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KR101759798B1 - 실내 2d 평면도의 생성 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

실내 2d 평면도의 생성 방법, 장치 및 시스템 Download PDF

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KR101759798B1
KR101759798B1 KR1020150168937A KR20150168937A KR101759798B1 KR 101759798 B1 KR101759798 B1 KR 101759798B1 KR 1020150168937 A KR1020150168937 A KR 1020150168937A KR 20150168937 A KR20150168937 A KR 20150168937A KR 101759798 B1 KR101759798 B1 KR 101759798B1
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KR
South Korea
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indoor
image
linear feature
feature
plane
Prior art date
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KR1020150168937A
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KR20160117143A (ko
Inventor
자오얀 지앙
빈 지앙
Original Assignee
바이두 온라인 네트웍 테크놀러지 (베이징) 캄파니 리미티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Publication of KR20160117143A publication Critical patent/KR20160117143A/ko
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Publication of KR101759798B1 publication Critical patent/KR101759798B1/ko

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    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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Abstract

본 발명은 실내 2D 평면도의 생성 방법, 장치 및 시스템을 개시한다. 상기 방법은, 다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신하는 단계; 수신된 상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 단계; 상기 전경 이미지로부터 벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하는 단계; 및 상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 단계;를 포함한다. 본 발명에 의하면, 통상적인 카메라로 수집한 실내 평면 이미지를 기반으로 실내 2D 평면도를 자동으로 생성할수 있으며 식별 정확도가 비교적 높다.

Description

실내 2D 평면도의 생성 방법, 장치 및 시스템{Method, device and system for generating an indoor two dimensional plan view image}
본 발명은 컴퓨터 기술 분야에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이미지 처리 기술에 관한 것이며, 특히는 실내 2D 평면도의 생성 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.
기존의 실내 2D 평면도 복구 기술은 주로 깊이 감지기를 기반으로 실내 2D 평면도를 복구 및 재현하는 방법 및 이미지을 기반으로 실내 2D 평면도를 복구 및 재현하는 방법과 같은 두개의 부류로 나누어진다.
그러나, 기존의 실내 2D 평면도 복구 기술에는 아래와 같은 문제들이 존재하고 있다.
제1 부류의 기술은, 비교적 전문적인 깊이 감지기가 필요하게 되며, 대규모 현장에서 감지기로 인한 비교적 큰 오차가 발생하기 됨으로 복구된 실내 2D 평면도에도 비교적 큰 오차가 발생하게 된다.
제2 부류의 기술은, 실내 2D 평면도를 획득하는 과정에 인력의 참여가 필요함으로 효율이 저하하게 된다. 뿐만 아니라, 제2 부류의 기술은, 일부의 복잡한 현장에 대한 식별 정확도가 비교적 낮다.
기존의 기술에 존재하는 상기와 같은 결함 또는 문제점들을 감안하여, 통상적인 카메라로 수집한 실내 평면 이미지를 이용하여 실내 2D 평면도를 자동으로 생성할수 있으며 식별 정확도가 비교적 높은 실내 2D 평면도의 생성 방법, 장치 및 시스템이 요구되고 있다.
상기와 같은 하나 또는 그이상의 목적을 실현하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 방법은, 다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신하는 단계; 수신된 상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 단계;상기 전경 이미지로부터 벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하는 단계; 및 상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 단계;를 포함한다.
제2 방면에 있어서, 본 발명의 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 장치는, 다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신하는 수신 모듈과, 상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 전경 이미지 생성 모듈과, 벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하는 유효 선형 특징 추출 모듈과, 상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 평면도 생성 모듈을 포함한다.
제3 방면에 있어서, 본 발명의 실시예에 따른 2D 평면도의 생성 시스템은, 다수의 실내 평면 이미지를 수집하는 수집기와, 수신된 상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하고, 상기 전경 이미지로부터 벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하며, 상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 프로세서를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 방법, 장치, 및 시스템은 선행기술에 대비하여 전용 선세가 필요없어 더욱 편리하며, 후속처리가 필요없어 더욱 쾌속적이며, 인력의 참여가 필요없어 획득한 실내 평면 이미지를 기반으로 자동으로 생성할 수 있다.
또한, 추출한 유효 선형 특징에 스케일 정보가 포함되어 있으므로, 최종적으로 획득한 2D 평면도 중의 각 선분사이에 상응한 공간적 위치관계를 구비하며, 각 선분에 스케일 정보가 포함되어 있으므로 후속 사용에 편리를 도모할 수 있다.
본 발명의 기타 특징, 목적 및 장점들은 하기 도면을 결합하여 진행하는 비제한적 실시예들에 대한 구제적인 설명을 통하여 더욱 명확해 질 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 방법을 보여주는 예시적 흐름도이다.
도 2는 수신된 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 파노라마 이미지를 생성하는 일 실시예를 보여주는 예시적 흐름도이다.
도 3은 파노라마 이미지로부터 모든 선형 특징들을 추출하는 일 실시예를 보여주는 예시적 흐름도이다.
도 4는 다이애딕 스퀘어(400) 및 그중의 일 빔렛(401)을 보여주는 예시적 개략도이다.
도 5는 모든 선형 특징들로부터 유효 선형 특징을 추출하는 일 실시예를 보여주는 예시적 흐름도이다.
도 6은 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 일 실시예를 보여주는 예시적 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 장치를 보여주는 예시적 구조도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 시스템을 보여주는 예시적 구조도이다.
