초록
3D 모델의 완전성은 저무늬 영역에서 광학적 일관성이 신뢰할 수 없기 때문에 다중 시점 스테레오(Multi-View Stereo, MVS)에서 여전히 도전적인 문제로 남아 있다. 저무늬 영역은 일반적으로 강한 평면성을 나타내므로, 평면 모델은 저무늬 영역의 깊이 추정에 유리하다. 한편, PatchMatch 다중 시점 스테레오 기법은 샘플링 및 전파 방식에서 매우 효율적이다. 본 논문에서는 평면 모델과 PatchMatch 다중 시점 스테레오의 장점을 결합하여, 평면 사전 정보를 활용한 PatchMatch 다중 시점 스테레오 프레임워크를 제안한다. 구체적으로, 확률적 그래픽 모델을 활용하여 평면 모델을 PatchMatch 다중 시점 스테레오에 통합하고, 새로운 다중 시점 통합 일치 비용을 제안한다. 이 새로운 비용은 광학적 일관성과 평면 적합성을 동시에 고려하여, 비평면 영역과 평면 영역 모두에 적합한 깊이 추정이 가능하게 한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 극도로 저무늬 영역의 깊이 정보를 효율적으로 복원함으로써 높은 완전성의 3D 모델을 생성하고, 최신 기술 대비 우수한 성능을 달성함을 입증하였다.