효과적인 모델 기반 스펙트럼 반사 특성 복원

Abstract

최근 기존의 컬러 표현기술인 RGB 컬러 표현을 이용하는 컴퓨터 비전 분야들이 한계에 직면해있다. 일반적인 RGB 영상은 실제로는 물체의 고유 특성인 전역 스펙트럼 정보가 간략화된 것이기 때문에 많은 정보가 손실되어 있다. 그래서 전역 스펙트럼 정보를 이용하는 다중 스펙트럼 영상(Multispectral imaging) 기술이 새로운 패러다임으로서 각광 받으며 물체 인식과 같은 여러 컴퓨터 비전 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 전역 반사 스펙트럼을 복원하기 위해서 반사 모델의 선형 결합으로 표현하는 방법을 사용하였고 RGB 카메라와 다중 광원을 사용해서 장면의 반사 스펙트럼을 정확하고 빠르게 획득하였다. 또한 좋은 스펙트럼 복원 결과를 얻기 위한 최적의 조명을 탐색하였다. 그리고 효과적인 모델기반 스펙트럼 반사 특성 복원을 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 모델 기반 스펙트럼 영상 기술에서 스펙트럼 반사 특성 복원을 위해 필요한 사전 정보, 즉 카메라의 스펙트럼 응답 특성과 광원의 스펙트럼 분포 특성에 대한 개별 정보를 사전에 알고 있지 않더라도 스펙트럼 반사 특성이 알려진 다수의 기준체를 이용하여 효과적으로 스펙트럼 반사 특성을 복원한다. 따라서 사전 정보에 대한 잦은 재측정에 대한 부담이나 부정확한 사전 정보로 인한 오차 없이 보다 정확한 복원이 가능하다. 본 논문에서는 제안된 방법을 이용하여 다수 객체의 스펙트럼 반사 특성을 복원하고 이를 분광광도계를 이용해 측정한 결과와 비교함으로써 그 유용성을 확인한다.