도 9는 도 8에 도시된 수집기(810)의 일 실시예를 보여주는 예시적 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면 및 실시예들을 결합하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다. 본 명세서에 설명된 구체적인 실시예들은 오직 해당 발명을 설명하기 위한 것일 뿐, 해당 발명을 한정하기 위한 것이 아님을 자명하여야 할 것이다. 또한, 설명의 편의를 위하여, 도면에는 오직 본 발명에 관련된 부분만이 도시되어 있다.
본 발명의 실시예 및 실시예의 특징들은 서로 모순되지 않는한 상호 조합할 수 있다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 방법을 보여주는 예시적 흐름도(100)이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 단계(110)에서는, 다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신한다. 예를 들면, 다수의 카메라는 실내 현장 전경을 수집할 수 있는 임의의 위치에 설치될 수 있다. 또는, 회전의와 같은 편향 및 경사를 검측할수 있는 센서를 포함하고 촬영기능을 구비한 전자기기를 이용하여 실내 평면 이미지를 촬영할 수도 있다. 예를 들면, 회전의를 포함한 휴대폰의 카메라를 이용하여 실내 평면 이미지를 촬영할 수 있다. 휴대폰 중의 회전의는 휴대폰의 편향 및 경사 각도를 검측할 수 있으므로 촬영된 실내 평면 이미지와 대응되는 촬영 파라미터(예를 들면, 촬영 각도 등)를 획득할 수 있다.
다음, 단계(120)에서는, 수신된 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성한다.
단계(110)에서 수신된 다수의 실내 평면 이미지로부터 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 획득할 수 있고, 이러한 실내 평면 이미지내에 포함된 촬영 파라미터를 이용하여 다수의 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성할 수 있다.
도 2는 수신된 실내 평면 이미지를 기반으로 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 일 실시예, 즉, 도 1중의 단계(120)의 일 실시예의 예시적 흐름도를 도시하였다.
도 2에 도시된 바와 같이, 단계(121)에서는, 각 실내 평면 이미지중의 특징 포인트를 추출한다. 예를 들면, 각 실내 평면 이미지중의 스케일 불변 특징 (Scale-invariant feature transform, SIFT)을 추출할 수 있다. 예를 들면, 아래와 같은 단계들로 SIFT 특징의 추출을 완성할 수 있다. 먼저, 예를 들면 가우스 미분 함수를 이용하여 각 실내 평면 이미지중의 잠재적인 스케일 및 회전 불변의 관심 포인트를 검측한다. 다음, 관심 포인트의 위치에서 키 포인트의 위치 및 스케일을 확정한다. 다음, 이미지의 부분적 경사 방향을 기반으로 각 키포인트에 방향을 분배한다. 마지막으로, 각 키 포인트의 영역내에서 이미지의 부분적 경사도를 측정하고 특징 벡터로 표시한다.
다음, 단계(122)에서는, 특징 포인트를 기반으로 각 실내 평면 이미지의 인접관계를 확정한다. 예를 들면, 일 실시예에서, 다수의 실내 평면 이미지가 서로 매칭되는 SIFT 특징의 특징 포인트로 구성된 특징 벡터를 포함할 경우 상기 다수의 실내 평면 이미지는 인접관계를 구비한다.
다음, 단계(123)에서는, 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 획득한다. 예를 들면, 촬영 파라미터는 카메라의 초점거리, 카메라의 촬영 각도, 및 카메라 광학 중심과 기설정 참조 포인트의 변위량을 포함할 수 있다. 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 기반으로 실내 평면 이미지가 예정의 3차원 좌표계에서의 좌표값을 획득할 수 있다.
다음, 단계(124)에서는, 각 실내 평면 이미지의 인접관계 및 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 기반으로 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑하여 실내 전경 이미지를 생성하되, 단위 구면좌표계의 구심은 기설정 참조 포인트에 해당되고 단위 구면좌표계의 구면반지름은 단위값에 해당된다.
휴대폰과 같은 위치가 고정되지 않은 장치를 이용하여 각 실내 평면 이미지를 촬영할 경우, 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑하여 실내 전경 이미지를 생성하도록, 먼저 각 실내 평면 이미지 촬영시의 촬영 파라미터를 환산하여 촬영된 실내 평면 이미지를 변환시킬 수 있음을 자명하여야 할 것이다.
예를 들면, 각 실내 평면 이미지 수집할 경우, 휴대푠과 고정 참조 포인트의 위치를 동일한 수치로 전환한 후 각 실내 평면 이미지의 상응한 변환을 진행하고 변환된 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑할 수 있다.
또한, 바람직한 실시예로, 실내 전경 이미지를 생성한 후, 실내 특징을 더욱 현실적으로 반영하도록, 각 실내 평면 이미지의 모자이킹된 위치에 대하여 융합처리를 진행할 수 있다. 또한, 다수의 실내 평면 이미지의 일부 촬영 파라미터(예를 들면, 휘도)의 차이가 후속 단계에 미치는 영향을 방지하도록, 생성된 실내 전경 이미지에 대하여 빛 균일화, 색 균일화 등 최적화 처리를 진행할 수도 있다.
다음, 도 1을 참조하면, 단계(130)에서는, 전경 이미지로부터 벽면과 지면의 교선을 표시하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출한다. 추출된 유효 선형 특징은 실내 2D 평면도를 최종적으로 생성하는 것에 이용되는 선형 특징이다.
