[국내논문]문화재의 3D 스캔 데이터로부터 도면을 생성하기 위한 자동화된 실루엣 추출 방법 Automated Silhouette Extraction Method for Generating a Blueprint from 3D Scan Data of Cultural Asset원문보기
본 논문에서는 문화재의 실측된 3D 스캔(scan) 데이터로부터 내부문양 및 실루엣(silhouette)을 효과적으로 추출할 수 있는 자동화된 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 3D벡터 데이터의 에지리스트(edge list)를 생성하고, 시점에 따라 윤곽 에지(contour edge)와 주름 에지(crease edge)를 결정한다. 다음으로 주름 에지에서 인접면들의 벡터 변화량을 검사하여 표면 실루엣을 추출한 후, 최종적으로 문화재의 도면(blueprint) 생성을 위한 윤곽 실루엣과 표면 실루엣을 추출한다. 제안한 실루엣 추출 방법의 성능 평가를 위하여 전통 기와, 자동차 및 석탑 데이터를 이용한 실루엣 추출 실험을 진행하였다. 제안한 방법은 기존의 임계값을 이용한 실루엣 추출 방법에서 불필요한 에지까지도 실루엣을 형성하는 것을 보완하여, 잡음과 같은 의미 없는 에지들을 효과적으로 제거함으로써 더욱 선명하고 깨끗한 실루엣 및 내부 문양을 추출하였다.
본 논문에서는 문화재의 실측된 3D 스캔(scan) 데이터로부터 내부문양 및 실루엣(silhouette)을 효과적으로 추출할 수 있는 자동화된 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 벡터 데이터의 에지리스트(edge list)를 생성하고, 시점에 따라 윤곽 에지(contour edge)와 주름 에지(crease edge)를 결정한다. 다음으로 주름 에지에서 인접면들의 벡터 변화량을 검사하여 표면 실루엣을 추출한 후, 최종적으로 문화재의 도면(blueprint) 생성을 위한 윤곽 실루엣과 표면 실루엣을 추출한다. 제안한 실루엣 추출 방법의 성능 평가를 위하여 전통 기와, 자동차 및 석탑 데이터를 이용한 실루엣 추출 실험을 진행하였다. 제안한 방법은 기존의 임계값을 이용한 실루엣 추출 방법에서 불필요한 에지까지도 실루엣을 형성하는 것을 보완하여, 잡음과 같은 의미 없는 에지들을 효과적으로 제거함으로써 더욱 선명하고 깨끗한 실루엣 및 내부 문양을 추출하였다.
In this paper, we propose an automated silhouette extraction method that can effectively extract inner-patterns and silhouettes from 3D scan data of cultural asset. First of all, after creating the edge list of 3D vector data, we decide contour edge and crease edge according to viewpoint. In the nex...
In this paper, we propose an automated silhouette extraction method that can effectively extract inner-patterns and silhouettes from 3D scan data of cultural asset. First of all, after creating the edge list of 3D vector data, we decide contour edge and crease edge according to viewpoint. In the next step, after extracting surface silhouette by investigating the vector variation of adjacent faces in crease edge, we finally extract the contour silhouette and surface silhouette for generating the blueprint of cultural asset. To evaluate the performance of the proposed silhouette extraction method, we performed experiments of silhouette extraction using a traditional tile model, a car model and a stone monument model. Comparing with the conventional threshold-based silhouette extraction method, the proposed method extracted more distinct and clear surface silhouettes and inner-patterns by effectively removing meaningless edges, such as noise.
In this paper, we propose an automated silhouette extraction method that can effectively extract inner-patterns and silhouettes from 3D scan data of cultural asset. First of all, after creating the edge list of 3D vector data, we decide contour edge and crease edge according to viewpoint. In the next step, after extracting surface silhouette by investigating the vector variation of adjacent faces in crease edge, we finally extract the contour silhouette and surface silhouette for generating the blueprint of cultural asset. To evaluate the performance of the proposed silhouette extraction method, we performed experiments of silhouette extraction using a traditional tile model, a car model and a stone monument model. Comparing with the conventional threshold-based silhouette extraction method, the proposed method extracted more distinct and clear surface silhouettes and inner-patterns by effectively removing meaningless edges, such as noise.
