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Time-of-flight depth Sensor- 쏘는 빛과 돌아오는 빛의 Phase가 얼마나 달라졌는지를 측정=> Phase Shift를 가지고 갔다온 거리를 측정 (빛의 파장 이용)Pulse Modulation- Source에서 purse를 보낸다.- 빛이 Scene에 반사되어 돌아온다.- 돌아오는 시간을 계산- Depth를 추정 => 실제로 구현이 어렵다.Continuos Modulation=> 실질적으론 이 방법을 사용한다. # Phase Measurement by Correlation * Cross-Correlation # Computing Depth from Phase Motion Field- 이미지 상에 움직인 만큼의 속도- 3D 공간에서 물체가 실제 이동하는 속도 벡터 필드 Optical..

Depth from Defocus Defocus : 렌즈의 초점에서 벗어난 물체가 이미지 상에 흐릿하게 나타나는 현상=> 이 흐림의 정도를 분석하여 깊이(Depth)를 추정하는 방식을 말한다. # Gaussian Lens Lawf : lens의 고유한 focal lengthi : lens에서 image plane까지의 거리o : 3차원에서 lens에서 object까지의 거리=> focus가 잘 맞을 때 수식이 성립한다. # Blur circle diameter[Image Defocus & Sensor Location]- 원래 맺히는 곳과 image plane 사이의 거리가 커지면 커질수록 blur 사이즈도 커진다.[Image Defocus & Aperture Size]- lens는 그대로 두고 (foca..

Image Intensity- 물체의 한 지점이 pixel로 와서 그 부분이 특정한 밝기 값을 가지게 되는 것- 밝기 값을 결정짓는 요소들1. Source : 조명 (known)2. n: 해당 지점의 표면 방향 (Unknown)3. Reflectance : 해당 지점의 표면이 빛나는 성질 (known) Photometric Streo- 이미지 intensity로부터 물체의 3D 형태를 추정하는 문제를 푸는 알고리즘=> 여러장을 써서 푸는 task=> Depth Z를 구한다. Surface Gradient and Normalp, q의 정의에 대해서 정확히 알고 있자.Gradient SpaceZ=1 평면 전체=> 밑으로 향하는 방향성은 고려 X (카메라의 반대 방향) Reflectance Map R(p,q..

빛의 성질- Absorption : 표면을 만났을 때 흡수되는 빛 (보이지 않는다.)- Diffuse Reflection : 여러가지 방향으로 반사 (난반사)- Specular Reflection : 반짝반짝하게 반사 (정, 거울 반사) 이 아래부터는 modeling 하기 어렵다.- Transparency : 투명하게 빛이 물체 표면을 뚫고 지나간다.- Refraction : 뚫고 지나가는데 꺾여서 굴절되어서 들어가는 경우- Fluorescence : 스스로 빛을 뿜어낸다. (형광물질 - 고유한 빛의 파장을 뿜어낸다)=> Light Source가 없어지면 즉각적으로 없어진다.- Phosphorescence : 해당 빛이 없어져도 잠시동안 스스로 빛을 낸다. (인광 ex. 별스티커)=> Light Sour..

Uncontrolled (Casual) Video하나의 카메라로 움직이면서 찍은 여러 장의 image / 카메라를 움직이면서 찍는다.=> intrinsic 변화 X / Extrinsic 만 변화 Structure from Motion- 여러 이미지로부터 **3D 구조(geometry)**와 **카메라의 움직임(poses)**을 추정하는 기술 - 하나의 카메라로 움직이면서 여러 장의 이미지를 촬영한 경우, intrinsic은 고정되고 extrinsic만 변화한다고 가정 Orthographic Projection (From 3D to 2D)- 물체를 카메라 축에 수직으로 투영하는 모델=> Scene이 카메라에 대해서 멀리 떨어져 있을때=> Scene이 가지고 있는 제일 가까운 곳과 먼쪽과의 차이가 카메라가 ..

Essential matrix Essential Matrix from 8+ Corresponding Points- 한쌍의 corresponding point가 주어진다면 위의 coplarity constraint가 성립한다.- 이 식은 Fundamental Matrix 계산과 동일한 형태이나, 정규화된 카메라 좌표계 (즉, 내부 파라미터 K를 제거한 상태)에서 사용된다는 점이 다름.Constraints[Fundamental Matrix]- 마지막 특이값을 0으로 만들어 rank2를 보장한다.[Essential Matrix]- E도 마찬가지로 진행- 추가적으로 non-zero singular value가 서로 같아야 한다. (scale이 중요하지 않다.)=> D = diag(d,d,0) / D = diag..

Camera Pair- 이미지를 촬영한 2가지 위치(또는 상태)의 조합- 찍히는 피사체는 움직이지 않고 고정, 카메라는 움직여도 상관 없다.# A stero camera: 카메라 2개일 때# Multiview stero camera: 카메라 2개 이상 Orientation- 카메라 pair의 방향(Orientation)은 각 카메라의 독립적인 방향으로 설명할 수 있다.Q) 얼마나 많은 parameter가 필요할까?A) Unknown parameter 개수(2view)는- Calibrated 카메라 : 12개 parameter(K matrix를 알고 있다.) (angle preserving mapping)=> unkonwn parameter:6개(Extrinsic-R,T) x 2(카메라2대) = 12개- ..

DLT(Direct Linear Transform)- 이미지 평면에서 보이는 점들을 바탕으로 11개의 내·외부 파라미터 (intrinsic & extrinsic)를 추정하는 것 # Rearrange the DLT Equation# Estimateting the Elements of P# Verifiying Correctness- axP는 위와 같다.- ayP는 위와 같다.# Summary=> 모든 point들에 대해 Stacking하여 하나의 큰 행렬 시스템으로 변환한다. - 우리는 아래와 같은 동차 선형 방정식 (linear equation)을 풀고자 한다.Ax = 0- 이는 행렬 A의 null space를 찾는 문제와 같다.- system "MP = 0"을 풀기 위해 P는 0에 대응하는 singula..

Goal : How a 3D point is Mapped to a 2D Pixel Coordinate[3D => 2D Pixel mapping] Coordinate Systems[Notation]Transformation Extrinsic & Intrinsic Parameters- Extrinsic parameters카메라가 3D 공간에서 어디에 위치하고, 어떤 방향을 보는지를 정의- Intrinsic parameters카메라 내부에서 이미지 평면의 위치를 픽셀 좌표로 변환하는 내부 보정 요소들 Extrinsic parameters- 카메라의 위치(Position)와 방향(Orientation 또는 Heading)을 나타냄=> 즉, 카메라의 Pose = position + heading → 이것이 카메라..

REVIEWPinhole camera- focus가 제대로 맞는 상태에서의 Image PlaneFrom retina plane(Image plane) to images- Sampling => QuntizationCoordinate systems1. Off set- 원점을 맞춘다.2. From metrix to pixels- 단위를 맞춘다. (metric 단위에서 pixel 단위로)- α = fk - β = fl => 보통 k와 l은 같은 값 (정사각형 pixel) Q) Is this projection transformation linear?A) linear하지 않아 matrix format으로 나타내기 어렵다. => Homogenuous coordinate를 이용하자! Homogeneous coord..