그래서 우리가 대칭성과 기하적인 대칭성과 그다음에 형상적인 유사성을 근간해서 각각의 경로에 대한 스코어를 매기고 최적의 스코어를 나타내는 경로를 추정함으로써 각각의 포인트에 대해서 허상 여부를 판단할 수가 있습니다.
그러면 우리가 이것이 거짓된 상인지 거짓되지 않은 상인지를 판단을 해야 되는데 그래서 유리면에 의해서 우리가 발생할 수 있는 모든 반사패턴들을 다 계산을 합니다. 그래서 그림에서 보시는 이 경우에는 총 4개의 반사 경로가 발생을 하는데 이 4가지 반사경로 중에 이것이 허상이라고 하면 대칭되는 유리 위치에 비슷한 형태의 진상이 존재해야 되고 그 비슷하다, 라는 개념이 영상처리 관점에서는 형상적인 특징이 비슷하다는 것입니다. 그래서 우리가 대칭성과 기하적인 대칭성과 그다음에 형상적인 유사성을 근간해서 각각의 경로에 대한 스코어를 매기고 최적의 스코어를 나타내는 경로를 추정함으로써 각각의 포인트에 대해서 허상 여부를 판단할 수가 있습니다. 그래서 그림에서 보시는 이 빨간색이 허상이다, 라고 detect된 그런 점들이라고 보실 수 있겠습니다. 그래서 실험결과를 한번 보시면, 이 위에 있는 것이 실제 내가 촬영한 영상영역에 대한 파노라마뷰라고 보시면 되겠고요. 이렇게 파란색으로 색칠된 부분이 3차원 영상에서 검출된 유리영역이 되겠고, 붉게 표시된 영역이 반사돼서 나타내는 왜곡영상입니다. 그래서 왜곡영상을 자동으로 찾아서 검출해서 제거하는 기술이 되겠고. 이렇게 식물원 같은 경우에도 식물원 외관이 다 유리로 되어 있습니다. 그러니까 밖에 있는 나무가 식물원 안에, 또 밖에 있는 건물이 식물원 안에 이렇게 들어가 있다고 나타나고, 이런 것을 역시 자동으로 찾아서 검출하는 그런 결과를 보실 수가 있습니다.