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문제 정의
본 논문에서는 실측된 문화재의 3D 데이터로부터 문화재의 구조와 표면 상태를 보다 정밀하게 표현 및 저장할 수 있는 디지털 도면을 생성을 위한 자동화된 실루엣 추출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 에지를 이루는 인접면들의 벡터 변화량에 따라 효과적인 실루엣 추출이 가능했으며, 기 개발된 임계값을 이용한 실루엣 추출 방법에서 많은 잡음 에지를 추출하는 문제점을 개선하여 보다 향상된 표면 실루엣을 추출할 수 있었다.
이에 따라 비실사적 렌더링, 최외각선 렌더링, 카툰[1] 등과 같은 컴퓨터 그래픽스 기술을 기반으로 다양한 실루엣(silhouette) 추출 방법이 연구되어 왔다[2]. 본 논문에서는 정밀하게 실측된 문화재의 3D 스캔(scan) 데이터(이하 3D 데이터)로부터 면들의 방향 벡터를 이용하여 윤곽 실루엣을 추출하고, 인접면의 벡터 변화량을 이용하여 문화재의 표면 상태를 정밀하게 추출할 수 있는 디지털 도면 생성을 위한 자동화된 실루엣 추출 방법을 제안하고자 한다.
제안 방법
인접면의 벡터 변화량을 이용한 표면 실루엣 추출에 사용되는 검사 범위를 [그림 7]에 나타내었다. 검사 범위는 에지를 이루는 두 개의 에지 구성면과 에지 구성면에 인접한 네 개의 에지 인접면으로 총 여섯 개의 면을 기본 검사 단위로 하고, 표면 실루엣 검사는 검사 에지를 구성하는 두 에지 구성면의 내적을 포함한 주위의 인접면들의 벡터 변화량 평균값을 기준으로 한다.
먼저 3D 데이터의 정규화 과정을 거쳐 에지 리스트(edge list)를 생성한다. 다음으로 생성된 에지 리스트를 윤곽 에지(contour edge)와 주름 에지(crease edge)로 분류하여 윤곽 실루엣을 추출한다. 마지막으로 주름 에지로 분류된 에지에 인접한 면들의 벡터 변화량을 검사하여 표면을 나타내는 표면 실루엣을 추출한다.
다음으로 생성된 에지 리스트를 윤곽 에지(contour edge)와 주름 에지(crease edge)로 분류하여 윤곽 실루엣을 추출한다. 마지막으로 주름 에지로 분류된 에지에 인접한 면들의 벡터 변화량을 검사하여 표면을 나타내는 표면 실루엣을 추출한다.
벡터 변화량 평균값은 검사 에지를 구성하는 두 에지 구성면 중 한 에지 구성면에 인접한 두 에지 인접면의 각각의 내적과 반대편 에지 구성면에 인접한 두 개의 구성 에지 인접면들의 벡터 변화량, 그리고 검사 에지를 구성하는 두개의 구성면의 벡터 변화량을 이용하여 연산한다. 연산된 벡터 변화량의 평균값을 기준으로 인접면들과의 변화량을 비교하여 평균값보다 높은 변화량을 보이는 에지는 여섯 면으로 구성된 검사 영역에서 구성면의 굴곡이 심한 에지로 판단하여 표면 실루엣 에지로 추출한다.
데이터처리
본 논문에서 제안한 인접 벡터 변화량을 이용한 3D 데이터 실루엣 추출 방법과 기존에 개발된 임계값만을 이용한 실루엣 추출 방법[7]을 Win32 API[8] 및 OpenGL 기반의 컴퓨터 프로그램으로 구현하여 그 성능을 비교 실험하였다.
성능/효과
[그림 15]는 데이터의 복잡성이 가장 높은 진전사지 삼층석탑의 3D 모델 데이터(1,386,241 개의 정점과 693,065개의 평면으로 형성됨)에서 제안한 방법과 기존의 임계값을 이용한 방법으로 추출한 실루엣을 보여준다. 0.100의 임계값을 설정하여 기존의 방법으로 추출한 진전사지 삼층 석탑 모델의 실루엣은 사전에 추출된 표면실루엣을 제외하고는 탑신의 내부문양의 표면 실루엣에 대하여 거의 나타내지 못하였고, 이를 나타내기위해 임계값을 비교적 높은 수준인 0.890 이상으로 높여 주었을 때, 내부문양의 형태를 나타내는 표면 실루엣을 추출할 수 있었다. 제안한 방법으로 추출한 실루엣과 비교했을 때 탑신의 내부문양과 부재간의 연결 부위에 잡음과 같은 많은 에지들이 분포되어 표면 실루엣의 부각이 뚜렷하지 않음을 볼 수 있다.
