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라인 레이저 기반 3차원 스캐너에서 투영을 이용한 고속 3D 메쉬 생성
Fast 3D mesh generation using projection for line laser-based 3D Scanners 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.20 no.3, 2016년, pp.513 - 518  

이경미 (Department of Computer Science, Graduate School, Sangmyung University) ,  유훈 (Department of Media Software, Sangmyung University)

초록
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본 논문은 라인 레이저 기반 3차원 스캐너에서 투영을 이용한 고속 메쉬 생성 방법을 제안한다. 3차원 공간에서의 메쉬를 생성하기 위한 가장 알려진 방법은 3차원의 점을 4차원으로 변환하고 4차원 컨벡스 헐(convex hull)을 구축하는 방법을 활용한다. 이런 방법은 많은 수의 점 데이터를 가지는 3D 스캔 결과에서는 메쉬를 만들 때 시간이 많이 요구된다. 제안하는 방법에서는 라인 레이저 스캐너에서 중간에 얻어지는 (${\theta}$, y, z)축의 점 정보를 투영하여 얻어진 (${\theta}-y$) 2차원 깊이 지도를 메쉬 생성에 활용한다. 제안된 방법은 2D 영역에서 수행되기 때문에 메쉬를 구성하는 시간이 상당히 단축된다. 제안하는 방법을 평가하기 위해서 라인 레이저 기반 스캐너의 중간 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존방법보다 고속 메시 생성에서 우수함을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a fast 3D mesh generation method using projection for line laser-based 3D scanners. The well-known method for 3D mesh generation utilizes convex hulls for 4D vertices that is converted from the input 3D vertices. This 3D mesh generation for a large set of vertices requires a lot ...

주제어

#2D 깊이지도   #3D 스캐너   #라인레이저 스캐너   #메쉬 생성법  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 라인 레이저 3D 스캐너에서 획득한 점 데이터를 가지고 (θ-y) 2D 깊이 지도((θ-y) 2D Depth map)를 생성하여 메쉬 생성 시간을 단축시키고, 획득하지 못한 물체의 홀이나 급격한 굴곡 정보들을 살려두는 방법을 제안한다.
  • 본 논문은 라인레이저를 사용하는 3D 스캐너를 통해 스캔된 물체 데이터의 메쉬 생성법을 제안한다. 이 방법은 라인 레이저 스캐너를 통하여 점 정보를 획득하고 (θ-y)평면으로 투영된 깊이지도를 생성하여 고속 메쉬를 생성하는 방법이다.

가설 설정

  • 이 정보는 위치정보뿐 아니라 물체의 홀(hole)이나 급 경사의 정보를 획득할 수 있으므로 메쉬를 생성할 때 매개변수를 사용하여 물체의 홀이나 급경사를 연결하지 않도록 조절할 수 있다. 그림 4(c)는 그림 4(a), (b) 데이터를 좌표계만 변경하여 나타낸 것이다. 기존 방법에서 점을 획득하여 메쉬를 생성하기 전 3D 점 데이터와 유사한 형태를 띤다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
드라우니 삼각분할법이 시간 복잡도가 높은 알고리즘인 이유는 무엇인가? 보로노이 다이어그램의 한 꼭지점에 맞닿아 있는 세 개의 영역의 중심점을 연결하면 드라우니 삼각형이 된다[3]. 드라우니 삼각분할법은 임의의 점들을 탐색하므로 시간 복잡도가 높은 알고리즘이다. 분할 정복 알고리즘(divide and conquer algorithm)과 같은 알고리즘을 적용하여 성능과 속도를 개선하기위한 다양한 알고리즘이 개발되었다[6, 7].
드라우니 삼각분할법은 무엇인가? 그 중에서 대표적인 방법은 드라우니 삼각분할법이다. 이 방법은 최기 이웃 문제등 주어진 점의 집합 중에서 특정 점에 대하여 적합한 측정의 기준에 따라 가장 가까운 점을 찾는 알고리즘이다[3].
3D 스캐너에서 메쉬를 생성하는 방법 중 대표적인 방법은 무엇인가? 주로 2D를 기반으로 연구되어졌으며 3D로 확장시켜 사용하고 있다[3]. 대표적인 방법으로는 드라우니 삼각분할법(delaunay triangulation)이 있는데, 이는 주변 점들을 탐색하여 가장 가까운 점들과 면을 구성하여 메쉬를 이루는 것이다[4]. 이 과정에서 3D 스캐너가 물체에서 인식하지 못해 획득하지 못한 점 데이터를 단일 면 혹은 임의의 중간 데이터를 생성하여 연결시킨다.
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참고문헌 (14)

  1. T. Varady, R. Martin, and J Cox, "Reverse engineering of geometric models-an introduction," Computer-Aided Design. Elsevier, vol.29, no.4, pp.255-268, Apr. 1997. 

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  2. K. Ho-Le, "Finite element mesh generation methods: a review and classification," Computer-aided design. Elsevier, vol.20, no.1, pp.27-38, Jan. 1988. 

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  3. S. Devadoss, and J. O'Rourke, Discrete and computational geometry, Princeton University Press, 2011. 

  4. B. Wordenweber, "Finite element mesh generation," Computer-Aided Design. Elsevier, vol.19, no.5, pp.285-291, Sep. 1984. 

  5. H. Samet, "The quadtree and related hierarchical data structures," ACM Computing Surveys (CSUR). ACM, vol.16, no.2, pp.187-260, Jan. 1984. 

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  6. M. Yerry, and M. Shephard, "Automatic threedimensional mesh generation by the modified-octree technique," International Journal for Numerical Methods in Engineering, vol.20, no.11, pp.1965-1990, Nov. 1984. 

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  7. AC de Oliveira Miranda, and L. Martha, "Hierarchical template-based quadrilateral mesh generation," Engineering with Computers. Springer, pp.1-15, Jan. 2015. 

  8. J. Boissonnat, C. Wormser, and M. Yvinec, "Anisotropic Delaunay mesh generation," SIAM Journal on Computing, vol.44, no.2, pp. 467-512, Feb. 2015. 

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  9. P. Su, and R. Drysdale, "A comparison of sequential Delaunay triangulation algorithms," Proceedings of the eleventh annual symposium on Computational geometry. ACM, pp.61-70, Sep. 1995. 

  10. B. Joe, "Construction of three-dimensional Delaunay triangulations using local transformations," Computer Aided Geometric Design. Elsevier, vol.8, no.2, pp.123-142, May. 1991. 

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  11. M. Facello, "Implementation of a randomized algorithm for Delaunay and regular triangulations in three dimensions," Computer Aided Geometric Design. Elsevier, vol.12, no.4, pp.349-370, Jun. 1995. 

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  12. P. Cignoni, C. Montani, and R. Scopigno, "DeWall: A fast divide and conquer Delaunay triangulation algorithm in Ed," Computer-Aided Design. Elsevier, vol.30, no.5, pp.333-341, Apr. 1998. 

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  13. B. Barber, D. Dobkin, and H. Huhdanpaa, "The quickhull algorithm for convex hulls," ACM Transactions on Mathematical Software (TOMS). ACM, vol.22, no.4, pp.469-483, Dec. 1996. 

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  14. V. Rajan, "Optimality of the Delaunay triangulation in $R^d$ ," Discrete & Computational Geometry. Springer, vol.12, no.2, pp.189-202, Dec. 1994. 

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