일 실시예에서, 단계(130)은, 전경 이미지로부터 모든 선형 특징을 추출하는 단계(131)을 포함할 수 있다. 여기서, 모든 선형 특징은 각 실내 평면 이미지중의 모든 직선 선분을 대표한다. 일반적으로, 실내 평면 이미지에는 직선 특징을 구비한 수많은 대상(예를 들면, 벽변의 교차선, 벽면과 지면의 교차선, 및 실내에 배치된 일부 가구들의 윤곽 (예를 들면, 침대, 책상, 옷장 등))들이 존재할 수 있다.
그러나, 실내 2D 평면도를 생성할 경우, 직선 특징을 구비한 모든 선형 특징을 이용할 필요가 없다. 따라서, 모든 선형 특징에 대하여 필터링을 진행하여 실내 2D 평면도의 생성에 이용될 부분의 선형 특징을 추출할 수 있다.
따라서, 단계(130)은 모든 선형 특징으로부터 유효 선형 특징을 추출하는 단계(132)를 더 포함할 수 있다.
도 3은 전경 이미지로부터 모든 선형 특징을 추출하는 단계, 즉, 단계(131)의 일 실시예의 예시적 흐름도를 도시하였다.
도 3을 참조하면, 단계(1311)에서는, 전경 이미지를 다수의 다이애딕 스퀘어로 분할한다. 다이애딕 스퀘어는 네 변의 화소수가 2의 거듭제곱인 사각형을 의미한다.
다음, 단계(1312)에서는, 각 다이애딕 스퀘어중의 빔렛을 편력하여, 빔렛이 기설정 조건을 만족할 경우, 상기 빔렛을 다이애딕 스퀘어의 최적 빔렛으로 추출한다. 여기서, 빔렛은 두 끝점이 다이애딕 스퀘어의 변 중의 임의의 화소위치에 위치한 선분을 의미한다.
도 4는 다이애딕 스퀘어(400) 및 그중의 일 빔렛(401)의 예시적 개략도이다. 도 4를 참조하면, 다이애딕 스퀘어(400)는 보다싶이 정방형이고, 각 변의 변의 길이는 24개의 화소를 포함하며, 빔렛(401)은 상기 다이애딕 스퀘어(400)중의 일 빔렛이다. 빔렛의 연직성분 및 수평성분은 한쌍의 수{p,q}로 표시하되, p는 한쌍의 수 중의 큰 수를 표시한다. 도 4에 있어서, 보다 싶이 빔렛(401)은 {9,5}로 표시할 수 있다.
일 실시예로, δ&(φ∥γ)가 참임을 기설정 조건으로 설정할 수 있다.
여기서, Y b>ε를 δ로 표시하고, Yb1<ε 1 를 φ로 표시하며, Yb2<ε 1 을 γ로 표시한다. 이러할 경우, 상기 기설정 조건의 표달식은 δ가 참이고 φ 또는 γ중 적어도 하나가 참일 경우 기설정 역치인 물리적 의미를 가지고 있다.
Y b, Y b1, 및 Y b2는 각각 빔렛(401) 및 두개의 평행 빔렛(각각 제1 평행 빔렛 및 제2 평행 빔렛으로 지칭할 수 있음) 상의 화소 돌변량을 대표한다. 제1 평행 빔렛 및 제2 평행 빔렛은 빔렛(401)에 평행되고, 제1 평행 빔렛 및 제2 평행 빔렛의 끝점은 각각 빔렛의 두 끝점에 인접한다. 도 4 중의 빔렛(401)을 예로 들면, 그의 제1 평행 빔렛은 한쌍의 수 (10,6)로 표시하고, 제2 평행 빔렛은 한쌍의 수 (8,4)로 표시한다.
일 실시예에서, 빔렛의 에너지 통계로 빔렛 상의 화소 돌변량을 대표할 수 있다. 빔렛의 에너지 통계로 빔렛 상의 화소 돌변량을 대표할 경우, Yb={|T(b)|/l(b), b∈B}이며, 여기서, T(b)는 변환 계수이고 l(b)은 빔렛(401)의 길이 대수이다.
일 실시예에서, 예를 들면 먼저 각 다이애딕 스퀘어에 대하여 웨이블릿 변환을 진행하여 다이애딕 스퀘어에서 발생할 수 있는 선형 특징을 두드러지게 나타나도록 하고, 웨이블릿 변환이 진행된 다이애딕 스퀘어에 대하여 빔렛 변환을 진행하여 획득되는 변환 계수를 T(b)로 설정할 수 있다.
다음, 도 1을 참조하면, 실내 2D 평면도를 생성 할 경우, 모든 직선 선분이 필요한 것이 아니므로, 추출된 전경 이미지로부터 모든 선형 특징을 추출한 후 도 5에 도시된 방식을 이용하여 모든 선형 특징으로부터 유효 선형 특징을 추출할 수 있다.
도 5는 모든 선형 특징으로부터 유효 선형 특징을 추출하는 단계, 즉, 단계(132)의 일 실시예의 예시적 흐름도를 도시하였다.
도 5를 참조하면, 단계(1321)에서는, 모든 선형 특징으로부터 후보 선형 특징을 추출한다. 여기서, 후보 선형 특징은 길이가 기설정값보다 큰 선형 특징이다. 예를 들면, 기설정값은 선형 특징 및 그와 대응되는 다이애딕 스퀘어사이의 크기 비례에 의하여 설정될 수 있다.