결과적으로 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 임계값을 이용하여 실루엣 도면을 생성하는 방법에 비해 잡음과 같은 불필요한 에지를 줄임과 함께 의미 있는 표면 에지를 부각시킴으로써, 내부문양과 같은 표면 특징을 훨씬 효과적으로 나타낼 수 있는 도면 실루엣을 생성하였다.
938의 높은 수준으로 설정하여 추출한 실루엣과 제안한 방법으로 주요 표면 에지와 잡음 에지를 검출하여 추출한 실루엣을 분리하여 각각 좌우의 영상에 나타내었다. 두 영상에서 3D 전통기와의 내부문양 중 얼굴의 이목구비에 대한 표면의 특징은 거의 동일하게 형성되어 있음을 볼 수 있다. 그러나 두 방법이 비슷한 효과로 내부문양을 나타내지만, 기존의 방법은 임계값에 따라 불필요하게 추출되는 잡음 에지들로 문양 전체를 불명확하게 하는 문제점을 보인다.
890으로 설정 때의 실루엣과 제안한 방법으로 추출한 실루엣을 각각 좌우의 영상에 나타내었다. 두 영상에서 이전의 실험과 비슷하게 3D 데이터 내부문양에 대한 표면의 특징은 거의 동일하게 형성되어 있는 결과를 볼 수 있었고, 기존의 방법에서 임계값에 따라 불필요하게 추출되는 잡음 에지들로 인하여 실루엣을 시각적으로 불명확하게 하는 문제점을 내부문양과 부재간의 연결부위에서 확인할 수 있었다.
[그림 11]은 [그림 10]에 나타낸 자동차 앞 범퍼 부분의 실루엣을 기존의 방법으로 추출한 실루엣과 인접면의 벡터변화량을 검사하여 추출한 실루엣으로 분리하여 나타낸 영상이다. 두 영상을 비교 시, 제안한 인접면의 벡터 변화량 검사를 통하여 기존 방법의 결과와 동일하게 주요 표면 실루엣을 추출하면서, 범퍼 부위의 잡음에지들을 제거하여 보다 깨끗한 표면 실루엣을 추출하였음을 볼 수 있다.
000 사이로 정규화 됨)을 설정하여 기존의 방법으로 추출한 자동차 모델의 실루엣에서는 사전에 추출된 윤곽 실루엣을 제외하고는 유리창과 자동차 휠 부분에서 표면 실루엣을 거의 찾아볼 수 없었다. 유리창과 휠 부분을 나타내기 위하여 임계값을 0.895 이상으로 높여 주었을 때에는 다소 향상된 표면 실루엣을 얻을 수는 있었으나, 차체의 앞뒤 부분에 잡음에 대한 에지들이 추출되어 시각적으로 중요한 표면 실루엣에 문제가 있음을 알 수 있다. [그림 10]에서는 3D 자동차 데이터 중 표면을 구성하는 평면들이 가장 집약적으로 연결되어 있는 자동차의 휠 부분에 대하여, 임계값을 0.
890 이상으로 높여 주었을 때, 내부문양의 형태를 나타내는 표면 실루엣을 추출할 수 있었다. 제안한 방법으로 추출한 실루엣과 비교했을 때 탑신의 내부문양과 부재간의 연결 부위에 잡음과 같은 많은 에지들이 분포되어 표면 실루엣의 부각이 뚜렷하지 않음을 볼 수 있다. 두 방법으로 추출한 실루엣의 차이는 [그림 16]과 같이 동일한 공간에 두 방법의 실루엣을 함께 나타냄으로써 확인할 수 있다.
본 논문에서는 실측된 문화재의 3D 데이터로부터 문화재의 구조와 표면 상태를 보다 정밀하게 표현 및 저장할 수 있는 디지털 도면을 생성을 위한 자동화된 실루엣 추출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 에지를 이루는 인접면들의 벡터 변화량에 따라 효과적인 실루엣 추출이 가능했으며, 기 개발된 임계값을 이용한 실루엣 추출 방법에서 많은 잡음 에지를 추출하는 문제점을 개선하여 보다 향상된 표면 실루엣을 추출할 수 있었다. 따라서 제안한 3D 데이터 실루엣 추출 방법은 석탑이나 건축물 등을 포함하는 다양한 문화재의 디지털 도면 생성을 보다 효과적으로 만들어 줄 수 있을 것으로 기대된다.
