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영어

Recently the development of medical imaging systems give great effect on automation in industries or diagnosis and evaluation in medical. 2-D informations from still image or moving image have not enough to evaluate some objects in the images. Therefor it is inevitable to 3-D reconstruction in order to give some quantitative 3-D information or perceptual effect to human observers, this is the field of Structure from Motion(SFM). In this paper to solve the SFM problem the Column Space Fitting(CSF) algorithm is adoptedly using weak-perspective camera model. The results was much better than other methods. Most previous researches used SVD(Singular Value Decomposition) method was applied, however the method can apply only no missing data exist. Even though the CSF estimation Structure and Motion very accurately with the data with missing.

한국어

다양한 산업에 사용되는 영상시스템의 발전은 자동화시스템, 진단, 평가 등 여러 분야의 발전에 많은 기여를 하고 있다. 정지영상이나 동영상에서 얻어 올 수 있는 2차원 정보는 정확한 평가에 있어서 다소 부족한 정보를 제공한다. 그러므로 2차원 영상을 이용하여 3차원 정보를 얻기 위한 연구는 꼭 필요한 연구가 아닐 수 없다. 컴 퓨터에 3차원 정보를 제공하여 인간의 시각적인 기능을 부여해 주기 위한 본 연구는 컴퓨터 비전 분야에서 수많 은 연구가 진행되어 왔으며, 인간의 시각 시스템을 컴퓨터에 적용하여 자유롭게 이동하며 얻은 다중 2차원 영상 으로 3차원 정보를 추출하는 Structure from Motion(SFM)이 그 한 분야를 이루어왔다. 이 논문에서는 비디오 영상으로부터 얻어진 다중 영상을 이용하여 물체의 3차원 정보를 얻는 SFM 문제를 다 루었다. Column Space Fitting(CSF) Method에 weak-perspective camera model을 적용하였고, 그 결과 다른 방 법보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 대부분의 이전 연구는 SVD(Singular Value Decomposition)을 사용하였 다. 하지만 이와 같은 방법은 Missing data가 존재할 경우 문제를 해결 할 수 없었다. 이와 같은 상황에도 불구 하고 CSF method는 Structure와 Motion을 매우 정확하게 얻어 낼 수 있다.