KR102045875B1 - 리얼센스를 이용한 목표물 3d 모델링방법 - Google Patents

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Abstract

고정 목표물을 중심으로 일정간격으로 설치된 복수의 리얼센스를 통해 거리 데이터 및 복수의 3D 영상을 획득하고, 획득한 복수의 3D 영상을 병합(merge)하여 목표물에 대하여 완전한 3D 영상을 생성한 후 이를 홀로렌즈를 통해 투영할 수 있도록 한 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법에 관한 것으로서, 복수의 리얼센스를 이용하여 목표물을 촬영하고, 촬영된 복수의 영상으로부터 거리 데이터 및 복수의 영상을 획득하는 단계, 획득한 복수의 3차원 영상에 대해 기준 좌표계를 변환하는 단계, 기준 좌표계로 변환된 복수의 3차원 영상의 외곽선을 추출하는 단계, 추출한 복수의 3차원 영상 각각의 외곽선이 일치하도록 3차원 영상의 오차를 보정하고, 오차 보정된 복수의 3차원 영상을 병합하여 3차원 모델을 생성하는 단계 및 생성된 3차원 모델을 홀로렌즈로 투영하는 단계를 포함하여, 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법을 구현한다.

Description

리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법{Target 3D modeling method using realsense}
본 발명은 리얼센스(RealSense)를 이용한 목표물 3D 모델링방법에 관한 것으로서, 특히 고정 목표물을 중심으로 일정간격으로 설치된 복수의 리얼센스를 통해 거리 데이터 및 복수의 3D 영상을 획득하고, 획득한 복수의 3D 영상을 병합(merge)하여 목표물에 대하여 완전한 3D 영상을 생성한 후 이를 홀로렌즈를 통해 투영할 수 있도록 한 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법에 관한 것이다.
환자별 수술 부위의 3D 및 증강현실 구현을 통해 수술 시 주치의에게 환자의 수술 부위를 3D 형상으로 제공해주어, 수술 성공률을 높이기 위한 기술들이 많이 제안되고 있다.
3차원 형상을 가진 스캔 대상물체에 대한 3차원 데이터를 획득하는 방법은 기계적인 메커니즘을 이용하여 3차원 좌표점을 접촉식으로 디지타이징(digitizing)하는 방법이 있으나, 일반적으로는 피사체에 레이저를 주사하여 3차원 이미지를 획득하는 광학식 방법인 광삼각법이 잘 알려져있다.
광삼각법을 이용한 3차원 스캐너는, 피사체에 쉬트빔 형태의 레이저 라인을 주사(조사)하고, 이를 일정각을 유지하며 고속영상카메라로 촬영하는 센서 헤드, 상기 센서 헤드로부터 카메라의 영상을 입력받아 영상해석을 통하여 3차원 데이터를 생성하는 이미지 처리부를 구비한다.
이때, 3차원 공간에 존재하는 물체를 2차원 카메라로 촬영하면 거리정보가 사라지기 때문에, 형태 파악 및 길이 측정과 같은 정밀한 데이터 추출에 사용하기 어렵다. 이에, 3차원 스캐너에는 거리 정보를 포함하는 3차원 영상을 제공하는 3차원 카메라가 구비된다.
즉, 3차원 카메라가 촬영한 정보는 점의 집합으로 표현되고, 상기 3차원 스캐너는 3차원 카메라의 위치와 촬영 방향을 고려하여 촬영 영상을 좌표 변환함으로써, 대상 물체에 대한 3차원 모델을 얻게 된다.
그러나 하나의 3차원 카메라를 이용하여 3차원 공간상에 존재하는 물체를 촬영하게 되면, 3차원 카메라의 촬영 반대 방향은 물체에 가려져 촬영할 수 없게 된다. 즉, 물체의 하측에 대해서는 사각지대가 발생한다.