다음, 단계(1322)에서는, 후보 선형 특징으로부터 참조 선형 특징을 추출하되, 참조 선형 특징으로 지평면에 수직된 선형 특징을 지정한다. 이러할 경우, 매 두개의 벽면의 교접위치의 선형 특징 및 문과 벽면의 교접위치의 선형 특징을 추출할 수 있다.
마지막으로, 단계(1323)에서는, 후보 선형 특징으로부터 참조 선형 특징과 교차하는 선형 특징을 유효 선형 특징으로 추출한다. 이러할 경우, 문과 벽면의 교접위치의 선형 특징이 교차한다는 조건을 이용하여 유효 선형 특징으로부터 문의 상응한 위치를 표기할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 유효 선형 특징을 추출한 후, 본 실시예에 따른 방법은 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 단계(140)을 더 포함한다. 그러나, 유효 선형 특징은 단위 구면좌표계의 실내 전경 이미지로부터 추출한 것이므로 해당 단위 구면좌표계에서 실내 전경 이미지중의 각 화소 포인트들은 모두 유일한 좌표값을 구비한다. 이러할 경우, 추출된 유효 선형 특징 상의 각 화소들도 모두 유일한 좌표값을 포함한다. 따라서, 추출된 유효 선형 특징은 스케일 정보를 포함한다.
예를 들면, 일 실시예로, 유효 선형 특징을 국제 좌표계에 매핑하여 실내 2D 평면도를 획득할 수 있다.
도 6은 유효 선형 특징을 국제 좌표계에 매핑하여 실내 2D 평면도를 획득하는 일 실시예을 보여주는 예시도이다.
먼저, 각 유효 선형 특징b0 상의 임의의 두 점과 단위 구면 좌표계의 구심사이의 연결선의 제1 평면S1을 획득한다.
다음, 각 유효 선형 특징b0에 대응되는 제1 평면S1과 지평면S0의 교선b1을 산출하여 실내 2D 평면도 중의 각 선을 획득한다. 그러나, 선형 특징의 구면 좌표가 국제 좌표(즉, 3차원 데카르트 좌표계의 좌표)에 일일이 매핑되므로, 각 교선b1을 획득함과 동시에 상기 교선b1이 3차원 데카르트 좌표계에서의 상응한 스케일을 획득할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 장치(700)의 예시적 구조도를 도시한다.
본 실시예에서, 실내 2D 평면도의 생성 장치(700)은 수신 모듈(710), 전경 이미지 생성 모듈(720), 유효 선형 특징 추출 모듈(730), 및 평면도 생성 모듈(740)를 포함한다.
여기서, 수신 모듈(710)은 다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신한다.
전경 이미지 생성 모듈(720)은 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성한다.
유효 선형 특징 추출 모듈(730)은 유효 선형 특징을 추출한다. 여기서, 유효 선형 특징은 벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함할 수 있다.
평면도 생성 모듈(740)은 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성한다.
일 실시예에서, 전경 이미지 생성 모듈(720)은 특징 포인트 추출 유닛(721), 인접관계 확인 유닛(722), 촬영 파라미터 획득 유닛(723), 및 매핑 유닛(724)을 포함할 수 있다.
여기서, 특징 포인트 추출 유닛(721)은 각 실내 평면 이미지 의 특징 포인트를 추출한다.
인접관계 확인 유닛(722)은 특징 포인트를 기반으로 각 실내 평면 이미지의 인접관계를 확인한다. 예를 들면, 인접관계 확인 유닛(722)은 다수의 실내 평면 이미지가 서로 매칭되는 SIFT 특징의 특징 포인트로 구성된 특징 벡터를 포함할 경우 상기 다수의 실내 평면 이미지가 인접관계를 구비한다고 확인할 수 있다.
촬영 파라미터 획득 유닛(723)은 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 획득하되, 촬영 파라미터는 카메라의 초점거리, 카메라의 촬영 각도, 및 카메라 광학 중심과 기설정 참조 포인트의 변위량을 포함한다.
매핑 유닛(724)은 각 실내 평면 이미지의 인접관계 및 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 기반으로 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑하여 실내 전경 이미지를 생성하되, 단위 구면좌표계의 구심은 기설정 참조 포인트이다.
일 실시예에서, 선형 특징 추출 모듈(730)은 예비 추출 유닛(731) 및 필터링 유닛(732)을 포함할 수 있다.
여기서, 예비 추출 유닛(731)은 전경 이미지로부터 모든 선형 특징을 추출할 수 있다. 필터링 유닛(732)은 모든 선형 특징으로부터 유효 선형 특징을 추출할 수 있다.
바람직한 실시예로, 예비 추출 유닛(731)은 다이애딕 스퀘어 분할 유닛과 최적 빔렛 추출 서브 유닛을 더 포함할 수 있다.
여기서, 다이애딕 스퀘어 분할 유닛은 전경 이미지를 다수의 다이애딕 스퀘어로 분할할 수 있다. 다이애딕 스퀘어는 네 변의 화소수가 2의 거듭제곱인 사각형을 의미한다. 최적 빔렛 추출 서브 유닛은 각 다이애딕 스퀘어중의 빔렛을 편력하여, 빔렛이 기설정 조건을 만족할 경우, 상기 빔렛을 다이애딕 스퀘어의 최적 빔렛으로 추출할 수 있다. 빔렛은 두 끝점이 다이애딕 스퀘어의 변의 임의의 화소위치에 위치한 선분을 의미한다.
