초록

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본 논문은 연결정보가 없는 거리영상으로부터 DSM(Displaced Subdivision Mesh)을 복원하는 기술을 제안한다. DSM은 메쉬의 표면정보를 메쉬 분할법으로 생성한 부드러운 표면과의 차이값으로 표현할 수 있으므로 메쉬를 표현하는 데이터 크기를 획기적으로 줄일 수 있으며, 거리영상에 근접한 3차원 모델 복원기술에 효율적으로 적용될 수 있다. 제안 알고리즘은 기존 방법에서 사용하던 전역적 에너지 최소화 과정을 기하 해석적인 방법으로 대체하여 빠르게 메쉬를 복원할 수 있으며, 복원된 메쉬는 Remeshing을 거치지 않고 바로 다단계 표현으로 변환이 가능하다. 또한 입력 데이터를 고려한 라플라시안을 이용하여 거리영상에 최대한 근접하면서 지역적인 곡률이 최소화된 DSM을 생성한다. 이렇게 복원된 DSM은 메쉬 편집, 압축, 렌더링, 애니메이션 등 여러 응용분야에서 사용될 수 있다.

본 논문은 연결정보가 없는 거리영상으로부터 DSM(Displaced Subdivision Mesh)을 복원하는 기술을 제안한다. DSM은 메쉬의 표면정보를 메쉬 분할법으로 생성한 부드러운 표면과의 차이값으로 표현할 수 있으므로 메쉬를 표현하는 데이터 크기를 획기적으로 줄일 수 있으며, 거리영상에 근접한 3차원 모델 복원기술에 효율적으로 적용될 수 있다. 제안 알고리즘은 기존 방법에서 사용하던 전역적 에너지 최소화 과정을 기하 해석적인 방법으로 대체하여 빠르게 메쉬를 복원할 수 있으며, 복원된 메쉬는 Remeshing을 거치지 않고 바로 다단계 표현으로 변환이 가능하다. 또한 입력 데이터를 고려한 라플라시안을 이용하여 거리영상에 최대한 근접하면서 지역적인 곡률이 최소화된 DSM을 생성한다. 이렇게 복원된 DSM은 메쉬 편집, 압축, 렌더링, 애니메이션 등 여러 응용분야에서 사용될 수 있다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 연결정보가 없는 거리영상에서 DSM을 직접 복원하는 방법에 대해 소개한다. 본 논문에서 소개하는 알고리즘은 기존 방법[1, 2, 4, 기에서 사용하는 전역적 에너지 최소화 과정을 기하해석적인 방법으로 대체하여 3차원 메쉬를 직관적이고 빠르게 복원할 수 있으며, 복원된 결과는 분할 연결성의 특성을 갖는 3차원 메쉬이므로 Remeshing과정 없이 자동적으로 다단계 메쉬 표현, 메쉬 응용 알고리즘 둥에 적용할 수 있다.