이에, 최근에는 여러 개의 카메라를 물체 주변의 서로 다른 위치에 배치하여 물체의 각 방향을 촬영함으로써 사각지대를 없애고 물체의 전체 형태를 얻을 수 있도록 하고 있다.
그러나 3차원 카메라가 구비되는 3차원 스캐너 장착에 따른 오차 및 3차원 카메라 자체의 오프셋 값 등에 의한 오차 등이 발생하게 된다. 이에 따라 서로 다른 3차원 카메라의 촬영 영상을 병합하여 3차원 모델을 생성함에 있어 3차원 카메라에 대한 오차 값이 촬영 영상에 반영됨으로 인해 정확한 크기와 형태를 갖는 3차원 모델을 생성하는데 어려움이 있게 된다.
따라서 상기와 같이 복수의 카메라를 통해 획득한 영상을 처리하여 완전한 3차원 영상을 구현하기 위한 기술들이 제안되고 있으며, 이러한 종래의 제안 기술이 하기의 <특허문헌 1> 에 개시되어 있다.
<특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 제1방향을 촬영하여 제1 영상을 생성하는 제1 카메라, 제2방향을 촬영하여 제2 영상을 생성하는 제2 카메라 및 상기 제1 영상의 적어도 일부인 제1 추출 영상 및 상기 제2 영상의 적어도 일부인 제2 추출 영상을 추출하고, 상기 제1 추출 영상 및 상기 제2 추출 영상을 병합하여 제3 영상을 생성하는 제어부를 포함하여 이루어진다. 이러한 구성을 통해, 복수의 카메라 각각에서 획득된 영상 중 필요한 부분만 추출하여 하나의 영상으로 병합하여, 3D 영상을 구현한다.
대한민국 등록특허 10-1558419(2015.10.01. 등록)(복수의 카메라를 이용한 영상처리장치 및 제어방법)
그러나 상기와 같은 종래기술은 복수의 카메라에서 획득한 영상을 병합하여 하나의 단일 3D 영상을 구현하는 것은 가능하나, 목표물과의 거리 데이터를 획득하기 위해서는 별도의 거리 센서를 이용해야 하는 불편함이 있으며, 고정 목표물을 부분별로 측정하여 3D 영상을 구현할 때 완전한 영상 병합이 이루어지지 않아 자연스럽지 않은 3D 영상을 구현하는 단점이 있다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 고정 목표물을 중심으로 일정간격으로 설치된 복수의 리얼센스를 통해 거리 데이터 및 복수의 3D 영상을 동시에 획득하고, 획득한 복수의 3D 영상을 병합(merge)하여 목표물에 대하여 완전한 3D 영상을 생성한 후 이를 홀로렌즈를 통해 투영할 수 있도록 한 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법은 (a) 복수의 리얼센스를 이용하여 목표물을 촬영하고, 촬영된 복수의 영상으로부터 거리 데이터 및 복수의 영상을 획득하는 단계; (b) 상기 획득한 복수의 3차원 영상에 대해 기준 좌표계를 변환하는 단계; (c) 상기 기준 좌표계로 변환된 복수의 3차원 영상의 외곽선을 추출하는 단계; (d) 상기 추출한 복수의 3차원 영상 각각의 외곽선이 일치하도록 3차원 영상의 오차를 보정하고, 오차 보정된 복수의 3차원 영상을 병합하여 3차원 모델을 생성하는 단계; (e) 상기 생성된 3차원 모델을 홀로렌즈로 투영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 리얼센스는 3개의 3D 깊이 카메라를 이용하며, 3개의 3D 깊이 카메라는 120°간격으로 설치되어 목표물을 촬영하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 복수의 영상은 특정 영상을 기준 영상으로 설정하고, 상기 특정 영상을 제외한 나머지 영상을 측면 영상으로 설정하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (d)단계는 (d1) 측면 영상의 외곽선이 기준 영상의 외곽선과 길이 및 방향이 