일 실시예에서, 기설정 조건은 예를 들면 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제1 기설정값보다 큰 조건 및 빔렛의 제1 평행 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제2 기설정값보다 작거나 빔렛의 제2 평행 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제3 기설정값보다 작은 조건일 수 있다.
여기서, 제1 평행 빔렛 및 제2 평행 빔렛은 빔렛에 평행되고, 제1 평행 빔렛 및 제2 평행 빔렛의 끝점은 각각 빔렛의 두 끝점에 인접한다.
바람직한 실시예로, 필터링 유닛(732)은 후보 선형 특징 추출 서브 유닛, 참조 선형 특징 추출 서브 유닛, 및 유효 선형 특징 추출 서브 유닛을 더 포함한다.
여기서, 후보 선형 특징 추출 서브 유닛은 모든 선형 특징으로부터 후보 선형 특징을 추출할 수 있고, 후보 선형 특징의 길이는 기설정값보다 크다. 참조 선형 특징 추출 서브 유닛은 후보 선형 특징으로부터 참조 선형 특징을 추출할 수 있고, 참조 선형 특징은 지평면에 수직된다. 유효 선형 특징 추출 서브 유닛은 후보 선형 특징으로부터 참조 선형 특징과 교차하는 선형 특징을 유효 선형 특징으로 추출할 수 있다.
바람직한 실시예로, 평면도 생성 모듈(740)은 유효 선형 특징을 국제 좌표계에 매핑할 수 있다.
일 실시예에서, 평면도 생성 모듈(740)은 제1 평면 획득 유닛(741) 및 교선 산출 유닛(742)을 포함할 수 있다.
여기서, 제1 평면 획득 유닛(741)은 각 유효 선형 특징 상의 임의의 두 점과 단위 구면좌표계의 구심의 연결선의 제1 평면을 획득할 수 있다. 교선 산출 유닛(742)은 각 유효 선형 특징에 대응되는 제1 평면과 지평면의 교선을 산출하여 실내 2D 평면도 중의 각 선을 획득할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 2D 평면도의 생성 시스템의 예시적 구조도를 도시하였다.
도 8의 실시예에서, 실내 2D 평면도의 생성 시스템(800)은 수집기(810) 및 프로세서(820)를 포함한다.
여기서, 수집기(810)는 다수의 실내 평면 이미지를 수집한다. 수집기(810)은 다수의 촬영장치를 포함할 수 있다. 촬영장치의 초점면은 지평면에 수직된다.
도 9는 수집기(810)의 일 실시예를 도시한다. 수집기(810)는 다수의 수집장치(811)를 포함할 수 있다.
다시 도 8를 참조하면, 프로세서(820)는 수신된 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하고, 전경 이미지로부터 유효 선형 특징을 추출하며, 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성한다. 여기서, 유효 선형 특징은 벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함한다.
바람직한 실시예로, 실내 2D 평면도의 생성 시스템은 표시장치(830)를 더 포함할 수 있다. 표시장치는 프로세서(820)로 생성한 실내 2D 평면도를 표시한다.
첨부한 도면중의 흐름도 및 블록도는 본 발명의 여려 실시예에 따른 시스템, 방법, 컴퓨터 프로그램 제품의 실시 가능한 체계구조, 기능 및 동작을 도시하였다. 이러한 방면에 있어서, 흐름도 또는 블록도 중의 각 블록은 하나의 모듈, 프로그램 세그먼트, 또는 코드의 일부분을 대표하고, 상기 모듈, 프로그램 세그먼트, 또는 코드의 일부분은 소정의 로직 기능을 실현하기 위한 하나이상의 실행가능한 명령을 포함한다. 일부 대체 실시예에서, 블록에 표기된 기능은 도면에 표기된 순서와 다른 순서로 진행될 수 있음을 자명하여야 할 것이다. 예를 들면, 연속되게 표시된 두개의 블록은 사실상 관련된 기능에 의하여 기본적으로 병렬되게 진행될 수 있으며, 반대된 순서로 진행될 수도 있다. 블록도 및/또는 흐름도의 각 블록 및 블록도 및/또는 흐름도의 블록의 조합은 소정의 기능 또는 동작을 진행하는 하드웨어를 기반으로하는 전용의 시스템으로 실현하거나, 전용의 하드웨어 및 컴퓨터 명령의 조합으로 실현할 수 있다.
본 발명에 설명된 관련된 유닛 또는 모듈은 소프트 웨어 방식으로 실현할 수 있으며, 하드 웨어 방식으로 실현할 수도 있다. 설명된 유닛 또는 모듈은 프로세서에 설치될 수 있다. 예를 들면, 프로세서가 수신 모듈, 전경 이미지 생성 모듈, 유효 선형 특징 추출 모듈, 평면도 생성모듈을 포함한다고 설명될 수 있다. 여기서, 이러한 유닛 또는 모듈의 명칭은 일부의 경우 해당 유닛 또는 모듈 자체를 한정하지 않을 수 있다. 예를 들면, 수신 모듈은 "실내 평면 이미지를 수신하는 유닛"으로 설명될 수 있다.
한편, 본 발명은 또한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다. 이러한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 상기 실시예중 상기 장치에 포함되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체이거나, 장치에 설치되지 않은 독립적으로 존재하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에는 하나이상의 프로그램이 저장되어 있을수 있고, 하나이상의 프로세서는 이러한 프로그램으로 본 발명에 설명된 공식 입력 방법을 진행한다.
