1), 컬러 패턴 P2(32) 및 컬러 패턴 P2(32)에 포함된 컬러들의 보색 관계에 있는 컬러들을 포함하는 컬러 패턴 P2'(32-1)을 생성한다. 프로젝터(110)는 컬러 패턴 P1(30), 컬러 패턴 P1'(30-1), 컬러 패턴 P2(32) 및 컬러 패턴 P2'(32-1)을 피사체(10)에 순서에 상관없이 또는 순차적으로 투사한다.
카메라(130)는 컬러 패턴들(30, 30-1, 32, 32-1)의 투사에 의해 피사체(10)에서 반사되는 2차원 영상들을 획득한다. 데이터 처리부(140)는 컬러 패턴 P1(30)과 컬러 패턴 P1'(30-1)에 의해 획득된 영상들 사이의 제1 차 영상을 생성하고, 컬러 패턴 P2(32)와 컬러 패턴 P2'(32-1)에 의해 획득된 영상들 사이의 제2 차 영상을 생성한다. 데이터 처리부(140)는 제1 차 영상에 대하여 임계값을 적용하면 모든 화소에 대하여 제1 바이너리 영상을 얻을 수 있고, 마찬가지로, 제2 차 영상에 대하여 임계값을 적용하여 제2 바이너리 영상을 얻을 수 있다. 데이터 처리부(140)는 제1 바이너리 영상 및 제2 바이너리 영상을 이용하여 모든 화소 각각에 대하여 공간 코드를 얻을 수 있다. 도 4의 컬러 패턴(30, 30-1, 32, 32-1)의 컬러 투사 패턴을 이용하면, 도 2에 도시된 바와 같은 그레이 패턴을 투사하는 경우에 비하여 공간 코드의 비트 수를 증가시킬 수 있으므로 빠른 시간에 3차원 정보를 획득할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 카메라 보정을 설명하기 위한 카메라 좌표계를 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따라 피사체의 3차원 정보를 획득하기 위해서는 우선, 입력 영상을 받기 전에 미리 시스템에서 시스템들의 계수들을 얻어야 한다. 시스템의 계수들을 얻는 것은 물리적으로 시스템의 실세계와 카메라 간의 상관관계를 얻는 것이다. 카메라의 내부 변수와 외부 변수를 얻는 과정을 카메라 보정(calibraion)이라 한다. 이렇게 구한 시스템 계수들은 3차원 영상 복원 과정에서 이용된다.
도 5를 참조하면, 카메라에서 바라본 물체의 상은 렌즈의 중심으로부터 물체 와 반대쪽으로 초점거리 f 만큼 뒤에 상이 맺히며 렌즈 뒤로 f 만큼 떨어진 평면을 이미지 평면(image plane)이라고 하며 여기에 맺히는 상은 위 아래가 뒤집혀 있어 이해하기 어려우므로, 렌즈의 중심으로부터 물체가 있는 방향으로 f 만큼 떨어진 평면을 가상 이미지 평면(virtual image plane)으로 정의하고 상이 이 평면에 맺히는 것으로 생각한다.
카메라 좌표계와 물체 좌표계, 프로젝터 좌표계와 물체 좌표계 간의 변환을 알고 있다면 카메라 좌표(xc, yc)와 프로젝터 좌표, 즉 공간부호 xp로부터 3차원좌표(xw, yw, zw)를 계산해 낼 수 있는데, 카메라 좌표계와 물체 좌표계간의 변환은 수학식 1과 같이 주어진다.
Figure 112009032662305-pat00001
마찬가지로 프로젝터 좌표계와 물체 좌표계 간의 변환은 수학식 2와 같이 주어진다.
Figure 112009032662305-pat00002
카메라 파라미터와 프로젝터 파라미터는 카메라, 혹은 프로젝터의 위치나 자 세가 바뀔 때 마다 새로 구해야 하는데, 이들을 계산하는 과정을 보정(calibration)이라고 한다. 여기서는 거리 데이터를 계산하는 방법만 설명하기로 한다. 처음 식의 마지막 행을 이용하여 hp와 hc를 소거하면 수학식 3을 얻을 수 있다.
Figure 112009032662305-pat00003
여기에서,
Figure 112009032662305-pat00004
,
Figure 112009032662305-pat00005
Figure 112009032662305-pat00006
이다.
영상에서의 좌표가 (xc,yc)인 점이 xp의 공간 부호 값을 가졌을 때 3차원 좌표는 수학식 3으로부터 직접 계산되며 V는 다음과 같이 구해지고 이것이 바로 구하는 점의 3차원 좌표가 된다.
Figure 112009032662305-pat00007
이렇게 구해진 거리 데이터는 각 점에 대한 xw, yw, zw의 3차원 좌표들로 이루어져 있다. 이를 다른 레인지파인더에서 많이 사용하는 깊이 데이터의 형태로 표현하는 방법은 카메라 파라미터 C 는 물체 좌표계와 카메라 좌표계 간의 변환과 투시변환으로 이루어져 있으며 식을 수학식 5와 같이 두 단계로 나누어 쓸 수 있다.