일치하게 되도록 좌표 변환 관계식을 생성하는 단계; (d2) 상기 생성한 좌표 변환 관계식을 이용하여 3차원 측면 영상에 대해 좌표 변환을 수행하여 오차 보정된 3차원 측면 영상을 생성하는 단계; (d3) 3차원 기준 영상과 오차 보정된 3차원 측면 영상을 병합하여 목표물에 대한 3차원 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 고정 목표물을 중심으로 일정간격으로 설치된 복수의 리얼센스를 통해 거리 데이터 및 복수의 3D 영상을 획득하고, 획득한 복수의 3D 영상을 병합(merge)하여 목표물에 대하여 완전한 3D 영상을 생성할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법을 구현하기 위한 시스템 구성도,
도 2a 및 도 2b는 본 발명에 적용되는 리얼센스를 이용하여 촬영한 목표물 영상 예시도,
도 3은 본 발명에 따른 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법을 보인 흐름도.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법을 구현하기 위한 시스템구성도로서, 목표물(1)의 촬영하기 위한 3개의 리얼센서(11 ~ 13), 상기 3개의 리얼센스(11 ~ 13)로부터 각각 촬영된 3D 영상을 입력받는 3D 영상 입력부(20), 상기 3D 영상 입력부(20)로부터 획득한 3개의 3D 영상에서 거리 및 영상 데이터를 추출하는 거리/영상 데이터 추출부(30), 상기 거리/영상 데이터 추출부(30)에서 추출한 복수의 3D 영상을 병합하여 완전한 3D 영상을 모델링하는 3D 영상 병합부(40), 상기 3D 영상 병합부(40)에서 병합된 3D 영상을 홀로그램으로 투영하는 홀로렌즈(50)를 포함한다.
도 3은 본 발명에 따른 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법을 보인 흐름도로서, (a) 복수의 리얼센스(11 ~ 13)를 이용하여 목표물(1)을 촬영하고, 촬영된 복수의 영상으로부터 거리 데이터 및 복수의 영상을 획득하는 단계(S11 ~ S12), (b) 상기 획득한 복수의 3차원 영상에 대해 기준 좌표계를 변환하는 단계(S13), (c) 상기 기준 좌표계로 변환된 복수의 3차원 영상의 외곽선을 추출하는 단계(S14), (d) 상기 추출한 복수의 3차원 영상 각각의 외곽선이 일치하도록 3차원 영상의 오차를 보정하고, 오차 보정된 복수의 3차원 영상을 병합하여 3차원 모델을 생성하는 단계(S15 ~ S16), (e) 상기 생성된 3차원 모델을 홀로렌즈(50)로 투영하는 단계(S17)를 포함한다.
상기 리얼센스(11 ~ 13)는 3개의 3D 깊이 카메라를 이용하며, 3개의 3D 깊이 카메라는 120°간격으로 설치되어 목표물을 촬영하는 것이 바람직하다.
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 특정 대상물(목표물)(1)을 완전한 3차원 3D 영상으로 모델링하기 위해서, 목표물(1)에 대해 120° 간격으로 리얼센스(11 ~ 13)를 설치하고, 목표물(1)을 촬영한다(S11). 여기서 목표물(1)은 적어도 하나 이상의 평면을 갖는 입체 형상의 물체가 될 수 있다. 상기 리얼센스(RealSense)(11 ~ 13)는 3D 깊이 카메라(3D depth camera)를 이용할 수 있다. 특정 리얼센스(예를 들어, 13)를 기준 카메라라고 정의하고, 나머지 리얼센스(11, 12)를 측면 카메라라고 정의한다. 따라서 리얼센스(13)를 통해 획득한 3D 영상은 기준 영상이 되며, 나머지 리얼센스(11, 12)를 통해 획득한 3D 영상은 측면 영상이 된다. 촬영된 각각의 영상은 모서리 영역을 포함하는 것이 바람직하다.
