본 논문에서는 반전 좌표계 영상 공간 (inverted-coordinate image space: ICIS)을 이용하여 유한 및 무한 소실점을 그 위치의 제약이나 카메라 보정 (calibration) 없이 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 소실점 검출을 위한 무한(unbounded) 누적 공간을 한정된 부공간 (bounded subspace)들로 분할 매핑하기 때문에 기존의 영상 공간 기반법과 달리 모든 영상에 대해 소량의 고정 메모리 요구량으로도 유, 무한 소실점을 모두 검출할 수 있다. 영상 공간을 누적 공간으로 이용하기 때문에 기존의 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반법이나 허프 공간 (Hough) 기반법과도 달리 카메라 보정이나 원 영상에 대한 정보손실 없이 각 소실점들을 정확하게 추출할 수 있다. 제안한 방법을 다양한 건축 구조물 영상 (architectural images)에 적용시켜 유한 및 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, Inverted Coordinates Image Space (ICIS) is proposed as a solution for the problem of the unbounded accumulator space in the automatic detection of the finite/infinite vanishing points in image space. Since the ICIS is based on the direct transformation from the image space, it does not lose any geometrical information from the original image and it does not require camera calibration as opposed to the Gaussian sphere based methods. Moreover, the proposed method can accurately detect both the finite and infinite vanishing points under a small fixed memory amount as opposed to the conventional image space based methods. Experiments are conducted on various real images in architectural environments to show the advantages of the proposed approach over conventional methods.