Figure 112009032662305-pat00008
Figure 112009032662305-pat00009
수학식 6을 잘 살펴보면,
Figure 112009032662305-pat00010
이므로, z'=-f이 되는 점에서는 wch=0이 되고, 결국 hc=0이 된다. 카메라의 렌즈의 중심을 지나고 z'축, 즉 카메라의 시선에 수직인 평면 위의 점들에서 hc=0이 성립함을 의미하며 마찬가지로 위의 식으로부터 프로젝터에 관해서도 비슷한 결과를 얻을 수 있다. 즉 hp가 0이 되는 점들은 프로젝트의 렌즈에 평행하고 시선에 수직인 평면 위의 점들이 된다.
이 평면방정식 hc=0을 물체 좌표계의 표현으로 고치면 수학식 7과 같다.
Figure 112009032662305-pat00011
이제 카메라 렌즈에 평행하고, 카메라의 시선에 수직인 평면의 방정식이 주어졌으므로, 각 점으로부터 이 평면까지의 거리를 계산하면, [xw,yw,zw]T의 3차원 좌표로 주어진 거리 데이터를 기준 평면으로부터의 거리로 표현한 깊이 데이터(depth data)로 변환할 수 있음을 알 수 있다. 각 점에서 이 평면까지의 거리는 수학식 8로 주어진다.
Figure 112009032662305-pat00012
다음으로, 카메라 파라미터와 프로젝터 파라미터를 구하는 과정에 대하여 설명한다.
카메라 파라미터와 프로젝터 파라미터는 카메라와 프로젝터의 위치, 자세 등에 의해 수시로 변한다. 따라서 카메라와 프로젝터의 위치, 자세 등이 바뀔 때 마다 새로 카메라 파라미터와 프로젝터 파라미터를 계산해 주어야 한다.
먼저, 카메라 파라미터를 계산하는 방법을 알아본다. 수학식 1의 1행 및 2행을 전개하여 정리하면 수학식 9와 같은 식이 된다.
Figure 112009032662305-pat00013
여기에서 n개의 점에 대하여 xw,yw,zw 와 xc,yc를 알고 있다고 가정하고 c34는 1로 생각하면 수학식 10이 구해진다.
Figure 112009032662305-pat00014
여기서,
Figure 112009032662305-pat00015
,
Figure 112009032662305-pat00016
,
Figure 112009032662305-pat00017
이다.
이로부터 최소 자승법에 의해 C를 수학식 11과 같이 구할 수 있다.
Figure 112009032662305-pat00018
이때에 C가 결정되기 위해서는 최소 6점에 대한 정보가 필요하고, 보정의 정밀도를 높이기 위해서는 더 많은 점을 사용하는 것이 바람직하다.
같은 방법으로 프로젝터 파라미터를 구할 수 있다. n개의 점에 대해서 xw,yw,zw와 xp를 안다고 가정하고 p24는 1로 생각하면, 수학식 12가 구해진다.
Figure 112009032662305-pat00019
여기서,
Figure 112009032662305-pat00020
,
Figure 112009032662305-pat00021
,
Figure 112009032662305-pat00022
이다.
이로부터 최소 자승법에 의해 P가 수학식 13과 같이 구해진다.
Figure 112009032662305-pat00023
여기에서 P가 결정되기 위해서는 최소 8점에 대한 정보가 필요하고, C의 경우와 마찬가지로 보정의 정밀도를 높이기 위해서는 더 많은 점을 사용하는 것이 바람직하다.
도 5를 참조하여 설명한 카메라 파라미터, 프로젝터 파라미터 및 3차원 정보 복원 방법은 도 1에 도시된 시스템에서 적용될 수 있는 일 예를 나타내고, 다른 구조의 3차원 영상 획득 시스템에서는 3차원 정보 복원에 요구되는 시스템 파라미터를 계산하는 방법은 달라질 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 피사체의 3차원 정보 획득 방법을 나타내는 도면이다.
3차원 정보 획득 장치는 3차원 정보 획득을 위한 구조광 컬러 패턴을 생성하기 위하여 우선, 피사체의 평균 컬러를 계산한다(610). 피사체의 평균 컬러는, 피사체에 백색광 및 차단광을 각각 투영하여, 백색광 투영시 획득된 영상 및 차단광 투영시 획득된 영상의 차 영상을 구성하는 화소들의 평균 컬러를 이용할 수 있다.
3차원 정보 획득 장치는 피사체의 평균 컬러를 이용하여 적어도 3개의 컬러 정보를 선택한다(620). 적어도 3개의 컬러 정보는 색공간에서 상기 평균 컬러를 기준으로 서로 대칭이 되는 대조적 컬러 쌍이 선택될 수 있다.