이상의 설명은 오직 본 발명의 바람직한 실시예 및 이용하는 기술 원리에 대한 설명일 뿐이다. 본 발명의 청구 범위는 상기 기술적 특징의 특정 조합으로 이루어진 기술적 방안에 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 사상을 벗어나지 않는 한 상기 기술적 특징 또는 그의 등가 특징들의 임의의 조합으로 이루어진 기타 기술적 방안도 포함하는 것을 본 분야에서 통상 지식을 가진자는 자명할 것이다. 상기 특징과 본 발명에 개시된 유사한 기능을 구비한 기술적 특징을 서로 교체하여 형성된 기술적방안을 예로 들수 있으나, 이에 한정된 것은 아니다.

Claims (23)

  1. 다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신하는 단계;
    수신된 상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 단계;
    상기 전경 이미지로부터 벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하는 단계; 및
    상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 단계;를 포함하되,
    상기 수신된 상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 단계는,
    각 실내 평면 이미지의 특징 포인트를 추출하는 단계;
    상기 특징 포인트를 기반으로 각 실내 평면 이미지의 인접관계를 확인하는 단계;
    각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 획득하되, 상기 촬영 파라미터는 카메라의 초점거리, 카메라의 촬영 각도, 및 카메라 광학 중심과 기설정 참조 포인트의 변위량을 포함하는 단계;
    각 실내 평면 이미지의 인접관계 및 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 기반으로 상기 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑하여 상기 실내 전경 이미지를 생성하되, 상기 단위 구면좌표계의 구심이 상기 기설정 참조 포인트에 해당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 특징 포인트를 기반으로 각 실내 평면 이미지의 인접관계를 확인하는 단계는,
    다수의 실내 평면 이미지가 서로 매칭되는 스케일 불변 특징의 특징 포인트로 구성된 특징 벡터를 포함할 경우 상기 다수의 실내 평면 이미지가 인접관계를 구비한 것으로 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 전경 이미지로부터 유효 선형 특징을 추출하는 단계는,
    상기 전경 이미지로부터 모든 선형 특징을 추출하는 단계; 및
    상기 모든 선형 특징으로부터 유효 선형 특징을 추출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 전경 이미지로부터 모든 선형 특징을 추출하는 단계는,
    상기 전경 이미지를 다수의 다이애딕 스퀘어로 분할하되, 상기 다이애딕 스퀘어는 네변의 화소수가 2의 거듭제곱인 사각형인 단계; 및
    각 다이애딕 스퀘어중의 빔렛을 편력하여, 기설정 조건을 만족하는 빔렛을 상기 다이애딕 스퀘어의 최적 빔렛으로 추출하되, 상기 빔렛은 두 끝점이 상기 다이애딕 스퀘어의 변 중의 임의의 화소위치에 위치한 선분인 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 기설정 조건은,
    상기 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제1 기설정값보다 큰 조건, 및
    상기 빔렛의 제1 평행 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제2 기설정값보다 작거나 상기 빔렛의 제2 평행 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제3 기설정값보다 작은 조건이며,
    상기 제1 평행 빔렛 및 상기 제2 평행 빔렛은 상기 빔렛과 평행되고, 상기 제1 평행 빔렛 및 상기 제2 평행 빔렛의 끝점은 각각 상기 빔렛의 두 끝점에 인접하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 모든 선형 특징으로부터 유효 선형 특징을 추출하는 단계는,
    상기 모든 선형 특징으로부터 후보 선형 특징을 추출하되, 상기 후보 선형 특징의 길이는 기설정 값보다 큰 단계;
    상기 후보 선형 특징으로부터 참조 선형 특징을 추출하되, 상기 참조 선형 특징은 지면에 수직되는 단계; 및
    상기 후보 선형 특징으로부터 상기 참조 선형 특징과 교차하는 선형 특징을 유효 선형 특징으로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 단계는,
    상기 유효 선형 특징을 국제 좌표계에 매핑하여 상기 실내 2D 평면도를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 유효 선형 특징을 국제 좌표계에 매핑하는 단계는,
    각 유효 선형 특징 상의 임의의 두 점과 상기 단위 구면좌표계의 구심의 연결선의 제1 평면을 획득하는 단계;
    각 유효 선형 특징에 대응되는 상기 제1 평면과 지평면의 교선을 산출하여 상기 실내 2D 평면도 중의 각 선을 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 방법.
