Forskere fra Korea og Spania har kommet opp med en metode for å skanne objekter i 3D med et vanlig kamera eller mobilkamera. Dette ble nylig lagt frem og presentert på en messe i Asia.
Forskere fra Korean Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) og Universitetet i Zaragoza, Spania har vist en metode for å fange inn virkeligheten i 3d kun ved bruk av helt vanlige digitalkameraer og de kameraene man finner innebygd i smarttelefoner.
Funnene ble presentert på SIGGRAPH Asia 2018, en konferanse og messe for datagrafikk og interaktive teknologier.
Bringer 3d-skanning til allmenheten
Det har tidligere vært forskningsstudier som har vist forskjellige metoder for å rendre virkelige objekter i 3d, men forfatterne fra KAIST og Universitetet i Zaragoza mener at deres arbeider er de første som viser 3d-rendring av objekter i den virkelige verden som man ikke trenger dyrt spesialistutstyr til, og som samtidig gir bedre resultater i forhold til tidligere studier.
Forskerne lagde til dette prosjektet en algoritme som gjorde rendringen av 3d-objektet mulig. Algoritmen baserte seg på en matematisk funksjon kalt «romlig varierende toveis refleksjonsfordelingsfunksjon» (spatially varying bidirectional reflectance distribution function – SVBRDF), denne funksjonen er ofte i bruk i algoritmer innen datagrafikk. Den definerer hvordan lys oppfører seg når det reflekteres fra en ugjennomsiktig overflate.
Genialiteten i denne rekonstruksjons-algoritmen sikrer at kvaliteten til 3d-rendringen ikke kompromitteres av at man bruker helt vanlige kameraer. Utstyret som ble benyttet i studiene inkluderte bl.a. et Nikon D7000 DSLR kamera og mobilkameraet i en Nexus 5X.
Konklusjonen i studiet er at resultatene som foreligger ved bruk av denne metoden ikke ligger noe tilbake for langt dyrere kommersielle 3d innskanningssystemer, og dette vil komme til å gjøre rendring av 3d-objekter tilgjengelig for det vanlige publikum.
Forskningsrapporten «Practical SVBRDF Acquisition of 3D Objects with Unstructured Flash Photography» er forfattet av Giljoo Nam, Joo Ho Lee, Diego Gutierrez, og Min H. Kim.