대조적 컬러 쌍은 피사체의 평균 컬러를 중심으로 색공간에서 서로 거리가 최대한 멀리 떨어지고 등거리인 컬러들을 포함할 수 있다. 또는, 대조적 컬러 쌍은 피사체의 평균 컬러가 정다면체의 중심에 있는 색공간에서 정의된 정다면체의 꼭지점 또는 정다면체의 중심에서 각 면의 중심으로 향하는 방향에 위치하는 컬러들을 포함할 수 있다.
3차원 정보 획득 장치는 결정된 컬러 정보를 포함하는 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 생성하고(630), 생성된 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 피사체에 투사한다(640). 피사체의 표면으로부터 반사되는 복수 개의 영상을 획득하고(650), 획득된 복수 개의 영상으로부터 피사체의 3차원 정보를 생성한다.
일 실시예에 따르면, 컬러 구조광 패턴을 피사체에 적용하여 빠른 3차원 정보를 획득할 수 있으므로, 사람의 얼굴 형상 등 움직임이 있는 대상에 대한 3차원 정보를 획득하는데 유용하게 이용될 수 있다. 또한, 피사체의 평균 색에 기초하여 컬러 구조광 패턴의 컬러를 선택함으로써 패턴 경계면에서 피사체 자체의 컬러으로 인하여 인한 정확하지 않은 3차원 거리 정보가 획득되는 문제를 해결할 수 있다.
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 피사체의 3차원 정보 획득 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 3비트 그레이 부호화에 의한 공간 분할에 이용되는 투사 패턴을 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 대조적 컬러 쌍 결정을 위해 이용되는 색공간의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 일 실시예에 따른 컬러 투사 패턴을 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 카메라 보정을 설명하기 위한 카메라 좌표계를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 피사체의 3차원 정보 획득 방법을 나타내는 도면이다.

Claims (11)

  1. 피사체의 평균 컬러를 기준으로 색공간에서 서로 대칭이 되는 대조적 컬러 쌍들을 적어도 3개의 컬러 정보로 선택하고, 상기 선택된 컬러 정보를 포함하는 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 생성하는 패턴 생성부;
    상기 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 피사체에 투사하는 프로젝터;
    상기 피사체의 표면으로부터 반사되는 복수 개의 영상을 획득하는 카메라; 및
    상기 획득된 복수 개의 영상으로부터 상기 피사체의 3차원 정보를 생성하는 데이터 처리부를 포함하는 3차원 정보 획득 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 패턴 생성부는 상기 피사체에 백색광 및 차단광을 각각 투영하고, 백색광 투영시 획득된 영상 및 차단광 투영시 획득된 영상의 차 영상을 생성하고, 생성된 차 영상의 각 화소별 컬러 값의 평균 값을 이용하여 평균 컬러를 계산하는 3차원 정보 획득 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 대조적 컬러 쌍은 상기 피사체의 평균 컬러를 중심으로 색공간에서 서로 거리가 최대한 멀리 떨어지고 등거리인 컬러들을 포함하는 3차원 정보 획득 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 패턴 생성부는 색공간에서 중심이 상기 피사체의 평균 컬러인 정다면체를 설정하고, 상기 정다면체의 꼭지점 또는 상기 정다면체의 중심에서 각 면의 중심으로 향하는 방향에 위치하는 컬러들 중 서로 대칭적 위치에 있는 컬러 쌍을 상기 대조적 컬러 쌍으로 선택하는 3차원 정보 획득 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로젝터는 상기 피사체의 일부 또는 전부에 상기 컬러 패턴을 투사하는 3차원 정보 획득 장치.
  7. 피사체에 구조 광 패턴을 투사하여 획득된 영상 정보로부터 피사체의 3차원 정보를 획득하는 방법으로서,
    피사체의 평균 컬러를 기준으로 색공간에서 서로 대칭이 되는 대조적 컬러 쌍들을 적어도 3개의 컬러 정보로 선택하는 단계;
    상기 선택된 컬러 정보를 포함하는 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 생성하고, 생성된 복수 개의 구조 광 컬러 패턴을 피사체에 투사하는 단계;
    상기 피사체의 표면으로부터 반사되는 복수 개의 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 복수 개의 영상으로부터 상기 피사체의 3차원 정보를 생성하는 단계를 포함하는 3차원 정보 획득 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 피사체의 평균 컬러는, 백색광 투영시 획득된 영상 및 차단광 투영시 획득된 영상의 차 영상을 생성하고, 생성된 차 영상의 각 화소별 컬러 값의 평균 값을 이용하여 획득되는 3차원 정보 획득 방법.
  9. 삭제
  10. 제7항에 있어서,
    상기 대조적 컬러 쌍은 상기 피사체의 평균 컬러를 중심으로 색공간에서 서로 거리가 최대한 멀리 떨어지고 등거리인 컬러들을 포함하는 3차원 정보 획득 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 대조적 컬러 쌍은 색공간에서 중심이 상기 피사체의 평균 컬러인 정다면체를 설정하고, 상기 정다면체의 꼭지점 또는 상기 정다면체의 중심에서 각 면의 중심으로 향하는 방향에 위치하는 컬러들 중에서 선택되는 3차원 정보 획득 방법.
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