이렇게 3개의 리얼센스(11 ~ 13)로 각각 획득한 3D 영상은 3D 영상 입력부(20)를 통해 각각 신호처리된 후, 거리/영상 데이터 추출부(30)에 전달된다.
상기 거리/영상 데이터 추출부(30)는 복수의 리얼센스(11 ~ 13)로 각각 획득한 영상 중 기준 영상을 기준으로 화면 중앙의 좌표를 고정된 목표물까지의 거리 정보로 획득한다. 아울러 각각의 3D 영상으로부터 전처리 과정을 수행하여 3개의 3D 영상 데이터를 추출하여, 3D 영상 변환부(40)에 전달한다(S12).
다음으로, 3D 영상 병합부(40)는 상기 거리/영상 데이터 추출부(30)에서 제공되는 복수의 3차원 영상(기준 영상, 측면 영상)에서 외곽선을 기준으로 3차원 측면 영상에 대한 오차 보정 영상을 생성하고, 3차원 기준 영상과 오차 보정된 3차원 측면 영상을 병합하여 대상 물체(1)에 대한 3차원 모델을 생성한다.
예컨대, 단계 S13에서 3차원 기준 영상과 2개의 3차원 측면 영상에 대해 글로벌 원점을 기준으로 하는 좌표계 변환처리를 수행한다. 이때, 글로벌 원점을 기준으로 하는 좌표계를 이용하여 각 3차원 영상에 대응되는 3차원 카메라의 위치와 방향에 대응되는 변환행렬을 산출하고, 이 변환행렬을 이용하여 좌표계 변환처리를 수행할 수 있다. 여기서, 좌표계 변환을 위한 변환행렬은 공지의 기술이므로 그 상세한 설명은 생략한다.
이어, 단계 S14에서 좌표계 변환된 각 3차원 영상에 대해 외곽선 영역을 추출한다. 즉, 3차원 기준 영상과 2개의 3차원 측면 영상에 존재하는 모든 외곽선 영역을 각각 추출한다. 여기서, 리얼센스로부터 제공되는 영상은 3차원 도트 클라우드 형태로 표현된다. 따라서 도트 클라우드가 이루는 평면의 경계를 추출함으로써, 외곽선을 추출할 수 있다.
다음으로, 단계 S15에서 3차원 기준 영상과 3차원 측면 영상에서 추출된 외곽선 정보를 비교하여 대상 물체에 대해 공통되는 외곽선을 추출하고, 3차원 기준 영상의 일측 제1 외곽선과 3차원 측면 영상의 제2 외곽선을 일치시키고, 기준 영상의 타측 제2 외곽선과 3차원 측면 영상의 제3 외곽선을 일치시키기 위한 병합행렬을 생성한다. 여기서 외곽선의 시작점과 끝점에서 서로 다른 오차 거리가 발생할 수 있다. 상기 병합행렬은 이러한 오차 거리를 없앰으로써, 자동으로 3차원 3D 깊이 카메라 자체 오차 값을 보정하도록 해준다. 여기서, 상기 병합행렬은 제1 외곽선의 화소당 거리 값 및 위치 값에 대해 제2 외곽선의 화소당 거리 값 및 위치 값에 대한 오차를 보정하기 위한 관계식으로, 회전변환과 이동변환 및 크기변환 성분을 포함할 수 있다. 이어, 3차원 측면 영상을 생성된 병합행렬을 통해 좌표 변환함으로써, 3차원 측면 영상에 대하여 오차 보정된 영상을 생성한다. 여기서 오차 보정된 영상은 2개가 된다.
다음으로, 단계 S16에서 상기 3차원 기준 영상과 상기 오차 보정된 3개의 3차원 측면 영상을 병합하여, 대상 물체(1)에 대한 3차원 모델을 생성한다. 즉, 기준 영상에 설치 위치를 기준으로 미리 알고 있는 좌측/우측 측면 영상을 위치에 따라 외곽선을 중심으로 병합하여, 완전한 3D 영상 모델링을 구현하게 된다.
이어, 단계 S17에서 상기 구현한 3D 모델링 영상을 홀로렌즈(50)를 통해 홀로그램으로 투사하여, 시술자나 기타 사용자가 3D 모델링을 활용할 수 있도록 한다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
1: 목표물
11 ~ 13: 리얼센스
20: 3D 영상 입력부
30: 거리/영상 데이터 추출부
40: 3D 영상 병합부
50: 홀로렌즈