제안 방법

• 본 논문에서는 연결정보.가 없는 임의의 거리영상을 DSM을 이용하여 3차원 메쉬로 복원하는 방법을 제안하였다. 이렇게 복원돤 메쉬는 전역적 최소화 과정을 거치지 않으므로 비교적 빠른 시간 내에 실제 거리영상에 근접한 결과를 얻을 수 있으며, 저장공간을 효율적으로 줄일 수 있다.
• 첫째, 입력된 거리영상에 잘 맞는 적절한 기본 메쉬를 생성한다. 둘 째, 생성된 기본메쉬를 Loop 메쉬분할법으로 원하는 상세함을 갖는 단계까지 분할을 하여 파라메트릭 도메인을 생성한다. 셋째, 파라메트릭 도메인의 각 점에서 Loop 메쉬분할법으로 구한 극한위치에서의 법선벡터 방향을 구한 후, 거리영상과 차이값이 최소가 되도록 법선벡터 방향으로의 차이값을 구하여 3차원 모델을 초기 복원한다.
• 셋째, 파라메트릭 도메인의 각 점에서 Loop 메쉬분할법으로 구한 극한위치에서의 법선벡터 방향을 구한 후, 거리영상과 차이값이 최소가 되도록 법선벡터 방향으로의 차이값을 구하여 3차원 모델을 초기 복원한다. 마지막으로, 초기 복원된 3 차원 메쉬를 거리영상과의 거리를 고려한 라플라시안을 이용한 smoothing으로 최적화 한다.
• 본 논문에서는 연결정보가 없는 거리영상에서 DSM을 직접 복원하는 방법에 대해 소개한다. 본 논문에서 소개하는 알고리즘은 기존 방법[1, 2, 4, 기에서 사용하는 전역적 에너지 최소화 과정을 기하해석적인 방법으로 대체하여 3차원 메쉬를 직관적이고 빠르게 복원할 수 있으며, 복원된 결과는 분할 연결성의 특성을 갖는 3차원 메쉬이므로 Remeshing과정 없이 자동적으로 다단계 메쉬 표현, 메쉬 응용 알고리즘 둥에 적용할 수 있다.
• 본 알고리즘으로 복원되는 DSM은 도메인 표면 위의 모든 점이 표면 법선 방향으로만 이동 가능하므로, 파라메트릭 도메인 상의 모든 점에서 법선 방향으로의 직선을 구한 후, 각 직선에 대해 거리영상 중에서 최단거리에 있는 점을 구하여 그 점에 최대한 근접할 수 있는 차이값을 대수적으로 구한다.
• 기본메쉬가 생성되면 Loop 메쉬분할법을 이용하여 부드러운 파라메트릭 도메인 7>를 생성한다. 분할을 많이 할수록 결과가 좋은 메쉬를 복원해 낼 수 있으나 그만큼 계산량이 많아지므로 샘플링 할 파라메트릭 도메인의 점의 개수가 입력 받은 거리영상 데이터 개수와 비슷한 정도까지 기본메쉬를 분할 한다.
• 둘 째, 생성된 기본메쉬를 Loop 메쉬분할법으로 원하는 상세함을 갖는 단계까지 분할을 하여 파라메트릭 도메인을 생성한다. 셋째, 파라메트릭 도메인의 각 점에서 Loop 메쉬분할법으로 구한 극한위치에서의 법선벡터 방향을 구한 후, 거리영상과 차이값이 최소가 되도록 법선벡터 방향으로의 차이값을 구하여 3차원 모델을 초기 복원한다. 마지막으로, 초기 복원된 3 차원 메쉬를 거리영상과의 거리를 고려한 라플라시안을 이용한 smoothing으로 최적화 한다.
• 원래 DSM알고리즘은 메쉬로부터 도메인 표면까지의 차이값을 찾아내는 방법이었으나, 본 논문에서 제시하는 방법은 연결 정보가 없는 임의의 거리영상으로부터 도메인 표면까지의 차이값을 찾아야 하는 어려움이 있다. 이를 위해서 거리영상 으로부터 파라메트릭 도메인까지의 최소 거리를 이용하여 에너지 함수를 정의하고 이를 최소화 한다.

대상 데이터

• 실험 환경은 Pentium II 35OCPU 128M의 PC이며, OpenGL, Openinventor 라이브러리와 Visual C++을 사용하여 구현하였다. 복원 결과는 표 1 및 그림 5, 6과 같다.

이론/모형

• 기본메쉬가 생성되면 Loop 메쉬분할법을 이용하여 부드러운 파라메트릭 도메인 7>를 생성한다. 분할을 많이 할수록 결과가 좋은 메쉬를 복원해 낼 수 있으나 그만큼 계산량이 많아지므로 샘플링 할 파라메트릭 도메인의 점의 개수가 입력 받은 거리영상 데이터 개수와 비슷한 정도까지 기본메쉬를 분할 한다.
• 메쉬분할법(Subdivision)은 간단한 메쉬의 각 모서리 및 면을 일정한 규칙에 따라 분할하여 새로운 점과 면을 생성하여 부드러운 메쉬를 만드는 기술이다. 메쉬의 종류 및 분할방법 에 따라 여러가지가 있으몌9] 본 논문에서는 삼각형 메쉬를 다루므로 Loop 메쉬분할법[6]올 이용한다.
• 본 논문에서 사용할 DSM은 Aaron Lee[5]가 제시한 방법으로, Loop 메쉬분할법으로 파라메트릭 도메인을 생성한 후 표면 수직 벡터 방향으로의 차이값을 구하여 세부 정보를 표현 한다.
• 본 논문에서는 기본메쉬가 평면이나 구의 위상을 갖는 모델을 사용하였다. 기본메쉬가 평면인 거리영상의 경우(지형모델 등) 거리영상의 최대, 최소의 x, y, z값을 구한 후, 최대값과 최소값이 대각선이 되는 사각 평면을 기본 메쉬로 생성한다.

후속연구

• 또한. 이렇게 복원된 메쉬눈 분할 연결성이 있으므로 다단계 표현 변환이 쉬우며, 메쉬 편집, 압축, 렌더링, 애니메이션 등의 DSM 응용 분야에 적용되어 효율적으로 사용될 수 있다.
• 향후 연구로는 임의의 위상을 가진 모델을 복원해 낼 수 있는 기본메쉬를 자동으로 생성하는 기술에 대한 연구가 필 요하다.

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이 논문을 인용한 문헌

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