  9. 다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신하는 수신 모듈;
    상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 전경 이미지 생성 모듈;
    벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하는 유효 선형 특징 추출 모듈;
    상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 평면도 생성 모듈;을 포함하되,
    상기 전경 이미지 생성 모듈은,
    각 실내 평면 이미지의 특징 포인트를 추출하는 특징 포인트 추출 유닛;
    상기 특징 포인트를 기반으로 각 실내 평면 이미지의 인접관계를 확인하는 인접관계 확인 유닛;
    각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 획득하되, 상기 촬영 파라미터는 카메라의 초점거리, 카메라의 촬영 각도, 및 카메라 광학 중심과 기설정 참조 포인트의 변위량을 포함하는 촬영 파라미터 획득 유닛;
    각 실내 평면 이미지의 인접관계 및 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 기반으로 상기 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑하여 상기 실내 전경 이미지를 생성하는 매핑 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 인접관계 확인 유닛은,
    다수의 실내 평면 이미지가 서로 매칭되는 스케일 불변 특징의 특징 포인트로 구성된 특징 벡터를 포함할 경우 상기 다수의 실내 평면 이미지가 인접관계를 구비한 것으로 확인하도록 더 설정되는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 유효 선형 특징 추출 모듈은,
    상기 전경 이미지로부터 모든 선형 특징을 추출하는 예비 추출 유닛; 및
    상기 모든 선형 특징으로부터 유효 선형 특징을 추출하는 필터링 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 예비 추출 유닛은,
    상기 전경 이미지를 다수의 다이애딕 스퀘어로 분할하되, 상기 다이애딕 스퀘어는 네변의 화소수가 2의 거듭제곱인 사각형인 다이애딕 스퀘어 분할 유닛; 및
    각 다이애딕 스퀘어중의 빔렛을 편력하여, 기설정 조건을 만족하는 빔렛을 상기 다이애딕 스퀘어의 최적 빔렛으로 추출하되, 상기 빔렛은 두 끝점이 상기 다이애딕 스퀘어의 변 중의 임의의 화소위치에 위치한 선분인 최적 빔렛 추출 서브 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 기설정 조건은,
    상기 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제1 기설정값보다 큰 조건, 및
    상기 빔렛의 제1 평행 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제2 기설정값보다 작거나 상기 빔렛의 제2 평행 빔렛 상의 화소 값의 돌변량이 제3 기설정값보다 작은 조건이며,
    상기 제1 평행 빔렛 및 상기 제2 평행 빔렛은 상기 빔렛과 평행되고, 상기 제1 평행 빔렛 및 상기 제2 평행 빔렛의 끝점은 각각 상기 빔렛의 두 끝점에 인접하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 필터링 유닛은,
    상기 모든 선형 특징으로부터 후보 선형 특징을 추출하되, 상기 후보 선형 특징의 길이는 기설정 값보다 큰 후보 선형 특징 추출 서브 유닛;
    상기 후보 선형 특징으로부터 참조 선형 특징을 추출하되, 상기 참조 선형 특징은 지면에 수직되는 참조 선형 특징 추출 서브 유닛; 및
    상기 후보 선형 특징으로부터 상기 참조 선형 특징과 교차하는 선형 특징을 유효 선형 특징으로 추출하는 유효 선형 특징 추출 서브 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  15. 제 10 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 평면도 생성 모듈은 상기 유효 선형 특징을 국제 좌표계에 매핑하도록 더 설정되는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 평면도 생성 모듈은,
    각 유효 선형 특징 상의 임의의 두 점과 상기 단위 구면좌표계의 구심의 연결선의 제1 평면을 획득하는 제1 평면 획득 유닛;
    각 유효 선형 특징에 대응되는 상기 제1 평면과 지평면의 교선을 산출하여 상기 실내 2D 평면도 중의 각 선을 획득하는 교선 산출 유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  17. 다수의 실내 평면 이미지를 수집하는 수집기; 및
    수신된 상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하고, 상기 전경 이미지로부터 벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하며, 상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하는 프로세서;를 포함하되,
    수신된 상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 것은,
    각 실내 평면 이미지의 특징 포인트를 추출하고,
    상기 특징 포인트를 기반으로 각 실내 평면 이미지의 인접관계를 확인하고,
    각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 획득하고,
    각 실내 평면 이미지의 인접관계 및 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 기반으로 상기 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑하여 상기 실내 전경 이미지를 생성하는 것을 포함하되,
    상기 촬영 파라미터는 카메라의 초점거리, 카메라의 촬영 각도, 및 카메라 광학 중심과 기설정 참조 포인트의 변위량을 포함하고,
    상기 단위 구면좌표계의 구심이 상기 기설정 참조 포인트에 해당하는 것을 특징으로 하는 2D 평면도의 생성 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 수집기는 다수의 촬영장치를 포함하고,
    상기 촬영장치의 초점면은 지평면에 수직되는 것을 특징으로 하는 2D 평면도의 생성 시스템.
  19. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 프로세서로 생성된 상기 실내 2D 평면도를 표시하는 표시장치;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 평면도의 생성 시스템.
  20. 프로세서; 및
    기록 매체;를 포함하되,
    상기 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능한 명령을 저장하고, 상기 프로세서로 상기 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행할 경우, 상기 프로세서는,
    다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신하고,
    상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하고,
    벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하며,
    상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하되,
    상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 것은,
    각 실내 평면 이미지의 특징 포인트를 추출하고,
    상기 특징 포인트를 기반으로 각 실내 평면 이미지의 인접관계를 확인하고,
    각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 획득하고,
    각 실내 평면 이미지의 인접관계 및 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 기반으로 상기 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑하여 상기 실내 전경 이미지를 생성하는 것을 포함하되,
    상기 촬영 파라미터는 카메라의 초점거리, 카메라의 촬영 각도, 및 카메라 광학 중심과 기설정 참조 포인트의 변위량을 포함하고,
    상기 단위 구면좌표계의 구심이 상기 기설정 참조 포인트에 해당하는 것을 특징으로 하는 실내 2D 평면도의 생성 장치.