Claims (4)

  1. 리얼센스로 촬영한 영상을 3D 모델링하기 위한 방법으로서,
    (a) 복수의 리얼센스를 이용하여 목표물을 촬영하고, 촬영된 복수의 영상으로부터 거리 데이터 및 복수의 영상을 획득하는 단계;
    (b) 상기 획득한 복수의 3차원 영상에 대해 기준 좌표계를 변환하는 단계;
    (c) 상기 기준 좌표계로 변환된 복수의 3차원 영상의 외곽선을 추출하는 단계;
    (d) 상기 추출한 복수의 3차원 영상 각각의 외곽선이 일치하도록 3차원 영상의 오차를 보정하고, 오차 보정된 복수의 3차원 영상을 병합하여 3차원 모델을 생성하는 단계; 및
    (e) 상기 생성된 3차원 모델을 홀로렌즈로 투영하는 단계를 포함하고,
    상기 (c)단계는 3차원 기준 영상과 2개의 3차원 측면 영상에 대해 글로벌 원점을 기준으로 하는 좌표계 변환처리를 수행하되, 글로벌 원점을 기준으로 하는 좌표계를 이용하여 각 3차원 영상에 대응되는 3차원 카메라의 위치와 방향에 대응되는 변환행렬을 산출하고, 이 변환행렬을 이용하여 좌표계 변환처리를 수행하며,
    상기 (d)단계는 좌표 변환 관계식을 이용하여 3차원 측면 영상에 대해 좌표 변환을 수행하여 오차 보정된 3차원 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법.
  2. 청구항 1에서, 상기 리얼센스는 3개의 3D 깊이 카메라를 이용하며, 3개의 3D 깊이 카메라는 120° 간격으로 설치되어 목표물을 촬영하는 것을 특징으로 하는 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법.
  3. 청구항 1에서, 상기 복수의 영상은 특정 영상을 기준 영상으로 설정하고, 상기 특정 영상을 제외한 나머지 영상을 측면 영상으로 설정하는 것을 특징으로 하는 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법.
  4. 청구항 1에서, 상기 (d)단계는 (d1) 측면 영상의 외곽선이 기준 영상의 외곽선과 길이 및 방향이 일치하게 되도록 좌표 변환 관계식을 생성하는 단계; (d2) 상기 생성한 좌표 변환 관계식을 이용하여 3차원 측면 영상에 대해 좌표 변환을 수행하여 오차 보정된 3차원 측면 영상을 생성하는 단계; (d3) 3차원 기준 영상과 오차 보정된 3차원 측면 영상을 병합하여 목표물에 대한 3차원 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 리얼센스를 이용한 목표물 3D 모델링방법.






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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003271928A (ja) * 2002-03-13 2003-09-26 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 三次元モデリング装置及びその方法及びそのプログラム
US20180075657A1 (en) * 2016-09-15 2018-03-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Attribute modification tools for mixed reality

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170061700A1 (en) * 2015-02-13 2017-03-02 Julian Michael Urbach Intercommunication between a head mounted display and a real world object
KR101558419B1 (ko) 2015-06-11 2015-10-07 (주)프로브디지털 복수의 카메라를 이용한 영상처리장치 및 제어방법
KR101910484B1 (ko) * 2015-06-26 2018-10-22 코그넥스코오포레이션 3차원(3d) 비전 검사를 위한 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003271928A (ja) * 2002-03-13 2003-09-26 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 三次元モデリング装置及びその方法及びそのプログラム
US20180075657A1 (en) * 2016-09-15 2018-03-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Attribute modification tools for mixed reality

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Garon, Mathieu, et al. "Real-time high resolution 3D data on the HoloLens." 2016 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality. IEEE(2016)
Joachi "Real-time mixed-reality telepresence via 3D reconstruction with HoloLens and commodity depth sensors." Proceedings of the 19th ACM International Conference on Multimodal Interaction. ACM(2017)
이만재. "새로운 표현 매체로서의 가상현실: Photo-VR 의 기대효과 및 활용방안을 중심으로." 한국고등직업교육학회논문집 5.3 (2004)

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