지하 공간 3D 재구성 시 조명 불균일, 강광, 약광, 먼지 안개 및 가림 등 복잡한 환경 간섭으로 인한 점군 구멍 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 단선 레이저 레이다와 깊이 카메라를 융합한 구멍 보완 방법을 제안한다. 먼저 공동 보정을 통해 두 센서 간의 시공간 일치 관계를 구축하고, 잔차 회귀를 이용하여 깊이 카메라 점군의 구조 보존형 노이즈 감소를 수행한다. 이후 가중 스펙트럼 엔트로피(Weighted Spectral Entropy, WSE)를 기반으로 슬라이스 연속성을 평가하고, 우세 슬라이스를 동적으로 선별하여 적응적으로 융합함으로써 환경 간섭으로 발생한 구멍 영역을 보완한다. 방법의 유효성을 검증하기 위해 약광(5 럭스), 강광(10,000 럭스), 강광+먼지 안개 및 점진적 간섭의 네 가지 간섭 조건에서 다섯 가지 딥러닝 보완 방법과 다중선 레이저 레이다 대체 방안을 선택하여 비교 실험을 진행하였다. 결과는 본 방법이 네 가지 공정 모두에서 Chamfer Distance(CD)와 Earth Mover’s Distance(EMD) 면에서 비교 방법보다 우수하며, CD는 각각 85.82%, 82.64%, 82.39%, 83.33%, EMD는 각각 90.68%, 86.41%, 88.19%, 89.08% 감소했음을 보여주었다; 그리고 크기 오차는 20 mm 미만이다. 연구 결과는 본 방법이 복잡한 지하 환경 조건에서 측정 정확성을 보장하는 동시에 구멍 보완에서 현저한 이점을 가지며 3D 재구성의 완성도와 신뢰성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 입증한다.

깊이 카메라;단선 레이저 레이다;데이터 융합;3D 재구성;점군 구멍 보완