  21. 컴퓨터 판독 가능한 명령을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,
    프로세서로 상기 컴퓨터 판독 가능한 명령을 실행할 경우, 상기 프로세서는,
    다수의 카메라로 촬영한 다수의 실내 평면 이미지를 수신하고,
    상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하고,
    벽면과 지면의 교선을 대표하는 선형 특징을 포함하는 유효 선형 특징을 추출하며,
    상기 유효 선형 특징을 기반으로 실내 2D 평면도를 생성하되,
    상기 실내 평면 이미지를 모자이킹하여 실내 전경 이미지를 생성하는 것은,
    각 실내 평면 이미지의 특징 포인트를 추출하고,
    상기 특징 포인트를 기반으로 각 실내 평면 이미지의 인접관계를 확인하고,
    각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 획득하고,
    각 실내 평면 이미지의 인접관계 및 각 실내 평면 이미지의 촬영 파라미터를 기반으로 상기 실내 평면 이미지를 단위 구면좌표계의 상응한 위치에 매핑하여 상기 실내 전경 이미지를 생성하는 것을 포함하되,
    상기 촬영 파라미터는 카메라의 초점거리, 카메라의 촬영 각도, 및 카메라 광학 중심과 기설정 참조 포인트의 변위량을 포함하고,
    상기 단위 구면좌표계의 구심이 상기 기설정 참조 포인트에 해당하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

  22. 삭제
  23. 삭제
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102659582B1 (ko) 2024-01-05 2024-04-22 주식회사 커넥트코리아 건축 구조 기반 평면도 생성 및 편집 방법, 장치 및 시스템

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108269229B (zh) * 2016-12-30 2021-08-06 央视国际网络无锡有限公司 一种全景图像或视频的像素位置分布优化方法
WO2019087880A1 (ja) 2017-10-31 2019-05-09 株式会社Adeka シート状脱細胞化材料及び同材料を用いる人工血管
CN111489288B (zh) * 2019-01-28 2023-04-07 北京魔门塔科技有限公司 一种图像的拼接方法和装置
CN113052977B (zh) * 2021-03-30 2024-12-20 联想(北京)有限公司 处理方法及装置
CN113269877B (zh) * 2021-05-25 2023-02-21 三星电子（中国）研发中心 获取房间布局平面图的方法和电子设备
KR20230039097A (ko) * 2021-09-13 2023-03-21 삼성전자주식회사 전자 장치 및 이의 제어 방법
CN114529566B (zh) * 2021-12-30 2022-11-22 北京城市网邻信息技术有限公司 图像处理方法、装置、设备及存储介质
CN116993949A (zh) * 2022-12-21 2023-11-03 腾讯科技（深圳）有限公司 虚拟环境的显示方法、装置、可穿戴电子设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000011172A (ja) 1998-06-17 2000-01-14 Olympus Optical Co Ltd 仮想環境生成方法および装置、並びに仮想環境生成プログラムを記録した記録媒体
JP2001076181A (ja) 1999-09-08 2001-03-23 Mixed Reality Systems Laboratory Inc 視点位置設定方法、コンピュータ、三次元画像編集装置、およびプログラム記憶媒体
JP2008077261A (ja) * 2006-09-20 2008-04-03 Chudenko Corp 画像処理装置および画像処理プログラム
JP2012173114A (ja) * 2011-02-21 2012-09-10 Topcon Corp 全周画像計測装置
JP2013046270A (ja) 2011-08-25 2013-03-04 Olympus Corp 画像貼り合せ装置、撮影装置、画像貼り合せ方法、および画像処理プログラム

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI362628B (en) * 2007-12-28 2012-04-21 Ind Tech Res Inst Methof for producing an image with depth by using 2d image
RU2488881C2 (ru) * 2008-07-17 2013-07-27 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ определения линии поверхности земли
US8610758B2 (en) * 2009-12-15 2013-12-17 Himax Technologies Limited Depth map generation for a video conversion system
CN101825840A (zh) * 2010-05-06 2010-09-08 浙江大学 一种多镜头实时全景成像系统
KR101233948B1 (ko) * 2010-09-01 2013-02-15 주식회사 나노포토닉스 회전 대칭형의 광각 렌즈를 이용하여 디지털 팬·틸트 영상을 얻는 방법 및 그 영상 시스템
CN103729850B (zh) * 2013-12-31 2017-01-11 楚天科技股份有限公司 一种在全景图中提取直线的方法
CN104240247B (zh) * 2014-09-10 2017-04-12 无锡儒安科技有限公司 一种基于单张图片的建筑物俯视轮廓的快速提取方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000011172A (ja) 1998-06-17 2000-01-14 Olympus Optical Co Ltd 仮想環境生成方法および装置、並びに仮想環境生成プログラムを記録した記録媒体
JP2001076181A (ja) 1999-09-08 2001-03-23 Mixed Reality Systems Laboratory Inc 視点位置設定方法、コンピュータ、三次元画像編集装置、およびプログラム記憶媒体
JP2008077261A (ja) * 2006-09-20 2008-04-03 Chudenko Corp 画像処理装置および画像処理プログラム
JP2012173114A (ja) * 2011-02-21 2012-09-10 Topcon Corp 全周画像計測装置
JP2013046270A (ja) 2011-08-25 2013-03-04 Olympus Corp 画像貼り合せ装置、撮影装置、画像貼り合せ方法、および画像処理プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
에너지함수를 이용한 베이지안 방법기반의 얼굴특징점 검출시스템, 인하대학교 대학원 컴퓨터 정보공학과 공학석사학위논문(2007)*

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102659582B1 (ko) 2024-01-05 2024-04-22 주식회사 커넥트코리아 건축 구조 기반 평면도 생성 및 편집 방법, 장치 및 시스템

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