KR102529593B1 - 대상체에 대한 3d 정보를 획득하는 디바이스 및 방법 - Google Patents

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Abstract

일 실시 예에 따라, 프로젝터가 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사하는 단계; 카메라가 상기 패턴 광에 대한 반사 광을 수신하는 단계; 상기 반사 광에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 대상체에 대한 선예도(sharpness) 또는 첨예도(acutance)를 획득하는 단계; 상기 선예도 또는 상기 첨예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 상기 N개의 채널 중 어느 하나인 선택 채널을 결정하는 단계; 및 상기 프로세서가 상기 선택 채널에 기초하여 상기 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 단계;를 포함하는 대상체에 대한 3D 정보를 제공하는 방법 및 그 방법에 대한 디바이스가 개시된다

Description

대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 디바이스 및 방법 {Device and method acquiring 3D information about an object}
본 개시의 기술분야는 대상체에 대한 3D정보를 획득하는 디바이스 및 방법에 관한 것으로 물체의 표면 반사율에 따라 최적의 광원 및 추정 기법을 제공함으로서 보다 정밀한 3D 스캔 영상을 제공할 수 있는 기술 분야와 관련된다.
종래의 일반적인 Structured light 3D camera는 백색 광원을 사용하여, 대상 체의 반사율에 대한 대응에 어려움이 있었다. 또한 각각의 기능이 결합 되어 있어 한정된 산업군에서만 사용해야는 아쉬움이 있었다.
따라서 대상체의 표면 반사율의 정보를 얻어 알고리즘을 통해 분석하고 보다 정밀한 3D 영상을 도출하여 사용자에게 제공하는 방법이 필요하다.
한국공개특허 제10-2431989 (2022.08.09) 3차원 영상 생성 장치 및 방법
본 개시에서는 대상체에 대한 3D정보를 획득하는 디바이스 및 방법에 관한 것으로 물체의 표면 반사율에 따라 최적의 광원 및 추정 기법을 제공함으로서 보다 정밀한 3D 스캔 영상을 제공할 수 있는 방법을 개시한다.
본 개시에서 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1측면에 따른 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 방법은 프로젝터가 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사하는 단계; 카메라가 상기 패턴 광에 대한 반사 광을 수신하는 단계; 프로세서가 상기 반사 광에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 대상체에 대한 선예도(sharpness) 또는 첨예도(acutance)를 획득하는 단계; 상기 프로세서가 상기 선예도 또는 상기 첨예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 상기 N개의 채널 중 어느 하나인 선택 채널을 결정하는 단계; 및 상기 프로세서가 상기 선택 채널에 기초하여 상기 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 선예도 또는 상기 첨예도를 획득하는 단계는 상기 반사 광에 대한 LAP(Energy of the image laplacian) 알고리즘에 기초하여 상기 선예도 또는 상기 첨예도를 결정할 수 있다.
또한, 상기 선택 채널을 결정하는 단계는 상기 N개의 채널 중 상기 선예도의 최대값과 최소값의 차이가 가장 큰 채널을 상기 선택 채널로 결정할 수 있다.
또한, 상기 반사 광을 수신하는 단계는 M개의 노출 시간 중 어느 하나에 대응하는 노출 시간 동안 상기 반사광을 수신하고, 상기 프로세서가 상기 선예도 또는 상기 첨예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 상기 M개의 노출 시간 중 어느 하나인 선택 노출 시간을 결정하는 단계; 및 상기 프로세서가 상기 선택 노출 시간에 기초하여 상기 대상체에 대한 상기 3D 정보를 획득하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 선택 채널을 결정하는 단계는 상기 선택 노출 시간을 결정하는 단계보다 먼저 수행될 수 있다.
또한, 상기 선예도 또는 상기 첨예도를 획득하는 단계는 상기 선예도를 제 1 수학식 또는 제 2 수학식에 기초하여 결정할 수 있다.
[제 1 수학식]
Figure 112022112576291-pat00001
[제 2 수학식]
Figure 112022112576291-pat00002
(i, j는 좌표값, g는 좌표에 대한 함수)
본 개시의 제 2 측면에 따른 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 디바이스는 프로젝터가 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사하고, 카메라가 상기 패턴 광에 대한 반사 광을 수신하는 수신부; 및 상기 반사 광에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 대상체에 대한 선예도(sharpness) 또는 첨예도(acutance)를 획득하고, 상기 선예도 또는 상기 첨예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 상기 N개의 채널 중 어느 하나인 선택 채널을 결정하고, 상기 선택 채널에 기초하여 상기 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 프로세서;를 포함할 수 있다.
또한, 본 게시의 제 3 측면은, 제 1 측면의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 비 일시적 기록 매체를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 물체의 표면 반사율에 따라 최적의 광원 및 추정기법을 제공함으로서 보다 정밀한 3D 영상을 사용자에게 제공함으로서 편의성이 향상 될 수 있다.
