초록
대부분의 3차원 물체 복원 기술은 물체를 다수의 평면으로 나누고 물체의 각 표면을 근사시켜 표현한다. 주어진 분류치를 사용하여 mesh를 초기화시키는 Marching Cubes 알고리듬과 Delaunay Tetrahedrisation이 널리 사용되고 있다. 이와 더불어 deformable 모델은 적은수의 가정만으로도 다양한 종류의 데이터들에 대한 복원 및 재구성을 할수 있기 때문에 일반적인 물체복원에 적합하다. 현재 defrmable 모델이 기반이 된 복원 시스템에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 곡면으로 이루어진 물체에 대해서 적응 simplex mesh 기술을 바탕으로 3차원 물체를 압축 복원하는 방법을 제시한다. 이방법은 미리 정해진 mesh 구조를 변형시키고 곡률과 같은 기하학적인 특성들을 다시 설정하면서 본래의 3차원 물체로 접근시킨다. 시뮬레이션을 통해서 높은 압축률로 물체를 복원하고 물체의 모양을 최적으로 기술하기 위해 정점들이 곡률이 높은 곳으로 집중되는 것을 보인다.
Most of the 3D object reconstruction techniques divide the object into multiplane and approximate the
surfaces of the object. The Marching Cubes Algorithm which initializes the mesh structure using a given
isovalue. and Delaunay Tetrahedrisation are widely used. Deformable models are well-suited for general
object reconstruction because they make little assumptions about the shape to recover and they can reconstruct
objects *om various types of datasets. Now, many researchers are studying the reconstruction systems based
on a deformable model. In this paper, we propose a novel method for reconstruction of 3D objects. This
method, for a 3D object composed of curved planes, compresses the 3D object based on the adaptive simplexmesh
technique. It changes the pre-defined mesh structure, so that it may approach to the original object. Also,
we redefine the geometric characteristics such as curvatures. As results of simulations, we show reconstruction
of the original object with high compression and concentration of vertices towards parts of high curvature in
order to optimize the shape description.