중단의 3D 전통기와에서 제안한 방법으로 추출한 실루엣과 비슷하게 잡음을 제거하기 위하여 기존의 방법으로 임계값을 0.938에서 0.890으로 낮추었을 때 많은 잡음 에지들이 제거되었으나, 내부문양을 나타내는 표면 실루엣들이 전체적으로 희미해졌으며, 특히 눈과 입 속의 형태를 알아보기 힘들었다.
그러나 두 방법이 비슷한 효과로 내부문양을 나타내지만, 기존의 방법은 임계값에 따라 불필요하게 추출되는 잡음 에지들로 문양 전체를 불명확하게 하는 문제점을 보인다. 하지만 제안한 인접 벡터 변화량을 이용한 실루엣 추출 방법을 적용했을 때에는 잡음 에지를 제거함으로써, 시각적으로 보다 명확하고 깔끔한 표면 실루엣을 얻을 수 있었다.
후속연구
따라서 제안한 3D 데이터 실루엣 추출 방법은 석탑이나 건축물 등을 포함하는 다양한 문화재의 디지털 도면 생성을 보다 효과적으로 만들어 줄 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 대용량 3D 데이터의 신속한 처리를 위해서 현재 개발된 컴퓨터 프로그램의 최적화 작업이 필요하며, 3D 모델의 복잡도에 따라 표면 에지 구성 면들의 법선 변화량에 대한 비교 기준이 제시되어야 할 것으로 판단된다.
제안한 방법은 에지를 이루는 인접면들의 벡터 변화량에 따라 효과적인 실루엣 추출이 가능했으며, 기 개발된 임계값을 이용한 실루엣 추출 방법에서 많은 잡음 에지를 추출하는 문제점을 개선하여 보다 향상된 표면 실루엣을 추출할 수 있었다. 따라서 제안한 3D 데이터 실루엣 추출 방법은 석탑이나 건축물 등을 포함하는 다양한 문화재의 디지털 도면 생성을 보다 효과적으로 만들어 줄 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 대용량 3D 데이터의 신속한 처리를 위해서 현재 개발된 컴퓨터 프로그램의 최적화 작업이 필요하며, 3D 모델의 복잡도에 따라 표면 에지 구성 면들의 법선 변화량에 대한 비교 기준이 제시되어야 할 것으로 판단된다.
에지 리스트는 [그림 4]의 실루엣 에지(silhouette edge)와 같이 분류되지 않은 상태의 윤곽에지와 주름에지의 정보를 저장하고 있다. 차후의 벡터 변화량에 따른 내부 특징을 나타내는 주요 에지들을 추출하기 위해서는 윤곽선을 나타내는 윤곽 에지와 내부의 표면을 구성하는 주름 에지를 분류해야 한다. [그림 4]에서 점 P1과 점 P6을 양 끝점으로 하는 에지에 시야벡터 V1을 교차 시켰을 때, 에지를 포함하는 면의 법선벡터 n1과 시야벡터 V1의 내적은 양의 값을 나타내고, 동일 에지를 포함하는 다른 한 면의 법선벡터 n2와 시야벡터 V1의 내적은 음의 값을 나타낸다.
참고문헌 (8)
J. D. Fekete and D. H. Salesin, "Non-Photorealistic Animation and Rendering," In proceedings of Computer Graphics, ACM Press, pp.31-37, 2000.
T. Isenberg, B. Freudenberg, and N. Halper, "A developer's guide to silhouette algorithms for polygonal models," In proceedings of IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol.9, No.1, pp.28-37, 2003.
A. Appel, "The notion of quantitative invisibility and the machine rendering of solids," In proceedings of ACM National Conf, pp.387-396, 1967.
D. Epstein, F. Jansen, and J. Rossignac, "Z-Buffer Rendering from CSG: The Trickle Algorithm," IBM Research Report RC 15182, 1989.
M. L. Xue, J. E. Sun, and K. W. Taeg, "Vector Silhouette Extraction for Generating Blueprint," 2007 IEEE International Conf, Graph, pp.2946-2951, 2007.
T. Isenberg and N. Halper, "Stylizing silhouettes at interactive rates: From silhouette edges to silhouette strokes," Computer Graphics Forum 21, 3 Proceedings of Eurographics, pp.249-258, 2002.
M. S. Peercy, M. Olano, J. Airey, and P. Jeffrey Unga,. "Interactive multi-pass programmable shading," In proceedings of SIGGRAPH 2000, pp.425-432, 2000(7).
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