본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 대상체에 대한 3D정보를 획득하는 디바이스의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 디바이스가 동작하는 각 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 프로젝터와 카메라가 결합된 형태로 대상체에 대한 자동화 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도4는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 대상체에 대한 최적의 3D정보를 획득하는 순서를 설명하기 위한 도면이다.
도5는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 최적의 선예도와 첨예도를 확인하기 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
본 개시에서 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시 예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 개시가 완전 하도록 하고, 해당 기술 분야에 속하는 통상의 기술자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 개시의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 해당 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다.
공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 다양한 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도면을 참조하면, 디바이스(100)는 수신부(110), 프로세서(120) 및 출력부(130)를 포함할 수 있다.
도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 디바이스(100)에 더 포함될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들면, 디바이스(100)는 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또는 다른 실시 예에 따를 경우, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부 구성요소는 생략될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
일 실시 예에 따른 수신부(110)는 대상체에 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사하여 전술한 패턴 광에 대한 반사광을 수신할 수 있다.
디바이스(100)는 대상체로부터 획득한 다수의 패턴 광에 따른 다수의 반사 광의 정보와 알고리즘에 따른 첨예도와 선예도의 차이 값을 저장하고 분석 할 수 있으며 대상체에 대한 패턴 광을 선택할 때 사용될 수 있다.
일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 정보가 누적됨에 따라 새로운 정보가 추가 될 수 있다. 예를 들면, 반사 광의 정보와 첨예도와 선예도의 차이 값의 정보에 기초하여 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 수신부(110)중 하나인 프로젝터는 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사한다. 조사된 다양한 패턴 광 중 대상체의 표면에 반사되면서 다양한 반사 광의 결과값이 도출될 수 있다. 또한 수신부(110) 중 또다른 하나인 카메라는 패턴 광에 대한 반사 광을 수신하게 된다. 이를 통해 수신부(110)는 패턴 광과 반사 광의 다양한 결과값 정보를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 수신부(110)에 저장되어있는 패턴 광과 반사 광의 결과값 정보들을 알고리즘을 통해 분석할 수 있다. 이를 통해 선예도 또는 첨예도의 최대값과 최소값의 차이 값의 데이터를 수집하게 되고, 이를 기초하여 N개의 채널 중 선예도 또는 첨예도의 최대값과 최소값의 차이 값이 가장 큰 어느 하나인 선택 채널을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 출력부(130)는 선택 채널에 기초하여 대상체에 대한 가장 최적의 3D 정보를 획득할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 대상체에 대한 3D정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S210을 참조하면, 일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사한다.
일 실시 예에 따른 디바이스(100)의 수신부(110) 중 하나인 프로젝터는 복수의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사한다.
예를 들면, 디바이스(100) 중 하나인 프로젝터는 해당 대상체를 향해 복수의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 조사하고 대상체는 조사된 패턴 광에 따라 광원을 반사하게 된다. 복수의 채널인 패턴 광은 각각 저마다의 다양한 모양을 가지고 있다. 이러한 다양한 모양에 따라 대상체에서 반사되는 반사 광의 반사율이 달라질 수 있다.
예를 들면, 디바이스(100)는 “O1”과 “O2”라는 또 다른 대상체에 대한 각각 “W1”과 “W2”라는 조사된 패턴에 대응하는 반사율에 따른 반사 광 정보를 획득할 수 있고 이를 기초하여 디바이스(100)가 각 항목에 “스코어”를 부여함으로서 우선 순위를 결정할 수 있다. 이를테면, 대상체에 복수의 채널 중 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 조사했을 때 반사율의 크기에 따라 우선 순위를 결정할 수 있다. 이를 테면, 반사율의 크기 중 가장 높은 우선 순위는 10점의 스코어를 부여하는 평가 점수가 될 수 있으며 디바이스는(100)는 디바이스의 구성 중 하나인 프로젝터로부터 선택되고 완료된 “W1”과 “W2”의 반사율 정보에 대해 평가 점수를 획득할 수 있다. 이 예시에서 디바이스는(100) 우선순위를 결정할 “O1”의 평가 점수는 3점, “2”는 1점을 획득하였다고 가정할 수 있다. 이를 통해 디바이스(100)는 평가 점수가 더 높은 “O2”에 조사된 “W2”의 패턴 광이 해당 대상체를 3D 영상화 하는데 최적의 패턴 광으로 선택함으로서 가장 최적의 패턴 광 선택이 가능해진다.
단계 S220을 참조하면, 일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 획득된 패턴 광에 대한 반사 광을 수신한다.
일 실시 예에 따른 반사 광은 디바이스(100)의 수신부(110) 중 하나인 카메라가 수신하는데, 이는 프로젝터에 의해 획득된 패턴 광 영상이 대상체에 조사되어, 대상체로부터 반사됨으로써 획득될 수 있다. 일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 영상 획득 디바이스로부터 유선 또는 무선으로 반사 광을 수신할 수 있다. 또는 디바이스(100)는 영상 획득 디바이스를 포함할 수도 있다.
단계 S230을 참조하면, 일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 반사광에 대한 분석결과에 기초하여 대상체에 대한 선예도 또는 첨예도를 획득한다.
일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 획득된 반사광에 대한 분석결과에 대해 LAP(Energy of the image laplacian) 알고리즘에 기초하여 선예도 또는 첨예도를 획득할 수 있다. 선예도 또는 첨예도는 하기 [제 1 수학식] 및 [제 2 수학식]에 따라 결정될 수 있다.
[제 1 수학식]
Figure 112022112576291-pat00003
[제 2 수학식]
Figure 112022112576291-pat00004
[제 1 수학식] 및 [제 2 수학식]에서 i, j는 좌표값(예: i는 x좌표값, j는 y좌표값)을 의미할 수 있으며, g(a, b)는 a, b의 좌표에 대한 함수(예: a, b에서의 밝기 값, 픽셀 값 등)일 수 있다.
단계 S240을 참조하면, 일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 선예도 또는 첨예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 N개의 채널 중 어느 하나인 선택 채널을 결정한다.
일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 선예도와 첨예도의 최대값과 최소값의 차이가 가장 큰 채널을 선택 채널로 결정할 수 있다. 또한, 앞서 얻어진 선예도와 첨예도는 사진의 디테일이 얼마나 선명한 지를 나타내며 질감을 강조하기 위한 가장 중요한 요소가 될 수 있다. 또한 경계선에서 색이 얼마나 정확하고 순간적으로 변하는지를 나타낸다. 따라서 선예도 또는 첨예도가 높을수록 3D 영상으로 구현되는 대상체의 경계선이 명확해 질 수 있다. 따라서 선예도와 첨예도의 최대값과 최소값의 차이가 가장 큰 채널을 선택하게 되면 가장 명확하고 정확하게 구현된 3D 영상을 얻을 수 있다.
단계 S250을 참조하면, 일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 선택 채널에 기초하여 대상체에 대한 가장 디테일하고 선명한 3D정보를 획득할 수 있다.
도3은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 프로젝터와 카메라가 결합된 형태로 대상체에 대한 자동화 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
디바이스(100)은 도면과 같이 프로젝터와 카메라가 결합된 형태로 프로젝터는 복수의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사하고, 카메라는 대상체로부터 반사된 패턴 광의 반사 광을 획득할 수 있다. 이러한 자동화 추정 방법으로 대상체의 외형정보에 대한 3D 정보를 획득할 수 있고, 대상체를 보다 명확하게 구현할 수 있는 3D 영상을 획득할 수 있다.
도4는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 대상체에 대한 최적의 3D 정보를 획득하는 순서를 설명하기 위한 도면이다.
디바이스(100)가 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 순서에 있어서, 프로젝터가 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 패턴 광을 대상체를 향해 조사하고, 그 뒤 카메라가 상기 패턴 광에 대한 반사 광을 수신할 수 있다. 그 후 프로세서가 상기 반사 광에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 대상체에 대한 선예도 또는 첨예도를 획득할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 첨예도 또는 선예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 N개의 채널 중 어느 하나인 선택 채널을 결정할 수 있다. 이를 통해 디바이스(100)는 대상체에 대한 3D 정보를 획득 할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 최적의 선예도와 첨예도를 확인하기 위한 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
제 1 그래프(510)는 선예도가 높은 경우를 나타내며 제 2 그래프(520)는 선예도가 낮은 경우를 나타낼 수 있다. 제 1 그래프(510) 및 제 2 그래프(520)에서 세로는 그레이 밸류(GV; gray value), 가로는 거리(예: 픽셀)을 나타낼 수 있다.
제 1 그래프(510)에서는 약 200GV 이상의 편차가 확인되나, 제 2 그래프(520)에서는 약 30 GV 이상의 편차가 확인된다.
디바이스(100)는 상기 선예도와 첨예도를 확인하기 위해서 LAP(Energy of the image laplacian) 알고리즘을 사용하여 초점 값을 계산할 수 있다. 이는 Laplacian mask를 Conveolution하여 계산될 수 있다. 이러한 과정을 통해, 디바이스(100)는 초점 값이 최대가 되는 최적의 패턴 광을 선택할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예를 들어, 디스플레이 장치 또는 컴퓨터)에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예를 들어, 메모리)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 인스트럭션들 중 적어도 하나의 인스트럭션을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 인스트럭션에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 인스트럭션들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 개시에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 디바이스
110: 수신부 120: 프로세서
310: 프로젝터 320: 카메라
410: 선택 채널 결정 단계 420: 선택 노출 시간 결정 단계
510: 제 1 수학식 520: 제 2 수학식

Claims (7)

  1. 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 방법에 있어서,
    프로젝터가 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 광의 패턴을 나타내는 패턴 광을 대상체를 향해 조사하는 단계;
    카메라가 상기 패턴 광에 대한 반사 광을 수신하는 단계;
    프로세서가 상기 반사 광에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 대상체에 대한 선예도(sharpness) 또는 첨예도(acutance)를 획득하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 선예도 또는 상기 첨예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 상기 N개의 채널 중 어느 하나인 선택 채널을 결정하는 단계; 및
    상기 프로세서가 상기 선택 채널에 기초하여 상기 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 선예도 또는 상기 첨예도를 획득하는 단계는
    상기 반사 광에 대한 LAP(Energy of the image laplacian) 알고리즘에 기초하여 상기 선예도 또는 상기 첨예도를 결정하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 선택 채널을 결정하는 단계는
    상기 N개의 채널 중 상기 선예도의 최대값과 최소값의 차이가 가장 큰 채널을 상기 선택 채널로 결정하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 반사 광을 수신하는 단계는
    M개의 노출 시간 중 어느 하나에 대응하는 노출 시간 동안 상기 반사 광을 수신하고,
    상기 프로세서가 상기 선예도 또는 상기 첨예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 상기 M개의 노출 시간 중 어느 하나인 선택 노출 시간을 결정하는 단계; 및
    상기 프로세서가 상기 선택 노출 시간에 기초하여 상기 대상체에 대한 상기 3D 정보를 획득하는 단계;를 더 포함하는, 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 선택 채널을 결정하는 단계는 상기 선택 노출 시간을 결정하는 단계보다 먼저 수행되는, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 선예도 또는 상기 첨예도를 획득하는 단계는
    상기 선예도를 제 1 수학식 또는 제 2 수학식에 기초하여 결정하는, 방법.
    [제 1 수학식]
    Figure 112022112576291-pat00005

    [제 2 수학식]
    Figure 112022112576291-pat00006

    (i, j는 좌표값, g는 좌표에 대한 함수)
  7. 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 디바이스에 있어서,
    프로젝터가 N개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대응하는 광의 패턴을 나타내는 패턴 광을 대상체를 향해 조사하고,
    카메라가 상기 패턴 광에 대한 반사 광을 수신하는 수신부; 및
    상기 반사 광에 대한 분석 결과에 기초하여 상기 대상체에 대한 선예도(sharpness) 또는 첨예도(acutance)를 획득하고,
    상기 선예도 또는 상기 첨예도의 최대값과 최소값의 차이에 기초하여 상기 N개의 채널 중 어느 하나인 선택 채널을 결정하고,
    상기 선택 채널에 기초하여 상기 대상체에 대한 3D 정보를 획득하는 프로세서;를 포함하는, 디바이스.
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